菲律賓7月貿易逆差收窄
2025-11-07 10:23 3,816次浏览前不久，我在做某數位化平臺的調研時，與他們的創始人談到了一個耐人尋味的話題——「為什麼中國擁有全球最完整的工業體系，卻仍有無數中小工廠困於『代工邊緣』？」 對方提到，「其實只用產業鏈集群來描述中國製造業的供應鏈能力是不準確的，至少還包括工藝協同、企業協同、行業協同、區域協同和內外協同。」 這五個協同層面，恰好揭示了傳統供應鏈體系的深層矛盾。當我們把目光從單個企業的生存困境投向更遠，會發現全球供應鏈的重組早已超越簡單的產能轉移，演變為一場由數據與算法驅動的系統性變革——而AI，正是這場變革的核心引擎。 傳統供應鏈的困境：看不見的繩索與隱性成本 傳統供應鏈的痛點往往像慢性病，其症狀在危急時刻才會被劇烈感知。而AI卻像特效藥一樣，能讓傳統供應鏈「起死回生」。 在珠三角某電子元件基地，一家主營手機配件的工廠就曾遭遇過類似問題。當海外客戶突然要修改訂單要求時，供應商需要花費三天時間核實技術要求的細節，而車間主任也只能憑經驗決定能不能修改。這種低效的信息傳遞鏈條，迫使企業不得不常年多備15%的冗餘庫存以應對不確定性。 這種依賴人工經驗的決策模式，更「坑人」的地方在於，易引發市場波動中的「群體失智」：市場一有風吹草動，就容易集體跑偏。結果就是企業看不清市場走向，要麼一窩蜂擴大生產，要麼突然集體減產，最終陷入「產能錯配—利潤壓縮」的惡性循環。 這些問題的根源，本質上是傳統供應鏈「信息孤島」與「決策滯後」的系統性矛盾，而這恰恰是AI技術的突破口。 「信息孤島」的癥結在於，在傳統供應鏈中，訂單信息需經採購、設計、生產、物流等多環節層層傳遞，每過一個節點就產生信息損耗；上下遊企業因數據標準不統一，技術參數、交付周期等關鍵信息難以對齊。例如，某汽車零部件製造商因無法實時獲取主機廠的生產計劃調整，頻繁出現生產節奏與市場需求脫節。 「決策滯後」則體現為，傳統供應鏈依賴人工經驗和歷史數據的預測模式，在突發性事件面前不堪一擊。例如2020年新冠疫情初期，全球供應鏈的混亂正是源於信息傳遞的延遲和決策的滯後。當某國港口突然關閉時，上遊製造商無法及時調整生產計劃，下遊客戶也難以重新配置物流資源時，將會導致整個鏈條陷入癱瘓。 那這困境的本質是什麼呢？是工業時代線性協作模式與數字時代動態需求之間的脫節。當市場從「大規模標準化生產」轉向「個性化柔性定製」，全球貿易要求供應鏈具備實時響應能力時，依賴人工、割裂信息、滯後決策的傳統模式也將必然被淘汰。這也解釋了為何AI在供應鏈中的應用已從「可選升級」變為「生存必需」——它不僅是技術工具，更是重構供應鏈底層邏輯的核心引擎，就是為了將「看不見的繩索」轉化為「可量化的數據流」，將「隱形成本」壓縮為「精準可控的效率提升空間」。 如何解決？構建AI驅動的「數據—算法」供應鏈體系 當傳統供應鏈的痛點被摸清楚了，解決辦法也就隨之而來，即構建一個基於AI的「數據—算法」供應鏈體系。 該體系的核心，在於AI將模糊的製造能力轉化為可量化的數據資產，並通過算法實現全領域精準協同。一些領先的數位化製造平臺已經展現出成熟的實踐，其平臺通過構建多維度的數據標籤體系，從最底層的工藝切入，將原本難以描述的工藝能力，如微米級精度的車床加工、特定材質的表面處理工藝等，轉化為機器可識別的結構化特徵。隨後，將簡單的需求流轉到工廠，讓買家和工廠直接對接；碰到需要多種工藝的複雜訂單，就重新設計、拆解，再派單給不同工廠完成，其匹配精度與效率遠超人工篩選。 這種轉變其實本質上是AI正在繪製一張實時更新的全球「製造能力圖譜」。以前，說起企業的製造能力，大家總愛簡單分成「能做」和「不能做」兩種。現在，在AI驅動的體系中，每個工廠的工藝參數、設備配置、質量認證等數據都被拆解為可動態組合的模塊。例如，醫療器械企業發布精密零件採購需求時，AI系統不僅能匹配具備相應資質的供應商，還能根據實時產能數據推薦最優生產方案——既大幅提升供應鏈匹配效率，又顯著降低冗餘成本。這種數據驅動的決策模式，正在將供應鏈管理的底層邏輯從「被動響應」轉向「主動預測」，成為全球供應鏈的核心競爭力。 其實這場變革的關鍵在哪兒呢？說到底，數據成了供應鏈裡最值錢的家當，而算法就像分配利益的規矩——誰手裡的預測模型更準，誰能更快把所有數據理順，誰就能在全球供應鏈重新洗牌的時候佔上風。 對中國製造業來說，這種靠AI撐起來的「數據加算法」模式，不光能幫那些中小工廠跳出「只能做代工」的困局，更能把咱們「工業體系全」這個大優勢，變成在全球供應鏈裡說了算的本事。這麼一來，全球供應鏈也慢慢從「扎堆在一個地方生產」變成「靠數字連在一起高效協作」了。 從中國到全球，供應鏈的「去中心化」革命 而在全球範圍內，供應鏈都在悄悄變樣——以前是層層管著、一個中心說了算，現在慢慢變成了大家各有各的職能，互相配合著來。而這場大變樣的背後，最關鍵的推手就是AI。 想像這樣一個場景——深圳的電子元件工廠接到來自巴西的定製化訂單，系統自動生成包含質量檢測標準、付款條件和物流路線的智能合約，貨物離開生產線時區塊鏈就完成支付結算，整個過程像網購一樣簡單直觀。這種看似科幻的場景，其實在阿里巴巴國際站的跨境貿易中已經初現端倪，去年該平臺就有超過三成的交易開始應用區塊鏈存證技術，實現了全流程的透明化與自動化。 現在，技術的底層邏輯正在發生質變。5G結合AI視覺算法讓跨國遠程質檢成為可能，AI算法能實時分析全球14個港口的擁堵情況，物聯網設備回傳的貨櫃溫溼度數據經AI分析後可提前預警風險……傳統供應鏈的「金字塔」結構正被徹底解構。這種變革帶來的不僅是流程簡化，更是價值創造模式的根本性轉變——過去依賴跨國物流公司和銀行的「中間層」正在消失，生產端和消費端通過。AI驅動數字網絡直接咬合。 然而，這場革命的推進遠比想像中更加複雜。在東莞的製造業集群中，我們能看到兩種截然不同的圖景並行：某家年產值5億的電子廠斥資800萬搭建工業網際網路平臺，卻因管理層對數據可視化系統缺乏理解，導致系統淪為擺設；而隔壁的模具廠則用300萬改造費用實現設備聯網，通過實時監測刀具損耗率，就將生產效率大幅度提升。 這種差異折射出轉型的深層矛盾——當數位化需要重構組織架構時，很多企業發現最大的障礙不是技術本身，而是組織慣性。實際中通常會出現花了幾個月時間搭建ERP系統，但員工習慣了手工操作，推廣難度很大。此外，數據安全和隱私保護問題也日益凸顯，如何在開放共享與風險控制之間找到平衡，是行業面臨的共同挑戰。 這些現實困境揭示：去中心化不是簡單的技術疊加，而是需要同步重構商業規則、組織文化甚至權力關係的系統工程。 供應鏈的「活」與「變」 當供應鏈「活」了起來，中國製造乃至全球產業網絡的協同與進化，才真正擁有了面向未來的無限可能。 這場由數據與算法驅動的變革，正在重塑全球供應鏈的底層邏輯——從「效率優先」轉向「韌性優先」，從「成本控制」轉向「價值共創」。 過去由跨國企業主導的垂直供應鏈，正在演變為一種網狀生態。深圳無人機企業通過開放AI算法接口，吸引全球開發者為其改進飛行控制系統，使產品響應速度提升30%；蘇州的紡織廠將柔性生產線接入AI雲平臺，成為服務十幾個國家設計師品牌的「雲製造」節點，實現按單生產的毫秒級調度。這種轉變帶來的不僅是效率提升，更是價值創造邏輯的根本變革：當每個參與方都能通過數據貢獻獲得收益分成，當創新成果能在全球範圍內即時復用，供應鏈就變成了持續進化的生命體。 從大趨勢來看，AI正在悄悄改變供應鏈創造價值的方式。過去，資源怎麼分配，基本都是行業裡的大公司說了算；現在，AI的「分布式智能」慢慢接過了這活兒——算法會盯著實時數據，靈活調配產能、優化物流路線、提前預判需求，哪怕是很小的生產單元，都可能在這個過程中變成創造價值的關鍵節點。 這種變革的深層意義在於，全球供應鏈的競爭早就不拼規模大小了，而是比誰的AI算力強、處理數據快。誰能更快練出精準的預測模型，誰能更高效地把各地的數據串起來，誰就能在現在這個講究靈活、能定製的全球市場裡搶得先機。 不過，AI推動供應鏈升級，也不是沒遇到難題。比如得建立跟AI匹配的數據歸屬和交易規則，得培養既懂生產工藝又懂算法的多面手，還得琢磨怎麼讓不同文化背景的人用AI好好配合。就像深圳華強北的轉型，從以前的手工焊接小作坊，變成現在涵蓋設計、測試、融資的全鏈條數字生態，每一步突破都離不開AI技術進步和制度創新的相互帶動——算法在優化生產流程的同時，也逼著管理模式改成了「人和機器一起協作」。 在未來的產業圖景中，AI會變成供應鏈的「神經中樞」：工廠設備靠AI自己協調幹活，物流網絡跟著算法隨時調整路線，甚至消費者幾個月後想要什麼，AI都能提前半年算出來。等每個生產單元都連上AI驅動的數字網絡，整個供應鏈會變得特別有韌性，充滿活力。這可不只是技術更新換代那麼簡單，更是全球產業格局朝著「智能協同」時代走的必然結果。 (作者劉典為復旦大學中國研究院副研究員，清華大學人工智慧國際治理研究院戰略與宏觀項目主任，新著《杭州模式：DeepSeek與中國算谷》2025年5月由中信出版集團出版)
今年北京高招本科錄取結束後，一些考生因為服從調劑等原因沒能被心儀的專業錄取，便開始考慮進入大學後再轉至其他專業學習。那麼，現在大學轉專業容易嗎？有需求的學生應該怎樣做準備？如願轉專業後可能面臨什麼樣的挑戰？轉專業的做法究竟值不值得提倡呢？ 問題1 大學專業可以隨便轉嗎？ 高校轉專業政策正陸續放寬 北京科技大學招生就業處處長 呂朝偉 本科錄取塵埃落定，考生即將踏入憧憬已久的大學校園。然而每年此時，總有一部分考生和家長對錄取的專業不滿意。近年來，各高校陸續放寬了轉專業政策，為學生提供二次選擇的機會。然而轉專業並非萬能鑰匙，是否真的需要轉專業、如何轉專業以及潛在風險都需要科學認知和理性評估。 近年來，為尊重學生個性發展，提升人才培養質量，越來越多的高校放寬了轉專業限制。但是，各高校轉專業的具體政策差異顯著，極少數高校可以實現「自由轉出轉入」，部分高校實行「轉出無門檻、轉入有考核」，也有不少高校只允許成績排名靠前的學生申請轉專業並設置轉入考核。具體政策可在各高校教務網站查詢。以北京科技大學為例，作為國內最早實施轉專業零門檻的「雙一流」高校之一，北科大一直執行很寬鬆的轉專業政策，除特殊約定的招生類型外，學校對申請轉專業的學生學習成績排名無要求、轉出人數無限制；接收專業不超過招生人數的一定比例則無條件接收。如果某個熱門專業申請轉入人數過多，則由相關學院制定方案進行考核選拔，整體成功率約為80%。 各高校轉專業成功率因政策差異和專業冷熱各不相同，要提高轉專業成功率，需要學生提前準備、按照學校流程提出申請、參加選拔。無論高校是否實行「轉出無門檻」政策，優秀的成績都是學生學習能力的體現，更容易獲得新專業所在學院的青睞。所以，無論是否已經決定要轉專業，都要把握學習機會，投入時間、精力學好原專業的課程。在轉專業前，學生要結合自身興趣、能力、成績排名、未來規劃，對照目標專業的具體要求，如課程設置、培養目標、就業方向等，進行可行性分析，做出合理決策，避免盲目「隨大流」、追逐熱門。各高校轉專業的時間節點也有所不同，學生需要關注相關通知、按照要求準備申請材料。此外，一些新專業會設置考核環節，學生還要做好筆試、面試的準備工作。總之，學生要想提高轉專業的成功率，在掌握政策的同時，還要以學業為本，對目標專業進行理性評估，並進行充分準備。 問題2 轉專業需要做什麼準備？ 合理確定目標 積累卓越實力 北京郵電大學宣傳部 舒文瓊 隨著高水平本科教育改革不斷深入和人才培養理念深刻轉型，高校寬鬆多元的轉專業政策漸成新趨勢。轉專業機會窗口以更個性化、人性化的方式持續拓展，不僅為學生彌補高考志願遺憾打開了一扇窗，更賦予了學生更大的學習自主權和選擇權，為學生個性化成長成才開闢了更為廣闊的空間。 當前，多數高校通過「三增一降」的方式給予學生更大的專業自主權——增加轉專業申請次數、延長申請時間窗口、擴大轉入專業範圍以及降低申請轉出門檻，打造更加靈活多元、分層分類的轉專業體系。一方面，突破了申請轉專業的年級、次數和專業限制，大一、大二年級(個別高校延長至大三)均有機會申請，允許跨院系、跨大類、跨專業申請，轉出政策更加寬鬆。另一方面，允許學生根據能力興趣分層、分批申請，橫向打造了拔尖人才培養特區、試驗班等個性化項目，縱向打通了降級轉專業、零門檻轉出等政策通道，實現了更大規模、更廣覆蓋、更高滿意度的因材施教，提升了人才分類和個性化發展成效。 然而，「零門檻申請」並不意味著「無條件轉入」。事實上，轉入標準依舊嚴格、競爭相當激烈。為了提高轉專業成功率，學生必須在專業基礎、實踐能力、生涯規劃這三方面力爭上遊。首先，堅持將國家戰略需要、產業前沿需求和個人興趣優勢相結合，合理確定目標轉入專業。其次，提前研究接收政策，在專業成績、競賽實踐、集體活動等方面「穩紮穩打」，積累卓越的學習能力、實力與潛力。最後，科學評估專業課程難度、對能力素養的要求等，制定細緻的學習計劃，這樣才能縮短轉專業後的適應期，持續激發學習興趣與動能。 當前，教育數位化正以前所未有的形式深刻重塑面向未來的拔尖創新人才培養新形態，傳統學科專業不斷更新，跨學科聯合培養項目、輔修和微專業等創新項目持續推廣，學科專業布局全面優化，更加個性化的知識學習模式成為新趨勢。在這種背景下，學生可以把握教育數位化發展機遇，不斷增強學習自驅力，探索多元個性化成長的新路徑。 問題3 轉入新專業後可能面臨哪些挑戰？ 「再選擇」機會與壓力並存 首都經濟貿易大學教務處處長 孫忠娟 對學生而言，轉專業雖然提供了專業學習「再選擇」與「再賦能」的機會，有助於提升自身學習的主動性和創造性，然而，轉專業後客觀存在的問題也會為本科學習帶來諸多挑戰。 首先，轉入新專業後，學生將會按照新的培養方案修讀課程。如果專業跨度大、新舊培養方案差異明顯，學生需要在完成本學期課程學習的同時，補修新專業的前期課程。比如，新專業對數學能力培養有較高要求，學生轉入後需要補修微積分、數學分析等課程，可能面臨較大的學習壓力。 其次，績點排名可能優勢不再。在專業發生變化後，由於不同專業課程評分標準存在差異，學生的績點排名可能會受到較大影響，有可能影響保研、獎學金評定等方面。同時，在轉專業過程中，學生也會面臨學分轉換認定的「損耗」問題。例如，原專業已取得的必修課學分可能僅被新專業認定為選修課學分，學生還需重新修讀新專業的課程。 第三，新環境有新的挑戰。轉入班級的學生經過大一入學軍訓、班級破冰、集體活動等已經形成了良好的班級凝聚力，而轉專業學生可能需要花費時間和精力融入新集體。同時，由於培養目標與學科特質不同，新專業的學習氛圍可能也不一樣，部分學生可能會因為學習壓力過大而產生心理負擔。 最後，可能面臨專業濾鏡「黯然失色」的挑戰，即轉入前是幻想，轉入後是失望。轉入新專業後，學生往往期待在新領域中實現自我價值。然而，現實可能與幻想存在差距，課程壓力、學習節奏、專業適應等問題接踵而至，使得原本的期待逐漸被現實的挑戰所取代。當興趣撞上現實，不少學生可能會陷入「轉錯了」的自我內耗。 如果學生想學習本專業以外的內容，在轉專業之外有沒有其他選擇呢？答案是肯定的。實際上，不少高校都提供了輔修學位、微專業等多元化培養項目。這些項目能夠幫助學生在原有領域中找到新的發展方向。比如，輔修通常要求修滿20到30學分，課程壓力小於轉專業。學生畢業時，如完成輔修專業課程並達到學位條件的，會同時獲得主修和輔修學位。當前，部分高校已推出了微專業課程，以模塊化課程形式滿足學生專項能力的提升需求。以首都經濟貿易大學「ESG投資與管理」微專業為例：學制1年，核心課程包括ESG理論、評價評級、投資實踐等，旨在培養學生從事ESG投資與管理工作的知識、能力和素養。 此外，還可以考慮交換生項目。交換生項目像是一座「跨專業橋梁」，學生可以利用海外高校的課程資源，接觸原本計劃轉入的專業領域。不同於暑期課程的短期接觸，交換生項目通常要求學生在境外高校學習一學期或一學年，同時所獲學分可依據成績單進行轉換。這段經歷有助於學生接觸不同領域的課程和教學資源，填補知識空白，還能為後續的職業規劃或深造提供更多專業選擇。 綜合來看，轉專業是一個機會與挑戰並存、困難與希望同在的過程，學生需要充分了解相關政策和要求，做好努力拼搏的心理準備。 現身說法 決心與行動力缺一不可 大一學生 張旭 2024年9月，命運的指針輕輕一轉，我以一分之差與心心念念的計算機專業失之交臂。在夢想火種的驅使下，我決定踏上轉專業的徵程。半年後，我以專業排名前8%的優異成績，成功從電子信息大類轉入計算機大類，開啟了新的學習生涯。於我而言，這段旅程不僅是知識積累、能力提升的過程，更是我在思想和學習上的一次深刻蛻變。 剛進大學時，面對與目標專業的差距，我沒有氣餒，而是開始認真觀察和思考轉專業的必要性。我深知，轉專業不能一時衝動，更不能盲目跟風，必須深入剖析興趣優勢，判斷目標專業是否與個人發展規劃相契合。為此，我通過各種渠道，廣泛收集計算機專業課程設置、培養方案、就業前景等信息，主動向學長學姐請教專業課學習難度和專業感悟。經過深思熟慮，我更加堅定了轉專業的決心。 明確目標後，我第一時間向輔導員諮詢轉專業政策，包括轉入成績要求、轉專業時間節點以及考核形式等。一般來說，轉專業會進行2至3輪考核，轉入計算機、人工智慧等專業時，還會有機試考查編程能力。從學長學姐那裡，我得知紮實的數理基礎和對轉入專業相關基礎知識的了解在工科轉專業競爭中至關重要，也是轉專業考查的重要指標，同時，面試時也會重點考查學生的英語水平。於是，我給自己定下目標，在原專業的學習中，力爭取得優異的成績排名，增加轉專業申請的籌碼。在日常學習中，我始終保持高度專注、全力以赴，平時和期末考試都取得了理想成績。通過不懈努力，我的成績在原專業中名列前茅，順利達到了轉專業的基本要求。 筆試和面試是轉專業路上的關鍵環節，為了順利通關，我做了充分準備。在筆試方面，我仔細研究了目標專業的考試大綱，明確了考試範圍和重點內容。由於計算機專業對數學和編程能力要求較高，我便針對這兩方面進行了有針對性的強化訓練。我重新複習了數學分析、線性代數等數學課程，通過大量練習題鞏固知識點，提升解題能力。我還利用閒暇時間，通過不斷練習編程題目來學習算法，提高編程水平和邏輯思維能力。在面試準備階段，我精心準備了英語自我介紹和常見問題回答，並複習了計算機組成等基礎知識和大模型、人工智慧等新興技術相關內容，重點闡述了自己對計算機專業的濃厚興趣、相關知識儲備和未來學習計劃，並模擬了多次面試場景，不斷優化表達，增強自信。 終於，在轉專業選拔的考場上，我憑藉紮實的知識儲備和充分的心理準備，順利通過了筆試和面試。當收到轉專業成功的通知時，喜悅與自豪湧上心頭，所有的努力和付出都得到了最好的回報。如今，我已經在新專業中開啟了新的學習生活，不僅學到了更多前沿的專業知識，還結識了一群志同道合的朋友。轉專業讓我對大學生活更加充滿信心，我相信，只要有夢想，並為之努力拼搏，就一定能實現自己的目標，在熱愛的領域綻放光彩。 思考與建議 本科階段重在提升能力素養 北京林業大學教授、博士生導師 鐵錚 選擇原本就是件難事，本科階段轉不轉專業更是如此。學生和家長要從長遠視角看待專業，進入大學後利用各類途徑深入了解專業學什麼、未來做什麼、所在學校專業的優勢和特色，再作出是否要轉專業的決定。 專業的問題是如何產生的？一般而言，某個專業報考的人多，錄取分數就高。如果是因為高考分數不夠而未能跨入心儀專業的門檻，入學後可以考慮再為自己爭取一次讀此專業的機會。如果學生填報志願時是由父母、老師、他人代勞的，入校後想自己做主了，試試轉專業未嘗不可。如果學生填報志願時是一種考慮，錄取之後想法又變了，雖然可以理解，但如此搖擺不定，在決定是否要轉的問題上更應該慎重。萬一轉了之後想法又變了呢？ 當然，每個學生都有自己的想法。對於年輕人來說，愛好發生轉變是可以理解的，如果能按照所在高校的現行政策和流程轉到感興趣的專業當然是好事。不過，本科階段只是人生中一個很短的階段，大學更多的是對一個人綜合素質的培養，專業培養只是其中一部分。 俗話說，行行出狀元，哪個專業都有優秀畢業生。一般而言，高校目前設置的專業都是經過論證的，其培養目標大多符合社會需要。至於讀大學這幾年會不會變化、會如何變化，是很難預測和判斷的。 有人會說，不同的專業就業出路不同。這更是一個複雜的問題。社會發展這麼快，誰能保證現在的所謂熱門專業四年、六年之後還會熱？國家建設需要優秀人才，不論學哪個專業，學生都應該好好學、認真學。 學習要靠興趣。實在沒有興趣，肯定是學不好的。面對不喜歡的專業怎麼辦？興趣是可以培養的。要積極調整心態，儘量用理智戰勝感情。隨著學習的深入，對專業的了解，許多學生都會慢慢喜歡或者適應所學專業的。參加社團活動、實習等實踐，也能增進對專業的理解和興趣。 條條大路通羅馬。如果真的是學不下去，除了在本科階段轉專業外，改變的路徑還有很多。一是可以邊學習本專業，邊學習心儀的專業。其路徑既可以自學，又可藉助學校開設的二學位課程等。專業和專業之間的差別是客觀存在的，但真正學起來，也並非都是天壤之別。二是邊學習本專業、邊備考心儀專業的研究生。不過無論走哪條路，都需要花費更多的時間和精力。但為了實現自己的理想，吃這點苦也是值得的。我本人就是本科畢業四年後，考入新聞學院攻讀碩士研究生，從而了卻了自己的一樁心願。 在許多學校，轉專業並非高不可攀。靈活寬鬆的轉專業政策背後，並非鼓勵所有學生盲目追求熱門，而是為了留出更多持續探索和發展自我的空間，讓學生找準興趣結合點，從而提升專業學習與生涯發展的匹配度。學生確有實力，無論轉哪個專業，都能在激烈的競爭中獲勝。在這種情況下，嘗試一下轉專業未嘗不可。但不同的專業對學生有不同的要求，一定要充分考量自己是否符合這些要求。 說到底，在大學本科階段學到的不僅僅是某一專業的具體知識或技能，而且是素養能力的整體提升以及視野的開闊、思維的訓練。因此，從人的成長成熟成才角度而言，是否接受了高等教育是一個指標，而在本科階段學習的是哪個專業產生的影響則並非特別重要。 不管是學哪個專業，都要努力，都要認真，都要繼續拿出當年高考的勁兒來。和高考前的學習相比，大學的學習自主性更強，環境更加寬鬆，適合學生按照自己喜歡的方向發展。能否充分利用好大學四年的光陰，在某種意義上說，比轉專業更重要。
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