写在大学毕业一周年。关于选学校、找工作、读研、AI和所谓的成功，我现在没有比十八岁时更标准的答案。但我越来越相信，大学的价值不只在毕业时去了哪里，也在于一个人如何利用那几年认识自己、接触真实世界，并学会为选择负责。

今天，刚好是我大学毕业一周年。

一年前，我结束了从2021年到2025年的大学生活。再往前四年，我和所有刚刚高考结束的学生一样，面对学校、专业、城市这些选项，试图做出一个会影响未来很多年的决定。

现在回头看，十八岁时的我们掌握的信息其实很少。我们会研究分数、排名和专业名称，会听父母、老师和学长学姐的建议，也会想象毕业之后的工作。可一个没有真正上过大学、没有进入过职场的人，很难提前看清自己每个选择会把自己带到哪里。

今年有1290万人报名参加高考，与此同时，2026届高校毕业生预计达到1270万人。一批人正在选大学，另一批人正带着大学给出的结果进入社会。

站在这两个节点之间，我想谈的并不只是哪所学校更好，也不准备给出一张适用于所有人的志愿清单。我更想回答一个问题：大学这几年，到底应该怎样度过？

那个很早开始找实习的美国学生

前段时间，我看到一段视频。视频里的中国留学生谈到自己的美国室友：金融专业、满绩点，大二已经找好之后两个暑假的实习，平时经常穿着西装参加面试，也花很多时间了解行业、联系校友和规划职业。

两个人聊到研究生时，室友说："我们美国人不怎么读研究生，我们都有自己的路要走。"

这句话当然不能被当成美国大学生的统一答案。美国国家教育统计中心的统计显示，2021年美国高校约有320万名本科后阶段学生，其中约280万是美国居民。美国人同样会读硕士、博士以及法律、医学等专业学位。

那个学生的经历也不能脱离背景。他身处杜克，家庭和校友网络都能提供支持，金融行业本身又有很早启动的招聘周期。把他的结果全部归结为"执行力"，并不公平。

这种很早开始的准备，也不只是某个优秀学生的个人习惯。在美国高校与雇主协会2026年的实习调查中，受访雇主将2024—2025年实习生转为全职员工的平均比例达到63.1%。这组数据不能代表每家公司，却能解释为什么在一些行业里，实习不是毕业前的装饰，而是正式招聘的一部分。

这个案例真正触动我的，是他很早就开始接触真实世界。他不是等到毕业时才思考未来，而是在课程、实习、面试和与从业者的交流中，一点点确认自己想走的路。

这让我重新审视自己的大学四年。

选学校之前，或许应该先想想自己想过怎样的生活

讨论志愿时，我们习惯从学校和专业出发：哪所学校排名更高，哪个专业更热门，毕业以后能拿多少工资。

这些都很实际，却还少了一层：你希望以后过一种怎样的生活？

有人想进入收入上限更高的行业，有人看重稳定，有人喜欢研究，有人希望做出具体的产品。也有人不喜欢每天通勤，不想把时间消耗在拥挤的地铁里，更向往远程、自由度高一点的工作。我就属于后者。

当我意识到自己想要什么样的工作状态，技能选择才慢慢有了方向。我需要了解哪些工作允许远程协作，自己又要具备什么能力，才能获得这种选择权。相比一句抽象的"我想成功"，这种生活层面的偏好更具体，也更诚实。

十八岁的人未必能马上找到所谓的热爱。很多成年人也没有。想不清楚并不丢人，真正危险的是从未主动了解，只是沿着别人给出的路线继续往前。

如果暂时没有答案，可以先从几个更小的问题开始：我愿不愿意持续做这件事？我有没有可能把它做得比普通人更好？社会是否需要它、是否有人愿意为它付费？这种工作对应的生活方式是不是我想要的？

兴趣、能力、市场和生活方式，很少在一开始就完全重合。与其坐在宿舍里等待"热爱"突然出现，不如选一个方向，花几周做一件具体的事。写一篇文章，完成一个小项目，参加一次比赛，找从业者聊一聊。哪怕最后发现不喜欢，也得到了一条真实信息。

大学的一项重要作用，就是给这些问题留出试验的时间。

学校、专业和城市，都是为目标服务的条件

志愿选择当然不能只谈理想。学校层次、专业培养、城市和家庭成本，都是真实的约束。

城市很重要。一线和新一线城市通常拥有更密集的企业和实习机会，学生接触行业的成本更低。学校的知名度、师资和校友资源也依然有价值。某些行业特色鲜明的院校，还能提供更直接的就业路径。

但这些因素没有一套固定顺序。想做研究的人会更关注学科平台和升学路径；希望尽早就业的人，可能更重视行业连接和实习机会；家庭预算有限时，生活成本和培养费用也必须排在前面。

有些差异甚至很具体。比如一个学生准备通过推免进入更高层次的学校，那么目标院校是否具备推免资格，就是报考前必须查清楚的条件。至少在我就读的那几年，保研并不是我在深技大可以依赖的路径。如果一开始就把它设为核心计划，学校与目标之间便会发生错位。

可即便收集了很多信息，人还是可能选错。我们很难在低点买入、在最高点卖出，也很难保证十八岁做出的选择，四年后仍然是最优解。产业会变化，学校会发展，人自己也会改变。

选择的意义，不是保证以后绝不后悔。它只是基于当时掌握的信息，找一个相对合适的起点。之后发现方向不对，就重新调整。

我眼中的深技大，是一所和我们一起成长的新学校

我是深技大2021级学生。那时学校独立设立不过几年，最早的一届学生刚刚毕业，校园和教学体系都还处在快速建设的阶段。

硬件是最容易感受到的部分。新的教学楼、实验设备和宿舍条件确实不错。当很多学校还在讨论宿舍有没有空调时，深技大有些卫生间都装上了空调。至少在我读书的早期，校园生活也相对自由，宿舍不断电、不断网，很多事情可以和老师、辅导员沟通。

不过，大学终究不能只看大楼和宿舍。

对我影响更深的是那种自由感。老师不会替你安排好所有事情，但如果你愿意主动写邮件、去办公室交流、联系实验室或者请教学长学姐，往往能够找到尝试的入口。机器人团队、实验室、比赛和各种项目都在那里，只是机会不会自动走到每个人面前。你要先自学一点东西，也要证明自己愿意投入。

我所在学院的导师、班主任和辅导员也给过我们很多照顾。遇到问题时，只要愿意开口，他们通常会帮忙寻找解决办法。新学校会有制度不够成熟、资源仍在积累的一面，但学生也能更直接地参与探索，与学校一起积累经验。

如今，深技大已经从我们入学时那所不太为人熟知的新大学，发展成一所规模更完整的学校。

我无法告诉别人，深技大一定优于哪所学校。我只在这里读过一次大学，没有同时体验其他学校。学校的管理规则和机会也会随着学生数量增加而变化。

能说清楚的，只是我亲历的部分：这里给了我不错的生活条件、相对自由的空间，也让我明白，资源存在和自己真正使用资源，是两回事。

我的大学没有交出那个想象中的"满分结果"

如果按照一种常见的评价方式，优秀的本科毕业生应该进入大厂，或者去一所知名大学读研究生等。

我毕业时，这两个结果都没有拿到。

我不想因此反过来说，大厂、名校和高薪都不重要。好的结果当然值得争取，那位美国学生充分利用自己的条件，也付出了行动，他得到好的机会没有任何问题。

只是结果很难概括一个人走过的全部过程。它既包含个人的判断和努力，也受到家庭、信息、平台、行业周期和运气影响。没有得到主流意义上的好结果，不等于一个人不努力；得到了，也不意味着他之后的人生已经自动正确。结果是一条重要的信息，但不是对一个人的最终判决。

所以我很难把自己的经历包装成一套成功模板。我能分享的，是一个普通学生怎样在有限的信息和条件里，尝试寻找自己的方向。

大一时，很多人还处在从高中到大学的过渡期。上通识课、参加活动、认识新朋友，什么比赛和社团都愿意接触一点。到了大二，专业课开始变多，同学之间的差异也逐渐出现。有人开始实习，有人进入实验室，有人准备升学，也有人仍然不知道自己喜欢什么。

大三之后，时间会突然变快。专业学习、整学期实习、考研准备和职业选择挤到一起。再过一个暑假，大四秋招已经早早开始。顺利的人可能在九月、十月拿到offer；不顺利的人过完年继续准备春招。等找工作、论文和答辩结束，四年也就结束了。

大学并没有想象中那么漫长。真正可以自由试错的时间，可能只有前面两三年。

这也是我想提醒学弟学妹的地方：如果以后仍然需要进入职场，大四秋招最好认真参加。即使同时准备申请研究生，参加招聘也能让你更早看到市场需要什么，并检验自己本科阶段积累的能力。考研需要集中精力，当然可以根据实际情况取舍；但不要仅仅因为害怕面对工作，就把升学当作自动延长的缓冲期。

读研本身没有问题。需要专业训练、喜欢研究，或者目标岗位明确要求更高学历，都是充分的理由。工作也不意味着停止学习。真正需要警惕的，是既不了解工作，也不了解研究，只是因为周围的人都在做同一件事，便跟着进入下一场考试。

当AI比大多数人更会回答问题之后

我现在接触的工作和AI的应用有一些关系，所以我很难在谈大学和未来时绕开它。

AI已经聪明到了一个以前很难想象的程度。至少在知识问答、写作、编程、资料整理和一些复杂推理上，它已经超过了我们日常生活中能够随时找到的大多数人。GPT-5.5这类模型不只会回答一个问题，还能理解很长的上下文，沿着复杂任务继续工作，调用工具，再回来检查结果。

网上有一个有些刻薄的比喻：和AI聊久了，再和一些普通人聊天，会感觉对方像一个参数更小、上下文更短的"小模型"。知识面有限，记不住前面说过什么，也不愿意把一个问题继续推下去。

这个比喻不够尊重人，却捕捉到了一种真实体验。你很难在现实生活中找到一个人，既懂技术、商业、历史和写作，又随时有耐心听你讲一个尚未成形的想法。AI不会因为你连续追问十次而不耐烦。它让高质量信息和深入讨论变得前所未有地便宜。

这种感觉不完全是错觉。2024年发表在《美国国家科学院院刊》的一项实验发现，AI生成的回应比普通人生成的回应更容易让参与者感到自己被听见和理解；但当参与者知道回应来自AI时，这种感受又会下降。AI可以生成很像理解、验证和关心的语言，而人仍然在意回应背后是否真的存在另一个人。

它也远没有稳定到可以替人思考。哈佛商学院与波士顿咨询公司的实验把这种边界称为"锯齿状技术前沿"：在AI擅长的任务内，758名顾问使用AI后平均完成得更快、质量更高；面对超出AI能力边界的任务，使用AI的人反而更不容易得到正确答案。AI不是一条整齐上升的能力直线。它可能解决很复杂的问题，又在看起来简单的地方自信地出错。

我自己更愿意把AI理解成一个放大器，而不是方向盘。它本身没有方向，主要提供增益。一个人有清晰的问题意识和判断标准，AI会放大他的产出；反过来，一个目标混乱、缺少判断的人，也可能借助AI更快地生产出大量平庸甚至错误的东西。有一个流传很广的比喻：人是前面那个"一"，各种工具是后面的"零"。AI能把一万变成十万、一百万，但如果前面那个"一"不存在，再多的零也没有意义。AI不会凭空把"什么都不懂"变成价值，它只是大幅降低了一个愿意理解问题、肯动手的人形成能力的成本。

但这里藏着一个对学生尤其要紧的难题。AI时代真正稀缺的，正在从"能不能做出来"转向"知道该做什么、判断做得好不好"——也就是常说的判断力或品味。

麻烦在于，这种判断力在过去几乎都是"磨"出来的：写过很多烂代码、踩过坑、被现实反驳过，才慢慢长出那种一眼看出问题的直觉。可如果AI把这些反复试错的环节都替你吃掉了，那个能判断"AI这次到底对不对"的直觉，又从哪里长出来？

答案越便宜，越容易出现一种人：他什么都能让AI生成，最后却只剩下判断结果"看起来像不像对的"这一种能力。练习不会消失，但它上移了一层——你要练的不再是写出那个函数，而是在AI给的十个方案里，认出哪个真正可靠、哪个只是看着不错。

这也解释了为什么"做出一个东西"本身正在迅速贬值。现在很多人把"我做出了一个App"当成"我创造了一个产品"，又把"做出产品"当成"建立了一个生意"。

但代码不是产品，产品也不一定构成生意。当AI让软件和内容的供给急剧增加，难的环节会从"能不能造"，移到"值不值得做、有没有人需要、能不能被信任、能不能交付到现实里"。

所以这件事对不同的人，结果可能完全相反。如果一个领域过去的瓶颈是知识和生产力——比如很多基础写作、资料整理、入门编程——那AI对一个原本资源不多的学生，可能是实打实的解放：

他能用它更快进入一个陌生领域，做出一点真实的东西。但如果一个领域真正的瓶颈是判断、信任和现实中的交付，那AI更多只是放大已有的能力，而不会凭空赐予它。

这会重新改变大学的意义。

过去，学生进入大学，很重要的一部分是接触自己原本接触不到的知识和老师。现在，一个高中毕业生只要愿意，就可以让AI解释专业概念、比较职业路线、练习面试、辅助编程，甚至陪他把一个模糊想法做成初步作品。对于家庭信息和教育资源没有那么丰富的人，这可能是一次很大的机会。

AI也可能让另一部分人更加被动。你可以用它理解一门课，也可以直接让它替你交作业；可以让它帮助你验证想法，也可以让它不断生成听起来正确的人生建议，然后自己什么都不做。根据斯坦福《2026 AI Index》，美国已有五分之四的高中生和大学生使用AI完成学习任务。问题早已不只是"学生该不该用"，而是他们用AI替代了什么，又借助它完成了什么。

如果AI把寻找资料、生成初稿和完成标准答案的成本降得很低，大学就更应该把学生带到没有标准答案的真实问题里。

工作的变化也未必是某个职业在一夜之间整体消失。国际劳工组织2025年的研究估计，全球约四分之一的工作处在不同程度的生成式AI影响范围内，但由于大多数职业仍包含需要人类参与的任务，更可能先发生的是工作内容被重组，而不是岗位被整体替代。同一个职位还在，完成它所需要的技能、人数和速度可能已经不同。

人与人之间的关系更不能简单地被"大小模型"概括。一个人的价值不只在知识量和推理速度。真实的人有身体、有处境、有情感，也和你共同承担事情的后果。

老师的一句批评、同学的一次合作、企业里一个真实用户的反馈，都比AI顺着你的想法继续说下去更有摩擦，也更可能帮助你看见自己原来不愿面对的问题。

所以，在AI时代，大学生需要培养的也许不只是记住更多答案。更重要的是提出值得追问的问题，判断AI给出的内容是否可靠，把想法放进真实世界检验，并对最后的行动负责。答案正在变得越来越便宜，选择问题、形成判断和承担结果反而更重要。

如果我现在重新进入大学，我不会只问"哪个专业不会被AI替代"。这个问题可能根本没有稳定答案。我会问：我能不能借助AI更快进入一个陌生领域，做出一个真实的东西；又能不能离开AI提供的顺滑答案，去和老师、同学、用户以及现实中的限制发生碰撞。

AI可以成为一个知识极其丰富的同行者。它不能替我决定要走哪条路，也不能替我生活。说到底，AI时代真正的分界线，或许不是会不会使用AI，而是一个人在用过AI之后，自己有没有变得更有能力。

人生不是提前写好、然后准确执行的计划表

说了这么多目标和规划，我仍然不觉得大学应该被安排得像一张密不透风的日程表。

一个人当然可以追求大厂、高薪、体制内、名校研究生，也可以想要一份舒服的工作、更多个人时间，甚至用一段时间去旅行和体验生活。选择没有统一答案，但每一种选择都有成本，也会带来相应的结果。

我们需要积极地学习和行动，因为选择权通常来自长期积累。可人在十八岁时不可能把一生想明白。有时计划是A，最后抵达的却是B。B没有出现在最初的想象里，却不一定就是坏结果。

我有时去一座陌生城市，并不喜欢把行程塞满景点和餐厅。到海边坐一个下午，没有打卡，也没有完成什么任务，心情依然很好。当地人每天看见的风景，对第一次到来的人仍然可能很新鲜。经历的意义并不完全取决于它能不能被整理成一项成果。

大学也有相似的地方。课程、比赛、实习和offer很重要，但一些当时没有明确用途的相遇、散步、聊天、失败和临时改变的计划，也在塑造一个人。很多感受只有离开以后才慢慢看懂。

写给正要进入大学的你，也写给毕业一年的自己

如果你正在选择大学，我建议你认真研究学校、专业和城市，也研究转专业、推免、实习、实验室、就业这些具体条件。不要只看宣传册，更不要只听一句"这个专业以后赚钱"。

但你也不必幻想一次志愿填报就能安排好整个人生。

进入大学以后，尽早接触真实的人和真实的工作。主动问老师，联系学长学姐，去做一个项目，参加一次招聘，或者在一段实习里确认自己并不喜欢某个行业。失败的信息同样有价值，它能帮你排除一条并不适合的路。

同时，给自己留一点没有明确目的的时间。去认识朋友，去校园里走走，去一座城市的海边坐一下午。不是每段经历都必须兑换成绩点、证书和简历上的一行字。

毕业一年后，我仍然没有把工作、升学和人生彻底想明白。但我比十八岁时更清楚，规划的作用不是消灭所有意外，而是让自己在变化发生时，仍有能力做下一次选择。

大学无法替你回答要成为怎样的人。它能提供的，是几年相对自由的时间、一批可以接触的资源，以及许多尚未发生的经历。怎样使用它，答案要由你一点点做出来。