人工智能与互联网工程的融合属于高度交叉的领域，涉及计算机科学、数学、工程学等多个学科。在高考阶段，学生需打好以下学科基础：

一、核心学科基础

1. 数学

  • 重要性：数学是人工智能的底层逻辑，算法设计、机器学习、数据建模等均依赖数学工具。
  • 高考关联科目：需重点学习数学，尤其是高等数学、概率论、线性代数等分支的基础知识。部分高校的人工智能专业在招生时对数学单科成绩有较高要求。

    • 2. 物理

  • 重要性：物理为理解计算机硬件、网络通信、传感器技术等互联网工程内容提供基础，例如物联网设备的开发需掌握电路原理和电磁学知识。
  • 高考关联科目：全国多所高校的人工智能专业（如南京大学、北京理工大学等）明确要求考生选考物理。

    • 3. 化学

  • 重要性：在人工智能与材料科学、生物医学等交叉领域（如智能医疗设备、新能源材料开发）中，化学知识不可或缺。
  • 高考关联科目：约90%的高校人工智能专业要求选考化学（如上海交通大学、东北大学等）。

    • 4. 信息技术

  • 重要性：编程基础、数据结构、计算机网络等是互联网工程的核心内容，也是人工智能开发的必备技能。
  • 高考关联科目：部分省份（如浙江省）已将编程纳入高考范围，信息技术学科成为重要加分项。

    • 二、选科建议

  • 推荐组合：
  • 物理+化学+数学：覆盖绝大多数高校人工智能及计算机相关专业的选科要求。
  • 物理+信息技术：适合侧重互联网工程实践能力的培养。
  • 特殊要求：
  • 部分高职院校的人工智能技术应用专业对选科无硬性要求，但本科及重点院校普遍要求物理和化学。
  • 部分高校的“人工智能+X”方向（如南京信息工程大学的大气科学结合人工智能）可能对特定学科（如地理、生物）有额外要求。

    • 三、拓展能力培养

    1. 跨学科思维：通过参与科技创新项目或竞赛（如机器人竞赛、数学建模），培养解决复杂工程问题的能力。

    2. 编程实践：提前学习Python、C++等编程语言，掌握基础算法和数据处理技能。

    3. 英语能力：人工智能领域的前沿研究和技术文档多以英文为主，需具备良好的英语阅读能力。

    四、高校培养趋势

  • 课程设置：高校普遍采用“数学基础+计算机核心课程+行业应用”模式，例如电子科技大学开设的“互联网+人工智能”双学位课程，融合硬件设计、深度学习、大数据分析等内容。
  • 学科交叉：部分高校（如河南工业大学）通过校企合作，将人工智能与智能制造、金融科技等产业结合，要求学生具备复合知识结构。

    • 高考阶段需以数学、物理、化学为核心，辅以信息技术实践能力。建议优先选择物理和化学组合，并关注目标院校的具体选科要求（可通过各校招生官网查询）。进入大学后，需进一步强化编程、算法及跨学科应用能力，以适应人工智能与互联网工程融合发展的需求。