有哪些现在还很「冷门」，但未来 30 年里一定会变成热门专业的学科？
在科技飞速发展、社会需求不断变化的今天，我们或许可以大胆预测一些目前看似“冷门”，但未来三十年内极有可能成为炙手可热的专业领域。这些专业往往站在了学科交叉的前沿，或者解决了人类社会发展中日益突出的痛点。
1. 情感计算与人机交互设计
很多人可能认为，计算机科学主要在于逻辑、算法和数据处理。但随着人工智能越来越深入地渗透到生活的方方面面，理解和模拟人类情感，并设计出更自然、更具同理心的人机交互方式，将成为核心竞争力。
现在有多冷门？ 目前，这个领域更多地存在于学术研究和少数前沿科技公司的项目中。大众对“情感计算”的认知可能还停留在科幻电影里，将其与“AI会不会有感情”的哲学讨论混为一谈。专业设置上，也很少有专门的“情感计算”或“情感人机交互”专业，更多是心理学、计算机科学、认知科学、设计学等学科的交叉融合。
为什么会热门？
智能化体验升级： 未来三十年，我们的生活将充斥着各种智能设备和系统——从智能家居、智能助理到自动驾驶汽车，再到虚拟现实和增强现实的沉浸式体验。这些系统能否真正“懂我们”，理解我们的情绪变化、喜好和需求，是决定用户体验的关键。想想看，一个能感知你疲惫并为你调整灯光和音乐的智能音箱，或者一个能判断你情绪低落并推荐你放松活动的AI助手，其价值将远超简单的指令执行。
心理健康与情感支持： 随着社会压力增大，心理健康问题日益凸显。情感计算可以赋能AI去分析用户的情绪状态，提供个性化的心理疏导、陪伴和干预。例如，能够识别用户抑郁倾向的聊天机器人，或者能提供情感支持的虚拟伴侣，将会在老龄化社会或孤独感普遍存在的社会中扮演重要角色。
教育与培训的革新： 在线教育和个性化学习将更加普及。情感计算可以帮助教育平台实时监测学生的学习状态、兴趣和情绪，动态调整教学内容和方法，提高学习效率和参与度。
市场营销与客户服务： 企业将更加依赖AI来理解消费者的情感偏好，从而提供更精准的产品推荐和更贴心的客户服务。一个能感知顾客不耐烦并主动提供帮助的客服机器人，会比机械化的应答更受欢迎。
学习方向： 需要跨越心理学（情感识别、情绪模型）、计算机科学（机器学习、自然语言处理、计算机视觉）、人机交互设计（用户体验、界面设计、可用性研究）等多个领域。可能需要深入研究情感信号的捕捉（面部表情、语音语调、生理信号等），以及如何将这些信息转化为智能系统的行为和交互策略。
2. 生物计算与合成生物学
生命科学不再仅仅是观察和理解自然界，而是开始主动设计和创造生命系统。生物计算将加速这一进程，而合成生物学则提供实现创新的工具。
现在有多冷门？ 合成生物学虽然在学术界和部分生物技术公司中有一定关注，但对大众而言仍相对陌生。人们更多想到的是基因编辑的伦理问题，而非其巨大的应用潜力。生物计算更是新兴领域，融合了生物学、计算机科学和数学，很多概念和工具尚在发展初期。
为什么会热门？
颠覆式医疗创新：
个性化药物研发： 利用生物计算模拟药物与人体分子的相互作用，可以加速新药研发，并实现“千人千药”的精准治疗。
基因疗法与细胞疗法： 合成生物学能够设计和改造细胞，使其具备治疗疾病的功能，例如让免疫细胞主动攻击癌细胞（CART疗法），或者修复受损组织。
生物传感器与诊断： 设计能够检测特定疾病标志物的生物传感器，实现早期、精准的诊断。
可持续农业与食品生产：
作物改良： 通过合成生物学技术，培育出抗病、抗旱、高产的作物，应对气候变化和粮食安全挑战。
人造肉与替代蛋白质： 利用微生物发酵生产蛋白质，减少畜牧业对环境的影响。
绿色工业与环保：
生物燃料与生物材料： 利用工程化的微生物生产可再生能源和环保型材料，替代石油基产品。
环境修复： 设计能够降解污染物的微生物，治理土壤和水源污染。
生物计算的赋能： 大数据的爆炸式增长（如基因测序数据）使得生物计算成为必然。通过强大的计算能力，我们可以解码复杂的生物系统，设计生物线路，预测基因功能，从而加速合成生物学的研究和应用。
学习方向： 需要扎实的生物学基础（分子生物学、遗传学、细胞生物学），同时掌握计算机科学中的算法、编程、数据分析以及数学建模能力。学习如何设计生物系统（基因回路、蛋白质）、如何利用计算模拟预测生物行为，以及如何将这些设计转化为实际的生物体或生物产品。
3. 脑科学与神经工程
人类对自身的认知能力，尤其是大脑，还有着巨大的未知。随着技术的发展，我们正以前所未有的方式探索大脑，并尝试与之交互和修复。
现在有多冷门？ 脑科学的研究门槛很高，需要跨越生物学、医学、心理学、计算机科学等多个学科。神经工程更是相对较新的领域，其应用（如脑机接口）虽然时有新闻报道，但普通大众对其理解往往停留在帮助残疾人恢复运动能力的层面，其更广阔的应用潜力尚未被充分认识。
为什么会热门？
认知提升与大脑增强：
学习效率与记忆力提升： 理解大脑的学习和记忆机制，开发能够辅助学习、提高记忆力的技术和训练方法。
情绪调控与心理健康： 通过神经反馈、脑刺激等技术，帮助人们更好地管理情绪，治疗抑郁、焦虑等心理疾病。
神经退行性疾病的治疗与预防：
阿尔茨海默病、帕金森病等： 大脑的衰老和疾病是人类面临的重大挑战。神经工程可以开发更有效的诊断工具和治疗方案，如靶向药物递送、神经再生技术。
中风康复： 帮助中风患者恢复运动和语言能力。
新一代人机交互：
脑机接口（BCI）： 除了辅助残疾人，未来BCI可能成为人与机器交互的全新方式，实现意念控制设备、虚拟现实体验，甚至直接进行信息传输。
理解意识与智能的本质： 深入探索大脑，是理解我们自身智能、意识以及未来人工智能发展方向的关键。
学习方向： 需要深厚的神经科学和生物学知识，结合工程学的原理和方法（信号处理、机器学习、材料科学、微电子学）。学习如何记录、分析和解读大脑信号，如何设计和制造能够与神经系统互动的设备（如脑电图、神经探针、脑机接口设备），以及如何通过这些技术来理解、监测和干预大脑功能。
4. 量子计算与量子信息科学
虽然量子计算的概念听起来十分“科幻”，但它正在逐步从理论走向实践，并有望解决当今经典计算机无法解决的问题。
现在有多冷门？ 量子计算对于绝大多数公众来说都是一个非常抽象且难以理解的概念，与其相关的专业设置在高校中也屈指可数，大多属于物理学或计算机科学的细分方向。即便是在相关领域的研究者，也往往集中在少数顶尖机构。
为什么会热门？
解决计算难题： 量子计算机凭借其独特的“量子比特”和“叠加态”、“纠缠态”，能够进行指数级的并行计算，这使得它们在特定问题上远超经典计算机。
新材料设计与药物发现： 量子计算可以精确模拟分子行为，从而加速新材料（如超导材料、催化剂）和新药物的研发，彻底改变化学和制药行业。
优化问题： 在物流、金融、交通等领域，存在大量复杂的优化问题，量子计算可以提供更高效的解决方案。
密码学： 量子计算有望破解当前主流的加密算法（如RSA），同时也催生了“后量子密码学”这一新的安全领域。
量子通信与量子安全：
量子密钥分发（QKD）： 利用量子力学原理，实现理论上不可破解的保密通信，对于国家安全和金融数据传输至关重要。
基础科学的突破： 量子计算和量子信息科学的研究本身，也在不断推动我们对宇宙基本规律的理解。
学习方向： 需要极强的数学和物理学功底，特别是量子力学、线性代数、概率论等。学习如何设计和构建量子计算机（超导、离子阱、光量子等技术），如何开发量子算法，以及如何利用量子现象进行信息处理和通信。这个领域对理论推导和实验操作的要求都非常高。
总结一下，这些未来的热门专业之所以现在“冷门”，更多是因为其跨学科的属性、高昂的研发成本、尚不成熟的技术以及大众认知上的滞后。 但它们都指向了解决人类社会未来面临的重大挑战——提升生活品质、应对健康危机、实现可持续发展，以及拓展人类认知的边界。掌握这些专业技能的人才，将在未来三十年里成为推动社会进步的核心力量。
当然，预测未来总是充满不确定性，但上述几个方向无疑具备了成为下一波技术革命浪潮的基因。它们 потребуют学习者具备极强的学习能力、跨界思维和解决复杂问题的勇气。
1. 情感计算与人机交互设计
很多人可能认为，计算机科学主要在于逻辑、算法和数据处理。但随着人工智能越来越深入地渗透到生活的方方面面，理解和模拟人类情感，并设计出更自然、更具同理心的人机交互方式，将成为核心竞争力。
现在有多冷门？ 目前，这个领域更多地存在于学术研究和少数前沿科技公司的项目中。大众对“情感计算”的认知可能还停留在科幻电影里，将其与“AI会不会有感情”的哲学讨论混为一谈。专业设置上，也很少有专门的“情感计算”或“情感人机交互”专业，更多是心理学、计算机科学、认知科学、设计学等学科的交叉融合。
为什么会热门？
智能化体验升级： 未来三十年，我们的生活将充斥着各种智能设备和系统——从智能家居、智能助理到自动驾驶汽车，再到虚拟现实和增强现实的沉浸式体验。这些系统能否真正“懂我们”，理解我们的情绪变化、喜好和需求，是决定用户体验的关键。想想看，一个能感知你疲惫并为你调整灯光和音乐的智能音箱，或者一个能判断你情绪低落并推荐你放松活动的AI助手，其价值将远超简单的指令执行。
心理健康与情感支持： 随着社会压力增大，心理健康问题日益凸显。情感计算可以赋能AI去分析用户的情绪状态，提供个性化的心理疏导、陪伴和干预。例如，能够识别用户抑郁倾向的聊天机器人，或者能提供情感支持的虚拟伴侣，将会在老龄化社会或孤独感普遍存在的社会中扮演重要角色。
教育与培训的革新： 在线教育和个性化学习将更加普及。情感计算可以帮助教育平台实时监测学生的学习状态、兴趣和情绪，动态调整教学内容和方法，提高学习效率和参与度。
市场营销与客户服务： 企业将更加依赖AI来理解消费者的情感偏好，从而提供更精准的产品推荐和更贴心的客户服务。一个能感知顾客不耐烦并主动提供帮助的客服机器人，会比机械化的应答更受欢迎。
学习方向： 需要跨越心理学（情感识别、情绪模型）、计算机科学（机器学习、自然语言处理、计算机视觉）、人机交互设计（用户体验、界面设计、可用性研究）等多个领域。可能需要深入研究情感信号的捕捉（面部表情、语音语调、生理信号等），以及如何将这些信息转化为智能系统的行为和交互策略。
2. 生物计算与合成生物学
生命科学不再仅仅是观察和理解自然界，而是开始主动设计和创造生命系统。生物计算将加速这一进程，而合成生物学则提供实现创新的工具。
现在有多冷门？ 合成生物学虽然在学术界和部分生物技术公司中有一定关注，但对大众而言仍相对陌生。人们更多想到的是基因编辑的伦理问题，而非其巨大的应用潜力。生物计算更是新兴领域，融合了生物学、计算机科学和数学，很多概念和工具尚在发展初期。
为什么会热门？
颠覆式医疗创新：
个性化药物研发： 利用生物计算模拟药物与人体分子的相互作用，可以加速新药研发，并实现“千人千药”的精准治疗。
基因疗法与细胞疗法： 合成生物学能够设计和改造细胞，使其具备治疗疾病的功能，例如让免疫细胞主动攻击癌细胞（CART疗法），或者修复受损组织。
生物传感器与诊断： 设计能够检测特定疾病标志物的生物传感器，实现早期、精准的诊断。
可持续农业与食品生产：
作物改良： 通过合成生物学技术，培育出抗病、抗旱、高产的作物，应对气候变化和粮食安全挑战。
人造肉与替代蛋白质： 利用微生物发酵生产蛋白质，减少畜牧业对环境的影响。
绿色工业与环保：
生物燃料与生物材料： 利用工程化的微生物生产可再生能源和环保型材料，替代石油基产品。
环境修复： 设计能够降解污染物的微生物，治理土壤和水源污染。
生物计算的赋能： 大数据的爆炸式增长（如基因测序数据）使得生物计算成为必然。通过强大的计算能力，我们可以解码复杂的生物系统，设计生物线路，预测基因功能，从而加速合成生物学的研究和应用。
学习方向： 需要扎实的生物学基础（分子生物学、遗传学、细胞生物学），同时掌握计算机科学中的算法、编程、数据分析以及数学建模能力。学习如何设计生物系统（基因回路、蛋白质）、如何利用计算模拟预测生物行为，以及如何将这些设计转化为实际的生物体或生物产品。
3. 脑科学与神经工程
人类对自身的认知能力，尤其是大脑，还有着巨大的未知。随着技术的发展，我们正以前所未有的方式探索大脑，并尝试与之交互和修复。
现在有多冷门？ 脑科学的研究门槛很高，需要跨越生物学、医学、心理学、计算机科学等多个学科。神经工程更是相对较新的领域，其应用（如脑机接口）虽然时有新闻报道，但普通大众对其理解往往停留在帮助残疾人恢复运动能力的层面，其更广阔的应用潜力尚未被充分认识。
为什么会热门？
认知提升与大脑增强：
学习效率与记忆力提升： 理解大脑的学习和记忆机制，开发能够辅助学习、提高记忆力的技术和训练方法。
情绪调控与心理健康： 通过神经反馈、脑刺激等技术，帮助人们更好地管理情绪，治疗抑郁、焦虑等心理疾病。
神经退行性疾病的治疗与预防：
阿尔茨海默病、帕金森病等： 大脑的衰老和疾病是人类面临的重大挑战。神经工程可以开发更有效的诊断工具和治疗方案，如靶向药物递送、神经再生技术。
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新一代人机交互：
脑机接口（BCI）： 除了辅助残疾人，未来BCI可能成为人与机器交互的全新方式，实现意念控制设备、虚拟现实体验，甚至直接进行信息传输。
理解意识与智能的本质： 深入探索大脑，是理解我们自身智能、意识以及未来人工智能发展方向的关键。
学习方向： 需要深厚的神经科学和生物学知识，结合工程学的原理和方法（信号处理、机器学习、材料科学、微电子学）。学习如何记录、分析和解读大脑信号，如何设计和制造能够与神经系统互动的设备（如脑电图、神经探针、脑机接口设备），以及如何通过这些技术来理解、监测和干预大脑功能。
4. 量子计算与量子信息科学
虽然量子计算的概念听起来十分“科幻”，但它正在逐步从理论走向实践，并有望解决当今经典计算机无法解决的问题。
现在有多冷门？ 量子计算对于绝大多数公众来说都是一个非常抽象且难以理解的概念，与其相关的专业设置在高校中也屈指可数，大多属于物理学或计算机科学的细分方向。即便是在相关领域的研究者，也往往集中在少数顶尖机构。
为什么会热门？
解决计算难题： 量子计算机凭借其独特的“量子比特”和“叠加态”、“纠缠态”，能够进行指数级的并行计算，这使得它们在特定问题上远超经典计算机。
新材料设计与药物发现： 量子计算可以精确模拟分子行为，从而加速新材料（如超导材料、催化剂）和新药物的研发，彻底改变化学和制药行业。
优化问题： 在物流、金融、交通等领域，存在大量复杂的优化问题，量子计算可以提供更高效的解决方案。
密码学： 量子计算有望破解当前主流的加密算法（如RSA），同时也催生了“后量子密码学”这一新的安全领域。
量子通信与量子安全：
量子密钥分发（QKD）： 利用量子力学原理，实现理论上不可破解的保密通信，对于国家安全和金融数据传输至关重要。
基础科学的突破： 量子计算和量子信息科学的研究本身，也在不断推动我们对宇宙基本规律的理解。
学习方向： 需要极强的数学和物理学功底，特别是量子力学、线性代数、概率论等。学习如何设计和构建量子计算机（超导、离子阱、光量子等技术），如何开发量子算法，以及如何利用量子现象进行信息处理和通信。这个领域对理论推导和实验操作的要求都非常高。
总结一下，这些未来的热门专业之所以现在“冷门”，更多是因为其跨学科的属性、高昂的研发成本、尚不成熟的技术以及大众认知上的滞后。 但它们都指向了解决人类社会未来面临的重大挑战——提升生活品质、应对健康危机、实现可持续发展，以及拓展人类认知的边界。掌握这些专业技能的人才，将在未来三十年里成为推动社会进步的核心力量。
当然，预测未来总是充满不确定性，但上述几个方向无疑具备了成为下一波技术革命浪潮的基因。它们 потребуют学习者具备极强的学习能力、跨界思维和解决复杂问题的勇气。
网友意见
我推一个 「行星科学」
行星科学在过去几十年都是一个非常冷门的学科，主要的限制在于数据非常少，尤其是行星大气学和行星地质学。数据很少主要有两个原因，其一是深空探索任务并不多，其二是深空远距离通信的带宽极为有限。我将从未来三十年新增的数据量的角度来论证，行星科学必定是未来的热门科学。
这是截止去年的人类探索火星的任务，现在图上要加上天问一号环绕器和祝融号着陆器、阿联酋的希望号 和NASA的毅力号火星车了，总共加起来也没有超过40个任务。金星、水星、木星、土星乃至其他去到外太阳系的深空任务就更少了。
而现在在近地轨道上活跃的人造卫星有超过2000颗，整整比去到外星的人造卫星要多了两个数量级。而 Elon Musk 马一龙同志 的SpaceX公司曾宣称，计划在未来几年在近地轨道发射超过30000颗人造卫星，来形成覆盖全球的星链。那么如果维持这个 近地轨道/太阳系其他行星轨道任务数 比例不变（作为一个乐观主义者，我相信走出地球一定是人类的未来），那在不远的未来，会有十数倍于如今的行星科学任务等着我们。
此外，人类通信技术的进步也会给行星科学的发展带来另一助力。比如传统的深空通讯的通讯速率只有1kb/s （根据这篇文章：好奇号在最好的时候到地球的传输速率只有 1.056kb/s），因此在整个任务周期（不超过10年），总共能传输回地球的数据不会超过1TB，甚至不如你我的笔记本电脑的硬盘大。
乐观的是，随着人类通信技术的进步，我们大致有三种方案来逐步改善这个问题。
- 改进信息压缩技术，用更有效的方式来储存、传输信息（比如现在流媒体技术）
- 可以通过对已有的通信设施进行重组。比如NASA的这个尝试，Deep Space Network进行改组，预期可以将通信效率提高50-100倍。（不过这个是11年前的文章了）
- 直接改进信息传输技术，甚至更换信息媒介。比如NASA即将与2022年发射的灵神星轨道器，就采用了一种新型的光子通信技术（用可见光波段的电磁波替代射电波段的电磁波来进行通信，预期可以在不改变载荷能耗、负重的前提下把深空通信速度提高10-100倍）
那么综合以上几种深空通信的改进方式，乐观的估计，在未来几十年，深空任务的总数据量将会是现在的100至100000倍。再结合新增的任务数，谨慎乐观估计将会有现在1000至1000000倍的数据传回地球供大家研究，更别提在有生之年必定成真的太空旅游，甚至是月球旅游，行星科学在未来30年必定会迎来一次经久不衰的大发展期。
此外，鸡贼地说，行星科学其实还是一个包罗万象的学科母分类。无论是物理学、化学、生物家，还是地质学、天文学、计算机科学、工程学，甚至是各类人文社科，都在可以在这个行业内找到自己的容身之处（哈哈有点耍赖了。。。）因为行星科学本质上研究的是人类未来的栖身之所，乃是真正的千年大计，无论是谁，都将或多或少的跟她沾上一点边。
最后给自己的母校打一个广告：
中国科学院 比较行星学卓越创新中心 成立于2018年。中心致力于利用地球化学、地球物理、空间物理、大气科学等研究手段，通过对太阳系内天体的探测和样品分析，研究行星的形成和演化，从比较行星学的角度来回答地球形成、演化和未来发展趋势中的重大科学问题。拟设置的研究方向包括行星化学、行星物理及行星环境。
去年在文昌现场看了天问一号的发射，希望祖国的行星科学越来越好！
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