我当时就笑了，轻轻敲了敲她的头：“傻孩子，哪有什么‘最吃香’的专业？就业市场变化那么快，今天吃香的，三年后毕业还能不能保持优势，真不好说。当年我们那一批，大家一股脑儿往金融和CS里钻，结果呢，现在不少人又在抱怨内卷严重，薪资涨幅不如预期。”小A听得一愣一愣的，那也是我第一次这么深地思考“高薪专业”这个命题。
最近呢，这话题又被炒热了。朋友圈里、各大留学群里，突然开始流传一份据说是“港校高薪专业”的非官方名单，大家都在转发、在讨论，焦虑得不行。各种“XX大学XX专业毕业起薪XX万”的截图满天飞，搞得不少准备申请的同学天天睡不着觉，就怕自己选错了路。说实话，看到这些，我这个在 www.lxs.net 摸爬滚打了五年的“老油条”都有点坐不住了，心想：真的假的？不会又是一波“幸存者偏差”吧？
于是，我昨晚一口气加了三杯冰美式，熬夜把香港几所大学官网的就业报告、校友会分享、甚至一些政府部门发布的行业数据都翻了个底朝天。我可不是直接相信什么“流出名单”，作为过来人，我深知那些“内部消息”有多不靠谱。我的办法是，从官方公布的数据里，结合我们社群里大量毕业生的真实反馈，以及对未来行业趋势的预判，去“反推”哪些专业在未来几年（比如2025-2026年）更有可能保持竞争力，或者说，更有“高薪”的潜力。
高薪不只看数字，更看趋势和门槛
要说“高薪”，很多人第一反应就是金融、计算机。这确实没错，但现在市场对人才的要求，已经远不是“学了就能高薪”那么简单了。我发现，真正能拿高薪的，往往是那些具备复合技能、能解决复杂问题，或者在特定高门槛领域深耕的人才。
拿我最近在港大、中大和科大官网上看到的就业报告来说，计算机科学（Computer Science）和人工智能（AI）相关的专业依然是绝对的香饽饽。尤其是有数据科学、机器学习背景的毕业生，2025年预计起薪中位数普遍高于其他专业。但注意，这里的高薪，往往是指那些能在BAT、字节跳动、或者硅谷大厂香港分部找到工作的尖子生。普通CS毕业生如果没突出项目经验或者实习，起薪可能就没那么亮眼了。
另一个让我眼前一亮的是商业分析（Business Analytics）和金融科技（FinTech）。这两个领域在香港金融中心的背景下，简直就是“天时地利人和”。像港大、科大和城大的这类专业，就业率和起薪都非常可观。因为传统金融机构在数字化转型，急需既懂金融又懂技术的人才。你在官网上看课程设置，会发现他们不光教你金融原理，还教你Python编程、大数据分析、区块链技术，这不就是市场最缺的“复合型人才”吗？我在科大官网上翻了一遍他们的课程大纲，感觉很多内容都非常实用，直接对标行业需求。当然，这类专业对数学和编程基础要求挺高的，不是谁都能轻松读下来。
还有一类是比较隐性但潜力巨大的，比如一些工程类专业结合了新兴科技方向，像智能制造、生物医学工程等等。虽然起薪可能不如CS那么夸张，但胜在专业性强、替代性低，长期发展潜力非常好。我甚至看到一些毕业生在创新科技园区的初创公司，拿着不比大厂低的股权和薪资，谁懂啊，这才是真正的“闷声发大财”！
避坑指南：光看“平均薪资”真的服了！
说到“高薪专业”，大家最容易被误导的就是“平均薪资”这个数据。我真的服了，很多报告里那个平均数，往往是被头部那几个拿到天价offer的人拉上去的。你在查阅资料时，一定要多关注中位数（Median），这才是更真实的反映大部分毕业生的薪资水平。而且，薪资还会受到你实习经历、项目经验、甚至语言能力等多方面的影响。光盯着一个数字选专业，那简直就是“盲人摸象”。
再一个，很多同学会看各种机构排名，比如QS、Times的专业排名。排名固然重要，但它们更多反映的是学术实力和国际声誉，不一定直接对应毕业生的就业薪资。举个例子，某个大学的哲学系可能学术排名很高，但毕业生的平均薪资就很难和商学院、工程学院的相提并论。选专业，最终还是要结合自己的兴趣、擅长点，以及对未来职业发展的规划。
我记得我之前有个学弟，非要学金融，觉得这专业名字听着就“有钱途”。结果他一个对数字不敏感，也不喜欢天天跟报表打交道的人，读得特别痛苦，最后毕业了也没进到心仪的投行，反而转行去做了市场。所以说，兴趣才是最好的老师，也是支撑你走下去的动力。否则，再“高薪”的专业，你学不进去也白搭。
港校热门高薪专业方向对比（2025/2026年预测）
为了让大家更直观地了解，我把过去一晚加今早翻阅的大量数据和我的经验做了一个总结，整理成这张表格。请记住，这都是基于现有趋势和报告的预测，仅供参考，不代表绝对的未来。
| 专业大方向 | 热门学位/分支 | 2025/2026年薪资中位数（预计） | 我的建议/避坑提醒 |
|---|---|---|---|
| 计算机科学与工程 | 数据科学、人工智能、软件工程、网络安全 | 港币28,000 - 45,000+ | 高薪热门，但内卷严重。需要有扎实编程功底、优秀项目经验和实习背景。非顶尖学生可能面临竞争压力。重视算法、数据结构和实际项目。 |
| 金融与商业分析 | 金融科技、商业分析、量化金融、投资管理 | 港币25,000 - 40,000+ | 香港特色优势，但需要复合技能。不仅要懂金融，还要懂编程（Python/R）、大数据分析。对数理逻辑和英语表达要求高。 |
| 市场营销与传播（数字化） | 数字营销、整合营销传播、新媒体 | 港币18,000 - 30,000 | 传统领域转型，数字化是关键。纯传统营销薪资增长有限。重点关注数据分析、SEO/SEM、社交媒体运营、内容创作等数字化技能。实习经历至关重要。 |
| 工程学（新兴方向） | 生物医学工程、智能制造、供应链与物流管理（AI赋能） | 港币22,000 - 35,000+ | 专业性强，长期发展好。门槛较高，但一旦进入壁垒较高。注重科研能力和实践应用，对学习能力和耐力有要求。 |
| 健康科学与护理 | 内外全科医学、护理学、药剂学 | 港币25,000 - 60,000+ (医学专业起薪更高) | 稳定且受尊重，但学制长，竞争激烈。医学类专业学制长，学费高，但就业稳定，薪资可观。护理等专业社会需求大，但工作强度也大。 |
看完这张表，是不是心里有点数了？这些数据都是我结合各方报告和实际情况得出的一个预估。你会发现，现在所谓的“高薪”，绝大多数都和“技术”或“数据”脱不开关系，无论是直接的CS，还是赋能金融、营销的分析技能。
过来人才懂：这些隐藏技巧救命啊！
作为过来人，有些细节你光看官网可能真发现不了，救命啊，这都是血泪经验！
- 官方就业报告怎么找？别傻乎乎地在搜索框输入“高薪专业”，一般都在“Career Services”或者“Alumni”页面下面，找那种年度的“Graduate Employment Survey”或者“Post-graduation Report”，通常是PDF文件，里面会有很详细的专业分类和薪资区间。有些学校还会把报告藏在“校友服务”的某个不起眼角落，需要你有校友账号才能看（不过你可以曲线救国，找学长学姐帮忙）。
- 邮件沟通很重要！如果你对某个专业特别感兴趣，但官网信息不够详细，大胆地给该学系的秘书发邮件咨询！邮件标题要清晰，比如“Inquiry about [Your Name] - [Program Name] Application for 2026 Entry”，内容要礼貌、具体，问清楚课程设置、就业方向、甚至有没有实习机会。他们通常都会回复的，这比你自己瞎琢磨强百倍。
- LinkedIn是你的宝藏！直接在LinkedIn上搜索你目标专业的毕业生，看看他们都去了哪里工作，起薪大概是什么范围（通过他们的职位和公司大致判断）。甚至可以尝试私信一些校友，问问他们的真实体验。大部分校友都很乐意分享经验的，毕竟大家都是这样过来的。
- 关注香港本土政策和行业发展。香港政府对金融、科技创新、医疗健康等领域都有政策倾斜和投入，这些也是未来高薪专业的重要风向标。比如特区政府的“抢人才”计划，哪些行业的人才是他们急需的，这都能从侧面反映专业的含金量。
说到底，选专业这件事，没有绝对的“正确答案”。这份“高薪专业名单”也好，我今天跟你聊的这些也好，都只是一个参考。最重要的是，你要弄清楚自己到底想要什么，擅长什么，并且愿意为之付出多少努力。真正的“高薪”，从来都不是从天上掉下来的，而是你持续学习、不断提升自己价值的结果。
所以，我的建议是，别被那些花里胡哨的“流言”带偏了。现在就打开你的电脑，第一步，先去你心仪的港校官网，找到他们的“Career Services”页面，或者直接搜索“University Name Graduate Employment Report 2025/2026”（虽然2026的还没出来，但2025的报告已经能给你很多启发）。仔细阅读里面的数据，关注中位数和就业去向。
第二步，把你感兴趣的专业列表拉出来，研究每个专业的课程大纲。看看里面有没有你喜欢的编程语言、数据分析工具、或者让你眼前一亮的新兴技术。如果觉得某个专业名字听起来很酷炫但内容完全不了解，那就去YouTube或者MOOC上搜搜相关的免费课程，先体验一下，看看自己有没有兴趣和天赋。
最后，如果你真的纠结，可以给我发邮件（比如发到 info@lxs.net，虽然我不一定能一一回复，但我会定期收集大家的问题，集中解答）。或者加入我们 www.lxs.net 的社群，里面有很多学长学姐，他们都是你的“活地图”。记住，没有人比你自己更了解你自己，多听，多看，多思考，最终做出最适合你的选择，那才是你最棒的“高薪专业”。祝大家都能学有所成，未来可期！
