杭州，2026年6月13日——通用人工智能正在悄然重塑全球就业版图。面对这一变局，中国留学家庭该如何为孩子的未来做出抉择？

在今天举办的“赢在2030：面向AI时代的留学选择”主题论坛上，新通教育联合研究院正式发布了《AI时代留学就业白皮书：中国留学生全球就业趋势与人才价值重塑》。

这份报告被业内视为首本从AI重构产业视角出发，系统定义AI时代留学生就业能力框架与专业价值地图的权威研究。活动现场吸引了500个家庭出席，线上更有超过50万观众同步参与。

选专业，比选学校更重要

在题为《AI时代，为什么选专业比选学校更重要》的主旨演讲中，新通教育集团创始人、董事长麻亚炜抛出了一个值得深思的问题：

• 30年前，留学是为了“看见世界”
• 15年前，是为了“不输给别人”
• 而到了今天，留学家庭必须重新回答那个根本性的问题——我们到底为了什么？

她的观点很明确：在AI时代，“好留学”不应该是追逐名校榜单的简单游戏，而是“最适合孩子生命底色的成长路径”，是“十年后孩子依然热爱并且擅长的领域”。

至于“好就业”，则不再是简历上的光鲜履历，而是“在AI时代依然不可被替代的核心竞争力”，是“在产业变迁中始终拥有选择权”。

这背后体现的，是对教育本质的深刻洞察。

「CORE」模型：首次系统性定义AI时代留学生就业能力框架

本次发布的核心成果，是白皮书首次推出的面向2030的「CORE」未来胜任力模型。

这个模型并非凭空捏造，而是基于对134家企业中层管理者一手调研数据的深度提炼。它将“AI不可替代的能力”，从抽象概念转化为可培养、可评估的四维素养框架。

四维能力框架

• C — Co-Intelligence（人机协同力）：能够驾驭AI而非被AI替代，结构化拆解问题，精准调用并批判性校验AI工具。
• O — Omni-cultural Agility（全域跨文化敏捷度）：超越语言层面的沟通，实现无国界高效协同，快速适配多元文化背景。
• R — Responsible Resilience（负责型内核韧性）：直面不确定性，主动担当与自我复原，在高压环境下依然能兜住关键环节。
• E — Empathetic Insight（批判性共情洞察）：洞察他人需求，做出以人为本的决策，守护AI无法替代的“人的温度”。

麻亚炜在演讲中总结道：“赛道+专业决定你从哪里出发，CORE模型决定你能走多远。外功是入场券，内功是护城河。”

这份模型为留学家庭提供了一个系统性的思考框架。它让判断标准从“能不能学”，进一步转向“能不能用”。

企业招聘逻辑正在发生根本性转变

研究院院长邹萍在《未来10年，什么能力会持续升值？》主题分享中，首次向公众披露了企业调研的关键数据。

这些数据传递出的信号相当直接：过去那种“名校光环加AI工具熟练度就等于优质人才”的等式，正在被打破。

企业最看重什么

• 67.91%的企业认为“跨部门协作能力”是当前海归员工的最大短板
• 59.70%的企业对“履历光鲜但抗压能力未经验证”的候选人表示明确顾虑

换句话说，企业招聘逻辑正从“看标签”全面转向“看内核”。

问题定义能力、人机协同能力、共情与韧性，正在取代传统的名校与技能标签，成为决定职业发展的关键。

专业分区图谱与七大黄金赛道首次公开

白皮书独创的“AI时代专业分区图谱”，将全部专业划分为高护城河区、前沿探索区、审慎选择区三类，帮助家庭科学评估专业选择的长期价值。

这个框架拒绝一刀切的专业好坏评判标准，更强调专业价值构成正在变化。

以传统会计学为例，白皮书引用澳洲会计师公会数据显示，32%的受访企业过去12个月减少招聘初级财会人员，但同时18%的企业正在积极扩招具备AI专业素养的复合型人才。

不是专业的价值在消失，而是价值构成正在发生变化。

2030年七大黄金就业赛道

结合国家“十五五”规划方向，白皮书明确了2030年七大黄金就业赛道：

• AI+
• 低空经济与空天信息
• 合成生物与生命健康
• 绿色低碳与ESG
• 量子技术与前沿材料
• 智能制造与工业互联
• 数字出海与全球战略

这些赛道的选择背后，既有技术演进的逻辑，也有国家战略的牵引。

新通2H交付生态：从一纸录取到全生命周期守护

面对留学家庭的两大核心痛点——专业选择焦虑与海外适应难题，新通教育正式推出了“2H交付生态”。

2H交付生态的两大维度

• High Tech（数智基建）：通过“AI职业避险测试仪”“逆向选校大模型”等数智工具，将规划升级为可视化的未来施工图。
• High Touch（温度陪伴）：通过“宇宙搭子中心”及7×24小时无时差响应机制，将服务链条从传统的“录取即交付”延伸至毕业后3年。

说到底，真正的交付从来不是一纸录取通知，而是跨越六至十年的全生命周期守护。

从“送孩子去看世界”，到“帮孩子在世界里找到那个不可替代的自己”，这种判断，在AI时代尤其显得意味深长。