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我的畢業年份
動物科學
🇹🇼 台灣 · 自然科學下一批受衝擊的科系249 個科系中安全度排名前 33%
我的科系壽命
6年 5個月
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距離這個科系的畢業生職缺開始因 AI 減少
2033年3月24日 · 倒數 2370 天
推估區間 2年 11個月 – 13年 5個月
2030 年畢業：畢業後還剩 2年 8個月
肉品分級會先被 AI 影像辨識取代，豬舍、雞舍管理則先被自動化縮減；台灣的分級工作也沒有證照或公部門員額保護。飼料與畜牧場管理、處理大型家畜、飼養試驗仍需要人手。
「科系壽命」是距離畢業生職缺開始因 AI 減少的剩餘時間，不代表科系會消失，也不代表所有人都會失業。
AI vs 人類，你站哪一邊？
新進人員招募持平
科系排名169 / 249
畢業後的出路
2030畢業出路 · 以 2030 年 6 月底估算剩餘時間
動物科學：AI 對畢業生求職的影響
動物科學系的出路裡，肉品分級是憑肉眼判斷肉質等級再蓋章認證的工作，聽起來專業，但這類判斷工作正是AI影像辨識最容易學會的一種。真正在豬舍、雞舍或牧場管理動物的工作，情況完全不同。
動物科學系新人的肉品分級工作，AI會怎麼接手？
肉品分級原本要靠人憑肉眼判斷油花分布再蓋章認證，現在AI攝影機能直接拍攝切面判斷等級，這類工作因此先受到影響；豬舍、雞舍的餵食與環境控制也逐漸自動化，減少需要人力巡視的次數。但飼料調配、農場整體管理，以及處理大型家畜這類需要判斷動物反應、甚至有被踢傷風險的工作，還是得靠人親自到場。
農畜產品分級檢查員和動物繁殖業者，誰先受到職缺壓力？
農畜產品分級檢查員因為判斷工作最容易被AI影像辨識取代，職缺壓力出現得最早；從事農業研究的工作和肉牛飼養業者接著受到影響。動物繁殖業者因為要親自處理動物的配種與生產過程，需要長期累積的經驗和判斷力，是這幾條路裡最晚受到衝擊的。
讀動物科學系，該怎麼準備才不容易被分級自動化取代？
比起只練習肉品分級的判斷標準，更值得投資的是實際到牧場或養殖場實習，累積飼料調配、農場管理，以及處理大型家畜的實務經驗。學會判斷動物的健康與行為狀況、掌握配種時機，這些需要長期累積的判斷力，是AI影像辨識短期內學不會的部分，也是留給人的價值所在。
撰寫日期
資料來源
資料用於說明工作、制度與科系。AI 取代時間與分數為 AI 推估，不是來源機構的預測。 計算方法（英文）
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