自动化专业考研方向米乐M6 M6米乐？

　　本人自动化学生 虽然不像题主学校那么好 考研二战也貌似挂了 但是结合同学工作和读研的经验来看，感觉还是可以回答一点来供题主参考的。目前来说自动化(控制理论)理论和实际还是拉的比较开的，如果想做学术考双控其实主要是研究数学的如果想工作的话很多知识稍微有点扯，然后想做算法能应用的一般做模式识别这个方向的，仪器仪表方向稍微冷门一点点硬件比较多主要是单片机嵌入式这一块的软硬结合理论实践结合较多，同学有做的说还可以以后发展不错，还有系统工程和管理有点像了，估计只有大师级的人物才能完全应用到实际中，我记得以前听说华科有位大牛曾经负责过三峡工程的调度，最后就是和航空军工比较相关的那个方向了，据说工作了很无趣。最后最后说明一点自动化真的很广，导师做什么的都有（写现代控制理论教材的那个刘豹之前好像是天大管理学院院长，上交有大牛搞过新疆人口发展指导啥的……），学什么其实很看导师的，以后发展成啥也说不定影响因素太多，再加上本人视野有限，所以说的真的仅供参考，这些东西在网上也基本可以查的到，但还是希望对题主有帮助。PS.如果想和本专业很对口的工作的话，我感觉你学长说的不错，真的需要考研……

　　研究生即将毕业，看到这个问题还是被人陆续关注，添加一点自己学习和找工作的感想

　　首先是双控这边，确实是理论和实际脱节较大，很多文章都毫无实际意义，即使在理论意义上也意义不大，很多灌水文章，这个可能在每个领域都存在但是控制领域感觉尤为明显，就不讨论了，真正能把文章中的控制理论用到实际中去的，无一不是行业大牛，这种人需要有较高的理论水平和工程经验，对研究生来说话理论和应用完全是两条路子，想发高水平文章又想做应用的可以说难度较大，对于工作来说，用人单位更多看你做的项目(所以没有实际项目最好出去找找实习，大家引以为戒)，一般要求PID有经验理解较深，偏飞控类型的可能要求卡尔曼滤波，这两个作为控制的基础希望还是要了解的，还有就是模型预测控制了（了解不多但是只有在非常大型的项目中才会看到，非常非常大型），PID和卡尔曼滤波的理论作为入门必备非常值得一看。如果纯粹想在双控领域发文章，建议看看线性矩阵不等式方法这一块，相信我，你会用到的。工程的话，尽早接触PLC项目和各种工控知识，现在外面说的自动化或者控制工程师一般会对PLC有所要求，或者其他工控软硬件，工作环境一般涉及到出差和现场较多。仪器仪表这一块确实是一个软硬结合的方向，可能研究生期间会有特别多动手机会接触到许多项目，但是发高水平文章的话可能难度大了点，更多的是关注实现而不是理论，会涉及到各种各样的知识，找工作时这个方面往是比较好找的，而且待遇还不错，算是不好不坏的方向，如果不喜欢动手或者工程能力差一点，慎重考虑吧。系统工程之前说过了，了解不算多，方向都很米乐M6 M6米乐高大上，但是基本很难实用化，如果想完全对口可能只有一些非常大型的企业才有需要。不同学校和老师系统工程也会有许多区别，有些偏运筹学和调度，有些偏优化算法之类的，发文章的话比较合适，为了工作的话慎重考虑，提前学好一技傍身，毕竟理论是需要实现手段的，能自己实现理论的人并且创造价值才是企业需要的。说说模式识别这个方向，比较偏计算机方向，在这个所有人都想转CS的环境下，这个方向就业当然是看起来最好，大环境如此，做图像算法出来不仅工作好找，而且工资高，大多数导师那里模式识别一般是做图像这一块，也可以做更广义的模式识别，这一块无论是对理论还是编程都有较高的要求，这个方面和传统控制比起来还是非常有活力的，尤其是这几年发展很快，理论一般很多都可以实用，看个人的方向，其实机器视觉也会涉及到许多硬件，到也可以做成纯软件和带点算法，也可以做成纯算法，可能已经不算是控制方向而是计算机科学方向了（事实上很多学校计算机学院确实有这个方向而且做的人不少），但是这个方向对编程要求较高，写个仿真都费力的同学还是要认真考虑，想做的话可能最后C++,PYTHON,MATLAB和LINUX都要会才做的顺手。这个是单说图像的（因为热门），可能还有语音识别或者更广义的识别（现在最火的深度学习在我理解就是更广义的模式识别工具）。如果想做这个方向，尽早把自己视作计算机专业的人，多看多写代码，在博客和GitHub上积累，找工作的时候一定会有帮助的，这个方向因为也涉及到算法，文章也算好发，但是坏处也有，竞争激烈，更新快，不仅在技术上也在算法上，稍微高端的公司工作有时还需要你经常看论文。航空航天方向文章较少，不是特别了解控制理论在这方面应用的怎么样（据说因为不计成本，这一块是应用最多的，我猜可能最多的是最优控制和卡尔曼滤波吧），就不提了，相信想做这个方向的可能本科就是军工院校，了解的比我还多。但是多说一句，军工单位很多工作其实待遇并没有那么好，而且工作可能比你想象的无聊，要热爱并且沉得下心来。

　　本科自动化，研究生双控，也算是说一些自己的了解，但一个学渣小硕（学校也不好啦）理解毕竟有限，大家谨慎参考。如果有大神看到说的不好的地方，欢迎讨论。

　　研究生即将毕业，在毕业之前在实习了大概三个月，结合这段时间的经验，添加一点回答。

　　实习最大的感触是不管在那个方向上，学校学习的理论和实际工作区别还是比较大的，但是理论基础扎实是会有帮助的。如果是为了找工作，尽早多接触实际项目不管是对于以后找工作还是研究生期间自我提高都是十分必要的，学校学到的理论知识，看起来作用不大，但是在你工作的过程渗透到方方面面，可以让你思考更加深入全面，在许多新知识上也会接受的更快，而且工作之后，很难系统的学习某些理论了，时间和心态都和学校不一样。工作都会有许多让人难受的地方，不要期望太高，但是每个行业深入之后都不简单。

　　针对某些问题回答一下，如果只是为了工作，并且对考研不太热衷的话，不考研直接工作也是可以考虑的，工作需要的技能在工作中直接面对，对自己学什么认识比较清醒并且边用边学学起来还是比学校快，但是一定是要有清晰的工作规划和合理的自我提升计划，如果执行力较强（有时候不要太过于自信），三年下来，除非企业有学历门槛，在找工作的竞争力方面并不会比读研差，这个时候再如何制定之后的计划，相信自己也有了清晰的判断。很多大公司研究生是门槛，如果对行业有了清晰认识再去读研效果也会更好，所以先工作两年也可以考虑。

　　不要想太多，想在哪发展进当地的学校最方便，往大了说是影响力往小了说招聘的时候也可以少跑路，进你能进米乐M6 M6米乐的最好的学校，相同条件下学校比专业重要，即使学校某个专业很厉害也仅限于行业内的小部分人才晓得，而且有些地方学校档次是门槛而不是专业档次，M6 米乐最后多靠自己，老师让你做的不可能每次都刚好对你有用，碰到了运气好碰不到也没啥办法。

　　一般情况都是按照一级学科报考与招生，具体的小方向要看你录取以后选择的老师做什么你就做什么。

　　目前人工智能/机器人的相关问题仍然是社会和研究的热点，现在蹭热度还来得及。本人是控制理论方向，一般不建议。

　　事实上本科教学出来的结果大多如此，本科四年时间，先掐头去尾，去掉大一和大四，大一学公共课程，体验大学的新鲜；大四要么考研要么工作，还要忙着毕业。

　　这样一算就还剩两年，两年的时间你觉得自己可以干多少事情，能把自己培养成行业顶尖人才吗？大概率没这本身，如果仅仅两年就能出校门成行业专业人才，这种事情大多发生在技工学校。

　　所以这并不是自动化的问题，这是大多数本科专业都存在的问题，不然全国400多万考研学生，难道全是自动化的学生不成？

　　按照目前大多数学校的招生简章里面的方向来看，大抵都有：模式识别、控制理论与控制工程、检测技术与自动化装置、导航制导与控制等

　　事实上没入学前大家看着各方向名字之间毫无瓜葛，但是真等到老师做起项目、做起研究来，想泾渭分明都难。

　　假设你是挂在控制理论与控制工程导师名下，导师的项目里用到计算机视觉相关的知识，你觉得你是属于双控还是属于模式识别？

　　并不是不想正面回答问题，而是这问题根本不好回答，与其看方向，不如看导师的论文和研究项目，进入导师麾下后多打听师兄们的情况，同一个导师手下大家的发展也都是五花八门。

　　大多数院校在初试的时候虽然列出了方向的区分，但是实际做的方向还是之后所跟的老师的方向决定的。各大院校的主流方向都与院校强势方向相关，例如北航多与航天相关、东北大学多与工业流程控制相关等。

　　开设院校有：哈尔滨工业大学、浙江大学、北京航空航天大学、北京理工大学、东北大学、国防科技大学、山东大学、中南大学、西安交通大学、大连理工大学、南开大学、四川大学、同济大学、西北工业大学、中国海洋大学

　　开设院校有：哈尔滨工业大学、浙江大学、北京航空航天大学、东北大学、国防科技大学、山东大学、中南大学、西安交通大学、大连理工大学、电子科技大学、四川大学、同济大学、西北工业大学、中国海洋大学

　　开设院校有：哈尔滨工业大学、浙江大学、北京航空航天大学、北京理工大学、东北大学、国防科技大学、山东大学、中南大学、大连理工大学、电子科技大学、湖南大学、南京大学、南开大学、四川大学、同济大学、西北工业大学、中国海洋大学

　　开设院校有：哈尔滨工业大学、浙江大学、北京航空航天大学、北京理工大学、东北大学、上海交通大学、国防科技大学、中南大学、西安交通大学、武汉大学、西北工业大学

　　开设院校有：浙江大学、北京航空航天大学、山东大学、中南大学、西安交通大学、大连理工大学、南京大学、同济大学、西北工业大学

　　开设院校有：北京航空航天大学、东北大学、国防科技大学、山东大学、中南大学、南开大学、四川大学、同济大学、重庆大学

　　还有一些比较新的方向例如国科大的量子控制、电磁悬浮与发射技术，同济大学的芯片制作与设计自动化；电子科技大学的新能源系统及控制。也有不区分方向的例如华中科技大学、吉林大学、中国科学技术大学等。

　　目前自动化的研究方向和计算机的方向界限十分模糊，除传统控制之外都会有诸如模式识别、人工智能等新兴方向，很多老师也都在做深度学习、SLAM等研究，导致不少自动化的研究生毕业都会往互联网投递简历，想考计算机但是怕被卷的学生可以更多考虑一下控制科学。