?、俪弥贻p的活力和在校的自由，多去嘗試不同的路線，直到找到那條自己說起來就會立馬神采奕奕的路，然后勇敢的追求。
?、谡嬲倪m合與熱愛不是人云亦云的美好，也不是一見鐘情的驚艷，而是走過了一段路后，仍然想繼續(xù)走下去，這段話可不僅僅適用于愛情。
③榜樣是用來學(xué)習(xí)的，不是用來崇拜的，是用來努力超越的，不是用來壓制自己的。
?、菔『痛煺凼浅Ｊ?，困難更是隨處可見，如果你不想走，總能找到理由。如果你想走，你會更關(guān)注自己的優(yōu)勢，以及如何盡量避免失敗。
?、奘裁炊疾粶蕚渲苯記_是莽夫，等什么都準備好了再去做也不是智者。請問，什么是準備好了呢？
⑦得到別人承認是值得高興的，但沒有也沒啥大不了，當你足夠出色的時候，自然就聽到了。
?、喽嗄旰?，一些同學(xué)不再從事自動化行業(yè)，也用不著去關(guān)心什么階躍響應(yīng)奈奎斯特，但這四年或者更漫長的歲月中，養(yǎng)成的系統(tǒng)分析與設(shè)計綜合的思想，還請好好保留。
?、崛松皇菃雾椄偁?，用知乎的話說，每個人都可以是某個問題或者話題的優(yōu)秀答主。
自己適合什么崗位，喜歡做什么事情，是什么樣性格的人，很多人可以講一堆。但不適合什么，做不了什么，有什么缺陷，卻含糊其辭。真正認識自己并了解這個世界的人，會審時度勢因勢利導(dǎo)，做出最理智 最有利 最適合 自己的選擇。從上大學(xué)起，一切人生選擇和改變的命運都掌握在自己手中，父母不再起主導(dǎo)作用，無法給出正確甚至靠譜的建議。
希望你可以成為自己想成為的樣子，做自己喜歡的事情，不用和自己厭惡的東西相處。做到這些的前提是認識自己。很多人直到畢業(yè)甚至工作幾年之后才發(fā)現(xiàn)，自己要的究竟是什么。有人博士退學(xué)創(chuàng)業(yè)轉(zhuǎn)碩畢業(yè)，有人40歲毅然舍棄家庭脫產(chǎn)追求學(xué)術(shù)，有人互聯(lián)網(wǎng)卷了幾年還是準備考公上岸，有人放棄體制內(nèi)研究所的工作外出闖蕩。
一直沒有什么所謂最正確的道路，20年前的土木工商，10年前的通信電氣，5年前的互聯(lián)網(wǎng)，3年前的人工智能，到今年的考公進所，當下看來正確，放到70年的人生中卻未必是康莊大道。
想清楚這個問題很難，可能會經(jīng)歷一到兩年的痛苦抑郁抓狂暴躁的狀態(tài)，無數(shù)次的燃氣希望與夢想破滅，但想清楚這個問題你就超越了絕大部分人。
除此條之外的一切建議僅做參考，因為我默認你已經(jīng)知道了自己適合做什么，因此不對提出的建議負責(zé)，一家之言。
給自動化專業(yè)：以下建議只針對希望在本領(lǐng)域發(fā)展的情況。不喜歡自動化趁早謀劃出路。重要性依次增加。
在學(xué)校里會碰到很多ppt和演講一流，熱衷于參加各類ppt大賽，互聯(lián)網(wǎng)+ 大創(chuàng) 的 學(xué)霸。他們擁有耀眼的簡歷，諸多獎項，身份頭銜，保送名校。又或是常見于各高校公眾號，發(fā)表數(shù)十篇sci，情侶雙雙保研直博，美女學(xué)霸多才多藝等等
比起他們，我更希望自動化的學(xué)生能自己搭一個控制系統(tǒng)，親自調(diào)一下pid，哪怕就是倒立擺巡線電源吶。大把的本科生碩士生一行代碼都沒寫過，程序沒調(diào)過，硬件沒燒過，拿起電烙鐵萬用表不會用，不認識二極管mosfet，拿著杜邦線做電源線，編程能力停留在c語言期末考試，離譜到不用vc++6.0就不會寫.....
有人說，學(xué)校不交，課程老舊，老師水品低，學(xué)校氛圍差，天坑996，不如計算機，中國教育差，潤國外最香。
我已經(jīng)過了對互聯(lián)網(wǎng)充滿憧憬的年代。在某個工科專業(yè)的回答下，我刪除了所有的回復(fù)，不是覺得自己講錯了理虧，只是不想浪費口舌爭辯。我把道理講清楚，希望有幫助就好，覺得我說的是錯的，那你就是對的。
這里碼農(nóng)是個代指，并非針對程序員。需要提高的是演講和ppt的能力，或者說，叫領(lǐng)導(dǎo)x，管理x，執(zhí)行x，米樂M6 M6米樂項目x。我們暫且把他叫做情商，表現(xiàn)力或溝通能力。
聰明的大學(xué)生很容易從第一步走向極端。就是過度看不起那些天之驕子們，過分注重技術(shù)和個人能力。常見于各高校本科xx協(xié)會實驗室。特點是干活又急又糙，追求能用而非穩(wěn)定，只搞工程不搞理論，代碼靠github，資料靠csdn博客園。當然這些和能力無關(guān)，只是正好這一類人體現(xiàn)出相同的特點，我覺得有意思就拿講一下。
他們會被一部分人稱為大神，當然平心而論，作為本科生達到這樣的標準已經(jīng)很優(yōu)秀了。但百尺竿頭更進一步，成為優(yōu)秀的從業(yè)者有很多需要改進的地方。能做到這一點，找一份好工作就是書到渠成的事情了。
他們中，有些性格孤僻怪異，有些是內(nèi)向靦腆，有些是悶騷絲男。如果準備當碼農(nóng)的話，hr小姐姐和公司大boss當然沒什么意見啦，能干活就好。但25歲入行，準備在這里寫代碼到65退休嗎？擺脫碼農(nóng)思維，逐漸體現(xiàn)出領(lǐng)導(dǎo)者和管理者的氣質(zhì)，才能卷過別人活下去。
具體一點，就是你比碼農(nóng)更會表現(xiàn)自己。你做的ppt更簡明美觀大方的同時還帶一點炫酷，你的匯報更條理清晰邏輯分明口齒伶俐，你會為自己人爭取利益，開會能甩鍋扯皮，領(lǐng)導(dǎo)帶你出去辦事能搞的的得體服帖，你還能為領(lǐng)導(dǎo)分憂，適當時候輕拍馬屁，看得領(lǐng)導(dǎo)滿心歡喜。然后這小伙子看起來還人模狗樣的，有能力能干活，表現(xiàn)不錯。嗯，就是這個意思。
當然互聯(lián)網(wǎng)算法迭代快，倒也還有技術(shù)員一席之地，但傳統(tǒng)工業(yè)領(lǐng)域，技術(shù)都是成熟幾十年的東西，用的是老外迭代數(shù)代的穩(wěn)定產(chǎn)品。在管理銷售大于生產(chǎn)研發(fā)的現(xiàn)狀下 ，說不定碼農(nóng)地位還沒前臺小妹高。
但前提是1 中提到的，至少得是個稍有點東西的，別是個草包，不然服不了眾碼農(nóng)。
提前防杠：酒桌文化，官場禮儀，糟粕東西，垃圾傳統(tǒng)工科不如互聯(lián)網(wǎng)扁平化管理，老板都是xx我才不
在中國，有人的地方的就有江湖，互聯(lián)網(wǎng)也不能免俗，騰訊阿里爆出的丑聞不少了。不是這倆公司有什么問題，是在是人太多了。你不信的話 ，看看身邊升職加薪的同事是什么樣的人，懷才不遇憤世嫉俗的同事后來都怎么樣了。
干活這種事，招幾個實習(xí)生新員工就能干，工匠工匠的給誰掙呢，公司倒了就倒了，也不是你開的，工資又不少給你。流水的皇帝，鐵打的宰相，換個場子繼續(xù)搬磚不就行了。
但對于3來說，2是基礎(chǔ)?？蒲幸呀?jīng)不是面對著機器設(shè)備苦思冥想做實驗推公式，突然靈光乍現(xiàn)，誕生絕世經(jīng)典的時代了。如今的科研，需要更多的交流，更多的協(xié)作，跨更多的領(lǐng)域，聯(lián)合更多的高校機構(gòu)。需要有title有funding，有大佬背書，需要上下打點跑通，需要燒香拜佛跑山頭。2的那點東西不夠看的，想在當今的科研屆活下去，得靠自己的悟性了。
學(xué)生容易缺少對科學(xué)的基本認識。覺得科研太虛都是騙經(jīng)費的，研究要以實際工程應(yīng)用為導(dǎo)向。經(jīng)常會問出：xx領(lǐng)域什么方法最好 有哪些改進點這樣的問題 然而自己領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀 研究歷史一無所知。
經(jīng)典教材買了不少，沒翻幾頁，美其名曰：學(xué)以致用 用到的時候再看。或者公式太多看不懂，以后再說吧。又或：我要打好基礎(chǔ)， 知乎上說做機器學(xué)習(xí)要從數(shù)學(xué)分析實變函數(shù)測度論開始，我要刷完數(shù)學(xué)再開始看西瓜書。又或：學(xué)xx必先看xx，待我把xx刷完我就開始看論文。
請多向你的導(dǎo)師請教，哪怕你們一年只能見一次，他也是你親導(dǎo)師，不會害你的。盡管你看不起這些老師，他們的經(jīng)驗比你豐富的多?？赡茏菲诳瘯h沒你看的多，但審過的畢業(yè)論文總是比你多。你好好搞，送你畢業(yè)是不成問題。
但如果你一竅不通，那老師也沒辦法，總不能替你寫論文。請你不要怪罪他們，因為科研是你自己的事情，導(dǎo)師可以提供幫助，但沒有幫助也是正常的。從道理上講他有這個義務(wù)，從實際上講這并不違法。
如果導(dǎo)師不管你，發(fā)現(xiàn)自己需要獨立從事研究，至少要發(fā)夠畢業(yè)的文章。那么先去看領(lǐng)域的專業(yè)書和綜述，找到感興趣的幾個問題。這個階段會持續(xù)半年到一年的時間，建議用這個時間上上數(shù)學(xué)課和專業(yè)課，不用去打什么基礎(chǔ)，想學(xué)什么學(xué)什么就好。但注意，如通信研究生選修java開發(fā)肯定對學(xué)業(yè)沒什么幫助，對找工作倒是很有價值。以我研究的slam為例，如果導(dǎo)師給你四個字圖像處理作為研究方向，那么這個階段需要把細化到vslam。你要說服自己不適合做底層視覺的研究 ，哪怕之前組里已有相關(guān)研究（導(dǎo)師手把手帶當我沒說），但是基于深度學(xué)習(xí)的計算機視覺和傳統(tǒng)的視覺slam都感興趣（知乎日經(jīng)問題，研一小白slam和計算機視覺選哪個）。經(jīng)過一番痛苦之后做出選擇，因為cv太卷，決定學(xué)slam找工作（只是舉例 請不要作為參考）。
在自己感興趣問題的基礎(chǔ)上，再去閱讀大量文獻，梳理領(lǐng)域的發(fā)展，現(xiàn)狀，未來趨勢?？梢詤⒖技毣I(lǐng)域的綜述和教材。列出幾個可行的突破點，看看自己的能力能做那個。放到slam問題，就是多傳感器融合slam，語義slam，深度學(xué)習(xí)slam，還有狗都不做的傳統(tǒng)slam。小白經(jīng)過痛苦之后發(fā)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)slam=cv+slam，等于雙重的快樂，于是開始入坑。
在細化領(lǐng)域內(nèi)找到細化問題或突破點。這一階段需要更大量的閱讀文獻，但文獻可以集中在近幾年。十幾年前的東西就不用太在意，寫論文引一句就好，哈哈。突然有了一點大家都有的小思路，之后準備開始實現(xiàn)。找到開源代碼，發(fā)現(xiàn)不會改，卒。
這就是死在了第一步。做好了所有其他的準備，卻丟掉了工科生最主要的動手能力。當然，誰都會有開始。面對幾十萬行的代碼，誰都會發(fā)怵。經(jīng)過1中實踐能力培養(yǎng)的小白，可能之前只在stm32上寫過c，或者做數(shù)模用過matlab，畢設(shè)跑了跑目標檢測手勢識別（我說的都是最真實的自動化本科生，而且算水平不錯的），但熟悉三四個月后，刷了刷某某公眾號的slam教程后，發(fā)現(xiàn)慢慢能看懂orbslam的代碼了。于是開始嘗試魔改。經(jīng)過無數(shù)次環(huán)境報錯以及調(diào)bug之后，終于在2個序列上擊敗了orbslam2（但發(fā)現(xiàn)效果不如orbslam3，于是就選擇orbslam2作為對比，開個玩笑好好）。然后在導(dǎo)師建議下學(xué)習(xí)用latex，開始了漫長但短暫寫作之旅（有師兄模板或arxiv白嫖就很短暫，改官方會議模板就很漫長）。
以上是極少數(shù)可愛且優(yōu)秀的工科生的真實寫照，他們往往會成為一代好師兄，實驗室的頂梁柱。你看到的大多數(shù)是這樣的：文獻靠b站知乎公眾號刷，刷到啥算啥。他們看的文獻大多是這樣的：xx聯(lián)合xx發(fā)布xx，性能吊打xx; xx居然xx？xx大學(xué)發(fā)布xx登上xx封面。github下載了新sota，感覺加上xx就能刷sota。結(jié)果代碼復(fù)現(xiàn)的很順利，就是改不出來，還得改baseline，但要改的又好多，卒。突然感覺自己不適合做slam，當初聽師兄的做cv多好，旁邊小伙伴都投aaai ijcai了，自己還在調(diào)單線激光雷達。于是打開leetcode，一題解千愁，然后spring redis走起。
這兩類的區(qū)別在哪？夯實基礎(chǔ)，基礎(chǔ)在1。理論聯(lián)系實際，3是理論1是實際。張祥雨博士，三年看了1800篇論文，廣大研究生直到寫完畢業(yè)論文，有沒有看過200篇呢？文獻只是理論的一方面，理論還包括專業(yè)書，專業(yè)課，會議講座等等，這些其實大家就更沒看過啦。
這一章不防杠，知乎上學(xué)生多，師生問題是知乎的熱點敏感問題，米樂M6 M6米樂猶如微博上的男女問題。如有冒我立刻刪。我最近很煩無意義的爭吵，請不要懟我，我向你道歉。
這一節(jié)談的問題是方向的。自動化有很多可選的方向，以本科課程設(shè)置來看，高校本科階段的自動化呈現(xiàn)兩個大方向，注意是在本科階段：
一種是傳統(tǒng)工業(yè)自動化，或者叫工企自動化，沿襲電氣中弱電方向，我們以下稱為工業(yè)自動化或工業(yè)控制，多見于老牌省屬工科院校，xx理工xx科技xx工業(yè)，或有強電氣背景高校，如華科西交等?？梢哉J為工業(yè)自動化來自前蘇聯(lián)，亦或是錢學(xué)森老前輩所簡建立的工程控制論。課程設(shè)置以自動為核心，以電機電子為研究對象，專業(yè)課包括電機拖動，運動控制系統(tǒng)，電子電子，當然也包括更為基礎(chǔ)的電路理論模數(shù)電等等。
順帶介紹一下逐漸消失的自動化的方向：以傳感器原理，過程控制，檢測轉(zhuǎn)換技術(shù)，工業(yè)儀器儀表，液壓氣動設(shè)備等等一眾課程的，工業(yè)控制。按屬性來看還是屬于工業(yè)控制，但這部分專業(yè)逐漸與化工，儀器專業(yè)合并，逐漸消失在本科生的學(xué)習(xí)范疇中。
另一種是更廣義的自動化，屬于電子信息大類，國內(nèi)對此沒有專業(yè)的叫法，都叫自動化。對應(yīng)國外的ee中偏向控制 機電 信號的方向。一般與電子 通信 計算機并列從屬ee大類。專業(yè)課以信號和控制為核心，但控制的課程在本科僅限于自控或線性系統(tǒng)，信號的課程略多。包括信號與系統(tǒng)，數(shù)字信號處理，數(shù)字邏輯設(shè)計，還有一些統(tǒng)計信號處理，數(shù)字圖像處理，計算機視覺，移動機器人，機器學(xué)習(xí)人工智能一類的選修課，一般在大四開設(shè)。此時學(xué)習(xí)控制理論的目標已經(jīng)不是為了電機起保停 恒壓恒流控，而是為了研究更廣泛意義上的系統(tǒng)，控制在其中是提供了分析認識系統(tǒng)的一套基本方法。
講完本科的兩大方向，很多小白就會想：感覺第一種是對應(yīng)控制理論和控制工程，第二種是對應(yīng)模式識別與智能系統(tǒng)，我真是個小天才(●—●)模式識別可以做人工智能深度學(xué)習(xí)掙大錢?，F(xiàn)在好多自動化的老師都在搞這個，好多自動化的師兄都轉(zhuǎn)計算機進互聯(lián)網(wǎng)了，我才不要學(xué)那些線線框框，還得推公式搞硬件，環(huán)境還艱苦
這就是講第四點的原因。如果我的目的是勸轉(zhuǎn)ai，那也沒必要廢這么多口舌。如果我的目的是勸進工業(yè)控制，那我就是非蠢即壞。
自動化本科和碩士，博士存在巨大的鴻溝，這是任何專業(yè)都不具有的特點。因為自動化就是工科中地位最特殊的專業(yè)。有人說自動化是萬金油，那么機械也可以說自己萬金油，生物土木老哥也能說自己是萬金油，反正什么都能做。
以上開個小玩笑，但道理是對的，其實非也。換個高情商說法，自動化是工科之母。換個低情商說法，自動化不應(yīng)該作為本科專業(yè)存在，應(yīng)該合并到其他專業(yè)。但是，我們真的比院士專家老教授們的經(jīng)驗更豐富嗎，真的經(jīng)歷過自動化四五十年的發(fā)展嗎。結(jié)論是，基于中國特殊的國情，在本科開設(shè)自動化是必然的，是不可取消的，但大家都意識到需要改革，于是各大高校都在探索自動化的新路線，導(dǎo)致百花齊放百家爭鳴，誰也搞不清到底什么是自動化。
我們講過自動化本科兩大路線，那么碩士呢？按著一級學(xué)科二級學(xué)科的設(shè)置：一級學(xué)科控制科學(xué)與工程，毫無疑問;二級學(xué)科比較雜，公認的有控制理論與控制工程，模式識別與智能系統(tǒng)，導(dǎo)航制導(dǎo)與控制，檢測技術(shù)與自動裝置，系統(tǒng)工程。除此之外還有生物信息學(xué)，電力電子與運動控制，智能控制與信息處理等非正式但廣為使用的二級學(xué)科。還包括各高校自設(shè)的其他二級學(xué)科，不再贅述。
這不是在羅列專業(yè)，而是每個二級學(xué)科的研究內(nèi)容和研究方法實在不同，很難將其認為是一個專業(yè)。搞控制理論的天天推公式，寫代碼用matlab仿真，搞模式識別的天天跑代碼，論文里見不到幾行數(shù)學(xué)，主要用python pytorch，做檢測和電機的焊板子調(diào)電路，在單片機dsp上寫c。
博士的情況和碩士類似，但方向少了很多。因為很多碩士的方向在博士階段難以做出成果，博士需要理論創(chuàng)新，需要建立系統(tǒng)化的理論體系支撐學(xué)位論文，堆砌工作量是沒有用的。缺少理論的工程方向效果搞的好但難發(fā)論文，高度成熟的行業(yè)只能做橫向和項目，因此博士的方向大多集中在：多智能體協(xié)同控制，強化學(xué)習(xí)自適應(yīng)控制，計算機視覺，機器人感知，信息物理系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)化控制。要不就是搞ai（屬于新理論），要不就是傳統(tǒng)好發(fā)文的方向（繼續(xù)搞理論），反正繞不開理論。很少有博士以專業(yè)自稱，都是叫方向。專業(yè)名字再好聽，不如能多灌兩篇文章。
先開始堅持自我的事，覺得應(yīng)該先把這個問題弄明白。ai是很火，但還是有很多老師幾十年如一日從事著自己的研究，土木機械老哥再提桶跑路，每年還是接納大量的畢業(yè)生?；仡^看一下第0條，也就是寫在最開始的那條，認識自己，認識世界。道理是相通的，認識世界是順應(yīng)時代，認識自己是堅持自我。是哪種人就吃哪碗飯，對編程一竅不通的就別學(xué)人家轉(zhuǎn)計算機學(xué)java了，一心升官發(fā)財就也就別泡圖書館死磕實驗室了，考公創(chuàng)業(yè)都挺好的，八面琳琳的人精最適合的還是國企研究所公務(wù)員，有學(xué)術(shù)理想科研抱負的大可不抱著leetcode天天關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)裁員，今年某大廠hc又少了幾個。不是什么火就要干什么，想想自己適合干什么，喜歡干什么。
再談?wù)勴槕?yīng)時代的事。堅持自我是大道理，誰都喜歡做自己熱愛的事，可是熱愛不能當飯吃，掙不到錢買不起房子吃不起飯苦的是自己。順應(yīng)時代才是幫你活下去的關(guān)鍵。我不講什么高大上的人生哲學(xué)，以下就是談?wù)剛€人感悟。
智能是未來的主題。計算機和信息技術(shù)是上一代的事了。自動化是上上一代的事情。至于大家理解的設(shè)備自己動就是自動化，那是蒸汽機時代的事情，米樂M6 M6米樂中間還隔了電氣化機械化電子信息化幾個大檻。蹭到熱點才能有口湯喝。
高校的老教授們，研究了一輩子電機拖動，電機拖動運動控制信手拈來，連哪條公式在第幾頁都清清楚楚。一把年紀了開始搞智能控制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，結(jié)果學(xué)生還瞧不起他們，覺得他們那點東西老掉牙了，純屬新瓶裝舊酒。要說蹭熱度，他們搞多模態(tài)學(xué)習(xí)，視覺大模型不好嗎？可是遺傳算法，模糊控制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制就是能在“理論”上解決控制的問題呀，雖說bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)效果不如沒調(diào)過的雙環(huán)pid，“某些條件”下也是有些提升的嘛。還能奢求這幫老家伙干什么呢？寫個transformer來刷榜嗎？他們沒有放棄研究了一輩子的事業(yè)，上學(xué)時甚至沒摸過計算機，畢業(yè)后就留校教課做項目，一把屎一把尿把一窮二白的學(xué)科拉扯起來。功成名就之時，還能想想怎么學(xué)習(xí)一下現(xiàn)在的熱門的人工智能，希望自己這幫學(xué)生能多看看多研究下，找個好工作。
總結(jié)一下，再順便談?wù)勗趺赐瑫r兼顧這兩項。先認清自己是哪塊料，適合做什么。這個別人幫不了你，看自己悟性，造化和機遇。不喜歡就趁早轉(zhuǎn)專業(yè)，總之一定要搞自己能力之內(nèi)，天生擅長的事。拿自己舉個例子，喜歡數(shù)學(xué)和推理，以為喜歡控制理論，上完自控現(xiàn)控發(fā)現(xiàn)對控制無感，對信號格外喜愛，但是電子和通信專業(yè)研究的事情我又不太喜歡。隨后發(fā)現(xiàn)控制理論中系統(tǒng)辯識和狀態(tài)估計部分和信號有很強的關(guān)系，而且也屬于是控制理論中經(jīng)核心的問題，只是研究相對較為成熟。讀研之前一直想做小波或辯識估計相關(guān)的研究，讀研后偶然上了一門信號檢測與估計，打開了新世界的大門，由此將目光集中在了估計理論上。由于方向是圖像相關(guān)，又發(fā)現(xiàn)slam的后端就是典型的狀態(tài)估計問題，目標跟蹤也是狀態(tài)估計問題，那這兩者是否存在聯(lián)系或結(jié)合的可能呢？順著這個路線就開始了動態(tài)slam的研究....
我不太喜歡生物化學(xué)材料一類的東西，看到就極其痛苦，不喜歡需要做實驗的學(xué)科。哪怕某一天生物畢業(yè)年薪500起，或者能去哈佛讀全獎材料博士，根本不會考慮一秒，因為實在是提不起興趣，還不如了我。寫寫單片機玩玩電源還是可以滴，但至今不會用顯微鏡，從來沒看到過東西_(:з」∠)_ 可能天生就不是這塊料
當下這個智能時代，不搞點ai都不好說自己是搞科研的了。但總不能fft也要搞一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)版本，確實沒啥必要，但大家還是在盡量往這方面靠。舉個我電的例子，搞雷達的都在往后端靠，搞前端都在用ai來設(shè)計。大家的確是拋不開自己學(xué)了十幾年的東西，折磨人的天書看得再多也看出感情了，但今天還抱著幾十年前的東西確實沒什么搞頭，人也不能一直吃老本。
所以可能這就是最正確的態(tài)度？也就是大多人所處的狀態(tài)。存在的就是穩(wěn)定的就是合理的。每年1000萬畢業(yè)的本科生，老哥們再提桶跑路，也不至于800萬去import torch。。不過轉(zhuǎn)行到自己喜歡的領(lǐng)域是正確的支持的，令人忍不住送上祝福的。
講的有點多，大體的內(nèi)容是寫完了。感覺需要做個總結(jié)收尾，那就還差最后一部分了。
酷炫吊炸天的機器人，識人報警的電子眼，精準抓握的機械臂……動手把這些玩意整出來的快樂，沒有男生可以拒絕。這是我對自動化的第一印象，我興沖沖地選擇了自動化專業(yè)。
抱著熱愛的沖勁，幾年時間讀下來，我更多地陷入了一種對未來的茫然和焦慮，即便目前我已經(jīng)碩士上岸了，這股焦慮還是伴隨著我。
我的焦慮在四年大學(xué)學(xué)下來，我?guī)缀鯖]有學(xué)到一項能安身立命的技能。大學(xué)里的每一門課都像是在給我開門，開了一扇又一扇。真正進到一扇門里再開第二扇門的場合，寥寥無幾。
依照培養(yǎng)方案，我學(xué)了C語言，學(xué)了一點淺薄的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)和軟件設(shè)計基礎(chǔ)，我本可以成為高貴的計算機人，我沒有學(xué)，我只是看了看，然后退了出來。
我學(xué)了電路，電機，運控，學(xué)了數(shù)電模電，學(xué)了單片機，學(xué)了DSP，學(xué)了微機原理，學(xué)了PLC，我本可以再深入學(xué)習(xí)成為一名硬件工程師，我沒有，我只是在門里看了看，然后又退了出來。
我學(xué)了自動控制理論，現(xiàn)代控制理論，最優(yōu)控制理論，我對數(shù)學(xué)不感興趣，我也只是看了看，又退了出來。
有沒有發(fā)現(xiàn)，自動化就是給你在每個方向上都開了一個頭，然后就爛尾了。四年學(xué)下來，你幾乎沒有可以安身立命的技能。
說這些不是為了讓你放棄學(xué)自動化的課，感興趣的課一定要要認真學(xué)，學(xué)完之后，你要想辦法把自己領(lǐng)入門，不要等著學(xué)校的培養(yǎng)方案把你領(lǐng)進去。
想搞嵌入式，搞機器學(xué)習(xí)？跟在老師實驗室后面，做機械臂，做智能車。華為大疆會為你敞開懷抱。
你將會更有自信地面對求職、考研/保研面試帶來的壓力和焦慮，真正在自動化學(xué)到安身立命的技能。
我注意到很多低年級的自動化同學(xué)會常常抱怨，我要學(xué)自動化，學(xué)電路干嘛，學(xué)模電干嘛，用戴維南把各種玩出花來的電路解出來又怎么樣？
的確，我也有過這樣的疑惑和不解。上了高年級之后，我就意識到，自動化的課程是聯(lián)動的，從單一一門課的角度看，這門課幾乎沒有價值，為了難而難，可聯(lián)動起來看，卻是缺一不可。
學(xué)單片機、PLC學(xué)的是控制器，學(xué)電磁閥，學(xué)電路，學(xué)模電的功放學(xué)的是執(zhí)行元件，學(xué)電機是為了學(xué)被控對象的特性，學(xué)傳感器是學(xué)測量反饋的裝置。所謂運動控制、過程控制學(xué)的也是基于這個控制系統(tǒng)產(chǎn)生的各種控制方法。
所以在建立好自動控制體系之前，不要放棄任何一門專業(yè)課。一旦落后了，撿起來再追就難了。
大學(xué)學(xué)下來最能學(xué)到東西的反而是這些課設(shè)和實踐環(huán)節(jié)。書本上的東西終究是書本的，不經(jīng)過實踐自己設(shè)計一個控制系統(tǒng)，你就還是不了解的外行。
FPGA用來干嘛的？示波器會調(diào)嗎？李薩如圖形怎么看？實際中的運放芯片長什么樣子？不要以為這些容易簡單，大四畢業(yè)還有大把人不知道。
自動化小生才疏學(xué)淺不敢妄語，如有錯誤之處，懇請各路大佬能友好指出和交流哈~
起初我是抱著樸素的自動化認識，查了一些資料后認為它符合我對于科學(xué)技術(shù)的興趣，所以填報的
但當我學(xué)習(xí)完控制理論，勾起了我對于控制論的興趣后，學(xué)習(xí)范疇卻急劇縮窄，走向工業(yè)控制，又伴有本科自動化專業(yè)學(xué)而不精，知而不明的缺點。與我對于該專業(yè)后來建立的期待相去甚遠。即便放眼研究生，涉及機器人控制那一類看起來很“自動化”的東西，它們在工作內(nèi)容上反倒更靠近計算機科學(xué)，自動化做這些反而變成了“轉(zhuǎn)到算法領(lǐng)域去”。
我覺得控制論的方法論才應(yīng)該是“自動化”這個名字所象征的學(xué)科的靈魂和精華，我所學(xué)的稱之為“工業(yè)自動化”或者“生產(chǎn)自動化”更為貼切，甚至于稱為“電氣及機械自動化”也不為過。
自動化應(yīng)該發(fā)揮更大的價值，尤其在那些仍缺乏量化模型、缺乏或采用較落后的反饋控制方法論的領(lǐng)域，絕不是局限于工業(yè)生產(chǎn)，而是實現(xiàn)對于其他領(lǐng)域的升級或優(yōu)化。自動化也應(yīng)該參與到社會管理與經(jīng)濟規(guī)劃中，嘗試在理論與實踐上實現(xiàn)對社會模型的建模，或者提出更先進與適用的控制理論，與其他專業(yè)領(lǐng)域和理論實現(xiàn)融合與規(guī)范。
最終通過各領(lǐng)域各社會模塊的自動化的實現(xiàn)與耦合，或者建立更高緯度自上而下的系統(tǒng)，將達成類似OGAS那樣的社會自動化系統(tǒng)作為可規(guī)劃未來的學(xué)科目標。
當然了，一個本科生，如果批評我我也無言以對。只可惜于社會狀況，我可能要離開這個專業(yè)了，不過我不會忘記我對于控制論和自動化的喜愛。
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