米樂M6 M6米樂為什么說「自動化 = 什么都會 + 都不深入」？

　　你會數(shù)學：高數(shù)，現(xiàn)代，概率，復變，運籌學，然后還有兩門matlab的必修課，和數(shù)學建模的選修課，自學一個離散你就無敵了

　　計算機：你要學c語言，選修java，c#，c++，必修 51 c 語言，匯編更是要熟練掌握。

　　底層上計算機組成原理肯定要拿下吧，微機原理肯定要拿下吧。學校還開了一門編程的大雜燴課，把數(shù)據(jù)結構和算法都他媽學了。

　　強弱電：模擬電路，數(shù)字電路，電路原理，這都不用說了吧。然后就是電力電子，然后你還要學會51單片機，dsp，和強電里的 PLC，如果你要參加競賽，fpga，pcb制板要自學下吧。

　　你還要學電機，直流電機，交流電機，交流變頻調速，直流電機拖動，基本上每門課都有實驗課。一周七次實驗。

　　然后學會電機之后你就可以開始學控制了：自動控制原理，現(xiàn)代控制原理，控制原理與matlab仿真，計算機控制原理，工廠供電。

　　然后再加上各種各樣的充電課程，什么人工智能，機器人學，通信與信號，圖形圖像處理，

　　再加上一些狗血的課程，他們會在大一大二結束：英語體育毛概馬哲神馬的。。。

　　如米樂M6 M6米樂果你學了自動化，是自動化而不是機械自動化。那么下面5個控制類的二級學科基本已經(jīng)說明了自動化的未來分化，他們是：

　　控制理論與控制工程、系統(tǒng)工程、模式識別與智能控制、導航制導與控制、檢測技術與自動化裝置

　　如果你打算做學者，或者你確確實實要做控制，第一個是首選，傳說中的雙控，東北大學，清華大學，上交，浙大是第一梯隊。但是如果你學了，你沒有回頭路，你必須考研考博留?；蛘叱鰢惚仨氃谘芯克锩孢^下余生，沒有這個覺悟你最好不要天真地去考這個研。

　　系統(tǒng)工程也差不多，主要做的是plc，嵌入式，控制應用方面研究，感覺不進研究所感覺木有什么前景，北航、國防科大，華中科大和上海交大，清華第一梯隊。說是做應用，實際上里面基本什么都做，老師會把項目弄成好幾條生產(chǎn)線，出來的人也可以去華為這樣的公司。

　　模式識別與智能控制，純弱點，進去基本是做神經(jīng)網(wǎng)絡，人工智能神馬的了，理論就是算法和圖形圖像識別，出來可以找到數(shù)據(jù)分析，圖形圖像處理的相關工作。還是比較與時俱進的，但是選了這個就意味著你大學本科學得東西百分之八十以上是沒有用的了。

　　導航指導與控制，非常難??！但是個人覺得很有前景的。要學好需要補學物理學，很多人說進去慣導直接不會，看了三年都看不懂。學這個最好去一個軍工背景的學校，哈工大，北航，北理工，中科大，清華。出來之后基本不愁工作，國家各種研究所，沈飛，西飛，黎明發(fā)動機，最好也要有做一生研究的覺悟。

　　檢測技術與自動化裝置，這個你進去了就是讓你學傳感器的。傳感器網(wǎng)絡，物聯(lián)網(wǎng)，智能檢測。基本上也是比較雜的。要做基本也是要做研究的。

　　2.中國的國情限制，工廠的核心競爭力基本放在員工管理上面了，不會有任何創(chuàng)新的，要做自動化，要不出國，要不在國內搞研究，國內的工廠需要的只是一個會一點plc和電機的民工而已，去了基本上就說不上什么科研說不上什么技術了。

　　3.你也看到了，自動化學出來的每一個都是很有前景的，基本上可以說所有工科學科它都涉及到了。你大學本科如果修習了自動化，你基本可以考任何工科方面的碩士學位而沒有人會覺得你是怎么跨專業(yè)考試。很多人考了計算機，通信，測控，電子。

　　5.樣樣學，樣樣不精，就是自動化的特點。也是優(yōu)點，你也要反過來看，它會給你一個很完善的知識體系，讓你在任何工科人才面前不落下風。

　　2008年，奧運之年，由于筆試太差，沒能當上賽會志愿者（其他的志愿者也沒報），然后一心投入到大學生數(shù)學建模大賽中去，第一次玩了玩matlab，第一次接觸計算機視覺（是我上到大四才知道當時考的是這個方面的考題）。結果混混噩噩的忙活了一個暑假，之后熬夜三天，最后，就沒有最后了···神馬獎都沒有獲得，但對matlab熟悉了很多。

　　2009年，由于保送研究生，必須參加全國大學生電子設計大賽，題目是“逆變電源”，就是將直流電變成交流點的那種。具體的逆變電路是買的別的廠家的圖紙，自己就負責焊板子和調試硬件電路，原本不抱任何希望的，誰知道在最后北郵進行測試的時候，出來的波形異常的好，失線%啊。當時我們貌似看到了上帝！僥幸的獲得一個北京市二等獎。經(jīng)過這次比賽，對調試硬件電路有了信心，數(shù)字示波器、萬用表、數(shù)字信號發(fā)生米樂M6 M6米樂器、IGBT、單片機等電子類的基本技能全都熟悉了一遍。然后就再也不接觸硬件電路了···

　　2009年，參加了全國大學生西門子杯“控制仿真”比賽，大量的用AutoCad去畫圖紙，設計回路，大概了解到化工設計所的工作流程。但最后由于各種灰色因素，隊伍被刷了下來，拿了一個“參與獎”飄過，飄過···這一次的收獲就是學會用AutoCad，知道些過程控制，特別是石油、化工方面的工作流程。

　　2010，是畢業(yè)的一年，那就不得不提到畢業(yè)設計。由于本人心地善良外加有點小名氣，所以搞定了3個人的畢業(yè)設計。本人的，關于安全監(jiān)測的，這東西吧，沒有什么實際的東西來驗證東西的錯與對、好與壞，自己做的也比較郁悶，加了點神經(jīng)網(wǎng)絡什么就蒙混過關；一個是自己追的女孩的，關于機器視覺的，就是利用照片中一個已知模板的大小，來估計它旁邊的物體大小，用的是OpenCV，提取屏幕的角點，進行坐標變換、矩陣運算，基本解決問題，但精度好像不怎么高；另一個是我輔導員的，嘿嘿，我?guī)臀业妮o導員（研究生）做畢業(yè)課題，這話聽著好拉轟。被逼的研究一個很古老的模型，看些英文文獻、化工模型等等，然后編寫了一個matlab的大程序，幫她也蒙混過關，成功畢業(yè)。這一年的畢業(yè)課題，自己的沒學到多少，反而是其他的學了一些，OpenCv、Matlab、化工知識都有所提高和了解。

　　2008~2010 跨度兩年的全國大學生科研訓練計劃，出發(fā)點是好的，我們小組也有幸拿到米樂M6 M6米樂這個計劃，傳說中下?lián)?WRMB，不知道哪里去了~當時的老師給我們派了一個極其不靠譜的博士（現(xiàn)在和我一個實驗室），不怎么指點，基本上就米樂M6 M6米樂是敷衍了事，我們三個人查閱了大量的文獻，看一個一個不懂，結果就是下了一大堆的文獻在電腦里，但是沒一個看的懂。我們是做數(shù)據(jù)濾波、去噪的，后來上了研究生，才知道，我們看不懂的那些東西原來都是“矩陣論”里面的小嘍嘍們。吐血啊。經(jīng)過這個科研計劃后，查閱文獻的能力有一點點提高，大概知道文章如何寫了。

　　2011年，是個值得慶祝的一年，我終于進入悲催的研究生世界。跟上這個導師，就是被一些浮云所迷惑，簡直就編程大牛啊，我也是沖著這個來的，想著研究生三年好好把編程技巧提高一下，再加上咱的本行控制專業(yè)=宇宙無敵、世界無敵，哈哈···事實遠遠不是這個樣子。原本期望的各種做不完的項目，原來都泡湯了，而且也不是我們通常意義的軟件，我們主要做仿真類的，就是將現(xiàn)實的物體變成數(shù)學模型，通過編程實現(xiàn)。所以呢，我們的重點不是什么前期的需求分析、軟件設計、軟件測試、軟件實現(xiàn)等等常見軟件的路徑，重點是在對對象的數(shù)學建模。身處過程行業(yè)，導師突然有一天給了一個風力發(fā)電仿真的任務（運動+電力行業(yè)）。然后，我就義無反顧、毅然決然、一心一意的進入這個課題，自己一個人從一清二白的年代（實驗室沒有人做過、沒有翼型設計、沒有風機的設計資料、沒有相關的專業(yè)設計軟件、甚至連個電機都沒有）開始做風力發(fā)電仿真。耗時一年，終于從各個地方搜集好數(shù)據(jù)，做好模型，編寫軟件。

　　這還沒有完，之后是軟件的集成。這個項目還有其他兩個人，一個做3D界面，一個做PLC通訊。我不知道怎么就負責這個集成、調試的工作。由于我的模型是連接3D模型、通訊程序的核心程序，所以一旦有點什么問題，老師就說是我的錯。天地良心，3D界面顯示有誤、通訊不正常，不僅僅是我一個人的問題（事實證明我模型的錯誤真的不大）。但我就是慫，不敢說，只能苦逼的查程序，最后發(fā)現(xiàn)別人的錯誤，還要告訴他如何修改這個錯誤。近一段日子，貌似要交貨了（終于交貨了，淚奔?。＿@個項目的收獲是，對風機有了比較全面的、淺層的認識，提高一些編程的技能（不能和計算機專業(yè)的相提并論），對通訊當面的知識有些了解。

　　2011.9月至今 白天在實驗室干活得不到成就感，再加上我大學同學在可惡的美帝國主義那里召喚我，我萌生出國的想法?？剂艘淮瓮懈?，成績不夠高，估計要再來一次，最近正在準備GRE。

　　我的大學加研究生真的沒有浪費一點，非常的努力，每天都是12點睡（不是看電影、打游戲等原因），早上7點起來，本科GPA3.8,各個公司的獎學金都有獲得，但由于學的太雜：控制理論、過程控制、運動控制、電力控制、人工智能、機器視覺、軟件編程、硬件設計，都不是很深入。導致我現(xiàn)在對自己的懷疑。我不怕辛苦，但就怕辛苦之后沒有回報（好的回報）。

　　自動化需要學的東西太多太多，但是本質上自動化專業(yè)區(qū)別于其他諸多關聯(lián)專業(yè)的核心，就是控制。而自動化專業(yè)的核心目的，就是在各種活動中擺脫人的干預，實現(xiàn)自動化控制。

　　《易經(jīng)》上說，“形而上者謂之道”，對于自動化專業(yè)來說，控制才是真正的道層面上的東西。其他機械的電子的之類的各種課程，在自動化的體系中，只能算是術而已。而對于控制系統(tǒng)的基本原理，則是用數(shù)學的手段，把現(xiàn)實中的各種機構、程序、電路抽象成一個個數(shù)學上的傳遞函數(shù)，從檢測、控制決策、執(zhí)行各個方面設計成一個完整的系統(tǒng)，可以又快、又準、又穩(wěn)地達到我們想要的控制效果。這種檢測和執(zhí)行機構有可能是機械的，所以自動化專業(yè)的學生要學習畫法幾何、機械制圖、機械原理、CAD等等課程；這種檢測和執(zhí)行機構有可能是通過電路和電子元件實現(xiàn)的，所以自動化專業(yè)學生需要學習電路、數(shù)模電、電力電子、電機學；對于采樣到的數(shù)據(jù)需要進行加工處理，而控制算法基本都是通過軟件手段實現(xiàn)的，所以自動化專業(yè)的學生需要學習編程語言、MATLAB、匯編、微機原理、DSP。同時，為了能夠學習以上的所有課程，自動化專業(yè)的學生還需要配套學習相當數(shù)量的數(shù)學課和力學課。

　　由此可見，自動化專業(yè)的培養(yǎng)計劃基本都是圍繞“先術后道”的順序進行的，等到上邊的術學的差不多了，重量級核心專業(yè)課——自動控制原理才登場。而自動化專業(yè)的培養(yǎng)計劃本身，也是圍繞著“控制”這個專業(yè)核心進行設計的。

　　你說學了C語言不學數(shù)據(jù)結構等于沒學過編程？沒關系，本科你只要會用基本的C語言語法寫幾個單片機程序就足夠了，自動化用不到那么復雜的數(shù)據(jù)結構。你說學了那么多力學和機械課程感覺完全沒有什么作用？沒關系，上研了你有機會用得到的。你說學了數(shù)模電卻不學信號與系統(tǒng)、數(shù)字信號處理、通信原理與高頻電子線路，甚至連板子怎么畫都不知道？沒關系，看得懂電路圖就好。

　　總而言之，自動化專業(yè)學習的課程，其實都是為了實現(xiàn)自動控制服務的，看似涉及到了諸多其他專業(yè)的范圍，其實本質上都是為了實現(xiàn)自動控制的手段和方法而已。而至于學的這些課程是否形成了獨立的知識體系則不在這個專業(yè)本身的培養(yǎng)計劃的考慮之內了。即便把剛才提到的那些課程開全了，大學四年也不可能學完。

　　清楚了自動化專業(yè)的培養(yǎng)目標之后，其實我們很容易發(fā)現(xiàn)，本科自動化專業(yè)其實花了90%的課時拿來學習“采用什么樣的手段可以實現(xiàn)自動化”，而專業(yè)的靈魂控制原理一般只會占10%的課時。本科四年的時間，能夠把所學的機械、電子、軟件方面的東西融會貫通，利用控制原理來解決一些復雜的實際問題，這樣的人有沒有？有，但是非常少。而大部分自動化專業(yè)的本科畢業(yè)生其實都僅僅是了解了電子、機械等等基礎知識的“工程師毛坯”而已。在人才緊缺的年代，自動化看起來似乎是“萬金油”，而在今天的人才過剩階段，看起來就成了答主提到的“多而不精”了。

　　樓上的不止一位提到了自動化研究生階段對應的幾個方向：控制理論與控制工程、檢測技術與自動化裝置、導航制導與控制、模式識別與智能系統(tǒng)等等，除了第一個控制理論與控制工程，其他的專業(yè)方向基本都是利用自動控制的理論方法去解決實際的工程問題。而控制理論與控制工程專業(yè)（雙控）則是實際意義上的”悟道“方向，研究最前沿的控制理論和方法。至于有多少人能夠大徹大悟羽化登仙對整個專業(yè)領域做出巨大貢獻，那就不得而知了。

　　由此可見，對于自動化專業(yè)的學生來說，學習面的廣博有機會讓你接觸各種專業(yè)領域的內容，但是如果不及早下定決心專攻一路，等你工作后就會發(fā)現(xiàn)，這個專業(yè)的沉沒成本大的嚇人。國內的自動化領域前景不佳，絕大多數(shù)的自動化專業(yè)畢業(yè)生都沒有機會從事”以道御術“的工作，最終還都是從事了和其他兄弟專業(yè)搶飯碗的純術的工作，競爭對手都是科班出身，壓力可見一番。

　　最后提一下，許多自動化專業(yè)的兄弟姐們申請出國的時候就會發(fā)現(xiàn)，其實美帝根本沒有”自動化“這個一級學科，所有自動化專業(yè)的學生都要轉到EE、IE、CS等盡可能近的方向去，而控制理論則有專門的數(shù)學家去研究。其實，”自動控制“本身就是一種數(shù)學上的思維方法，不是么？

　　最最后再提一下，其實天朝的數(shù)學專業(yè)下邊也有自動控制方面的理論研究，私以為自動化這個專業(yè)歸到那邊才更加合適。另外，如果題主是高三生，我不建議本科專業(yè)報自動化。

　　假設同一個人，可以只專精一門，也可以專一門的同時多學幾門其他的（那專的一門，也就不那么深），哪個好？沒有哪個好，只有適合于那種需要。

　　比如去做專門做某個產(chǎn)品的公司所需要的，就跟與各行各業(yè)公司打交道的咨詢公司不一樣。就自動化而言，去專于機械的公司，那機械自動化的就比自動化的更有優(yōu)勢；但去跟很多科技類企業(yè)打交道的咨詢公司，自動化的不就相對有優(yōu)勢了么？

　　再比如，做機器人的公司，單純地做一個環(huán)節(jié)，比如機械環(huán)節(jié)或動力環(huán)節(jié)，或是單純地軟件、編程，做自動化的沒有優(yōu)勢。但要做系統(tǒng)的集成，要把機械、動力、傳感器、電機、控制器等整合成一個系統(tǒng)，或者做控制算法，自動化的不久有優(yōu)勢了么？

　　再比如，去獵頭公司，自動化的強電、弱電、計算機、機械等都懂些，而且足夠獵頭公司所用（這里絲毫沒有看不起獵頭的意思:)），這不也算優(yōu)勢了么。

　　其實，所謂的專業(yè)，不過找到進入職場的一個切入點而已，人生幾十年，難道就被幾年的所學限定住了？人生怎么長，專業(yè)起點的差異幾乎可以忽略不計，關鍵在于今后自己對事業(yè)的規(guī)劃，畢竟做一輩子技術的，少之又少。

　　回答你的問題，錢學森說，工程控制論的定位，實際上跟流體力學差不多，應用的是數(shù)學工具，但也不同于應用流體力學的各個工程學科。

　　流體力學是什么？物理學。在我看來，物理學是研究自然系統(tǒng)的科學，系統(tǒng)科學（包括系統(tǒng)控制）是研究人造系統(tǒng)的科學。這下定位就清楚了。

　　在很大程度上，系統(tǒng)控制是以數(shù)學為工具，以計算機為實現(xiàn)手段，研究的是各類控制系統(tǒng)（如機械、化工等）同性問題，把這些問題都提煉到系統(tǒng)層面來研究。

　　比如卡爾曼濾波，就是以數(shù)學里的里卡提方程為工具，從抽象的系統(tǒng)的層面，為各種涉及估計、預估的應用，如的跟蹤，乃至溫度的估計，衛(wèi)星跟蹤等，提供了算法，并借助計算機來實現(xiàn)。

　　本科的自動化本來就應該是這樣的……或者說剛讀完本科本就不可能對一個領域了解很深……

　　可能是每個學校自動化專業(yè)的培養(yǎng)都有差異的緣故，本人所在自動化專業(yè)的核心是信息論、系統(tǒng)論、控制論（學長和老師都這么說），控制方面所占比例很少，本科階段必修的控制課程只有自動控制理論，然后“過程控制”和“電力拖動與運動控制”二選一，除此之外就是看自己的喜好了。

　　數(shù)學基礎：微積分（工具）、線性代數(shù)（思想）、概率論、隨機過程、數(shù)值分析（工具）、復變函數(shù)（工具）、運籌學（思想），再加一點離散數(shù)學會更好

　　計算機基礎：C、C++、數(shù)據(jù)結構與算法、計算機組成、匯編語言、數(shù)據(jù)庫、計算機網(wǎng)絡、人工智能（包括機器學習）、模式識別、數(shù)字圖像（涉及信號處理）、數(shù)字視頻

　　電子基礎：電路原理、模擬電路、數(shù)字電路、嵌入式系統(tǒng)、電力電子（強弱電的接口）、電機拖動、傳感器與檢測，再多一些實操（如單片機、DSP、FPGA編程，PCB制板）

　　控制基礎：經(jīng)典控制理論、現(xiàn)代控制理論、線性系統(tǒng)控制、過程控制、運動控制、機器人控制等等

　　4. 控制理論（研究型，控制前沿：非線性控制、學習控制、隨機控制、量子控制什么的，感覺很厲害）

　　所以我認為我學校的自動化還是容納在EE/CS這個大家庭里面，培養(yǎng)方案上與電子、計算機等系都大同小異。上面提到的有很多還是新興技術或新興產(chǎn)業(yè)，前景還是很不錯的，畢業(yè)的師兄師姐在各個領域都風生水起，只看自己有沒有找到方向了。一旦深入到某一個領域之后還是很可怕的，要比別人懂得更多，視野更寬。