自动化专业的三个基本问题

一、何谓自动化

首先，什么是自动化，关于这个问题，如果单纯从定义来看不好解释清楚。因为定义太笼统了，所以，本文将从与其他专业的对比入手探讨何谓自动化。

(本文所指自动化，仅仅包含自动化三个字，不包含带有“及其自动化”的专业。)

1.1 自动化与计算机

计算机的课程体系，主要是各种算法的实现，从本质上讲就是学习如何更好的使用计算机这一人类伟大的发明。该专业主要关注点在于编写程序和综合软件，很少涉及硬件的实现，在当今的人工智能行业，纯软件的人工智能的业务是由计算机专业主导的。

相较于计算机，自动化的特点在于不仅关注软件设计，同时关注硬件，讲求软硬结合。这一点决定着自动化专业可以在编程基础上从事实体的开发，这一点是计算机专业所不具备的，或者说不屑于的。

1.2 自动化与电气

虽然大家经常混淆自动化与电气，但是在本质上他们的区别比较大，电气的主要功能是供配电，而除去发电厂不算，其他工厂电力供应是控制领域最不关注的点，大家基本上默认大型电力部分已经做好了。所以不做比较。而且对于强电的活来说，属于弱电的自动化毫无优势。

1.3自动化与机械或者电子

对于机械类，主要研究的是机械结构的设计，材料的选取，关注点在于力学和结构。电子控制只是其中的一小部分。而且控制理论的深度也不如自动化。电子类同理

1.4自动化与应用数学

为什么提到应用数学，因为深层次的控制论几乎是纯数学，理论基础比工科的自动化要好的多，但是缺点在于实践能力较差。

综上所述，自动化的独特优势在哪，两点，软硬结合，控制理论与生产实际结合。因此可以得出一个容易理解的定义：自动化是一门研究数学及现代技术综合应用，以设计综合软硬件系统为目的的新兴学科。

二、自动化适合干什么

分析完各个专业的区别，有人会说，那自动化能干什么，每个行业都有人家自己的专业。编程招计算机，机械厂招机械，电网招电气，学校招数学老师。

这个问题问到了点子上，自动化之所以让人迷茫是因为它没有一个挂靠行业大部门，中央从来没有设立过自动化部。

在说明自动化适合干什么之前，先来说一下现在情况，人工智能技术借着2012年图像识别比赛的一鸣惊人从冰河醒来，迎来了自己的第三春，没错。第三。

人工智能大热，直接带来了计算机的再次热门，数据显示，2018年各单位秋季招聘人工智能的岗位爆发，人才缺口很大。其中纯软件的岗位很多，这直接导致许多人开始自学人工智能编程，考虑到目前人工智能的初级门槛和有转行人工智能想法的普通程序员的数量，可以预料到在不久的将来，纯软件上的人才缺口将会被大量填充。

随着人工智能在其他领域的应用，不可速成的人工智能实体系统的开发逐渐产业化，包括自动驾驶，智能机器人，安全监控，无人机，带图像识别的实体系统等，为了简要称呼这些产业，本文将其统一称为智能机器。

智能机器领域要求设计者具有先进的控制理论功底，出色的实践能力，善于将理论现实化，这些特点，与自动化的专业优势是相匹配的。

有人会问智能机器不就是智能机械吗，机械需要结构，这活自动化肯定干不了。首先，本文之所以称其为智能机器，而不是机械，是为了说明在新兴的智能机器领域，其主要矛盾已经不是具体机械结构的设计，而是基于传统结构的智能改造，其主要内容在将先进控制理论与实际结合。这点是自动化的特色和主要优势。

而且重要的是，相较于纯软件方向，智能机器方向在可预见的时期内不会出现低谷期，从业人员较编程人员稳定，行业发展更替较慢，因为一个控制算法必然经过大量经验才能在实体中广泛应用。

考虑到钱学森前辈设立自动化专业为工业服务的目的，因此可以得出，虽然自动化存在许多方向，被称为工科预科，但在可预计的将来，在充分发挥专业优势的前提下，最适合的是智能机器领域。

三、新形势下如何学习自动化

新时期的形势要求对自动化专业的学习提出了更高的要求。

首先要有分析能力和交流能力，自己想干什么岗位，这个岗位需要什么条件，自己有哪项满足，哪项没满足。未来发展如何

对于不确定的多请教，可以尝试给业内大佬，院士发送询问邮件，不要不好意思。即使是院士，也有初学的那一天。大家都是过来人。

英语自不必说，国外的控制水平比较高。

自动化专业的定义表明了自动化专业学习的原则是以控制理论应用为核心的广泛学习与生产实践，它是比其他专业要难学的。它本质是一种思想，需要学生根据涉及领域专一学习，主要有以下四个重点。所有的课程围绕这四个展开，至于其他的比如变电，供电，机械制造，设备，选修了解即可。毕竟搞控制是用电控制不是控制电的。

1、数学及控制理论，

2、计算机技能，

3、控制技术，

4、检测与信号技术。

知识较多，有的还需要在毕业后继续学习，要做好长期学习、终身学习的准备。

要有清晰的目标、坚定的意志、充分的自信，找好兴趣点，努力进取，实现自己的理想。