美國(guó)自動(dòng)化專業(yè)就業(yè)前景

一.自動(dòng)化可以申請(qǐng)的方向

經(jīng)常有人會(huì)問，我們自動(dòng)化的出國(guó)應(yīng)該申請(qǐng)什么系?或者我們到底在美國(guó)屬于什么專業(yè)?由于中國(guó)專業(yè)設(shè)置的特殊性，控制或者說自動(dòng)化專業(yè)在美國(guó)并沒有正好對(duì)應(yīng)的院系。一般說來，和控制理論研究、機(jī)器人相關(guān)的在EE，和過程控制、過程優(yōu)化等相關(guān)的在ChE，和運(yùn)籌學(xué)、后勤學(xué)相關(guān)的在IE，和機(jī)械控制相關(guān)的在ME，和航天航空器控制相關(guān)的在AE。當(dāng)然，各個(gè)學(xué)科是交叉的，劃分不會(huì)像上述所說的這么精確，比如robotic在EE/ME都有人在做，控制理論則EE/MATH做的多。而且有些學(xué)校有些特殊的學(xué)院，比如System Engineering，也是control guys的好去處。因此，在選校過程中，花比CS或者ChE的人更多的精力，每個(gè)學(xué)�？�3、4個(gè)系，是正常的也是需要的。不要把目光僅僅局限在EE。在國(guó)內(nèi)CS/EE是熱門，控制系開課的時(shí)候大家對(duì)面向化工過程控制的課非常有意見。在IT全球降溫以后，至少在美國(guó)，ChE和ME的工作形勢(shì)優(yōu)勢(shì)明顯。

先說機(jī)械自動(dòng)：

Biomechatronic：直譯就是生物醫(yī)學(xué)機(jī)械電子，也就是一個(gè)大雜燴。比較exciting的方向倒也基本和電結(jié)合的很多，比如說為殘疾人設(shè)計(jì)輔助系統(tǒng)(輔助康復(fù)，輔助練習(xí))。如果你學(xué)的機(jī)械design比較多，在這個(gè)方向里，你可以設(shè)計(jì)假肢等。

Robot：這個(gè)范圍就廣了，主要還是機(jī)械設(shè)計(jì)方面的，上肢范圍的(Haptic，適用于工業(yè)生產(chǎn)線，無(wú)人化工廠)，下肢范圍的(行走機(jī)器人，適用于救援，星球探測(cè))

電力能源自動(dòng)化：很多人覺得電力電子比較枯燥，特別不喜歡。其實(shí)能源這種問題是不能和你作一個(gè)機(jī)器人什么的擺在一個(gè)臺(tái)面上的，它絕對(duì)是國(guó)家級(jí)和戰(zhàn)略級(jí)的。長(zhǎng)三角的限電，還有三峽工程。電能直接決定中國(guó)這個(gè)大國(guó)的工業(yè)發(fā)展和城市發(fā)展。將來能源會(huì)不會(huì)不只握在國(guó)家手里，這個(gè)是不知道的，但是不管是握在誰(shuí)手里，對(duì)于我們這么大的一個(gè)國(guó)家，這里面的賺頭都不會(huì)少的。

光電，檢測(cè)自動(dòng)化： 這個(gè)方向，從低到高都是非常的pratical，所以也有錢賺的。誰(shuí)都知道傳感器就是相當(dāng)于人的手腳耳眼(沒有鼻子，哪天有人能作出嗅覺傳感器，有那么一天，說不定能作出閉環(huán)feedback control的“做飯機(jī)”出來。比較低端的，就是常用的工業(yè)傳感器，安設(shè)，電路設(shè)計(jì)等等。高端的，精密的那種，核電站的，多了去了。還有就是視覺方面的傳感器，相當(dāng)于image processing和pattern recognition的前期工作，很熱的。這個(gè)主要是復(fù)雜的對(duì)象，比如我們這里有的一些項(xiàng)目，例如，衛(wèi)星太陽(yáng)能板幾千塊小鏡面需要以最快速度找到陽(yáng)光最強(qiáng)的方向，這幾千個(gè)小塊都能各自以一定自由度旋轉(zhuǎn)。還有就是有些控制系統(tǒng)是用比較特殊傳感器的，比如視覺的，要從看到景物的移動(dòng)中，計(jì)算速度和深度(2D-3D)，自由度怎么建。這個(gè)就是正牌的control了，主要是作算法，就是相當(dāng)于人的腦子。作為算法，具體問題具體分析，控制對(duì)象不同也不同。這些算法可以用到平常如工業(yè)機(jī)床，化工高爐，也可以用到機(jī)器人，生產(chǎn)機(jī)械手，還可以用到航空航天，導(dǎo)彈衛(wèi)星。我的認(rèn)識(shí)就是給機(jī)械灌入了靈魂和智慧。個(gè)人感覺分為3塊：其實(shí)控制發(fā)展到現(xiàn)在，有模型的系統(tǒng)，那些控制算法已經(jīng)很多了，屬于經(jīng)典控制的范疇。現(xiàn)在還能有進(jìn)展的可能就是optimization和model-Pdictive還有hybrid了。個(gè)人感覺數(shù)學(xué)的東西特別多。如果投身如此，屬于經(jīng)典領(lǐng)域，重要的是你作project的能力了。

不過個(gè)人看到這里面的一些新動(dòng)向，就是和經(jīng)濟(jì)學(xué)有關(guān)。作練習(xí)的時(shí)候經(jīng)常用一些經(jīng)濟(jì)學(xué)的例子，做到最后發(fā)現(xiàn)居然是control的問題。其實(shí)抽象的看，在有模型的控制方法來看，模型就是一個(gè)式子，至于這個(gè)式子在實(shí)際系統(tǒng)中的意義，不是那么重要了。

個(gè)人感覺在model-base control里面，多是針對(duì)linear model，對(duì)于nonlinear model，方法不是特別多，還有一定的挖掘潛力。說道了nonlinear model就不能不提knowledge base control，說得具體點(diǎn)就是所謂的專家系統(tǒng)，模糊控制，神經(jīng)元什么的，這是一條新路。這些一部分是算法：不管你模型是什么，把專業(yè)技術(shù)工人的知識(shí)拿過來作為機(jī)械自己的知識(shí)，完成相應(yīng)的控制目標(biāo)。一部分是建模：曾經(jīng)做過的assignment是用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的，每個(gè)神經(jīng)元都是線性的，但是卻比任何一個(gè)線性模型都要準(zhǔn)確擬合非線性的行為。

更關(guān)鍵的，這種控制器可以實(shí)現(xiàn)adaptive和learning的功能，就是他能從控制的失敗中自己學(xué)習(xí)怎么更好的控制。我現(xiàn)在還不知道這個(gè)是怎么干得，但是將來和AI結(jié)合，是很有可能的。投身如此的人，必要耐得住寂寞，主要研究魯棒，LMI(linear matrix inequality)，既枯燥有很難，理論性很強(qiáng)，現(xiàn)在又時(shí)興起probalistic的魯棒了。

二.我看理工交叉學(xué)科

近代科學(xué)發(fā)展特別是科學(xué)上的重大發(fā)現(xiàn)和國(guó)計(jì)民生中的重大社會(huì)問題的解決，常常涉及不同學(xué)科的相互交充滿和相互滲透。學(xué)科交叉逐漸形成一批交叉學(xué)科，尤其是理工科，如化學(xué)與物理學(xué)的交叉形成了物理化學(xué)和化學(xué)物理學(xué)，化學(xué)與生物學(xué)的交叉形成了生物化學(xué)和化學(xué)生物學(xué)，物理學(xué)與生物學(xué)交叉形成了生物物理學(xué)等。這些交叉學(xué)科的不斷發(fā)展大大地推動(dòng)了科學(xué)進(jìn)步，因此學(xué)科交叉研究(interdisciplinary research)體現(xiàn)了科學(xué)向綜合性發(fā)展的趨勢(shì)。科學(xué)上的新理論、新發(fā)明的產(chǎn)生，新的工程技術(shù)的出現(xiàn)，經(jīng)常是在學(xué)科的邊緣或交叉點(diǎn)上，重視交叉學(xué)科將使科學(xué)本身向著更深層次和更高水平發(fā)展，這是符合自然界存在的客觀規(guī)律的。由于現(xiàn)有的學(xué)科是人為劃分的，而科學(xué)問題是客觀存在的，根據(jù)人們的認(rèn)識(shí)水平，過去只有天文學(xué)、地理(地質(zhì))、生物、數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)六個(gè)一級(jí)學(xué)科;而經(jīng)過20世紀(jì)科學(xué)的發(fā)展和交叉研究，又逐漸形成了新的交叉學(xué)科，如生命科學(xué)、材料科學(xué)、環(huán)境科學(xué)等。

顯然，很多交叉學(xué)科在學(xué)科劃界問題上都難免不與相關(guān)或相鄰學(xué)科發(fā)生爭(zhēng)論，對(duì)于許多社會(huì)性學(xué)科而言更是如此。那么如何看待這一學(xué)科領(lǐng)域之間的學(xué)術(shù)爭(zhēng)論現(xiàn)象呢?是不是存在一種能夠比較客觀公正地劃分交叉學(xué)科與相關(guān)/相鄰學(xué)科各自研究領(lǐng)域的方法?當(dāng)然，不同的交叉學(xué)科可能面臨不同研究疆域和問題空間的爭(zhēng)論。作為一種學(xué)術(shù)現(xiàn)象，相鄰學(xué)科之間為各自研究領(lǐng)域的爭(zhēng)奪是不可避免的，因此也是可以理解的。對(duì)于學(xué)術(shù)科研的進(jìn)步，這種爭(zhēng)論無(wú)疑具有重要的作用，因?yàn)檎�是這種學(xué)科之間的爭(zhēng)論才影響了科學(xué)不斷走向深入，研究不斷細(xì)化的歷史進(jìn)程。但是過于嚴(yán)格地限制本學(xué)科的研究領(lǐng)域又不利于學(xué)科的發(fā)展。誠(chéng)如有學(xué)者認(rèn)為的那樣：“一名專家決不僅僅是某一領(lǐng)域的專家，他同樣對(duì)自己所從事領(lǐng)域所隸屬的上級(jí)領(lǐng)域及相關(guān)領(lǐng)域必須有很好的把握”。對(duì)一門學(xué)科而言，同樣如此。從系統(tǒng)論的觀點(diǎn)來看，只有這樣學(xué)科才能不斷汲取外部學(xué)科環(huán)境新鮮的血液，從而保持自身旺盛的生命力。否則，一味拘泥于本學(xué)科研究領(lǐng)域的學(xué)科必將被歷史所拋棄。

三.就業(yè)前景

“自動(dòng)化”一是屬于信息產(chǎn)業(yè)。信息產(chǎn)業(yè)被人們譽(yù)為“朝陽(yáng)產(chǎn)業(yè)”，發(fā)展快、需要人才多、待遇高，是當(dāng)今科技發(fā)展的趨勢(shì)所在。因此，作為信息產(chǎn)業(yè)中的重要一員，自動(dòng)化專業(yè)同樣有著光輝的前途。二是自動(dòng)化應(yīng)用范圍廣。目前，幾乎所有的工業(yè)部門都可以同自動(dòng)控制掛上鉤，現(xiàn)代化的農(nóng)業(yè)、國(guó)防也都與自動(dòng)化息息相關(guān)。三是本專業(yè)對(duì)于個(gè)人發(fā)展非常有利。本專業(yè)課程設(shè)置的覆蓋面廣，所學(xué)的東西與其他學(xué)科交叉甚多。這也與本專業(yè)的來歷有關(guān)，自動(dòng)化專業(yè)大部分源于計(jì)算機(jī)或者電子工程系的自動(dòng)控制專業(yè)。

那么我們來看看這樣一個(gè)“萬(wàn)金油”的專業(yè)需要哪些方面的知識(shí)和能力吧。自動(dòng)控制理論、運(yùn)籌學(xué)、信號(hào)與系統(tǒng)分析、計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)應(yīng)用、算法語(yǔ)言及程序設(shè)計(jì)、模擬電子技術(shù)基礎(chǔ)、電路原理等等，甚至連流體力學(xué)也要修�？梢哉f自動(dòng)化專業(yè)需要工科各方面的知識(shí)，其課程與電子工程、計(jì)算機(jī)、電機(jī)工程甚至化學(xué)工程都有交叉，這就難怪自動(dòng)化人才可以到各種各樣的領(lǐng)域工作了。以上的學(xué)習(xí)特點(diǎn)要求學(xué)生有較強(qiáng)的理工科背景，不能偏科。當(dāng)然，各高校自動(dòng)化專業(yè)側(cè)重點(diǎn)的不同也使得后期的專業(yè)課有較大的差異。在同樣的幾年要修比別人多的課程也就意味著比別人更累，所以希望那些對(duì)大學(xué)生活存在天真幻想，或者想在本科幾年好好休息、期待風(fēng)花雪月的同學(xué)不要報(bào)考這個(gè)專業(yè)，繁重的學(xué)業(yè)壓力以及全面發(fā)展的要求對(duì)你來說將是個(gè)痛苦。但是，對(duì)那些有志于學(xué)到真本領(lǐng)、硬功夫的同學(xué)來說，這個(gè)專業(yè)真的是一個(gè)非常好的選擇。如此熱門的專業(yè)帶來的當(dāng)然是激烈甚至殘酷的競(jìng)爭(zhēng)，像電子、計(jì)算機(jī)這些電類專業(yè)一樣，自動(dòng)化的報(bào)考難度也不小。自動(dòng)化專業(yè)的優(yōu)勢(shì)在就業(yè)時(shí)候體現(xiàn)得更為突出。首先，所有的行業(yè)都可以同自動(dòng)化掛鉤，轉(zhuǎn)行非常容易，“硬”可轉(zhuǎn)電子工程，“軟”可轉(zhuǎn)計(jì)算機(jī)，也可轉(zhuǎn)通信，當(dāng)然待遇也是非常不錯(cuò)。