一.自動化可以申請的方向
經(jīng)常有人會問，我們自動化的出國應(yīng)該申請什么系?或者我們到底在美國屬于什么專業(yè)?由于中國專業(yè)設(shè)置的特殊性，控制或者說自動化專業(yè)在美國并沒有正好對應(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，各個學(xué)科是交叉的，劃分不會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，每個學(xué)校看3、4個系，是正常的也是需要的。不要把目光僅僅局限在EE。在國內(nèi)CS/EE是熱門，控制系開課的時候大家對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，ChE和ME的工作形勢優(yōu)勢明顯。
先說機(jī)械自動：
Biomechatronic：直譯就是生物醫(yī)學(xué)機(jī)械電子，也就是一個大雜燴。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，在這個方向里，你可以設(shè)計假肢等。
Robot：這個范圍就廣了，主要還是機(jī)械設(shè)計方面的，上肢范圍的(Haptic，適用于工業(yè)生產(chǎn)線，無人化工廠)，下肢范圍的(行走機(jī)器人，適用于救援，星球探測)
電力能源自動化：很多人覺得電力電子比較枯燥，特別不喜歡。其實能源這種問題是不能和你作一個機(jī)器人什么的擺在一個臺面上的，它絕對是國家級和戰(zhàn)略級的。長三角的限電，還有三峽工程。電能直接決定中國這個大國的工業(yè)發(fā)展和城市發(fā)展。將來能源會不會不只握在國家手里，這個是不知道的，但是不管是握在誰手里，對于我們這么大的一個國家，這里面的賺頭都不會少的。
光電，檢測自動化： 這個方向，從低到高都是非常的pratical，所以也有錢賺的。誰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。這個主要是復(fù)雜的對象，比如我們這里有的一些項目，例如，衛(wèi)星太陽能板幾千塊小鏡面需要以最快速度找到陽光最強(qiáng)的方向，這幾千個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中，計算速度和深度(2D-3D)，自由度怎么建。這個就是正牌的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)識就是給機(jī)械灌入了靈魂和智慧。個人感覺分為3塊：其實控制發(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�，F(xiàn)在還能有進(jìn)展的可能就是optimization和model-Pdictive還有hybrid了。個人感覺數(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。
不過個人看到這里面的一些新動向，就是和經(jīng)濟(jì)學(xué)有關(guān)。作練習(xí)的時候經(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。其實抽象的看，在有模型的控制方法來看，模型就是一個式子，至于這個式子在實際系統(tǒng)中的意義，不是那么重要了。
個人感覺在model-base control里面，多是針對linear model，對于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)工人的知識拿過來作為機(jī)械自己的知識，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，每個神經(jīng)元都是線性的，但是卻比任何一個線性模型都要準(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)和國計民生中的重大社會問題的解決，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�？茖W(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)六個一級學(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)生爭論，對于許多社會性學(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)域的爭奪是不可避免的，因此也是可以理解的。對于學(xué)術(shù)科研的進(jìn)步，這種爭論無疑具有重要的作用，因為正是這種學(xué)科之間的爭論才影響了科學(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，他同樣對自己所從事領(lǐng)域所隸屬的上級領(lǐng)域及相關(guān)領(lǐng)域必須有很好的把握”。對一門學(xué)科而言，同樣如此。從系統(tǒng)論的觀點來看，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)展的趨勢所在。因此，作為信息產(chǎn)業(yè)中的重要一員，自動化專業(yè)同樣有著光輝的前途。二是自動化應(yīng)用范圍廣。目前，幾乎所有的工業(yè)部門都可以同自動控制掛上鉤，現(xiàn)代化的農(nóng)業(yè)、國防也都與自動化息息相關(guān)。三是本專業(yè)對于個人發(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)，自動化專業(yè)大部分源于計算機(jī)或者電子工程系的自動控制專業(yè)。
那么我們來看看這樣一個“萬金油”的專業(yè)需要哪些方面的知識和能力吧。自動控制理論、運籌學(xué)、信號與系統(tǒng)分析、計算機(jī)軟件技術(shù)應(yīng)用、算法語言及程序設(shè)計、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自動化專業(yè)需要工科各方面的知識，其課程與電子工程、計算機(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，各高校自動化專業(yè)側(cè)重點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)不要報考這個專業(yè)，繁重的學(xué)業(yè)壓力以及全面發(fā)展的要求對你來說將是個痛苦。但是，對那些有志于學(xué)到真本領(lǐng)、硬功夫的同學(xué)來說，這個專業(yè)真的是一個非常好的選擇。如此熱門的專業(yè)帶來的當(dāng)然是激烈甚至殘酷的競爭，像電子、計算機(jī)這些電類專業(yè)一樣，自動化的報考難度也不小。自動化專業(yè)的優(yōu)勢在就業(yè)時候體現(xiàn)得更為突出。首先，所有的行業(yè)都可以同自動化掛鉤，轉(zhuǎn)行非常容易，“硬”可轉(zhuǎn)電子工程，“軟”可轉(zhuǎn)計算機(jī)，也可轉(zhuǎn)通信，當(dāng)然待遇也是非常不錯。
