1樓：範沅
搞機械人搞自動駕駛搞無人機的都不高興招搞控制的，想搞機械人你還不如老老實實轉碼。
看工程化吧，吹的再牛皮，沒有工程化不能解決實際問題不就是然並卵，畢竟是工程科學，就怕這組就沒有工程化的念頭。深度這一波是視覺部分徹底車翻傳統演算法才起來的，而不是理論有多優雅。
你能找到靠譜做機械人的企業就不要去讀博甚至不要讀研，就怕讀出來黃花菜都涼了，畢竟這類學科的教育完全對不上實際需求。
2樓：[已重置]
為什麼說，智慧型無人系統技術、多智慧型體協同控制將發展成為人工智慧領域的大熱點？？關注最近發生的小國戰爭了嗎？無人機在戰爭中發揮了相當的作用。
無人機打坦克，威力很大，無人機群打航母呢？？多無人機的協同與相互配合，多無人機群間的協同與相互配合會不會讓美國的航母聞風喪膽？？完全有可能。
又比如，在山地戰中，多無人機群相互協同配合，遠比轟炸機更能有效地發現和打擊敵人。敵人還想藏在山上的暗堡裡死守嗎？？有無人機群在，無需大部隊衝鋒了吧，等等。
總之，智慧型無人系統技術與多智慧型體協同控制技術的發展，將會讓未來的戰爭越來越向無人化或者少人化的方向發展，不用很多人親臨戰場參與，憑藉技術較量就已經決定勝負了。以及軍用技術向民用轉移……可見，未來，智慧型無人系統技術或者再具體點說，多智慧型體協同控制，有很大的發展空間，很有可能發展成大熱門。
智慧型無人系統技術、多智慧型體控制，這有可能是乙個專業的兩種說法，或者，多智慧型體控制，只是智慧型無人系統技術的乙個分支。新技術發展快，說法不統一很正常。
3樓：
對工科碩士來說，拿課題直接100%對口就業其實是很少的，大多數的情況是拿進行課題研究的過程中積累的技術去找工作的：比如你在做無人機集群時從事的主要是上位機軟體系統的開發，那你找工作的時候就可以去諸如網際網路公司找乙份軟開的工作。至於去不去研發機械人的企業……我只能說機械人行業的盤子現在沒有那麼大，估計真找工作的時候你不會去主營業務是機械人的公司的，不過去肯定是能去的，而且是研發崗。
4樓：tpzhang
多智慧型體協同控制形式是新的、題目是新的，但是其核心的理論可能還是在早期的控制論基礎（如協同控制、CSCW等）之上適當創新而來的，應當是乙個不錯的方向，也是乙個比較經典的方向。當然他可能不象AI BD之類的火，真正做學問沒有必要人人都去玩火爆的東西，可以適當關注自己的學科與AI BD的適當交叉與結合，重點還是放在自己的學科上。
至於就業，應當沒有問題，就看你的學業成果含金量，多機械人的協同更是前沿，還擔心就業？
供參考；
5樓：白學家的愉悅
瀉藥我本科導師乙個方向就是做多智慧型體控制的，怎麼講，從技術上說可以結合的面很多，從傳統到前沿，從研究到落地。
正如上面北理那個PhD說的，這種籠統問題沒有固定答案。其實還是人各有志看每個人努力的方向罷遼。
多智慧型體這塊:
進，可偏演算法，走圖神經網路圖挖掘or結合其他ai方向，未來在ai的大潮中卷無止境，分一杯羹
退，可偏工業界，搞搞自控偏落地這塊或者結合具體產業退而結網。
再還有讀博和考公啥的嘛，看志向在哪了。
先想到這，有空再更。
6樓：
這個方向就業的話，比較好的去處去遊戲公司開發AI，近年多智慧型體強化學習在星際爭霸2，Dota2，英雄聯盟上的不俗戰績讓各大廠商比較關注，肯投入，遊戲場景也比現實世界容易落地的多，也有市場需求（用於給職業戰隊訓練，又或者給玩家匹配機械人隊友，對手等等），所以應該是個不錯的選擇。
但如果對遊戲不感興趣想去別的業界的話，這個方向技術落地還有很大難度。
7樓：機械人孔博士
本來不想傷害人，因此，不忍心告訴題主就業的真相。
但是，我還是沒忍住想回答一下這個話題。
第一，就業充滿著不確定性，沒法給出乙個確定性答案。多智慧型體協調控制這個方向，學術沒有嚴格的定義，可以說，在產業上更沒有確定賽道。可能程式設計好，去了大廠上班，也可能去了國企研究所，甚至為了穩定考了公務員。
又或者，你遇到乙個好老師，又去讀了博士，未來成了青椒。但是，現實是，提問的人，總想給乙個確定性的答案。
第二，花時間思慮未來，不如把時間奉獻給當下。對沖不確定性的最好方式是不斷提公升自我，包括學術能力，與人溝通能力，抗挫折能力，把握機會能力，職場能力等等。
總之，自身不斷提高，未來找個好工作的概率就更大。或者說，無論什麼工作，起起伏伏，總能找到屬於自己的路。
雖然有點難理解，有點殘酷，沒有給出確定性答案，但是，這就是現實。
一孔之見，僅供參考。
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