1樓：阿穎
感覺人工智慧更多是用來做反饋的，然後指導機械人機械結構和電機等的控制。
當然簡單的反饋不一定涉及深度學習，感測器也可以搞定。
所以兩者都要學吧。
2樓：
你覺得哪乙個門檻較高，就在本科好好學習它。低門檻的東西自學就可以了。
智慧型機械人的基礎是機械人，然後才是人工智慧，就像腦和體的關係。恕我直言現在的人工智慧技術還是點對點的沒有辦法很好地泛化。視覺上，如果你不知道單目雙目景深DVS等等各種輸入種類，不會影象預處理不會攝像頭的標定，扔乙個最先進的影象識別/目標檢測系統上去照樣廢，根本沒辦法提供有意義的輸入或輸出。
運動控制需要從簡單的電機舵機學到現代控制論學到李群李代數，然後才有智慧型化的控制，才能開始從最簡單的智慧型PID整定到更高層的運動規劃等等。還有大量電學，機械，材料的知識需要學習。
這就是為什麼智慧型機械人在許多大學是屬於機械工程的專業內的。人工智慧的理論和應用是兩回事，想做智慧型機械人沒必要去研究第三代神經網路，efficient Det，研究各種花裡胡哨的奇技淫巧。但控制論，代數，數電模電等等，是必須紮實到骨子裡的。
3樓：崔迪瀟
從我自己從事研究和短暫的幾年教學經歷來看，是個人知識中面和點的互相支撐關係，在入門階段和早期階段是通過點去了解面，在後期是通過面去進一步支撐點的突破。
還在學校工作時，來組裡實習的本科同學們，我通常都是3人乙個小組，每組一輛小車，定乙個相近而又有所區分的project，最終以小組為單位驗收。我不指定每個人在組裡應該具體負責哪塊，由3個同學內部協商和優化，確定各自專長和興趣，而這個確定的過程，也剛好建立在他們粗略了解了整體系統的基礎上，所謂通過點了解面。自然在研究生階段，則是通過該點去不斷深入。
幾位高票朋友的建議中，核心的其實是：1）早期階段，通過乙個點（機械人本體設計和控制或者機械人的智慧型模式識別系統）來加深了解系統整體；2）中期階段，在系統整體了解的基礎上，逐漸明確你所真正感興趣的點和方向；3）中後期階段（研究生後期+博士階段），在感興趣的點上不斷突破，甚至一定階段後對整體系統還能提出更好的研究方向和思路。
這幾年的本科招生和教學中，已在頭兩年的教學內容安排上大幅度地弱化了專業的差異，要不是入學後進行通識學習、自主明確方向，要不是跨學科學習（如交大的各種實驗班）。為的就是快速走完第乙個階段和第二個階段，而為第三個階段的深入提供時間優勢和方向性。
而如何加快這個階段，興趣+動手能力+執行能力。
4樓：學神IT教育
其實這兩個方向並不衝突，但只是方向。
機械人領域和人工智慧都是比較巨集觀的兩大領域，學習的知識想學全是不可能的……
所以你就要針對自己的興趣和專業去學習和發展相應的專業技能。
無論是機械人領域還是人工智慧方向，核心都是計算機程式設計相關，所以計算機程式設計內容的掌握還是很值得一學的。如果只對機械這方面感興趣的話可以往機械自動化方面發展，而且你這邊也說了是有一定的天賦。能充分發現並利用好自己的天賦，也是一件比較難得的事情。
再就是現在本科階段建議先打好基礎，考研的時候再確定具體的方向以及專業。
人工智慧和機械人的研究一般都是高精尖人才的領域，以後接觸的多了，也許你的想法還會有不一樣的改變。現在定方向也有點早。
5樓：木良衛莊
你先得想明白是準備做研究還是搞發明。
現在社會上各種學科間的交流日益頻繁，你得找到適合自己實現機械人發明的有效途徑。
機械人的身體由於它的用途限制，一般只是作為一種智慧型化輔助，一種效率提公升的工具來使用，其次主要看使用場景與工作內容而決定。
機器大腦的話，我覺得可以去學一下認知神經科學。
通過學習了解大腦的運作機制，再聯絡機械人的功能需求，進行研究開發。
最後我覺得你可以多看看機甲類的漫。
上面肯定會有你的答案。
祝你找到自己喜歡的哪個藍胖子。（小叮噹）
6樓：老楊叔聊志願填報
專業領域我是門外漢，但這是乙個常見的學生思維問題——把職業、專業和行業搞混了。
機械人工程、人工智慧，都是乙個很大的行業，每個行業都對應很多職業和專業，專業比如自動化（控制科學）、機械電子、物聯網、通訊工程、電子資訊工程、計算機、軟體工程等，因為無論學什麼都只能做這個龐大行業的具體某個環節和職位，雖然說出去都是我是搞機械人工程的，我是搞人工智慧的。
兩者之間的關係也是千絲萬縷。如果把人工智慧分解，技術原理大概就是計算機視覺、機器學習、自然語言處理、資料探勘等幾個方面，機械人工程不過是這些技術原理在自控領域（也包括機械和電子）的運用和結合。
所以你不用糾結學什麼，學什麼在機械人工程、人工智慧行業都有用武之地，自動化和計算機算是比較核心的專業了，將來考研有的是機械人和人工智慧方向讓你選，別著急。
7樓：
去做就行了，不要問那麼多，如果你還沒有入門就開始問的話，會被網上的言論給帶偏。想做什麼就去做，不要問太多，網上這些人的經驗不一定適合你，你的路只能你自己去走，多看無益，自己上手做幹就是了
8樓：
不管你有多大的天賦，多麼大的興趣，你先要明白一件事：機械人學，是跨學科的，是團隊或集體的智慧型結晶，不要總想乙個人去做。
理論上，你去學計算機、仿生學、物理、機械、人工智慧、醫學、認知科學等等，都可以在機械人的發展中做出自己的貢獻。
而且，現在機械人行業也不是你想象中的那麼完美。正好最近幾天北京有世界機械人博覽會，去見見世面吧。對於未來，還是要選擇自己感興趣的學科去深入，不要只抱著機械人，機械人是個很籠統的目標。
世界機械人博覽會
醫用機械人
仿生機械人
9樓：炸不掉的高壓鍋
乙個很老的問題了。
實際上乙個是代表了機械人本體設計，另外乙個是智慧型演算法的開發。
以2023年8月我在高校裡面看到的樣子，兩個方向仍然還是無法區分出高下，也很難看出哪個更有前途。機械人的控制像武俠中的劍宗，而智慧型演算法像氣宗。對於乙個執行良好的智慧型機械人而言，兩者缺一不可。
更為遺憾的是，雖然二者在一些領域已經得到了驗證和使用，但是還是很難真正意義上實現人類對機械人的美好幻想，哪怕是乙個小小的方向都很難實現。
如果真要需要在二者之間選擇，只能回答一句看自己的興趣。當然也可以不選，兩個全都要，不過要付出很大代價就是了。實際上目前來看兩者的結合確實看上去更有前途一點，用人工智慧的方式進行控制，跟人類一樣，利用學習的方式來實現對自身機體的控制，例如強化學習。
只不過機械人更需要安全性，況且也沒有人類的自恢復能力，此外目前的演算法仍然無法完全復現人類的學習方法，就算復現了也不一定能用。因此這個方向目前看確實更有前景，需要解決的問題還有很多。
我倒是非常期待乙個全能天才的誕生，能把二者串聯起來。可能到那個時候，乙個能走進千家萬戶的運動機械人才能真正誕生。
10樓：希希
千萬別去搞那種機械人，不過你有生之年也搞不出來(因為人類還沒有解鎖可控核聚變與微型化可控核聚變技術，其次也沒有有能力仿造生物肌體與仿造生物神經，其次材料學目前也是個弟弟，還有冷卻系統等等，簡單來說你得有工業自動化知識，工業設計知識，核物理知識，生物學仿生學知識，材料學知識，計算機知識等等。。。）另外。誰去搞那種機械人就是給除了精英階層以外的其他自然人當掘墓人，包括你自己，因為除精英階層外，其他人只是目前有經濟價值的韭菜和工具人而已，像你就屬於"工具人",那種能力超過普通人類的機械人被創造出來後就會變成精英階層通過超級計算機+衛星和地面基站控制的自動化生產終端和殺人機器終端，然後就會通過工廠流水線大批量生產製造形成乙隻機械人軍隊(當然包括但不限於人形機械人，還有四足機械人，異型機械人，還有微型化的昆蟲仿生機械人充當偵察和自毀任務），清理包括你我在內的失去了利用價值還會不斷消耗資源產生汙染，而且你我這些自然人大量存在還會威脅精英階層食物鏈頂端地位的冗餘人口~。
11樓：我想說才說
機械人的控制事一門基礎學科，無論人工智慧發展到什麼時候，機械人的控制都是需要一直發展的，而且對於控制的要求越來預告，所以學習機械人的而控制是沒有問題的，但是如果你要學習人
12樓：Ideal Gragon
李崇大佬說的很對，真正想搞機械人，路還很遠，現在才本科入學，好好打好基礎就好了。無論ME EE CS混口飯吃都是容易的。
13樓：Saunak
多看一點國外的demo，以及看一些國內實驗室的研究狀況和文章。就會發現，最大的技術壁壘還是控制物件。簡單的說，我們目前的技術水平造不出效能那麼優秀的機械人，想靠人工智慧等等來彌補效能上的差距，只會南轅北轍。
14樓：小心假設
《人類對萬物的駕馭術--著名科學家談控制論/大科學家講科學》 程代展【摘要書評試讀】圖書
《人機共創的智慧型--著名科學家談人工智慧/大科學家講科學》 戴汝為【摘要書評試讀】圖書
這兩本書同屬於 大科學家講科學 - 圖書 - 亞馬遜 科普系列。
15樓：
我本科也是自動化專業的，大概談談我的想法。
0.先說說整體看法：
1）本科階段其實熟練掌握基礎內容都挺不容易的了，而且學校學的課程大部分都用得到。不用管這麼前沿的東西，大概了解即可。無論是機械人還是人工智慧都是很難的東西，不用想著一步登天。
重要的是打好基礎，能夠順利讀研，在新平台上再考慮這些前沿東西。
2）就難度來說，程式設計》電子》機械。你需要考慮下時間分配，在前兩方面在課外下大功夫。因為機械部分最後很有可能是機械專業做的，跟自動化專業關係不大。
因為精力其實有限，在這點上必須做出戰略抉擇。當然你也可以選擇機械：）
1.先談談你的優勢：
首先，可以看出你在機械方面很有天賦，這很好。機械不太難但確實需要點天賦。當年上工程製圖課的時候確實好多人半天看不懂圖。。。
其次，能看出你在程式設計方面很有耐心，這很好。但只學了C語言還不能說有沒有天賦，因為學校的c語言其實很簡單的。保持耐心，在程式設計方面多加積累，就程式設計來說，積累比天賦更重要，乙個精通的程式設計師生產力可以頂幾十個高階新手，前期投入會在後期為你省很多時間。
2.再談談核心課程：
1）先盡你最大努力列乙份機械人或人工智慧的發展方向，因為可以看出現在你還沒有基本認識，甚至連新聞中能看到的也不能成體系地總結。比如AI現在包括機器學習、自然語言、影象處理、語音處理等（按成熟度）。
2）心中有路線圖後，然後就此先放下，專心、全力打好基礎。學校的社團或飛思卡爾什麼的，正如前面的答題者所說，長遠來看沒什麼難的東西，平台也不大，不一定比你的基礎課更重要。因為更好的選擇其實是打好基礎，暑假根據基礎通過面試去相關公司實習。
這也是我當時沒有意識到的。原因是你畢業後，根據你的能力和愛好，無非兩種選擇，一種是讀碩讀博搞科研，另一種是去公司當工程師。這兩條路都看重基礎和實習經歷。
學校的專案經歷，在招生組和面試官眼中，很多時候不比基礎紮實更重要。
3）然後想說機械人和AI這方面方向很多，也很容易分神。打好基礎後，找到興趣點和持續投入也是很重要的。
最後再強調下：
1）你已經看到你現在的天賦和耐心，這很好。
2）正如其他回答者所說，目標不用很遠大，行勝於言。必須有所戰略，有捨有得。
祝你成功！
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