一、自动化专业的就业前景和方向

  1. 就业前景：行业需求旺盛，技术风口加持

  涉及控制理论、计算机技术、电子工程等多学科知识的自动化专业, 其核心优势在于“跨界融合”, 所以就业领域极为广泛。照行业分析来看, 未来十年自动化人才的需求将会持续增长, 这主要是得益于三大趋势:

  制造的智能化迎来升级, 国家在“十四五”规划当中明确地提出要去推动制造业朝着智能化的方向转型, 在工业机器人场景以及智能生产线场景之下, 对自动化技术的依赖程度是极其高的。

  呈现出新兴技术的爆发态势, 人工智能领域、物联网领域、无人驾驶等范围都需要自动化技术予以支撑, 像智能家居系统这般, 还有智慧城市管理这类情况。

  亟需自动化改造来提升效率的传统行业革新, 涉及能源, 电力, 交通等这些传统领域, 像电网自动化, 轨道交通信号控制等情况。

  以薪资水平来考量, 自动化专业的毕业生, 其起始薪资虽并非处于顶尖的位置, 不过职业成长的空间却是比较大的。依据调查情况显示, 在工作三到五年之后, 薪资一般能够达到八千块钱以上, 在一线城市, 技术岗位的年薪甚至能够突破二十万。

  2. 就业方向：六大热门领域，总有一个适合你

  自动化专业所涉及的就业方向能够被归纳成那种是依托 “技术 + 管理” 的双赛道的情况, 在这种情况下, 既存在能够深入钻研进行研发攻关的可能性, 又存在可以转变方向去从事项目统筹工作的可能性。以下呈现的为当下最为热门的六个领域:

  （1）智能制造与工业自动化

  给你举岗位的例子, 有自动化工程师, 还有PLC系统设计师, 以及工业机器人调试员。

  核心技能：可掌握那种用于工业控制方面的技术, 像是DCS、SCADA这类, 并且要熟悉那些主流的工业机器人品牌, 例如ABB、发那科。

  从行业前景来看, 制造业进行智能化转型, 这一转型促使大量岗位得以产生, 特别是在汽车领域, 电子地区, 机械范畴等。

  （2）人工智能与机器人

  例如有这样一些岗位, 机器视觉, 其算法工程师的岗位, 智能控制, 研发员的那种岗位, 服务机器人, 产品经理的那个岗位。

  主要具备的核心技能有, 对/C++达到精通的程度, 对于深度学习框架（像是）处于熟悉的状况, 并且懂得ROS机器人操作系统。

  服务机器人市场规模, 年均增长超百分之二十, 医疗机器人市场规模, 也是年均增长超百分之二十, 并且技术人才缺口巨大, 这就是行业前景。

  （3）能源与电力系统

  像是电力自动化范畴的工程师, 或是新能源系统领域的运维师, 以及智能电网方面的设计师, 这些都属于岗位举例。

  掌握的核心技能有, 对电力电子技术保持熟悉, 将能源管理系统（EMS）予以掌握, 把光伏/风电控制技术进行了解。

  行业前景方面, , 在“双碳”目标的情形之下, 新能源以及智能电网的建设呈现出加速的态势, 国家电网、南方电网等这样的央企, 其招聘需求处于稳定的状况。

  （4）信息与通信技术

  岗位所列举的有, 嵌入式开发方面的工程技术人员, 通信协议领域的工程方面人员, 物联网系统架构构建方面的专业人士。

  主要技能: 对嵌入式开发（像ARM、STM32这类）熟稔精通, 对于5G/6G通信技术知晓熟悉, 知悉物联网平台打造构建相关情况。

  行业前景方面, 5G基站建设推动了通信技术人才需求的激增, 工业物联网（IIoT）等场景同样推动了通信技术人才需求的激增。

  （5）科研与教育

  诸如, 高校教师, 研究院当中从事控制算法研究相关工作的人员, 科技企业里担任技术顾问一职的人员, 这些都属于岗位举例范畴。

  核心技能包括, 拥有极为扎实的理论基础, 达到成功发表高层次水平论文的程度, 具备能够进行专利撰写的能力。

  行业前景是, 国家重点实验室需要高层次人才, 高校科研院所也需要高层次人才, 其中硕士或者博士学历的人士更具竞争力。

  （6）跨界转型方向

  金融科技：量化交易系统开发、金融风控模型设计。

  医疗科技：医疗设备自动化控制、智能诊疗系统研发。

  智慧农业：农业无人机控制、智能温室环境监测。

  二、给2025级考生的建议：如何抢占先机？

  1. 打好基础, 看重实践, 自动化专业在数学方面要求较高, 在物理方面要求较高, 在编程能力方面要求也较高, 建议预先学习C语言等之类的工具, 参加电子设计大赛去提升实操能力, 或者参与机器人竞赛来提升实操能力。

  2. 紧盯新兴技术的发展趋势, 在学校就读阶段, 可以选择修习人工智能, 大数据分析之类的课程, 并考取像是“工业机器人操作员”, “自动化系统工程师”这类的证书。

  3. 针对规划出深造途径而言, 要是期望进入科研院所或者高端技术岗位的话, 那么就有建议, 在就读于研究院或者相关岗位时, 应当去攻读控制科学与工程, 以及人工智能等方面的研究生。

  结语

  自动化专业, 它既是那种被称作“技术饭碗”的存在, 又是所谓“时代风口”之地。不论你心里想着成为实验室当中的技术方面的厉害人物, 还是想要成为智能制造领域里的行业佼佼者, 这个专业它都能够给你提供一片广阔的施展空间。要记住这一点: 技术起着决定起点的作用, 持续不断地学习起着决定上限高度的作用！2025级那些参加考试的考生们, 你们准备好去迎接挑战了吗?

  身边的工厂正静悄悄地产生着变化而且是逐渐转变为颇具“智能风范”的状态了。近期于北京亦庄举办的人形机器人半马赛中引人注目的情况是，名为“闪电”的机器人居然凭借50分26秒这样的成绩超越了人类世界纪录。与此同时国家电网宣称投入68亿用以采购8500台具备身体智能特征的机器人。政策方面更是在踊跃地打出搭配拳而且是两大部门才刚刚开启“模数共振”行动，打算在钢铁、汽车等20个重点行业全面开展AI赋能。需求清晰明确，政策予以护航，技术同时同步爆发，此三者互相累加叠加，正致力于塑造打造出一片一个万亿级别的创业蓝海领域。

  这种趋势正深远地作用于各个领域，在工业生产里，智能工厂持续出现，生产效率显著提高，机器人不但能精确地达成各类繁杂任务，又能依据实时数据开展智能决策，优化生产流程，从生产线的自动化直至整个工厂的智能化管理，每个环节都在借助先进技术达成升级，并且随着技术与市场的深度交融，越来越多的创业者察觉到这片蓝海所蕴藏的巨大潜力，纷纷投身进去，致力于推进行业的创新发展，为经济增长注入新的活力。

  再者瞧瞧资本的动态走向，工业AI独角兽之称的黑湖科技，刚刚获取了将近10亿的D轮融资款项，其估值已然突破了70亿大关，并且已经向港交所提交了上市的申请材料。今年以来，具身智能赛道的融资额度已经超过了525亿的规模，这可比去年一整年的融资额度还要高得多。资本所秉持的逻辑是极为明晰的：就如同黑湖这般，在工厂领域扎根了将近十年的时间，为4万家企业提供服务的实干类型企业，借助“数字大脑”成功地将工厂的报价时间从6小时大幅度压缩到了秒级的程度，其商业模型已然成功运行通畅，早就并非那种仅停留在理论层面、不切实际的概念。

  之于4.5万亿的智能制造装备市场，创业契机隐匿于“刚需”当中，电力能源、电子制造等场景需求清晰且能够算清账目。聪慧的创业者不妨把握政策窗口，锁定一个细分工业场景深耕细透，借助AI为中小工厂排解实际痛点。是不是你已然瞧见了身旁工业场景里可借由AI改造的契机？欢迎于评论区留言分享你的深刻见解。

  因人工智能技术迅猛且快速地迭代，AI造富时代全面降临，在资本与技术的双重推动之下，多个传统行业被根本性重构，新兴赛道也迎来呈爆发式的机遇，一场深刻的产业变革正席卷全球。

  在金融行业里，首先受到冲击迎来颠覆性改变，AI算法依靠高效的数据处理能力，凭借风险预判能力，依据精准投资分析能力，取代了大量人工风控岗位，也取代了众多理财顾问岗位，使得智能投顾全面普及，使得量化交易全面普及，让信贷风控系统全面普及，这大幅降低了金融服务成本，极大提升了资金运转效率，与此同时催生了金融科技新贵，进而重塑财富管理行业格局。

  制造行业正加快脚步朝着智能化的方向进行转型，工业人工智能、机器视觉同自动化生产线深度地结合在一起，达成生产工序的智能优化，产品质量的自动检查，设备的预测性维护，从“人工进行生产”转变为“无人工厂”，传统的劳动密集型制造方式被彻底颠覆，高端的智能制造成为创造财富的新热点，产业链的利润朝着智能设备、工业软件领域迅速聚集。

  迎来产能革命的行业，不是一个简单划一的概念，传媒与内容创作领域，那是一个复杂多元的范畴。生成式AI能够迅速地做完像文案、视频、设计此类的内容制造、完成工作，它把创作的门槛给降低了，而且还提升了内容产出的效率。传统媒体、广告、文创行业因此不得不进行转型，人机一块来协同创作变成了主流，内容分发、营销推广也靠着AI达成精准触达，这个行业的商业模式彻头彻尾地发生了革新。

  另外，医疗行业的变革相当显著，教育行业的变革也十分突出，物流行业的变革同样明显。AI辅助诊断这种方式，个性化教学这种模式，智能物流调度这种举措，它们既对行业服务效率起到优化作用，也促使全新的商业形态得以催生。

  在AI造富那个时代，变革既等同于是挑战又属于是机遇，只有主动去拥抱技术，并且加快转型升级，方可在行业洗牌期间抓住财富先机，进而能跟上时代发展的那种步伐。

  若是你正身处上述所提及的那些行业之中，那么建议你应当立刻着手开始把AI当作你的“副业”来对待，将那些重复性的工作交付给ai工具去处理，而你自己则专注于诸如策略、创意以及人际沟通等这类高阶的任务之上。

  你目前在哪个行业发财？评论区聊聊～

  AI正以迅猛之势加速涌入生产一线，先是从深圳热闹非凡的电博会，而后到德国颇具规模与先进性的宝马工厂 ，2026年已然成为人形机器人从实验室迈向产线实战的关键节点，在这一年，承载着用人形机器人发展进程中的重要转折与突破。

  就宝马而言，有着引入人形机器人的计划，目的在于把人形机器人运用到高压电池装配方面的工作当中。在我国杭州，存在着一座智能轮胎工厂，该工厂的车间达到了高度AI化的程度，平均每3.1秒就会有一条轮胎下线，相较于以前效率提高了300%。

  因政策有力助推，如雨后春笋在全国范围迅速铺开的是5G工厂，算力、算法与硬件协同发力取得重大突破，让“黑灯工厂”以及柔性生产非只存于概念，切实成为能触碰能抵达的现实。

  智能制造正渐渐从先前的“单点试点”稳步迈向“全行业普惠”时期，越来越多的行业开始得益于这一统智能化变革所带来的红利，朝着更高质量、更有效率的生产模式前行。

  车间距离智能化的程度究竟还有多么遥远呢，欢迎大家在评论区域踊跃地去聊聊各自不同的看法呀！

  当前，新一代人工智能技术，以大模型、智能体和具身智能为代表呀，迅猛地发展着，还加速融入制造体系呢，正深度地重构生产方式与产业形态，给制造业从数字化向智能化的跃升，带来强劲动力以及重大机遇。

  近日，有一个名为中国信息通信研究院的机构，其简称为中国信通院，该机构里的信息化与工业化融合研究所，正式发布了一份名为《工业智能创新发展报告（2026年）》的报告。

  报告系统地阐述了工业智能发展的全新图景以及全新要求，提出了未来工业智能的系统架构，梳理了技术融合创新的趋势，制造模式变革的方向以及典型实践的情况，总结了当前落地所面临的挑战并给出了发展建议。其目的在于为政府决策部门以及行业企业提供有益的参考，系统地推进制造业智能化变革，从而为制造强国建设作出贡献。

  报告核心观点

  1. 制造业智能化，先是从以判别分析作为主要倚仗的“自动化智能”，朝着拥有自主决策以及具备生成能力的“自主化智能”不断演进，接着，从单一场景的感知级应用动向走向更为复杂的认知级决策，然后，从静态分析预测迈向动态自主优化，最后，从局部 tool 应用转变为系统级跨流程协同。

  2. 以人工智能深度融合来勾勒未来制造远景图像，而此呈现出三个核心方向。其一为主动高效以及持续增值的创新，能够快速识别市场需求，进而创造全新的产品方案，并且可无缝连接研发与生产，达成创新效率、成本风险以及价值链条的极限提升。其二是高度自主化且敏捷柔性的生产，广泛形成几乎无需人工干预的黑灯自适应工厂，以此实现“换产不换线、改规格不停机、接单即投产”的敏捷制造。三是具备强韧性、开放化特征的资源组织，在面临市场波动这种情况时，在遭遇环境变化这种处境下，即便处于极端状况之下，仍旧能够维持连续、高效的交付运行。

  3. “智能模型 + 数字孪生 + 智能体”组成构成未来系统架构，智能模型具备强大的知识管理与综合推理能力，用来应对复杂决策支持与方案生成，数字孪生会提供可解释且高准确的分析能力，以解决工业场景里低容错、高可靠问题，智能体是拥有感知、决策、执行一体化能力的软硬融合系统，使复杂决策得以自主化执行，三者深度协同，一同构建需求至执行的智能闭环。

  4. 技术创新的演进集中体现于“更懂工业”，这个方面，基础模型对于工业多源异构数据以及领域知识的理解持续深入，朝着更强认知以及更高可用性的方向发展，且“更准建模”，在这一点上，数字孪生与AI加快融合，建模方式从人工建模朝着自动化、组件化以及动态进化转变，以此提升精度和效率，还“更强执行”，在该要点下，工业智能体从对话式辅助工具迈向主动式、自主式以及多智能体协同系统，逐渐达成更复杂任务的全流程闭环执行。

  5. 使得制造模式不断地持续演进以及重塑，进而驱动着研发设计的全环节，还有生产制造的全过程，以及供应链的全环节，产生系统性变革。研发设计，从注重效率优先，迈向高确定性自主性的流程变革，进而形成多目标约束下的智能化设计方向，还有融合机理约束的虚拟验证方向，以及产品全生命周期一体化优化等变革方向；生产制造朝着效率与柔性多目标平衡一并考虑的方向发展，由此形成超常规极限制造典型模式，零缺陷制造典型模式，还有可重构柔性生产等典型模式；供应链走向开放秉持韧性的生态网络，从而形成端到端透明的智能系统，具备业务自决策能力的智能系统，以及资源自调度能力的智能系统。

  6. 一个需要长期去探索以及坚持的过程，才能够实现未来图景，产业界应当做好充足的准备。广大企业已经认同了工业智能的价值，点状应用探索收获了实际成效，但其仍然具有一些阻碍，存在单点应用朝着制造模式整体变革存在困难的情况，存在AI与制造机理融合程度不够深的状况，存在存量工业系统异构、碎片化对升级造成阻碍的问题，存在自主化决策所带来的安全治理的难题等。产业界要做好针对性的数据知识储备工作，做好存量系统渐进式改造工作，做好差异化落地规划工作，做好关键标准规范布局工作，做好新时代人才培养等工作，从容应对工业智能化这一必答题，稳步地迈向未来图景。

  报告目录

  一、愿景篇：智能主导的制造新体系

  （一）制造业转型升级之际，人工智能颠覆性变革也到来，二者迎来历史交汇之时，此带来全新发展机遇，可视为新机遇。

  （二）新图景：形成主动创新、柔性自主、韧性开放的未来工业图景

  （三）新要求是，未来图景针对制造系统，提出了新能力要求，这要求包括全面理解，要精准映射，且需深度决策，还要自主规划。

  （四）新体系：智能模型、数字孪生与智能体构筑未来系统架构

  二、技术篇：工业机理与数据智能深度融合

  （一）智能模型达成了多类工业信息更为广泛的理解，同时实现了领域知识更深层次的认知。

  （二）孪生跟智能技术相融合，达成更高效的建模，实现更精准的描述，达成更动态的进化。

  （三）工业智能体向更自主与更协同的规划执行演进

  三、应用篇：制造模式演进与重塑

  （一）研发设计：从效率优先走向高确定性自主性的流程变革

  （二）生产制造：走向效率与柔性多目标平衡兼顾，拓展制造边界

  （三）供应链：走向开放韧性的供应网络

  四、展望篇：迈向未来图景的挑战与建议

  （一）挑战：未来工业图景的实现是一个需要长期探索和坚持的过程

  （二）建议：做好未来准备，迎接智能化的“必答题”

  主要专家简介

  中国信通院信息化与工业化融合研究所高级工程师、博士

  李亚宁

  在工业人工智能领域开展研究工作，于智能制造范畴进行钻研探索，对工业互联网方面展开相关研讨，先后参与了工信部多项重大课题的研究事宜，还参与了政策起草工作，牵头发表了多篇学术论文，发布了多篇蓝皮书，撰写了多篇研究报告。

  中国信通院信息化与工业化融合研究所工程师

  吴迪

  主要开展工业人工智能领域相关工作，其中包括产业政策研究、技术产品研发以及标准规范编制。

  中国信通院信息化与工业化融合研究所工程师

  谢润彬

  长时间致力于人工智能，以及新一代信息技术等，于工业领域的融合应用研究工作，发表了工业智能领域多篇论文。

  其他参与撰写专家

  赵苏磊 中国信通院江苏研究院工程师

  孙闯 中国信通院信息化与工业化融合研究所工程师，博士

  汤丰恺 中国信通院信息化与工业化融合研究所工程师

  段泽明 中国信通院信息化与工业化融合研究所工程师