关于智能科学与技术你想了解的在这里（笔者背景：2015年毕业于沈阳工业大学智能科学与技术专业，当前从事公安科技信息化工作，目前在职攻读武汉大学工程管理硕士专业。毕业后从事过智能制造咨询、物联网技术支撑、大数据产业研究、信息通信支撑的工作，经历还算比较丰富。）

　　先说说专业吧，我本科母校的该专业是面向我国装备制造业和智能技术产业发展的需要，以智能控制系统、智能机器人技术、智能信息系统为主要专业方向，设置了嵌入式系统及应用、自动控制原理、控制工程基础、人工智能基础、运筹学、智能优化方法、模糊技术、神经网络技术、机器学习等核心课程，培养智能控制系统、智能机器人及其他机电装备及系统的自动化、信息化、智能化等领域的人才。

　　对这个专业的理解浅显谈一下吧，每个高校的专业方向、培养方案、师资、科研条件都不一样，所以没有一个统一的定义。智能科学与技术从研究内容上来讲，包括：研究人类的思维、意识、推理、记忆、学习、交互等智能活动的机理，实现类脑认知；研究模拟人类智能行为的基本理论、方法和技术；让人造的智能体去学习并完成以往需要人的智力才能胜任的工作；构建智能工具，如机器人或智能系统，像一个人或一群人一样感知、认知和行动；研究人与机器人之间和谐相处，共存共融共发展。通俗来讲，就是以智能去拓展或者代替人的器官，提高人类各种活动的效率，解放生产力，最常见的例子就是智能机器人、AlphaGo的学习推理、超脑城市的分析调度等。

　　与计算机专业的区别，其实这个相对好理解。计算机专业更多的是学习或研究计算机系统结构、微型计算机系统、并行分布/处理与智能计算机系统、计算机软件、软件编程、计算机图形学及辅助设计、计算机信息处理与应用、计算机设计自动化、计算机科学理论等内容，而智能的话其实是计算机的一个方向。早期还没有智能科学与技术、人工智能专业的时候，计算机专业在学习时会有智能相关的方向，智能专业是以计算机科学、数学、工程学为基础，运用机器感知、机器学习、神经网络、自然语言处理、智能信息获取技术等完成各类系统信息获取、传输、处理、优化、控制、组织。

　　可能有好多人更关心的是智能科学与技术和人工智能这两个专业的区别吧，在教育部的本科专业目录中智能科学与技术属于计算机类，人工智能属于电子信息类，这在以后的就业或者考体制内工作时有一定区别。从严格的学术意义上来讲，正如南京大学周志华教授所说，“智能科学与技术”专业，其关注的重点是“智能”。“人工智能”和“智能”的关系，类似于“飞机（人工鸟）”和“鸟”的关系。研究飞机显然不同于研究鸟科学。智能科学技术以认知科学、神经科学、脑科学为主要基础，以智能为研究对象，其研究目标是希望研制出达到甚至超越人类智慧水平的人造物。人工智能以计算机科学、数学、工程学为主要基础，希望借鉴人类的智能行为，研制出更好的工具以减轻人类智力劳动。但是当前国内高等院校的培养方案中智能科学与技术和人工智能专业没有这样严格的区别，基本是相同的，只不过每个学校根据自己的师资、软硬件资源、科研方向等条件，做不同的培养方向规划。

　　专业的课程设置“千姿百态”，刚刚也提到了，每个学校条件不一样，课程设置也不一样，而且课程的话也分通识课程、基础课程（高等数学、物理、线性代数、概率论、程序设计等）、专业核心课、专业方向选修课程。像北京大学的核心课程主要是：模式识别、智能信息处理、机器人学、图像处理、脑与认知科学、数据库概论、计算机图形学等，清华大学智班核心课程是机器学习、深度学习、计算机视觉、数据挖掘、自然语言处理、生物信息学等，西电的核心课程则有最优化理论与方法、算法设计与分析、模式识别、机器学习、图像理解与计算机视觉、智能数据挖掘等。

　　课题项目也是各有千秋，比如复旦大学有大脑认知机制解析、神经形态仿真、类脑智能算法、脑疾病智能诊疗、通用智能和群体智能等研究方向和课题，南开大学有机器智能、智能机器人、智能预测控制研究、智能工业起重机、欠驱动系统、机器人克隆猪等优势课题，北京邮电大学则有网络搜索、无线传输与智能信号处理、无线感知与智慧物联、情感计算、图像和视频搜索、多模态认知计算、智能安全与可信软件、车联网中异构网联和通信安全关键理论与技术等研究方向和课题。再比如我本科母校沈阳工业大学更多的是面向工业和装备制造业，主要有嵌入式技术、机器视觉、无损检测、石油/天然气管道检测、机器人激光增材制造与表面强化关键技术研究、无人机系统的建模与控制研究、先进电机/驱动平台伺服控制研究等课题，近4年，承担国家重点研发计划项目、国家自然科学基金青年基金项目、辽宁省自然科学基金、辽宁省教育厅科学研究项目等省部级纵向科研项目20余项，与企业合作横向课题10余项，发表SCI、EI检索论文50余篇。

　　这个问题其实不用多加考虑，每个学校的新增申请专业，教育部都会在人才培养方案、人才的社会需求、专业带头人、师资力量、办学条件（设备）等多方面进行审核，所以如果是选择专业的话，再差的学校，师资都是够用的。我母校并不算很好的院校，从师资配置上来说有教师18人，具有博士学位教师14人，其中，教授5人，副教授5人，讲师4人，实验员1人，兼职教师3人；再比如厦门大学智能专业有教职工23人，其中：教授4人（含闽江学者特聘教授1人），副教授12人，80％具有博士学位，40岁以下的年轻教师占2/3。

　　每一位老师都有自己的教学任务和研究任务，和智能基本都是相关的，可以看一张某985高校的师资力量配置图，直观感受下。

　　这个也分学校，985院校和普通学校的学习和实践资源不一样。理论学习时，授课老师在讲到一些实践应用的时候，会把他做的部分项目拿出来讲，这也会在不同程度上拉开学生的眼界和视野。

　　在实践时，像985院校中的电子科大，实践中可能会有外骨骼机器人、HUBO机器人、SRU-I机器人的接触，有的普通学校实践可能就是FPGA、PLC、DSP处理、计算机软件编程等不是特别前沿的内容。预期和现实取决与自己的心理期望，有的同学特别想接触前沿技术和知识的，可能到了普通学校，环境以及平台并不能给他相关的优势。但这些都是可以通过自我学习，或者去看看展会，找个教授带带参加一些竞赛等方式做一些弥补。

　　实习这个不具有代表性，参考意义也不大，企业实习也就那么三个月或者半年。就业上的话有优势也有劣势，相比如老牌的专业计算机科学与技术、软件工程等，虽然专业内容相近，但计算机等专业是发展了好几十年的专业，社会认可度比较高，都知道有这个专业，智能科学与技术和人工智能专业是新兴专业，有许多企业或者单位对这些专业不是特别了解，在应届生招聘时，没有考虑到设置这部分专业。智能是引领未来的战略性技术，正在对经济发展、社会进步和人类生活产生深远影响，各个国家均在战略层面上予以高度关注，科研机构大量涌现，科技巨头大力布局，随着中国《新一代人工智能发展规划》、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018―2020年)》、《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》等的发布，“互联网+”、“一带一路”和创新型国家建设、军民融合发展等一系列国家战略的制定，使得智能科学与技术、人工智能等越来越火，就业方面也有向好的趋势发展。智能科学与技术专业是一门新兴的交叉专业，就业方面的话可以在计算机、通信、半导体、装备制造、金融、政府机构等从事相关工作。所以只要自己不是特别水，就业基本没问题的。

　　我现在在公安系统从事科技信息化方面的工作，具体负责科技创新、信息化支撑运维、文字材料撰写等。智能科学与技术这以一专业属于交叉型、复合型、宽口径的专业，给我带来的最大好处是各方面知识都涉及，通信、电子技术、计算机网络、人工智能基础、神经网络等，在现在工作中做一些顶层设计如：十四五公安信息化规划、智能化应用总结、大数据应用工作等方面及信息化系统支撑工作做起来没有那么陌生，各方面都有一些基础，工作也比较容易上手。

　　刚毕业的时候是从事智能制造的一些项目咨询和管理，像智能工厂规划、自动化仓储、智能机器人、项目管理等工作内容都有用到在校学的控制工程、运筹学、机械设计、自动控制等理论知识，后来在中国移动从事物联网技术支撑的时候，学校里面学的计算机与网络web技术、无线传感器网络、物联网工程等专业课都是基础，让自己在工作中并不是完全小白水平。再然后，从事大数据产业研究的时候，除了校园里学习的电子技术、人工智能知识以外，在前两份的工作中积累了许多的行业经验，而且在工作中通过自学CAD、数据分析、仿真软件、PPT等技能，使得工作越来越顺手，而且查找相关资料也特别快。

　　学习任何一门专业，都不要指望这门专业给你太多的技能，更多的是你自己通过知识的学习、技能的实战学习，不断的请教同学、老师、同事，在实战中、在社会工作中保持一颗上进的心不断磨练，才能够让你有立足之地。

　　脑认知、神经网络、计算认知、交互认知、记忆认知、人工智能导论、机器人学、机器伦理学；

　　认知物理学、记忆与推理、自然语言处理与理解、不确定性人工智能、机器翻译、情感机器人、智能机器人、图像认知、机器学习、数据挖掘、知识图谱；

　　模式识别、专家系统、智能博弈、机器证明、群体智能、深度学习、服务机器人、无人机、智能驾驶、智能测评等。

　　常见五个学科方向：脑认知、机器感知与模式识别、自然语言处理与理解、知识工程、机器人与智能系统。

　　脑认知—认知活动的机理研究，即人脑如何从微观、介观、宏观等不同尺度上实现记忆、计算、交互、学习、推理等认知活动，以及如何模拟这些认知活动，实现类脑认知。

　　机器感知与模式识别——脑的视、听等知觉研究，如何用机器完成图形和图像、语音等感知信息处理和识别任务。

　　自然语言处理与理解——研究人类自然语言的语境、语用、语义和语构，包括语音和文字的计算机输入，大型词库、语料和文本的智能检索，机器语音的生成、合成和识别，不同语言之间的机器翻译和同传等。

　　知识工程——研究知识的表示、获取、推理、决策和应用，包括机器定理证明、专家系统、机器博弈、数据挖掘和知识发现、不确定性推理、领域知识库、数字图书馆、维基百科、知识图谱等大型知识工程。

　　机器人与智能系统——智能的应用技术，涵盖各种各样工业、农业、医用、军用机器人和服务机器人，还有智能驾驶、智能交通、智能制造、智能家居、智能环保、智能网络、智能管理、智慧医疗、智慧农业、智慧金融等。总之，智能科学与技术以脑认知为基础，以机器感知与模式识别、自然语言处理与理解、知识工程为核心，机器人与智能系统的应用为外围，已经形成一个独立的学科体系。

　　我也看到了有许多新申请的专业带有“智能”二字，人工智能法学、智能影像工程、智能采矿工程、智能医疗器械、智能农业工程、智能会计、智能无人系统等等，其实我们要从这个现象往后面去探一探究竟，一方面是国家基于当前国际国内形势而出台的一系列“互联网+”、人工智能的战略影响，另一方面是因为社会有需求，需要这方面的人才，像现在的远程医疗不能停留在传统的医疗手段上，农业机械化、种植方面，总得需要把人的劳动力解放出来，高危的采矿作业，以前靠人，逐渐的以设备替代，那往后肯定是要把设备和相关操作赋予智能，让设备自动去做一些工作，甚至自己去分析一系列的过程。在这些专业设置时，“智能”更多的像是一种工具，作用在对象上面，让对象有所质的提高，而不是拘泥于传统模式的费时费力。“智能”当前确实有过热的成分，但是有需求，自然就会火。在这个过火的现象背后，其实教育者、研究者更应该沉下心来，思考如何让“智能”更实际、更好、更聪明地赋予到社会的各个方面，而不是只有炒作而忘了其基本的意义和实际的应用。

　　就业前景方面的话，刚刚在前面从背景方面提了一些，我还是从“务实的”角度再来做一些浅要的简介吧。如果从考研或者深造的角度来讲，智能科学与技术可以考控制科学与工程、计算机科学与技术、信息与通信工程、电子科学与技术等一级学科，国内的好学校很多，国外的麻省理工、卡内基梅隆、斯坦福、牛津大学、加州伯克利等知名高校在智能学科方面也是造诣很深，所以深造是不用愁的，关键是看自己的能力如何进一步发展。就业方面，我们可以从招聘网站做一些数据查看。像职友集上面提供了比较全的分析薪资、岗位数、就业区域等等，在整个170个工学专业中是排在第10的，在计算机类专业中也是排名第4的，可以看一下下面的几张图做一个初步了解：

　　如果不想进企业，想进体制，那我们可以看看属于计算机类的智能科学与技术专业，可以看到几乎各类公务员招考，计算机类专业都是前十的热门类专业，以下是一些相关的专业类数据统计：

　　推荐的话，肯定会推荐周围人来学这个专业。属于计算机类，交叉类新兴专业，毕业后就业的话既可以做码农（程序员），也可以进军通信运营商，还可以入电子行业搞PCB、集成电路，更可以玩转智能制造机器人。当然如果想考体制内的工作，那也是妥妥的前十热门类专业。所以还是很推荐这个专业的，不仅听起来高大上，而且就业也是范围宽广、机会多的。

　　各位还是根据自身条件和兴趣理性看待吧，课程难或者“难学”不是借口，只要你努力学习哪有学不懂的，不像数学这种专业很多时候要靠天赋学习O(∩_∩)O