本文為筆者的個人觀點，僅供參考。

機器人是一個熱門話題，機器人相關專業也成為考生們廣泛關注的專業。

大學本科專業名稱為機器人工程專業，專科專業有兩個，分別是智能機器人技術專業（專科）、工業機器人技術專業（專科）。

機器人工程專業（本科）

學科門類：工學

學制：4年

學位：工學學士學位

核心課程：高級語言程序設計、電路分析、機械設計基礎、自動控制原理、工業機器人控制系統、機器人計算機編程等。

培養方向：融合控制科學與工程、機械工程、計算機科學與技術等多學科，側重機器人設計、開發與應用。

目前，全國超過300所本科院校開設該專業，包括綜合類、理工類、師范類高校。

該專業2024年全國高校招生總數可能超過2萬人（本人估計，非準確數字）。

實力突出的高校：

北京航空航天大學（全國排名靠前，教育部重點扶持）

哈爾濱工業大學、東南大學、浙江大學、山東大學（全國排名靠前）

北京理工大學、東北大學、西北工業大學、南京航空航天大學、南京理工大學等。

其他本科院校：

北京郵電大學、天津大學、江南大學、華中科技大學等（2023年新增備案院校）。

山西工程技術學院、沈陽理工大學、大連工業大學等（2022年新增備案院校）。

選科要求：

本科“機器人工程”專業通常要求選考“物理+化學”，部分院校（如華北電力大學）明確要求必選物理和化學。提醒考生填報志愿時注意選科要求的變化。

如果對這個方面很感興趣，是否一定要報考機器人工程專業？

關于機器人領域，首先需要明白一點，無論是工業機器人、仿真機器人（比如最近熱門的人形機器人），還是日常生活中的各種應用機器人（比如廣告里的掃地機器人、輔助學習機器人等），都是一個系統產品，包括了幾乎所有的理科、工科甚至文科的知識基礎，并非一個單獨的專業能夠解決所有的問題！

機器人系統都包括哪些專業知識呢？

老頭在這個方面的理解如下：

1.制造機器人需要材料。這些材料涉及工科幾乎所有材料專業領域的知識，如金屬、非金屬、高分子、復合材料以及功能材料等；如果是仿真機器人，還需要仿真學的知識（如動物或者人的皮膚）。

2.制造機器人，需要機械制造的知識。機器人的各種零部件的制造離開了機械設計與機械制造，肯定無法完成；另外，力學相關知識也是必不可少的。

3.為了實現機器人的智能控制，離不開電子、信息、自動化以及傳感器等方面的知識，不需要過多的解釋，大家都能明白。

4.想要實現機器人具有一定的人工智能，就離不開人工智能、機器學習等等方面的東西，否則，機器人就不會具有人工智能，也不會擁有學習的能力。

5.關于人工智能和機器學習等方面的研究，離不開模式識別、模糊理論等與數學有關的基礎研究，也包括混沌理論等相關研究。

6.既然機器人最終的學習榜樣是人，想要具有人一樣的智能，那就必須把跟人和思維有關的東西搞明白，比如神經科學等。

7.機器人發展的最終目的，必須體現在社會生活的實際應用中，應用到哪個領域，就必須研究這個領域的特殊之處，才能很好的進行應用。比如，機器人應用于醫療護理，必然需要研究醫療方面的專家參與其中。

8.機器人參與社會活動，必然涉及到人類社會的心理、倫理方面的問題。

通過上面認識，應當能夠看到，幾乎所有的理工科專業甚至社會科學類專業，最終都和機器人的設計、生產及應用有關聯。

如果真的對機器人感興趣，上述任何一個專業方向都有可能參與到機器人研究領域或應用領域的研究！

如果能夠在這些相關的專業方向或專業領域持續深入地學習，未必不能向機器人領域滲透。

如果填報機器人工程專業，未來有可能面臨諸多困難。

困難一：學習動力

機器人專業涉及機械、電子、計算機、控制等多學科知識，課程難度較大。如果對該專業缺乏真正的興趣，在學習過程中很容易感到枯燥和吃力，難以保持持續的學習動力。

機器人專業需要學生具備較強的邏輯思維、動手能力和創新能力。盲目報考的學生可能由于基礎不扎實或缺乏相關天賦，最終難以達到專業要求而產生困難。

困難二：課程難度

機器人專業涉及數學、物理、計算機、電子、機械、控制理論等多學科交叉知識，對數理邏輯和動手能力要求極高。若基礎知識薄弱或缺乏興趣，可能因長期挫敗感而喪失學習動力。

困難三：學習負擔

學習這個專業可能需要同時掌握硬件設計、編程開發、算法優化等技能，學習強度遠超普通專業，易導致身心俱疲。

困難四：就業競爭

隨著機器人專業的熱門，報考人數逐年增加，未來很有可能畢業生數量過剩。如果學生沒有在大學期間積累足夠的實踐經驗和專業技能，在就業市場上將面臨激烈的競爭。

機器人行業發展迅速，技術更新換代快。如果學生在大學期間沒有打下堅實的專業基礎，缺乏持續學習和創新的能力，在職業發展過程中可能會遇到瓶頸。

困難五：行業門檻

機器人產業核心研發崗位（如算法工程師、系統架構師、系統設計等）通常要求碩士或以上學歷并具有頂尖技術研究能力，普通本科畢業生可能面臨“高不成低不就”的困境。

困難六：崗位供需

機器人領域的企業，高端崗位實際上很少，高端研發類職位多數集中在頭部企業，競爭激烈；基礎崗位則具有較強的替代性，比如調試、運維等工作可能被工業自動化或其他專業取代；學習機器人工程專業，未來的轉行成本較高，若轉向軟件、金融等領域，需額外補充知識，失去專業積累優勢。

警惕！

行業現實與理想落差大

“造機器人”≠“玩機器人”。

幻想中：設計人形機器人、AI自主決策；

現實中：大量時間用于調試電機、修改電路、編寫底層代碼，工作瑣碎且重復。

產業成熟度發展前景不確定

除工業機器人（如焊接、裝配）較成熟外，服務、醫療等機器人目前仍處于探索期，商業化落地前景尚不明朗，部分領域存在“泡沫”風險。

在國家政策利好的前提下，大量企業紛紛投資這個領域，須警惕其成為一個新的“大躍進”行業泡沫。

芯片行業就是一個活生生的例子。

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