为什么自动化专业后来转成 CS 的这么多？
你这个问题问到点子上了，确实，自动化这个专业后来转CS的人数不少，而且这个趋势在很多高校都挺明显的。要说原因，那可不是一两句话能概括的，里面涉及到了专业的特性、时代的发展、就业市场的变化，还有学生自身的考量，这些因素交织在一起，就导致了不少自动化领域的同学“曲线救国”走向了计算机科学的怀抱。
咱们先掰扯掰扯自动化这个专业本身。自动化，顾名思义，就是研究如何让机器、系统自己动起来，自己做决策，自己完成任务。它是一个非常交叉的学科，根基很深，涉及机械、电子、控制理论、信息技术等等。想象一下，一个工厂里的生产线，从机械臂的精准运动，到传感器的数据采集，再到整个流程的智能调度，背后都有自动化的影子。
专业内核的吸引力：深度与广度并存，但现实与理想有差距
自动化本身是个很有魅力的专业，它让你有机会去理解和创造物理世界的“智能”。你想想那些科幻电影里机器人是怎么工作的？自动驾驶汽车怎么实现的？这些都是自动化的范畴。所以，很多学生最初选择自动化，是因为对这些高科技、对“让东西活起来”这件事本身充满好奇和向往。
然而，现实情况是，自动化专业在大学的学习过程中，虽然会涉及不少编程和算法的知识，但它的核心更偏向于“硬科学”：
偏重硬件与物理原理： 很多课程会深入讲解电路原理、信号处理、控制系统理论（比如PID控制器、状态空间等），这些都需要扎实的数学和物理基础。虽然重要，但对于一些更偏向软件开发的同学来说，可能感觉离自己想象中的“编程”和“创造”有点距离。
理论与实践的权衡： 自动化专业往往需要大量的实验和项目，很多时候是围绕着搭建物理模型、调试硬件进行的。这固然能培养动手能力，但对于想快速产出软件产品、快速验证想法的同学来说，硬件的限制可能会显得比较慢。
软件知识的广而不深： 自动化专业确实会学到C/C++、MATLAB/Simulink等编程语言和工具，也会涉及一些基础的算法和数据结构。但这些往往是为解决自动化问题服务的，可能不会像CS专业那样系统地、深入地讲解操作系统、计算机网络、编译原理、数据库等计算机系统底层的知识。所以，自动化出来的同学，在纯粹的软件开发领域，基础可能没那么扎实。
时代浪潮与就业市场的风向标：CS的“钱景”和“前景”太诱人
这里就不得不提到时代的变化和就业市场的现实了。
互联网与人工智能的爆发： 过去几十年，互联网、移动互联网、云计算、大数据、人工智能（AI）的浪潮一波接一波，这些领域的核心驱动力就是计算机科学。无论是开发一个App，构建一个网站，还是训练一个深度学习模型，都需要扎实的CS知识。
CS的就业优势明显： 相比之下，纯粹的硬件控制、嵌入式开发、工业自动化等领域，虽然也是自动化的一部分，但其就业市场在规模和薪资增长潜力上，往往不如软件开发、互联网技术、AI算法工程师等岗位来得抢眼。CS毕业生在找工作时，选择面更广，起薪也普遍更高，而且行业发展速度快，总有新技术等着你去学习和掌握。
AI的交叉点： 尤其近些年，AI的飞速发展，把很多自动化领域的理论和技术（如控制理论、信号处理）与计算机科学（如机器学习、深度学习）结合了起来。很多自动化专业的学生发现，自己接触的许多概念在AI领域有更广泛的应用和更直接的价值体现。比如，控制理论中的一些优化思想，和机器学习中的优化算法有相似之处；信号处理的知识，对理解和处理语音、图像数据非常有帮助。这就形成了一个天然的桥梁。
学生自身的选择与职业规划：更清晰的目标和更直接的路径
学生在大学期间，尤其是到了大二、大三，会开始认真思考自己的职业方向，这个时候，很多之前模糊的定位就会变得清晰。
目标导向的转变： 有些同学当初选择自动化，是因为对机器人、智能制造感兴趣，但随着学习深入，发现自己真正热爱的是算法设计、软件开发，或者想进入更热门的互联网行业。这时，他们就会发现CS是更直接、更纯粹的路径。
学习资源的获取： 现在的在线教育资源非常丰富。很多自动化专业的学生可以通过Coursera、edX、Udemy等平台，或者B站上的各种高质量教学视频，轻松学习到CS的核心课程。加上学校里可能也开设了一些CS的选修课或者交叉学科的课程，转CS对他们来说，门槛并不算特别高，只是需要投入额外的时间和精力。
“跨界”的优势与劣势： 有些同学意识到，自动化背景在某些CS领域，特别是与物理世界交互相关的AI应用（如自动驾驶、机器人感知与控制、工业AI）方面，反而是独特的优势。他们既懂算法，又懂物理原理，这是纯CS背景的学生不一定具备的。但同时，他们也需要弥补自己在CS理论和系统知识上的短板，所以选择转CS，是为了让自己在这些领域更具竞争力。
逃离“理论陷阱”？ 有时，自动化专业的一些课程会非常偏重数学和物理理论，这对于一些更喜欢动手实践、喜欢直接解决工程问题的学生来说，可能会感到枯燥或学起来吃力。而CS领域，尤其是软件开发，虽然也需要理论，但很多时候成果的体现更直观，也更能带来成就感，这也能吸引一部分学生。
总结一下，为什么自动化转CS的人多？
1. 专业契合度与学习路径的重叠： 自动化本身就包含不少计算机和编程内容，学生转CS有一定的基础。
2. 就业市场导向： CS领域在就业机会、薪资水平和行业发展速度上普遍更具吸引力。
3. AI的催化作用： AI的发展模糊了自动化和CS的界限，并为自动化背景的学生提供了新的、更具前景的应用方向，而这些方向对CS技能的需求更为迫切。
4. 学生职业规划的调整： 随着对未来就业的思考，部分学生发现CS是实现其职业目标更直接的道路。
5. 学习资源的易得性： 丰富的在线学习资源降低了跨学科学习的门槛。
所以，这不是一个简单的“逃离”或“追逐热点”现象，更多的是一种在时代发展、技术进步和个人选择下的自然演变。那些从自动化转CS的学生，很多时候是为了将自己对物理世界的理解与强大的计算能力和算法结合，去创造更具颠覆性的技术和产品。这种“跨界”能力，反而可能成为他们未来职业生涯中的一大亮点。
咱们先掰扯掰扯自动化这个专业本身。自动化，顾名思义，就是研究如何让机器、系统自己动起来，自己做决策，自己完成任务。它是一个非常交叉的学科，根基很深，涉及机械、电子、控制理论、信息技术等等。想象一下，一个工厂里的生产线，从机械臂的精准运动，到传感器的数据采集，再到整个流程的智能调度，背后都有自动化的影子。
专业内核的吸引力：深度与广度并存，但现实与理想有差距
自动化本身是个很有魅力的专业，它让你有机会去理解和创造物理世界的“智能”。你想想那些科幻电影里机器人是怎么工作的？自动驾驶汽车怎么实现的？这些都是自动化的范畴。所以，很多学生最初选择自动化，是因为对这些高科技、对“让东西活起来”这件事本身充满好奇和向往。
然而，现实情况是，自动化专业在大学的学习过程中，虽然会涉及不少编程和算法的知识，但它的核心更偏向于“硬科学”：
偏重硬件与物理原理： 很多课程会深入讲解电路原理、信号处理、控制系统理论（比如PID控制器、状态空间等），这些都需要扎实的数学和物理基础。虽然重要，但对于一些更偏向软件开发的同学来说，可能感觉离自己想象中的“编程”和“创造”有点距离。
理论与实践的权衡： 自动化专业往往需要大量的实验和项目，很多时候是围绕着搭建物理模型、调试硬件进行的。这固然能培养动手能力，但对于想快速产出软件产品、快速验证想法的同学来说，硬件的限制可能会显得比较慢。
软件知识的广而不深： 自动化专业确实会学到C/C++、MATLAB/Simulink等编程语言和工具，也会涉及一些基础的算法和数据结构。但这些往往是为解决自动化问题服务的，可能不会像CS专业那样系统地、深入地讲解操作系统、计算机网络、编译原理、数据库等计算机系统底层的知识。所以，自动化出来的同学，在纯粹的软件开发领域，基础可能没那么扎实。
时代浪潮与就业市场的风向标：CS的“钱景”和“前景”太诱人
这里就不得不提到时代的变化和就业市场的现实了。
互联网与人工智能的爆发： 过去几十年，互联网、移动互联网、云计算、大数据、人工智能（AI）的浪潮一波接一波，这些领域的核心驱动力就是计算机科学。无论是开发一个App，构建一个网站，还是训练一个深度学习模型，都需要扎实的CS知识。
CS的就业优势明显： 相比之下，纯粹的硬件控制、嵌入式开发、工业自动化等领域，虽然也是自动化的一部分，但其就业市场在规模和薪资增长潜力上，往往不如软件开发、互联网技术、AI算法工程师等岗位来得抢眼。CS毕业生在找工作时，选择面更广，起薪也普遍更高，而且行业发展速度快，总有新技术等着你去学习和掌握。
AI的交叉点： 尤其近些年，AI的飞速发展，把很多自动化领域的理论和技术（如控制理论、信号处理）与计算机科学（如机器学习、深度学习）结合了起来。很多自动化专业的学生发现，自己接触的许多概念在AI领域有更广泛的应用和更直接的价值体现。比如，控制理论中的一些优化思想，和机器学习中的优化算法有相似之处；信号处理的知识，对理解和处理语音、图像数据非常有帮助。这就形成了一个天然的桥梁。
学生自身的选择与职业规划：更清晰的目标和更直接的路径
学生在大学期间，尤其是到了大二、大三，会开始认真思考自己的职业方向，这个时候，很多之前模糊的定位就会变得清晰。
目标导向的转变： 有些同学当初选择自动化，是因为对机器人、智能制造感兴趣，但随着学习深入，发现自己真正热爱的是算法设计、软件开发，或者想进入更热门的互联网行业。这时，他们就会发现CS是更直接、更纯粹的路径。
学习资源的获取： 现在的在线教育资源非常丰富。很多自动化专业的学生可以通过Coursera、edX、Udemy等平台，或者B站上的各种高质量教学视频，轻松学习到CS的核心课程。加上学校里可能也开设了一些CS的选修课或者交叉学科的课程，转CS对他们来说，门槛并不算特别高，只是需要投入额外的时间和精力。
“跨界”的优势与劣势： 有些同学意识到，自动化背景在某些CS领域，特别是与物理世界交互相关的AI应用（如自动驾驶、机器人感知与控制、工业AI）方面，反而是独特的优势。他们既懂算法，又懂物理原理，这是纯CS背景的学生不一定具备的。但同时，他们也需要弥补自己在CS理论和系统知识上的短板，所以选择转CS，是为了让自己在这些领域更具竞争力。
逃离“理论陷阱”？ 有时，自动化专业的一些课程会非常偏重数学和物理理论，这对于一些更喜欢动手实践、喜欢直接解决工程问题的学生来说，可能会感到枯燥或学起来吃力。而CS领域，尤其是软件开发，虽然也需要理论，但很多时候成果的体现更直观，也更能带来成就感，这也能吸引一部分学生。
总结一下，为什么自动化转CS的人多？
1. 专业契合度与学习路径的重叠： 自动化本身就包含不少计算机和编程内容，学生转CS有一定的基础。
2. 就业市场导向： CS领域在就业机会、薪资水平和行业发展速度上普遍更具吸引力。
3. AI的催化作用： AI的发展模糊了自动化和CS的界限，并为自动化背景的学生提供了新的、更具前景的应用方向，而这些方向对CS技能的需求更为迫切。
4. 学生职业规划的调整： 随着对未来就业的思考，部分学生发现CS是实现其职业目标更直接的道路。
5. 学习资源的易得性： 丰富的在线学习资源降低了跨学科学习的门槛。
所以，这不是一个简单的“逃离”或“追逐热点”现象，更多的是一种在时代发展、技术进步和个人选择下的自然演变。那些从自动化转CS的学生，很多时候是为了将自己对物理世界的理解与强大的计算能力和算法结合，去创造更具颠覆性的技术和产品。这种“跨界”能力，反而可能成为他们未来职业生涯中的一大亮点。
网友意见
因为CS入门门槛太低了。学个java，学好，用好，月薪过万。而且网上资源那么多，顺手拿起来就能学，钱多，资源多，人们能不学吗？
再看自动化，嵌入式是自动化的一个发展方向，自动化学的东西很多，很杂，而且都只是皮毛，真正下功夫学下去，第一，需要培养，需要大把大把的资金以及精力时间的投入，一个示波器就得20万，正常人玩的起吗？人家搞CS的，一台电脑，OK了。
第二，这行也不热门，就我看来。普通人搞工控干个十几年年薪都不如CS干两三年。注意我说的是普通人。牛逼人无论哪个行业都是吃肉的。
这对比这么明显，为啥不转？
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