国家智能专业新星：机器人工程没有出路?！?
别再妖言惑众！机器人工程，这颗冉冉升起的新星，前途光明无限！
近期，网络上充斥着一些关于“机器人工程没出路”的论调，着实让人啼笑皆非。我想说，这简直是对一个充满活力、潜力无限的朝阳产业泼冷水！作为一名在机器人领域深耕多年的从业者，我必须站出来，用事实和理性，为大家拨开迷雾，还原机器人工程真正的价值和广阔的前景。
首先，我们要认清什么是机器人工程。 它绝不是简单地组装几个金属零件，然后让它们动起来那么肤浅。机器人工程是一个高度交叉的学科，它融合了机械设计、电子技术、计算机科学、控制理论、人工智能等多个尖端领域。一个合格的机器人工程师，不仅需要懂硬件，还需要精通软件算法，更要具备解决复杂系统问题的能力。这从根本上决定了它所能创造的价值和就业范围。
其次，那些唱衰机器人工程的声音，往往是出于对行业发展的片面理解和误读。
“机器人会抢走所有人的工作”——这是最常见的误解。 事实上，历史的车轮一直在前进，技术进步总是伴随着就业结构的调整。蒸汽机的出现没有让所有人都失业，电力革命也没有。相反，新技术催生了新的产业和新的职业。机器人技术的普及，其核心目的是为了提高生产效率、降低劳动强度、提升产品质量，将人类从重复、危险、繁重的工作中解放出来，去做更有创造性、更具价值的事情。比如，机器人可以负责焊接、搬运等体力劳动，而人类则可以专注于更高级的设计、编程、维护以及人机协作等工作。更何况，机器人的设计、制造、维护、升级本身就需要大量高素质的人才。
“机器人技术发展太快，学了也很快被淘汰”——这是一种短视的看法。 任何一个新兴技术领域，其发展速度都是惊人的。但正是这种快速迭代，才意味着巨大的机遇。一个优秀的机器人工程师，学习能力和持续进化的能力是其核心竞争力。掌握了基础原理和核心技术，才能在这个快速变化的领域中游刃有余。而且，机器人工程的知识体系是不断积累和深化的，学习到的基础理论和工程实践，是能够支撑长期的职业发展的。与其担心被淘汰，不如拥抱变化，不断学习，成为引领行业发展的一份子。
“国内机器人产业基础薄弱，没有出路”——这更是无稽之谈。 过去十年，是中国机器人产业爆炸式增长的十年。从最初的简单搬运机器人，到如今的协作机器人、特种机器人、服务机器人，再到人工智能驱动的自主机器人，中国的机器人技术和产业已经取得了长足的进步。虽然与一些发达国家相比，在某些高端核心零部件和技术上仍有差距，但这种差距正是我们作为后来者的动力和机会。国家层面的大力支持，资本市场的积极投入，以及庞大的应用市场需求，都为机器人工程的蓬勃发展提供了坚实的土壤。那些认为“没有出路”的人，可能只是没有看到产业发展的宏观趋势和国家战略的布局。
那么，机器人工程的“出路”究竟在哪里？我想说，它遍布各行各业，而且还在不断拓展新的边界！
1. 制造业的升级与转型： 这是机器人最核心的应用场景。从汽车制造到电子产品组装，再到精密仪器生产，机器人正在全面解放和改造传统制造业。自动化生产线、柔性制造系统、智能工厂的建设，都需要大量的机器人工程师来设计、集成、调试和维护。未来的“中国制造”将是“中国智造”，而机器人正是实现这一目标的关键力量。
2. 新兴产业的崛起：
物流仓储： 自动化仓库、无人配送车、分拣机器人，极大地提升了物流效率。
农业现代化： 农业机器人、无人农场、精准灌溉系统，正在改变着传统的耕作模式。
医疗健康： 手术机器人、康复机器人、护理机器人、诊断辅助系统，正在为医疗行业带来革命性的变化。
服务行业： 餐饮机器人、导览机器人、清洁机器人、陪伴机器人，正在走进千家万户，提升生活品质。
教育培训： 教学机器人、STEAM教育机器人，正在成为培养下一代创新人才的重要工具。
极端环境作业： 深海探测、太空探索、核废料处理、灾难救援等领域，机器人是人类不可或缺的助手。
3. 人工智能与机器人技术的深度融合： 随着人工智能技术的飞速发展，机器人不再是简单的执行者，而是具备了更强的感知、决策和学习能力。自动驾驶、智能对话、人机协作、情感交互，这些都是人工智能赋能机器人带来的全新发展方向。机器人工程师需要深入研究机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等人工智能技术，才能在这个领域走得更远。
4. 核心零部件与软件系统的研发： 机器人的“大脑”和“心脏”——控制器、传感器、伺服系统、核心算法等，是制约机器人产业发展的关键。国内在这些领域仍然存在较大的发展空间和技术壁垒，需要大量的优秀工程师去攻克。此外，机器人仿真软件、机器人操作系统（ROS）等软件系统的研发和应用，也是机器人工程的重要组成部分。
对于正在学习机器人工程或考虑进入这个行业的年轻人，我想说：
打下坚实的理论基础： 机械、电子、计算机、控制、数学、物理，这些都是机器人工程的基石。
培养动手能力和工程思维： 多参与实践项目，多参加竞赛，将理论知识转化为解决实际问题的能力。
保持持续学习的热情： 技术发展日新月异，只有不断学习新知识、掌握新技能，才能跟上时代的步伐。
拥抱跨学科融合： 关注人工智能、大数据、物联网等相关技术的发展，将它们与机器人技术相结合。
培养解决复杂问题的能力： 机器人工程往往需要面对多学科交叉的复杂系统，培养系统性思维至关重要。
与其听信那些捕风捉影的“没出路”论调，不如擦亮眼睛，看到机器人工程背后蕴藏的巨大能量和无限可能。 它不仅是国家战略发展的重点，也是推动社会进步和经济发展的重要引擎。那些能够抓住机遇、不断学习、勇于创新的机器人工程师，必将在未来的科技浪潮中，成为耀眼的“新星”！
所以，请别再对机器人工程妄下定论了！它不是没出路，而是前途光明，大有可为！
近期，网络上充斥着一些关于“机器人工程没出路”的论调，着实让人啼笑皆非。我想说，这简直是对一个充满活力、潜力无限的朝阳产业泼冷水！作为一名在机器人领域深耕多年的从业者，我必须站出来，用事实和理性，为大家拨开迷雾，还原机器人工程真正的价值和广阔的前景。
首先，我们要认清什么是机器人工程。 它绝不是简单地组装几个金属零件，然后让它们动起来那么肤浅。机器人工程是一个高度交叉的学科，它融合了机械设计、电子技术、计算机科学、控制理论、人工智能等多个尖端领域。一个合格的机器人工程师，不仅需要懂硬件，还需要精通软件算法，更要具备解决复杂系统问题的能力。这从根本上决定了它所能创造的价值和就业范围。
其次，那些唱衰机器人工程的声音，往往是出于对行业发展的片面理解和误读。
“机器人会抢走所有人的工作”——这是最常见的误解。 事实上，历史的车轮一直在前进，技术进步总是伴随着就业结构的调整。蒸汽机的出现没有让所有人都失业，电力革命也没有。相反，新技术催生了新的产业和新的职业。机器人技术的普及，其核心目的是为了提高生产效率、降低劳动强度、提升产品质量，将人类从重复、危险、繁重的工作中解放出来，去做更有创造性、更具价值的事情。比如，机器人可以负责焊接、搬运等体力劳动，而人类则可以专注于更高级的设计、编程、维护以及人机协作等工作。更何况，机器人的设计、制造、维护、升级本身就需要大量高素质的人才。
“机器人技术发展太快，学了也很快被淘汰”——这是一种短视的看法。 任何一个新兴技术领域，其发展速度都是惊人的。但正是这种快速迭代，才意味着巨大的机遇。一个优秀的机器人工程师，学习能力和持续进化的能力是其核心竞争力。掌握了基础原理和核心技术，才能在这个快速变化的领域中游刃有余。而且，机器人工程的知识体系是不断积累和深化的，学习到的基础理论和工程实践，是能够支撑长期的职业发展的。与其担心被淘汰，不如拥抱变化，不断学习，成为引领行业发展的一份子。
“国内机器人产业基础薄弱，没有出路”——这更是无稽之谈。 过去十年，是中国机器人产业爆炸式增长的十年。从最初的简单搬运机器人，到如今的协作机器人、特种机器人、服务机器人，再到人工智能驱动的自主机器人，中国的机器人技术和产业已经取得了长足的进步。虽然与一些发达国家相比，在某些高端核心零部件和技术上仍有差距，但这种差距正是我们作为后来者的动力和机会。国家层面的大力支持，资本市场的积极投入，以及庞大的应用市场需求，都为机器人工程的蓬勃发展提供了坚实的土壤。那些认为“没有出路”的人，可能只是没有看到产业发展的宏观趋势和国家战略的布局。
那么，机器人工程的“出路”究竟在哪里？我想说，它遍布各行各业，而且还在不断拓展新的边界！
1. 制造业的升级与转型： 这是机器人最核心的应用场景。从汽车制造到电子产品组装，再到精密仪器生产，机器人正在全面解放和改造传统制造业。自动化生产线、柔性制造系统、智能工厂的建设，都需要大量的机器人工程师来设计、集成、调试和维护。未来的“中国制造”将是“中国智造”，而机器人正是实现这一目标的关键力量。
2. 新兴产业的崛起：
物流仓储： 自动化仓库、无人配送车、分拣机器人，极大地提升了物流效率。
农业现代化： 农业机器人、无人农场、精准灌溉系统，正在改变着传统的耕作模式。
医疗健康： 手术机器人、康复机器人、护理机器人、诊断辅助系统，正在为医疗行业带来革命性的变化。
服务行业： 餐饮机器人、导览机器人、清洁机器人、陪伴机器人，正在走进千家万户，提升生活品质。
教育培训： 教学机器人、STEAM教育机器人，正在成为培养下一代创新人才的重要工具。
极端环境作业： 深海探测、太空探索、核废料处理、灾难救援等领域，机器人是人类不可或缺的助手。
3. 人工智能与机器人技术的深度融合： 随着人工智能技术的飞速发展，机器人不再是简单的执行者，而是具备了更强的感知、决策和学习能力。自动驾驶、智能对话、人机协作、情感交互，这些都是人工智能赋能机器人带来的全新发展方向。机器人工程师需要深入研究机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等人工智能技术，才能在这个领域走得更远。
4. 核心零部件与软件系统的研发： 机器人的“大脑”和“心脏”——控制器、传感器、伺服系统、核心算法等，是制约机器人产业发展的关键。国内在这些领域仍然存在较大的发展空间和技术壁垒，需要大量的优秀工程师去攻克。此外，机器人仿真软件、机器人操作系统（ROS）等软件系统的研发和应用，也是机器人工程的重要组成部分。
对于正在学习机器人工程或考虑进入这个行业的年轻人，我想说：
打下坚实的理论基础： 机械、电子、计算机、控制、数学、物理，这些都是机器人工程的基石。
培养动手能力和工程思维： 多参与实践项目，多参加竞赛，将理论知识转化为解决实际问题的能力。
保持持续学习的热情： 技术发展日新月异，只有不断学习新知识、掌握新技能，才能跟上时代的步伐。
拥抱跨学科融合： 关注人工智能、大数据、物联网等相关技术的发展，将它们与机器人技术相结合。
培养解决复杂问题的能力： 机器人工程往往需要面对多学科交叉的复杂系统，培养系统性思维至关重要。
与其听信那些捕风捉影的“没出路”论调，不如擦亮眼睛，看到机器人工程背后蕴藏的巨大能量和无限可能。 它不仅是国家战略发展的重点，也是推动社会进步和经济发展的重要引擎。那些能够抓住机遇、不断学习、勇于创新的机器人工程师，必将在未来的科技浪潮中，成为耀眼的“新星”！
所以，请别再对机器人工程妄下定论了！它不是没出路，而是前途光明，大有可为！
网友意见
首先谢邀。。。
几年前做过工业机器人本体研发的工程师飘过。。
慢慢写，慢慢更。。。
首先工业机器人就是四大家。除了这四大家，其他都是喝汤的。。工业机器人本体研发非常困难。。首先，这个东西属于知乎著名劝退的机械领域。只要是机械，各种精度问题层出不穷。。而且危险，我亲眼看到公司的机械工程师被钢板砸中脚趾。
第二，工业机器人使用380V工业电。我亲眼见到单位的电气工程师不慎触碰到高压模块，被电飞好几米，在地上痛苦的呻吟。。
之后，还涉及复杂的电机控制。这个部分的水非常深。甚至四大家的电机很多都是自己研发的。最难的轨迹算法简直就是天书。。一个轨迹公式都是好几页的A4纸。动力学模型做了好几版。。开发轨迹全是博士和硕士。。。我这种本科生只能看着大佬们瑟瑟发抖。。。好几个博士和十几个硕士搞了好几年，看的Paper几人高。。做出来的本体，也就是那么回事。。稳定性和可靠性和四大家没法比。。
最后这玩意卖不上价。毕竟机器人的应用目的就是换人。一个工人一年就是十万元的成本。好几个博士，几十个硕士拼死拼活干好几年做出来的机器人。一台本体也就是十几万。你要是卖到二十万以上，老板就不如用一个活人了。可以说是十分耕耘，一分收获都是好的，颗粒无收都是有可能的。更何况这二十万里面还是包括零件成本，电机成本，示教成本，客服成本。国内的小厂商因为很多都只能购买日本的电机，因此上基本上都是卖一台赔一台。全靠科创基金输血。
继续补充。
还有一个问题就是，基于矩阵和雅可比的机器人算法和人工智能算法很多地方都是一样的。那么问题来了，我放着人工智能公司几十万，上百万年薪的工作不干，为啥在这里搞机器人。
还有就是，同样是做一个程序，互联网公司允许程序有几个bug。毕竟大不了服务器重启。工业领域对于可靠性的要求非常高。我去啊！我要是能做到写代码没bug，我早就去BAT了。
总结下来本体研发的要求就是：
员工的素质高于市场。起码是硕士起步。英语，数学双精通。
员工的薪资低于市场。和人工智能的薪资没法比。
员工的工作能力高于市场。工业应用场景可靠性要求非常高，远非互联网行业相比。
员工的工作环境低于市场，使用强电的重型机械。被电死和手指夹断的可能性是存在的。只要是调试现场，每天都需要穿着绝缘防砸鞋，带着安全帽。。上海30多度的桑拿天，在没有空调的工厂里调试设备，靠盐汽水和工业风扇消暑。每天下班回家，身上都是异味和盐粒子。长期坚持获得轻微的感冒。想想简直就是人间地狱。
基本上就是拿着卖白菜的钱，操着卖白粉的心，用爱发电。。。
如果你是一个985或者211的对口专业学生。你会怎么选？？？
如果你家里有小孩，你把他养到这么大。你放心让他做这个？？？
你仔细想想就知道了。什么情况下会用机器人，不就是工厂吗！！除了重复性高的工作以外，还有类似于喷漆，涂胶这种重污染环境。粉尘超标，甲醛超标，苯酚超标的工作环境。一个人在这种情况下工作，男的不育，女的流产和畸胎的可能性都有。
要知道很多人初中毕业出来打工，宁可送外卖都不进工厂。你辛辛苦苦寒窗苦读几十年，结果就是这个？？？
说到底这个东西最大的问题就是它的研发违反客观经济规律。更别说的是这个还会被日本人卡脖子。翻译成人话就是：
又累又苦还TMD不赚钱！
至于题主，除了首先建议你好好学习本专业的知识，尤其是线性代数，概率论。之后，我就一个建议。
学Python。毕业的时候，改行炼丹。。
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