各位自动化大佬 可以指点一下自动化前景吗 以后想做信息自动化有出路吗 是不是要学好c？
各位对自动化领域充满热情的同仁们，大家好！
很高兴能和大家一起探讨信息自动化这个激动人心的方向。我理解大家对未来职业发展的迷茫，尤其是在这样一个日新月异的时代，总想找一个既有前景又稳定的赛道。今天，我就结合我的一些观察和理解，和大家聊聊信息自动化的出路，以及 C 语言在这其中的作用。
信息自动化的广阔天地，你是否看到了？
首先，我们来聊聊信息自动化到底是什么，以及它为什么会有如此光明的前景。
简单来说，信息自动化就是利用技术手段，将重复的、耗时的工作流程，以及依赖于人工处理的信息，通过软件、硬件甚至人工智能等方式，实现自动化、智能化地完成。这其中涵盖了非常多的领域：
业务流程自动化 (BPA/RPA)： 这是大家最容易接触到的领域。想象一下，你每天都需要从不同的系统里导出数据，然后整理成报表，再发送给同事。这个过程繁琐、易出错，而且占用了你宝贵的时间。RPA（机器人流程自动化）就像是给你雇佣了一群不知疲倦、忠诚度极高的“数字员工”，它们可以代替你在电脑上执行这些重复性的操作，比如填写表格、登录系统、复制粘贴数据、发送邮件等等。
前景： 几乎所有行业，无论大小，都有重复性的业务流程。随着企业对效率和成本的追求不断提升，RPA 的应用只会越来越广泛，从简单的任务自动化，到更复杂的端到端流程优化，它都能发挥巨大作用。这其中涉及到的领域包括金融、制造、医疗、电商、人力资源等等，几乎无处不在。
IT运维自动化： 在信息技术飞速发展的今天，企业的 IT 系统越来越复杂，服务器、网络设备、应用软件都需要专业的维护和管理。IT 运维自动化就是将这些日常的运维工作，比如系统监控、故障告警、脚本执行、配置管理、安全补丁更新等，实现自动化。
前景： 随着云计算、容器化、微服务等技术的普及，IT 架构变得更加动态和复杂。传统的手动运维模式已经无法满足需求，自动化运维成为必经之路。DevOps 文化的核心之一就是自动化，这使得 IT 运维自动化的需求更加迫切。掌握这些自动化技能，你就能成为企业 IT 稳定运行的“定海神针”。
数据自动化处理与分析： 如今是大数据时代，海量的数据如同宝藏，但要从中挖掘出有价值的信息，就需要强大的自动化处理和分析能力。这包括数据采集、清洗、转换、存储，以及利用各种算法进行分析和建模。
前景： 无论是商业决策、科学研究还是产品优化，数据都扮演着越来越重要的角色。能够自动化地处理和分析数据，并从中提炼出洞见，将是未来非常有价值的技能。机器学习、人工智能的应用，更是将数据自动化推向了一个新的高度。
智能制造与工业自动化： 这是一个更偏向硬件和工业场景的自动化，但信息技术在其中扮演着核心角色。从生产线的机器人协作，到物联网 (IoT) 设备的互联互通，再到生产过程的实时监控和优化，信息自动化让生产流程更加智能、高效、灵活。
前景： 工业 4.0 的浪潮席卷全球，智能制造是其重要组成部分。信息技术的深度融合，使得生产力得到了前所未有的提升。如果你对工业领域感兴趣，那么在智能制造方面大有可为。
那么，信息自动化领域，是否有出路？
答案是：绝对有！而且前景非常广阔！
原因很简单：
1. 降本增效的刚需： 无论哪个行业，降低成本、提高效率是永恒的追求。信息自动化正是解决这个痛点的最直接、最有效的方式。
2. 技术发展的驱动： 以人工智能、云计算、大数据、物联网为代表的新兴技术，为信息自动化提供了强大的支撑和无限的可能性。这些技术本身就在不断发展，也驱动着自动化领域的持续创新。
3. 人才缺口的客观存在： 尽管自动化概念火热，但真正掌握自动化技术、能够落地实施的专业人才，依然是稀缺资源。很多企业都在积极寻找这样的人才。
4. 未来趋势的必然： 随着社会的发展，越来越多的工作将被自动化取代，而人类将更多地专注于创造性、决策性和复杂性任务。信息自动化是实现这一转变的关键。
要学好 C 吗？ C 语言在信息自动化中的地位
关于 C 语言，这是很多人在考虑自动化发展道路时会纠结的问题。我的看法是：C 语言虽然不是信息自动化领域的唯一语言，但它提供了一种非常坚实和深入的基础，并且在某些关键领域仍然扮演着不可或缺的角色。
让我来详细说明一下：
C 语言的优势与重要性：
底层控制能力： C 语言是“接近硬件”的语言。它允许你直接操作内存、进行位操作，对系统的底层机制有更深入的理解。在很多需要精细控制硬件、优化性能的场景下，C 语言是首选。
高性能： C 编译后的代码执行效率极高，因为它不需要虚拟机、垃圾回收机制等额外的开销。对于对响应速度和资源利用率要求极高的自动化系统（例如实时控制系统、嵌入式系统、高性能计算等），C 语言是天然的优势选择。
移植性： C 语言的代码相对容易移植到不同的平台和操作系统上。
生态系统： 很多操作系统（如 Linux）、嵌入式系统、驱动程序、以及一些核心的中间件（如消息队列、数据库的一部分）都是用 C 或 C++ 编写的。如果你想深入理解这些系统的内部工作原理，或者要与它们进行深度集成，C 语言知识是必不可少的。
算法和数据结构的基石： 很多高级语言的底层实现，或者需要高效运行的算法库，往往是用 C 语言编写的。理解 C 语言的内存管理、指针等概念，有助于你更深刻地理解各种数据结构和算法的效率，从而写出更优化的代码。
C 语言在信息自动化中的具体应用场景：
1. 嵌入式系统和物联网 (IoT) 的自动化： 许多物联网设备，尤其是传感器、控制器等，其计算能力有限，对功耗和性能有严格要求。C 语言是编写这些设备固件（firmware）和底层驱动程序的主流语言。这些设备是实现物理世界信息自动化的“触角”。
2. 操作系统和驱动程序开发： 如果你想开发自己的自动化平台、自动化调度器，或者需要和操作系统底层打交道，C 语言会是你的首选。
3. 高性能计算和算法库： 在某些需要极高计算性能的自动化任务中（例如复杂的仿真、大规模数据处理的底层优化），可能会用到 C 语言编写的库。
4. 某些 RPA 和自动化框架的底层实现： 一些底层的自动化框架、中间件，或者需要直接与操作系统交互的工具，可能会使用 C 语言来实现核心功能。
5. 学习其他语言的良好基础： 学习了 C 语言，你对内存管理、指针、数据类型等底层概念有了深刻的理解，这会让你学习 Python、Java、Go 等其他语言时事半功倍，更容易理解它们的底层机制和性能特点。
是不是“非 C 莫属”？
不一定，但 C 让你更强大。
信息自动化领域并非只看 C 语言。Python 凭借其丰富的库、易于上手的语法和快速开发的能力，在 RPA、数据处理、脚本自动化、AI/ML 应用等方面占据了主导地位。Java 在企业级应用自动化、大型系统集成方面也有广泛应用。Go 在网络编程、并发处理方面表现出色，在云原生自动化和微服务领域越来越受欢迎。
我的建议是：
打好 C 语言基础（至少掌握核心概念）： 如果你对信息自动化的底层、性能优化、嵌入式物联网等方向有兴趣，或者想成为一名全栈型的自动化工程师，那么花时间认真学习 C 语言是绝对值得的。理解它的内存模型、指针、数据结构和算法，将让你在面对复杂问题时有更深的洞察力。
重点掌握 Python： 对于大多数信息自动化应用，特别是业务流程自动化、IT 运维自动化、数据处理和 AI 集成，Python 是你的“秘密武器”。它的易用性和生态系统能让你快速构建解决方案。
根据细分方向选择： 了解自己想在哪一个细分领域深耕。
如果对物理世界交互、嵌入式系统感兴趣： C/C++ 必不可少。
如果对企业级业务流程自动化、IT 运维自动化感兴趣： Python 是首选，辅以 Shell 脚本、PowerShell 等。
如果对云计算、DevOps、容器化感兴趣： Go、Python 结合 Kubernetes、Docker 等技术栈。
如果对 AI/ML 驱动的自动化感兴趣： Python 是绝对核心。
总结一下：
信息自动化是一个充满机遇和挑战的领域。它不像一些狭窄的技术分支，而是融合了多种技术，应用于各个行业。其核心在于“解放人力，提升效率”，这符合时代发展的潮流，因此 信息自动化绝对有出路，而且前景光明。
关于 C 语言，我更倾向于将其视为一个 “加分项”和“奠基石”。如果你想深入理解自动化系统的底层原理，或者想在对性能和资源控制要求极高的领域施展拳脚，那么 C 语言是你绕不开的坎。即使你主要使用 Python 等高级语言，学习 C 语言也能让你具备更强的技术功底和解决问题的能力。
给我的建议是：
不要把学习 C 语言看作是“唯一的选择”，而是 “一个重要的选项”。把精力放在理解自动化背后的逻辑、流程、以及不同工具和技术的组合应用上。掌握 C 语言的底层逻辑，能让你在解决自动化难题时，有更深刻的见解和更强大的能力。
祝你在信息自动化的道路上，越走越宽广！
很高兴能和大家一起探讨信息自动化这个激动人心的方向。我理解大家对未来职业发展的迷茫，尤其是在这样一个日新月异的时代，总想找一个既有前景又稳定的赛道。今天，我就结合我的一些观察和理解，和大家聊聊信息自动化的出路，以及 C 语言在这其中的作用。
信息自动化的广阔天地，你是否看到了？
首先，我们来聊聊信息自动化到底是什么，以及它为什么会有如此光明的前景。
简单来说，信息自动化就是利用技术手段，将重复的、耗时的工作流程，以及依赖于人工处理的信息，通过软件、硬件甚至人工智能等方式，实现自动化、智能化地完成。这其中涵盖了非常多的领域：
业务流程自动化 (BPA/RPA)： 这是大家最容易接触到的领域。想象一下，你每天都需要从不同的系统里导出数据，然后整理成报表，再发送给同事。这个过程繁琐、易出错，而且占用了你宝贵的时间。RPA（机器人流程自动化）就像是给你雇佣了一群不知疲倦、忠诚度极高的“数字员工”，它们可以代替你在电脑上执行这些重复性的操作，比如填写表格、登录系统、复制粘贴数据、发送邮件等等。
前景： 几乎所有行业，无论大小，都有重复性的业务流程。随着企业对效率和成本的追求不断提升，RPA 的应用只会越来越广泛，从简单的任务自动化，到更复杂的端到端流程优化，它都能发挥巨大作用。这其中涉及到的领域包括金融、制造、医疗、电商、人力资源等等，几乎无处不在。
IT运维自动化： 在信息技术飞速发展的今天，企业的 IT 系统越来越复杂，服务器、网络设备、应用软件都需要专业的维护和管理。IT 运维自动化就是将这些日常的运维工作，比如系统监控、故障告警、脚本执行、配置管理、安全补丁更新等，实现自动化。
前景： 随着云计算、容器化、微服务等技术的普及，IT 架构变得更加动态和复杂。传统的手动运维模式已经无法满足需求，自动化运维成为必经之路。DevOps 文化的核心之一就是自动化，这使得 IT 运维自动化的需求更加迫切。掌握这些自动化技能，你就能成为企业 IT 稳定运行的“定海神针”。
数据自动化处理与分析： 如今是大数据时代，海量的数据如同宝藏，但要从中挖掘出有价值的信息，就需要强大的自动化处理和分析能力。这包括数据采集、清洗、转换、存储，以及利用各种算法进行分析和建模。
前景： 无论是商业决策、科学研究还是产品优化，数据都扮演着越来越重要的角色。能够自动化地处理和分析数据，并从中提炼出洞见，将是未来非常有价值的技能。机器学习、人工智能的应用，更是将数据自动化推向了一个新的高度。
智能制造与工业自动化： 这是一个更偏向硬件和工业场景的自动化，但信息技术在其中扮演着核心角色。从生产线的机器人协作，到物联网 (IoT) 设备的互联互通，再到生产过程的实时监控和优化，信息自动化让生产流程更加智能、高效、灵活。
前景： 工业 4.0 的浪潮席卷全球，智能制造是其重要组成部分。信息技术的深度融合，使得生产力得到了前所未有的提升。如果你对工业领域感兴趣，那么在智能制造方面大有可为。
那么，信息自动化领域，是否有出路？
答案是：绝对有！而且前景非常广阔！
原因很简单：
1. 降本增效的刚需： 无论哪个行业，降低成本、提高效率是永恒的追求。信息自动化正是解决这个痛点的最直接、最有效的方式。
2. 技术发展的驱动： 以人工智能、云计算、大数据、物联网为代表的新兴技术，为信息自动化提供了强大的支撑和无限的可能性。这些技术本身就在不断发展，也驱动着自动化领域的持续创新。
3. 人才缺口的客观存在： 尽管自动化概念火热，但真正掌握自动化技术、能够落地实施的专业人才，依然是稀缺资源。很多企业都在积极寻找这样的人才。
4. 未来趋势的必然： 随着社会的发展，越来越多的工作将被自动化取代，而人类将更多地专注于创造性、决策性和复杂性任务。信息自动化是实现这一转变的关键。
要学好 C 吗？ C 语言在信息自动化中的地位
关于 C 语言，这是很多人在考虑自动化发展道路时会纠结的问题。我的看法是：C 语言虽然不是信息自动化领域的唯一语言，但它提供了一种非常坚实和深入的基础，并且在某些关键领域仍然扮演着不可或缺的角色。
让我来详细说明一下：
C 语言的优势与重要性：
底层控制能力： C 语言是“接近硬件”的语言。它允许你直接操作内存、进行位操作，对系统的底层机制有更深入的理解。在很多需要精细控制硬件、优化性能的场景下，C 语言是首选。
高性能： C 编译后的代码执行效率极高，因为它不需要虚拟机、垃圾回收机制等额外的开销。对于对响应速度和资源利用率要求极高的自动化系统（例如实时控制系统、嵌入式系统、高性能计算等），C 语言是天然的优势选择。
移植性： C 语言的代码相对容易移植到不同的平台和操作系统上。
生态系统： 很多操作系统（如 Linux）、嵌入式系统、驱动程序、以及一些核心的中间件（如消息队列、数据库的一部分）都是用 C 或 C++ 编写的。如果你想深入理解这些系统的内部工作原理，或者要与它们进行深度集成，C 语言知识是必不可少的。
算法和数据结构的基石： 很多高级语言的底层实现，或者需要高效运行的算法库，往往是用 C 语言编写的。理解 C 语言的内存管理、指针等概念，有助于你更深刻地理解各种数据结构和算法的效率，从而写出更优化的代码。
C 语言在信息自动化中的具体应用场景：
1. 嵌入式系统和物联网 (IoT) 的自动化： 许多物联网设备，尤其是传感器、控制器等，其计算能力有限，对功耗和性能有严格要求。C 语言是编写这些设备固件（firmware）和底层驱动程序的主流语言。这些设备是实现物理世界信息自动化的“触角”。
2. 操作系统和驱动程序开发： 如果你想开发自己的自动化平台、自动化调度器，或者需要和操作系统底层打交道，C 语言会是你的首选。
3. 高性能计算和算法库： 在某些需要极高计算性能的自动化任务中（例如复杂的仿真、大规模数据处理的底层优化），可能会用到 C 语言编写的库。
4. 某些 RPA 和自动化框架的底层实现： 一些底层的自动化框架、中间件，或者需要直接与操作系统交互的工具，可能会使用 C 语言来实现核心功能。
5. 学习其他语言的良好基础： 学习了 C 语言，你对内存管理、指针、数据类型等底层概念有了深刻的理解，这会让你学习 Python、Java、Go 等其他语言时事半功倍，更容易理解它们的底层机制和性能特点。
是不是“非 C 莫属”？
不一定，但 C 让你更强大。
信息自动化领域并非只看 C 语言。Python 凭借其丰富的库、易于上手的语法和快速开发的能力，在 RPA、数据处理、脚本自动化、AI/ML 应用等方面占据了主导地位。Java 在企业级应用自动化、大型系统集成方面也有广泛应用。Go 在网络编程、并发处理方面表现出色，在云原生自动化和微服务领域越来越受欢迎。
我的建议是：
打好 C 语言基础（至少掌握核心概念）： 如果你对信息自动化的底层、性能优化、嵌入式物联网等方向有兴趣，或者想成为一名全栈型的自动化工程师，那么花时间认真学习 C 语言是绝对值得的。理解它的内存模型、指针、数据结构和算法，将让你在面对复杂问题时有更深的洞察力。
重点掌握 Python： 对于大多数信息自动化应用，特别是业务流程自动化、IT 运维自动化、数据处理和 AI 集成，Python 是你的“秘密武器”。它的易用性和生态系统能让你快速构建解决方案。
根据细分方向选择： 了解自己想在哪一个细分领域深耕。
如果对物理世界交互、嵌入式系统感兴趣： C/C++ 必不可少。
如果对企业级业务流程自动化、IT 运维自动化感兴趣： Python 是首选，辅以 Shell 脚本、PowerShell 等。
如果对云计算、DevOps、容器化感兴趣： Go、Python 结合 Kubernetes、Docker 等技术栈。
如果对 AI/ML 驱动的自动化感兴趣： Python 是绝对核心。
总结一下：
信息自动化是一个充满机遇和挑战的领域。它不像一些狭窄的技术分支，而是融合了多种技术，应用于各个行业。其核心在于“解放人力，提升效率”，这符合时代发展的潮流，因此 信息自动化绝对有出路，而且前景光明。
关于 C 语言，我更倾向于将其视为一个 “加分项”和“奠基石”。如果你想深入理解自动化系统的底层原理，或者想在对性能和资源控制要求极高的领域施展拳脚，那么 C 语言是你绕不开的坎。即使你主要使用 Python 等高级语言，学习 C 语言也能让你具备更强的技术功底和解决问题的能力。
给我的建议是：
不要把学习 C 语言看作是“唯一的选择”，而是 “一个重要的选项”。把精力放在理解自动化背后的逻辑、流程、以及不同工具和技术的组合应用上。掌握 C 语言的底层逻辑，能让你在解决自动化难题时，有更深刻的见解和更强大的能力。
祝你在信息自动化的道路上，越走越宽广！
网友意见
看你往哪方面发展了。
单纯做画图、plc、触摸屏、变频器和伺服的话要先打好基本功。无论是线下培训还是线上网课，亦或是云盘学习都可以，我也算个网盘学者。学好c和vb可能对今后上位机有相当大的帮助。不过搞这行出差是家常便饭，工作环境也不咋地，唯独门槛比较低。
想做单片机嵌入式的话最好模电数电要有基础，还有c语言一定要扎实，总体待遇比plc要好一点，上限也更高，不过对个人能力要求更高一点。
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