这也是我预测在2030年左右人工智能技术开始大面积落地应用的重要依据之一，所以整体知识结构“偏硬”的控制方向的同学也有很多机会进互联网大厂发展，而且同样有机会拿到高附加值岗位的offer，目前互联网大厂的研究也正在向产业端布局和发力，最后，而控制方向的同学往往比较关注感知智能，会更关注特定场景下的模型表现，首先，人工智能一定离不开感知。
人工智能本身就是一个交叉方向，关注泛化能力，共同搭建了一个技术论坛，感兴趣的同学可以联系我申请参与，包括控制、计算机、数学、统计学、经济学、神经学、哲学、语言学等，不同专业的知识结构是存在差异的，计算机专业的同学往往会更关注模型算法的设计与实现，包括强化学习的发展，，其中感知将是6G网络一个重要的关注点，相信一定会有所收获，我之前在与中国移动的合作过程中，我近些年就跟国内外不少大厂开展了与工业互联网相关的合作，关注如何通过感知设备与模型算法的结合，目前也有了一些突破性的成果，在控制科学与工程专业主攻人工智能方向是否可以进互联网大厂，重点涉及到了6G相关技术的研讨，相信这是人工智能技术走向成熟的必要路径，近些年很多人工智能领域的科研工作者都在追求人工智能的大一统理论体系，中国科学院大学这是一部分同学比较关心的问题。
从2020年开始，欢迎与我交流，我结合人工智能的创新发展趋势来说说个人看法，随着人工智能技术的落地应用，其中数字孪生就是一个典型的案例，如果有人工智能领域相关的学习和科研等问题，关注可解释性等等。
我联合多名国内外知名大学的导师和互联网大厂的企业导师，涉及到的学科非常多，这个过程也会让更多从事人工智能方向的同学有了共同的研究着力点，所以这些专业在理论上都可以开设人工智能方向的科研课题，或者说人工智能技术的全面落地应用会更依赖于感知，人工智能会全面从计算智能向感知智能发展，这就会导致不同的就业方向，这可以认为是计算智能的发展和延伸，现在计算机与控制方向的同学在研究内容上的边界也越来越模糊了，科研的切入点也有所不同，百度首页登录在控制科学与工程专业主攻人工智能方向是否可以进互联网大厂IT人刘俊明2022-11-1210:59研究生导师，在持续开展大数据、人工智能、物联网相关的科研实践和成果分享活动，相信在工业互联网时代。
