英国自动化选校，学长带你精准避坑

英国自动化选校，学长带你精准避坑

兄弟们，晚上好！我是你们的学长，坐标伦敦，刚从一个自动化相关的硕士项目里“历劫”归来。还记得去年这个时候，我跟我的好哥们儿小胖，两个人天天泡在图书馆里，对着电脑屏幕上的QS排名和一堆长得差不多的专业名称，愁得头发都快薅秃了。

我俩本科都是自动化，绩点也差不多，88分左右。当时我俩都觉得，英国的控制（Control）和自动化（Automation）不都差不多嘛，闭着眼申就完事了。于是，我俩海投了一堆学校，最后我去了帝国理工（IC）的控制系统，他去了另一所G5大学名字听起来更“高大上”的机器人项目。

结果呢？开学第一个月，我就被各种矩阵、泛函分析、最优控制的数学推导给淹没了，感觉自己梦回大二高数课堂，还是地狱难度的。而小胖那边呢，天天在朋友圈晒他搭的机械臂、跑的路径规划算法，玩得不亦乐乎。但他也有烦恼，觉得课程里控制理论讲得太浅，很多底层逻辑都没搞懂，写代码全靠调参，心里特没底。

你看，同样是自动化背景，就因为选校时对课程设置的理解出现了偏差，导致我们俩的学习体验天差地别。我的经历偏向于“九阳神功”，内力深厚但招式（实践）略少；他的经历更像是“独孤九剑”，招式华丽但内功（理论）稍显不足。

这段亲身经历让我明白一个道理：选校这件事，尤其是对于自动化这种交叉性极强的学科，光看排名和专业名，真的会掉进大坑里！今天，学长不跟你们扯那些虚头巴脑的排名分析，就用大白话，带你们把几所热门校的自动化相关专业扒个底朝天，再给你们安利几个隐藏的宝藏项目，帮你精准定位那个最适合你的“梦中情校”。

G5光环下的“神仙打架”：IC vs UCL

提到英国理工科，帝国理工（Imperial College London）和伦敦大学学院（UCL）绝对是绕不开的两座大山。这两所学校在自动化领域的风格，简直就是两个极端，特别适合拿来做对比。

帝国理工（IC）：理论为王，硬核到底

如果你是个理论控，对数学和算法有着近乎狂热的追求，享受那种从第一性原理出发推导出整个控制系统的快感，那么IC的电子电气工程系（EEE）下的 MSc in Control and Optimisation 绝对是你的天堂（也可能是地狱）。

这个项目有多硬核？咱们直接看它的课程设置。根据最新的官网信息，它的核心课程包括：

• System Identification and Learning：系统辨识，简单说就是给一个黑箱系统，通过输入输出数据，反推出它的数学模型。这门课会教你各种统计学方法和机器学习算法，是做模型预测控制（MPC）和自适应控制的基础。

• Optimisation：优化理论。这门课会把你本科的线性规划、非线性规划再往深了讲，什么凸优化、对偶理论，全是数学。这可是解决所有控制问题的核心工具。

• Predictive Control and Reinforcement Learning：模型预测控制和强化学习。这是目前工业界和学术界最火的方向之一，从无人驾驶到化工厂过程控制，无处不在。IC这门课的特点是，会深入讲解背后的数学原理，而不是简单地教你怎么调用一个库。

发现了没？IC的课程设置，几乎全都是围绕着“数学模型”和“优化算法”这两个核心来的。它的目标就是培养你从最底层理解和设计现代控制系统的能力。实践环节有，但更多的是在MATLAB/Simulink里进行仿真验证，想天天泡在实验室里拧螺丝、焊板子？在IC这个项目里，机会相对较少。

真实案例：我认识一个上届的学长，本科是清华自动化的，GPA 92+。他说IC的这个项目，难度基本无缝衔接博士研究，很多作业就是简化的科研课题。毕业后，他轻松拿到了好几个顶级对冲基金的量化分析师（Quant）面试，因为他那套被IC锤炼出来的数学和优化建模能力，正是Quant最看重的。同时，想去F1车队做控制策略工程师，或者去顶尖机器人公司（比如波士顿动力）做核心算法研发，IC的毕业生也是极具竞争力的。

学长提醒：申请IC这个项目，985/211大学，均分90+是基本门槛。而且，你的数学相关课程（高数、线代、概率论）分数绝对不能低。如果你的数学基础不扎实，或者对纯理论感到头疼，请务必谨慎选择，否则真的会学到怀疑人生。

伦敦大学学院（UCL）：交叉融合，应用至上

和IC的“专精”路线不同，UCL在自动化领域的布局更偏向于“交叉”和“应用”，尤其是在计算机科学（Computer Science）和机械工程（Mechanical Engineering）学院下。

这里我们重点聊聊CS系下的 MSc Robotics and Computation。光看名字就知道，这项目是机器人学和计算机科学的结合体。它的课程设置非常“潮”，紧跟业界热点：

• Robotic Systems Engineering：教你怎么把机器人的硬件（传感器、执行器）和软件（控制算法、操作系统ROS）整合起来，搭建一个能工作的系统。

• Machine Vision：机器视觉，让机器人“看懂”世界。会学到图像处理、特征提取、目标检测等技术，OpenCV是家常便饭。

• Deep Learning for Robotics：深度学习在机器人领域的应用，比如用神经网络做感知、决策和控制。

UCL这个项目的特点是，它默认你已经具备了一定的编程能力（C++/Python），然后带你快速进入机器人这个应用场景。你会接触到大量的开源工具和框架（比如ROS, TensorFlow, PyTorch），有很多机会在虚拟环境甚至实体机器人上进行实验。它不太会深究某个控制算法背后的复杂数学证明，而是更关心你怎么把这个算法实现出来，并解决一个实际问题。

真实案例：我之前实习认识一个同事，就是UCL这个项目毕业的。他说，整个硕士期间，他大部分时间都在写代码和调试机器人。毕业项目是做一个基于视觉的无人机自主导航系统，从零开始搭环境、写算法、做实验，最终成功了。这段经历让他在求职时非常有优势，因为他不仅懂算法，还能动手实现，这是很多公司急需的。他最后去了英国一家做仓储机器人的明星创业公司。

学长提醒：UCL这个项目虽然在CS系，但非常欢迎EE和ME背景的学生。但前提是，你的编程能力一定要过关，最好有拿得出手的项目经历。如果你想深入研究控制理论，这个项目可能满足不了你。但如果你目标明确，就是想做机器人相关的软件开发、算法应用，那UCL绝对是个让你“玩得爽、学得有用”的好地方。

老牌工科强校的对决：曼大 vs 谢菲

如果说伦敦的学校带有一点“精英”和“前沿”的气质，那么北方的老牌工业城市——曼彻斯特和谢菲尔德，则沉淀着英国最深厚的工程血脉。这两所学校的自动化专业，风格上更务实，与工业界的联系也更紧密。

曼彻斯特大学（Manchester）：底蕴深厚，均衡发展

曼大，作为英国“红砖大学”之首，工科实力毋庸置疑。它的电子电气工程学院下的 MSc Advanced Control and Systems Engineering 是一个非常经典且全面的控制项目。这个项目依托于曼大历史悠久的控制系统中心（Control Systems Centre），这个中心在英国乃至欧洲的控制领域都享有盛誉。

曼大的课程设置，我个人觉得是理论和实践结合得比较好的典范。我们来看看它的模块：

• Non-linear and Adaptive Control：非线性和自适应控制，这是经典控制理论的进阶，处理更复杂、更多变的系统。

• Optimal and Robust Control：最优和鲁棒控制，一个追求性能极限，一个保证系统在不确定性下的稳定，都是工业界的核心需求。

• Process Control and Instrumentation：过程控制和仪器仪表。这门课就非常“接地气”了，直接面向化工、电力等流程工业，教你怎么设计和调试一个化工厂的控制系统。这是很多偏理论的学校不会涉及的内容。

曼大的项目既有理论深度（虽然可能不及IC那么“恐怖”），又有很强的工业应用背景。他们的很多教授都与罗尔斯·罗伊斯（Rolls-Royce）、英国国家电网（National Grid）等大型工业企业有合作项目。这意味着你的毕业设计，很有可能就是解决一个来自工业界的真实问题。

学长提醒：曼大这个项目对中国大学的list卡得比较严，而且均分要求也逐年走高，想申请的话，一个漂亮的成绩单是必不可少的。对于那些既想打好理论基础，又希望接触工业界实际应用的同学来说，曼大是一个性价比极高的选择。

谢菲尔德大学（Sheffield）：专注专精，隐形冠军

接下来要说的，是学长心目中英国自动化领域的“扫地僧”——谢菲尔德大学。很多同学可能只知道谢菲的新闻和管理很强，但其实，它的 自动控制与系统工程系（ACSE） 是全英国乃至全欧洲规模最大、研究最全面的控制系之一。这是一个独立的系，足见学校对这个方向的重视程度。

ACSE提供的硕士项目非常丰富，其中最核心的是 MSc Advanced Control and Systems Engineering。这个项目最大的特点就是“全”和“深”。

• 课程选择极度丰富：从经典的控制理论，到机器学习、系统生物学、智能系统，选修课列表长得吓人。无论你对哪个细分方向感兴趣，几乎都能在这里找到对应的课程。比如，他们开设有“State-Space, Optimal Control and Nonlinear Systems”这种硬核理论课，也有“Intelligent and Vision Systems”这种偏AI应用的前沿课程。

• 强大的实验设施：ACSE拥有非常牛的实验室，比如Festo的工业4.0教学流水线，还有各种机器人、无人机平台。他们的教学理念是，理论学完，必须上手实践。很多课程都配有专门的Lab Project。

• 毕业设计（Dissertation）分量重：谢菲的毕业设计项目周期长，要求高，很多学生会直接参与到教授的科研项目中。我认识一个在谢菲ACSE毕业的朋友，他的毕业设计是做一个基于强化学习的机器人抓取项目，最终还和导师联合发表了一篇会议论文，这为他后来申请全奖博士打下了坚实的基础。

真实案例：根据英国政府的官方科研水平评估（REF 2021），谢菲尔德大学的工程学院（包含了ACSE）的研究成果中，有96%被评为“世界领先”（world-leading）或“国际优秀”（internationally excellent），这个数据甚至超过了某些G5院校的工程学院。这就是实力的证明。

学长提醒：如果你真的热爱自动化，想在这个领域深耕下去，无论是未来读博还是去工业界做研发，谢菲的ACSE绝对是英国Top 3的选择。不要因为它在国内的综合名气不如G5就小看它，在专业圈子里，ACSE的牌子响当当。

那些你可能忽略的“宝藏”和需要警惕的“大坑”

除了上面提到的这些热门校，英国还有一些特色鲜明、实力强劲的项目，以及一些名字听起来很美，但可能并不适合你的“坑”。

宝藏项目：克兰菲尔德大学（Cranfield University）

这是一个非常特别的大学，它只有研究生院，不招本科生。这意味着它的所有资源都集中在科研和研究生培养上。克兰菲尔德与工业界的联系紧密到了令人发指的程度，尤其是在航空航天、汽车和国防领域。它甚至有自己的机场！

它的 MSc in Autonomous Vehicle Dynamics and Control 或者 MSc in Applied Artificial Intelligence 都是极品。课程设置完全以就业为导向，小组项目（Group Project）通常由空客（Airbus）、捷豹路虎（Jaguar Land Rover）等公司直接出题。在这里读一年，相当于在企业里做了个高强度的实习。如果你不想走学术路线，只想毕业后立刻找到一份顶尖的工程师工作，克兰菲尔德绝对是你的捷径。

需要警惕的“坑”：

1. “万金油”式的工程管理/高级工程项目：很多学校会开设一些名字叫“MSc Advanced Engineering”或者“MSc Engineering with Management”的项目，底下会有一个“Control and Automation”的方向（Pathway）。这种项目要格外小心！它的核心课程往往是项目管理、工程经济学等通用内容，你真正能学到的专业课可能就只有三四门，深度和广度都远远不够。毕业后，你的简历会很尴尬，做技术不够硬，做管理没经验。

2. 名不副实的“人工智能”项目：蹭AI热度的项目非常多。有些学校的“AI and Robotics”项目，课程列表一看，80%都是纯计算机的理论课，比如算法复杂度、计算理论、软件工程，而与机器人硬件、控制、感知相关的内容少得可怜。这对于自动化背景的同学来说，可能就是花了一年时间，把自己变成了一个“半吊子”的CS学生。一定要仔细看课程模块的详细描述（Syllabus），看看里面到底讲什么。

3. 伪装成硕士的“本科复读班”：某些排名不高不低的学校，开设的自动化或机器人项目，可能是为了吸引转专业的学生。课程内容会从非常基础的C++编程、拉普拉斯变换、PID控制讲起。如果你本科就是自动化的，去读这样的项目，相当于把大二大三的专业课又学了一遍，浪费了宝贵的时间和金钱。怎么分辨？还是看课程描述，如果课程介绍里出现了大量你本科已经滚瓜烂熟的知识点，果断放弃。

好了，兄弟们，一口气说了这么多，也不知道你们听进去多少。选校这事儿，说复杂也复杂，说简单也简单。

别再把QS排名当成圣经了，那玩意儿给外行看的。对于咱们学工科的，你未来一年的知识结构、技能树，甚至第一份工作的敲门砖，全都藏在官网上那个小小的“Programme Structure”或者“Modules”链接里。

花一个下午，泡杯咖啡，把你感兴趣的几个项目课程列表全部扒下来，一个一个对比。看看哪个项目让你觉得“卧槽，这个我超想学！”，哪个项目让你觉得“这不就是我本科那些破事儿么？”

你的感觉，比任何中介、任何排名都准。毕竟，未来一年要头悬梁锥刺股去读这些课程的人，是你自己。找到那个能让你学得爽、学得值的项目，比什么都重要。

加油吧，未来的工程师们！有什么问题，随时来留学生网站（www.lxs.net）找我聊！