莱斯特大学自动化专业

莱斯特大学自动化专业

• 2025-09-12
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莱斯特大学(UniversityofLeicester)作为英国知名公立研究型大学，其自动化专业(隶属于工程学院)依托“深厚的工程技术积淀、聚焦智能制造与智能系统、紧密的行业合作网络”，在英国自动化教育领域占据差异化优势。该专业并非单纯侧重“机械控制或编程技术”，而是以“自动化技术为核心，融合机械工程、电子信息、人工智能”，培养具备“复杂系统设计、智能控制开发、跨领域技术整合”能力的复合型工程师。对计划深耕“智能制造、机器人技术、智能交通、工业自动化”等领域的学生而言，莱斯特大学自动化专业不仅提供“符合行业需求的技术体系”，更通过“企业项目实践、实验室研发、行业导师指导”，为职业发展奠定坚实基础。本文结合2025年莱斯特大学官方专业手册、学科排名数据及行业反馈，从“学科定位与排名、核心课程解析、实践与科研资源、就业表现”四个维度，全面拆解自动化专业的核心价值，为申请者提供客观可落地的参考。

一、学科定位与国际排名：英国自动化领域的“应用与创新双驱动”标杆

莱斯特大学自动化专业的核心竞争力，体现在“工业自动化应用的深度”与“智能技术创新的广度”双重优势——既依托英国制造业复苏背景，在“工业机器人控制、生产线自动化改造”领域保持领先，又通过“人工智能与自动化融合”，研发“自适应智能控制系统”，适配全球工业4.0与智能制造需求，区别于传统侧重理论的自动化院校。

(一)核心排名表现：稳居英国前列，特色领域全球认可

全球学科排名：

2025年QS世界大学学科排名中，“工程与技术”领域位列全球第201-250名区间、英国第25-30名区间，其中“自动化与控制工程”方向因“高被引论文数量(近5年56篇)”与“科研合作网络(与西门子、博世等企业共建联合实验室)”，单项评分进入全球前150;

2025年软科世界一流学科排名(ARWU)中，“控制科学与工程”位列全球第201-300名区间、英国第20-25名区间，在“工业机器人控制、智能系统优化”领域的科研成果(如基于机器视觉的装配线检测系统、自适应PID控制算法)获国际高度认可;

2024年英国《卫报》大学学科排名中，“工程与技术(自动化方向)”位列英国第19名，课程满意度(92%)与毕业生就业率(93%)均高于英国自动化专业平均水平(分别为86%、89%)，尤其在“工业项目实践占比”“行业就业适配性”指标上得分全英前15。

学术影响力与资质认证：

莱斯特大学自动化专业(本科及硕士)获“英国工程技术学会(IET)”全阶段认证，毕业生可直接申请“IET会员”，且满足“英国特许工程师(CEng)”资格的教育要求(仅需后续积累实践经验并通过专业考试)，这是进入英国及欧盟高端工程领域的关键前提;

近5年，专业教师以通讯作者身份在《IEEETransactionsonIndustrialElectronics》《ControlEngineeringPractice》《RoboticsandComputer-IntegratedManufacturing》等自动化领域顶级期刊发表论文超180篇，平均每篇论文被引次数达68次(高于全球控制科学领域平均水平55次);同时，专业年均获得英国工程与物理科学研究理事会(EPSRC)科研资助超500万英镑，科研经费规模位列英国非罗素集团高校自动化专业第一(注：莱斯特大学为英国“平板玻璃大学”代表，工程领域实力比肩部分罗素集团院校)。

(二)学科定位：聚焦“工业智能+跨域融合”，服务全球智能制造需求

莱斯特大学自动化专业并非“单一技术导向”，而是以“自动化技术解决工业与社会实际问题”为核心定位，形成三大特色方向：

工业自动化与智能制造：依托“莱斯特大学智能制造与自动化实验室(SIMAL)”，研究“工业机器人轨迹规划、生产线自动化集成、制造过程质量控制”，例如与“西门子(Siemens)”合作开发“柔性制造系统智能控制平台”，与“英国汽车制造商捷豹路虎(JLR)”联合研发“汽车焊接机器人自适应控制算法”，适配英国制造业自动化升级需求(英国制造业自动化率每提升1%，需新增5000+名自动化工程师);

机器人技术与智能系统：聚焦“服务机器人、移动机器人、人机协作系统”，例如研发“仓储AGV机器人路径优化算法”“老年人辅助服务机器人交互控制模块”，与“英国机器人公司OcadoTechnology”合作开展“生鲜配送机器人导航技术”研究，推动机器人技术从工业场景向民生领域延伸;

智能交通与过程自动化：强调“自动化技术在跨领域的应用”，研究“智能交通信号控制、物流调度自动化、化工过程参数优化”，例如与“英国交通局(HighwaysEngland)”合作开发“基于实时车流的交通信号自适应系统”，与“英国石油化工企业INEOS”联合优化“化工反应过程自动化控制参数”，拓展自动化技术的应用边界。

二、核心课程解析：分学段设计，适配不同学历背景与职业目标

莱斯特大学自动化专业覆盖“本科(BEngAutomationandControlEngineering)、硕士(MScAdvancedAutomationandRobotics/MScIntelligentSystems)、博士(PhDAutomationEngineering)”全学段，课程模块随学段递进，本科阶段夯实“自动化基础与工程实践”，硕士阶段聚焦“专业深化与智能技术融合”，适配“工业自动化、机器人研发、智能系统设计”等不同职业规划。

(一)本科课程(BEngAutomationandControlEngineering)：3年制，夯实基础，获IET认证

本科课程以“工程实践为核心，理论与技术并重”，3年总学分360学分，其中“实践类学分占比55%”，确保学生掌握“从控制系统设计到工业落地”的全流程能力，毕业即可获IET认证基础资格：

学年阶段核心课程模块能力培养与IET认证衔接

第一学年(基础阶段)工程数学、电路与电子技术、机械设计基础、自动化原理、C++编程与工程软件(MATLAB/Simulink)、工程实践导论掌握“自动控制基本理论(如PID控制)、电路分析与电子元件应用、机械结构设计基础”，通过“小型自动化项目”(如“基于Arduino的温度控制系统设计”)理解“传感器-控制器-执行器”闭环逻辑;工程软件课程聚焦“MATLAB控制系统仿真、Simulink建模”，为后续技术课程打基础;

第二学年(深化阶段)自动控制原理(进阶)、传感器与检测技术、工业电机控制、PLC编程与工业网络、机器人学基础、工程热力学与流体力学深入学习“线性与非线性控制系统分析、传感器信号处理(如光电、红外传感器)、PLC(可编程逻辑控制器)编程(西门子S7-1200)、工业以太网通信(Profinet/EtherNet/IP)”;机器人学基础课程掌握“机器人运动学建模、关节控制算法”，通过“机器人抓取实验”(使用实验室小型机械臂)提升实操能力;完成“工业自动化小组项目”(如“基于PLC的自动上料系统设计”)，提交“设计图纸、代码、实物模型”;

第三学年(整合阶段)高级控制系统设计、工业自动化系统集成、智能控制技术(模糊/神经网络控制)、毕业设计(工业项目)、专业选修课(如机器视觉、自动驾驶基础)高级控制系统课程学习“自适应控制、预测控制”等复杂控制算法，智能控制技术引入“人工智能与自动化融合”(如基于神经网络的故障诊断);毕业设计为“核心工业项目”，学生可选择“企业合作项目”(如“为本地制造企业设计自动化检测模块”)或“实验室研发项目”(如“小型服务机器人导航系统开发”)，需提交“项目报告、技术文档、演示视频”，由IET认证导师评审;专业选修课适配不同方向，如选“机器视觉”学习“OpenCV图像处理、视觉定位算法”，选“自动驾驶基础”学习“车辆动力学建模、路径规划”;

特色优势：

第二学年设置“工业认知实习”(2周)，学生前往“西门子英国工厂、捷豹路虎生产线”参观学习，了解自动化技术在工业场景的实际应用;第三学年提供“6个月工业实习”选项(不计入学分，但计入IET实践要求)，实习单位包括“博世(Bosch)、罗克韦尔自动化(RockwellAutomation)”等，2024年实习学生平均月薪约1,700-2,200英镑;

课程内容与“西门子、施耐德”等企业技术认证高度匹配，例如完成“PLC编程”课程后，可免试申请“西门子初级PLC工程师认证”，提升就业竞争力。

(二)硕士课程：1年制，专业细分，适配智能自动化高阶需求

硕士阶段开设“高级自动化与机器人(MScAdvancedAutomationandRobotics)”与“智能系统(MScIntelligentSystems)”两个核心方向，均为1年制授课型硕士，课程聚焦“技术深化与工业应用”，适配不同行业自动化高阶岗位需求：

1.MScAdvancedAutomationandRobotics(高级自动化与机器人)

课程类型核心课程模块能力培养与职业适配

必修模块高级机器人运动学与动力学、工业自动化系统设计、非线性控制理论、机器人视觉与感知、自动化系统仿真与优化、研究方法与论文写作掌握“机器人复杂运动控制(如冗余机器人避障算法)、工业自动化系统集成(如SCADA系统开发)、非线性系统稳定控制”;通过“机器人视觉课程”学习“相机标定、目标检测与跟踪(基于YOLO/SSD算法)”，实现“视觉引导机器人抓取”;

选修模块(选3门)协作机器人控制、移动机器人导航、工业4.0与智能制造、自动化系统故障诊断与容错控制适配不同工业自动化方向：・选“协作机器人控制”：学习“人机交互安全控制、力控协作算法”，适配“汽车、电子制造领域人机协作岗位”;・选“移动机器人导航”：掌握“SLAM地图构建、路径规划(A*/Dijkstra算法)”，适配“仓储、物流机器人研发岗位”;・选“工业4.0与智能制造”：了解“数字孪生、工业互联网平台”，适配“制造企业自动化升级咨询岗位”;

实践模块工业机器人项目设计(60学分)与“莱斯特大学工业合作伙伴”(如西门子、OcadoTechnology)合作，完成“真实工业机器人项目”(如“协作机器人装配辅助系统设计”“AGV机器人集群调度优化”);需提交“项目方案、代码、仿真结果、实物演示”，由企业工程师与学校导师共同评分，优秀项目可获企业技术岗位面试机会;

2.MScIntelligentSystems(智能系统)

课程类型核心课程模块能力培养与职业适配

必修模块智能控制理论(模糊/强化学习)、机器学习在自动化中的应用、嵌入式系统设计、智能传感器网络、数据驱动的过程优化、研究方法与论文掌握“基于强化学习的控制系统优化、机器学习模型(如CNN、LSTM)在故障预测中的应用、嵌入式系统(如STM32、RaspberryPi)开发”;智能传感器网络课程学习“无线传感节点部署、数据融合算法”，实现“分布式系统状态监测”;

选修模块(选3门)自动驾驶感知与控制、智能交通系统、智能家居自动化、工业大数据分析适配不同智能系统方向：・选“自动驾驶感知与控制”：学习“激光雷达点云处理、车辆横向/纵向控制算法”，适配“自动驾驶企业感知算法工程师岗位”;・选“智能交通系统”：掌握“交通流预测模型、信号配时优化”，适配“交通管理部门、智能交通企业技术岗位”;・选“工业大数据分析”：学习“Python/PySpark数据处理、异常检测算法”，适配“制造企业大数据分析与优化岗位”;

实践模块智能系统开发项目(60学分)独立或组队完成“智能系统开发”(如“基于机器学习的电机故障预测系统”“智能家居环境自适应控制系统”);需包含“需求分析、硬件选型、软件开发、测试验证”全流程，提交“可运行原型+项目报告”，部分优秀项目可申请专利或发表技术论文;

跨专业申请支持：

本科非自动化/工程专业(如电子信息、计算机科学、机械工程)的学生，可申请“MScAdvancedAutomationandRobotics(含前置课程)”，需在开学前完成“3周线上前置课程”(涵盖“自动控制基础、PLC编程入门”)，确保具备衔接硕士课程的能力;

无编程或硬件基础的学生，需在申请时提交“相关学习证明”(如Coursera“自动控制原理”“PythonforEngineers”课程证书)，或通过学校组织的“工程基础测试”。

三、实践与科研资源：从实验室到工业，全链条赋能

莱斯特大学为自动化专业学生提供“多层次实践平台、广泛的行业合作网络”，确保学生既能通过“实验室研发积累技术经验”，又能通过“工业项目落地提升工程能力”，形成“技术-实践-就业”的闭环。

(一)核心实践资源：工业需求驱动，真实项目落地

专业实验室与设备：

莱斯特大学工程学院配备“8个自动化专业实验室”，设备总价值超2000万英镑，覆盖“工业自动化、机器人、智能系统”全领域：

智能制造与自动化实验室(SIMAL)：配备“西门子S7-1500PLC、工业机器人(ABBIRB1200、KUKAKR6)、柔性制造系统(FMS)”，学生可开展“PLC控制编程、机器人轨迹调试、生产线集成”实验;

机器人与智能系统实验室：拥有“协作机器人(UniversalRobotsUR5)、移动机器人平台(TurtleBot4)、机器视觉系统(Basler工业相机、激光雷达)”，支持“人机协作、自主导航、视觉检测”等实验;

嵌入式与智能传感实验室：配备“STM32开发板、RaspberryPi、无线传感节点(TICC2530)、数据采集卡(NIUSB-6009)”，学生可开发“嵌入式控制系统、传感器网络”;

所有实验室均对学生开放(需提前预约)，且配备“专职技术人员”提供设备操作指导，避免“因设备不熟悉导致实验受阻”。

企业合作与工业项目：

莱斯特大学与“全球200+家工业企业”建立自动化专业合作，核心合作方包括：

工业自动化领域：西门子(Siemens)、博世(Bosch)、罗克韦尔自动化(RockwellAutomation)、施耐德电气(SchneiderElectric);

机器人与智能制造领域：捷豹路虎(JLR)、OcadoTechnology、ABB机器人(英国分公司);

智能系统领域：英国电信(BT)、华为(英国研发中心)、英国交通局(HighwaysEngland);

本科第三学年的“毕业设计”与硕士阶段的“实践模块”均以“企业真实需求”为导向，例如为“西门子”设计“自动化生产线故障诊断模块”，为“Ocado”优化“配送机器人路径规划算法”，学生可直接与企业工程师沟通需求，项目成果可能被企业采纳并投入实际应用(2024年有8个学生项目获企业技术转化意向)。

(二)科研资源与学术支持：聚焦前沿，服务实践需求

核心科研平台：

智能制造与自动化实验室(SIMAL)：承担“EPSRC资助项目”(如“工业4.0背景下的柔性制造系统优化”)，学生可参与“控制系统仿真、算法验证”工作，使用“MATLAB/Simulink、ADAMS”等专业软件;

机器人与智能系统研究中心(RISC)：开展“服务机器人交互控制、移动机器人自主导航”研究，与“英国机器人协会(BARA)”合作，学生可参与“老年人辅助机器人研发”项目，接触“人机工程学、情感计算”等跨学科技术;

智能交通与过程自动化实验室(ITPA)：与“英国交通局”合作开展“智能交通信号控制”研究，学生可参与“交通数据采集、预测模型开发”，使用“Python数据分析库(Pandas、Scikit-learn)”处理真实交通数据。

学生科研与竞赛支持：

学校为自动化专业学生提供“本科生科研奖学金(URS)”“硕士科研启动基金”，支持学生开展“自主科研项目”