华南理工大学机械制造及其自动化专业考博初试主要考察机械工程领域的基础理论与前沿技术，考试科目包括专业课（826机械制造原理与自动化）、英语（通常为全国统考或校自主命题）、政治理论以及综合面试。专业课重点考察考生对机械制造系统设计、先进制造技术、加工误差分析、数控技术等核心内容的掌握程度，同时注重科研创新能力的评估。

专业课参考书目以王先逵教授主编的《机械制造工艺学》（第5版）和《机械制造系统设计》为主，辅以《机械制造原理》《机械制造自动化基础》等教材。考生需系统梳理机械制造工艺规程制定、典型零件加工方案设计、加工误差建模与补偿、数字化制造系统架构等内容，并关注近年智能制造、增材制造、数字孪生等新兴领域的技术发展动态。建议通过历年真题（2008-2023年）分析高频考点，如2021年考题涉及多轴联动加工误差分离方法，2022年重点考察基于机器视觉的在线检测系统设计。

英语考试注重学术英语能力，阅读部分常选自《机械工程学报》《CIRP Annals》等期刊论文摘要，写作要求阐述技术改进方案或科研设想。政治理论需结合时政热点，重点关注"制造强国"战略、工业4.0发展趋势等与机械工程交叉领域的内容。面试环节包含中英文自我介绍（3分钟）、科研经历提问（如"请详细说明您在机器人装配误差补偿方面的研究贡献"）、专业问题答辩（如"如何设计五轴联动加工中心的热变形补偿算法"）及英语文献速读测试。

备考策略建议采用"三阶段递进式"复习：基础阶段（3-6个月）完成教材精读与知识点图谱构建，重点突破加工系统动力学建模、工艺参数优化方法等难点；强化阶段（2-3个月）通过模拟实验（如使用MATLAB/Simulink搭建加工误差仿真模型）和真题训练提升实战能力；冲刺阶段（1个月）针对华南理工特色研究方向（如智能微纳制造、数字孪生车间）进行专项突破，同时整理科研经历报告（建议包含3项以上高水平论文或专利成果）。

特别需注意2023年新增考核要求：要求考生提交"智能制造系统优化方案"（8000字左右），需包含技术路线图、经济性分析及可行性论证。建议提前准备与导师研究方向相关的课题预研，如针对复杂曲面零件开发基于AI的加工路径规划算法，或研究多机器人协作装配中的力位混合控制策略。考生可关注华南理工大学机械与汽车工程学院官网发布的《博士研究生招生专业目录》及《自命题科目说明》，及时获取826科目新增的《先进制造技术前沿》补充教材。