北京交通大学自动化与智能学院控制科学与工程与人工智能控制工程专业博士研究生入学考试自2018年实施以来，已形成具有学科特色的命题体系。考试范围覆盖《自动控制原理》《现代控制理论》《人工智能导论》《智能控制技术》等核心课程，重点考察学科交叉创新能力。近五年真题分析显示，控制理论部分（占比35%）与人工智能算法应用（占比30%）构成主体，其中2021年出现基于深度强化学习的多智能体协同控制题，2022年新增联邦学习框架下的分布式优化问题。

控制工程基础题注重理论深度与工程实践结合，典型如2020年第五题要求运用李雅普诺夫第二方法分析非线性系统稳定性，需同时考虑参数不确定性和外部扰动。人工智能方向题近年呈现算法创新趋势，2023年第七题涉及Transformer架构在非线性系统辨识中的改进应用，要求考生不仅掌握原始论文创新点，还需分析其在实际控制场景中的计算效率问题。值得关注的是，2022-2023年连续两年出现"智能+"交叉题，2023年第八题融合数字孪生技术与模型预测控制，要求构建包含传感器故障检测的混合系统架构。

解题策略方面，建议考生建立"三维知识网络"：纵向梳理控制理论发展脉络（经典控制→现代控制→智能控制），横向贯通机器学习算法（SVM→CNN→GAN→RNN→Transformer），立体化整合工业自动化案例（智能制造、无人驾驶、智慧能源）。针对新型交叉题型，需掌握"理论推导→算法设计→仿真验证"的完整闭环，重点突破MATLAB/Simulink与PyTorch的协同建模能力。2023年新增的开放性论述题（如"如何看待生成式AI对传统控制理论的冲击"）要求考生具备学科批判思维，建议建立"技术演进-理论突破-工程应用"的三维分析框架。

备考资源应侧重于近五年IEEE Transactions on Control Systems Technology、Automatica等顶刊论文，特别是涉及控制与AI融合的前沿成果（如2022年IEEE IoT Journal提出的边缘计算驱动的自适应控制架构）。模拟训练需注意时间分配，控制工程计算题（平均每题40分钟）与人工智能算法题（每题50分钟）需严格计时，2023年考场反馈显示，23%的考生因第七题算法优化耗时过长影响后续作答。建议建立"错题知识图谱"，将高频失分点（如非线性系统解耦、强化学习奖励函数设计）转化为专项训练模块。

考试趋势预测显示，2024年将强化三大方向：①数字孪生驱动的实时控制（预计占比提升至25%）；②人机共融控制中的认知智能（新增题型）；③量子计算赋能的优化算法（理论题占比可能达15%）。考生需特别关注北京交通大学与华为、商汤科技等企业的联合实验室成果，如2023年发布的"AIoT智能工厂数字孪生平台"技术白皮书，其中包含的分布式优化算法已纳入考研模拟题库。建议通过"理论研读+企业案例+仿真实验"三位一体模式，系统提升解决复杂工程问题的能力。