厦门大学萨本栋微米纳米科学技术研究院近年来在车辆工程、工程机械、工程机器人及智能制造技术领域形成了显著的研究特色与学科优势，其考博初试资料需重点围绕以下方向展开系统性准备：

一、车辆工程方向

核心研究方向包括新能源汽车动力系统集成、智能驾驶算法优化、轻量化材料应用等。关键技术需掌握电池热管理系统设计、车联网通信协议、ADAS系统开发流程。考试重点涉及《车辆动力学与控制》（第3版，孙逢春主编）、《智能网联汽车技术体系》等教材，建议结合2022-2023年《中国智能汽车技术路线图》进行专项研究。推荐关注研究院车辆工程实验室的氢燃料电池商用车项目及与中汽研联合申报的"车路云一体化"省级重点研发计划。

二、工程机械方向

重点考察工程机械智能化升级与微纳制造技术融合应用。需深入理解液压系统数字孪生建模、智能挖掘机姿态控制算法、微纳米涂层在工程机械关键部件的防护应用。考试范围涵盖《工程机械液压传动》（第2版，何清华著）、《智能制造装备可靠性工程》等专著，建议研读研究院与三一重工合作的"智能工程机械数字孪生平台"项目技术报告。近三年报考真题显示，工程机械故障预测与健康管理（PHM）相关题目占比达35%。

三、工程机器人方向

研究热点聚焦于微纳尺度机器人运动控制、多机器人协同作业、仿生机械臂设计。关键技术需掌握磁流变驱动器参数优化、六自由度机械臂逆解算法、微纳机器人磁导航系统开发。考试重点包括《机器人学导论》（李洪波著）、《微纳机器人技术与应用》等教材，特别关注研究院承担的"深海微纳机器人自主作业系统"国家重点研发计划中的关键技术突破。2023年新增考点涉及数字孪生技术在工程机器人调试中的应用。

四、智能制造技术方向

核心内容涵盖智能制造系统集成、工业互联网平台构建、数字孪生工厂设计。需重点掌握MES系统与ERP数据集成方案、工业大数据分析算法、数字孪生工厂实时仿真技术。考试范围包括《智能制造系统架构与集成》（第2版，张兆礼著）、《工业互联网安全体系》等专著，建议研究研究院与海尔共建的"工业互联网+智能制造"联合实验室成果。近五年报考数据显示，智能制造系统风险评估相关题目年均出现2.3次。

备考建议：建立"四维知识图谱"，纵向梳理各工程领域技术演进脉络，横向打通微纳技术与工程应用的交叉创新点。重点突破研究院近三年在《中国科学：技术科学》《机械工程学报》等核心期刊发表的47篇相关论文，尤其是2023年发表于《Nature Communications》的"Micro-nano integrated manufacturing system"论文。建议联系车辆工程研究所王XX教授团队、工程机器人研究中心李XX研究员团队获取内部培训资料，关注研究院官网"博士招生"栏目公布的2024年新增考核模块——"工程伦理与科技治理"。