备考同济大学人工智能与自动化工程专业博士考试需要系统化的规划与针对性训练。首先需全面了解招生简章与考试大纲，重点关注2023年新增的"智能系统建模与优化"考核模块，该方向在自动控制系与人工智能学院交叉培养项目中占比已达35%。建议优先研读《自动化学报》近三年刊载的图神经网络在工业控制中的应用论文，同时建立MATLAB/Simulink联合仿真环境。

在专业基础复习方面，控制理论需重点突破鲁棒性分析与非线性系统设计，推荐参考Khalil的《非线性系统》第6版，配合MIT OpenCourseWare的动态系统课程视频。人工智能部分应构建"深度学习+强化学习"双主线知识体系，重点掌握Transformer在时序预测中的改进策略，建议通过Kaggle的工业质检数据集进行端到端项目实践。数学基础需强化凸优化与矩阵分析，重点突破奇异值分解在系统辨识中的应用，可参考《凸优化理论》第2章的典型例题。

科研经历准备应采用STAR-C模型（Situation-Task-Action-Result-Challenge），重点展示解决复杂工程问题的能力。建议将本科期间参与的智能仓储项目升级为博士阶段预研课题，使用ROS2框架开发多机器人协同算法，并产出3篇会议论文（CCF-B类以上）。面试准备需模拟真实场景，针对"如何解决自动驾驶系统在极端天气下的传感器融合难题"等高频问题，准备包含理论推导（卡尔曼滤波改进）、仿真验证（CARLA平台测试）和工程优化（边缘计算部署）的完整解决方案。

英语考核重点在于学术文献阅读与汇报，建议精读《IEEE Transactions on AI》2022年影响因子9.1分的综述论文，掌握其结构化写作技巧。每日保持1小时专业英语听力训练（推荐MIT 6.036课程音频），并使用Grammarly进行学术写作纠错。考试策略上，初试应确保自动控制综合（856）与人工智能综合（858）两科均达到90+，复试注重技术路线图设计能力，建议准备包含5年研究规划的PPT（重点突出联邦学习在车路协同中的应用）。

最后需建立动态信息跟踪机制，定期关注"同济大学智能机器人研究院"公众号获取最新招生动态，加入"AI博士联盟"学术社群参与月度论文研讨会。建议采用番茄工作法（50分钟专注+10分钟休息）进行周期性复习，每周预留4小时进行全真模拟考试（含英语听力与专业面试）。备考期间注意调整生物钟，确保每天23:00前入睡，维持良好的认知状态。