北京交通大学自动化与智能学院控制科学与工程和人工智能控制工程方向考博的复习需要系统性和针对性，考生应结合学院培养方向和学科特色制定科学规划。首先需全面了解学院官网发布的博士招生简章，明确考试科目（通常包括专业课笔试、综合面试、英语测试及科研创新能力考核），重点关注控制科学与工程（0811）和人工智能控制工程（0860）两个专业的考试大纲差异。

在专业课复习方面，控制科学与工程方向重点考察《自动控制原理》《现代控制理论》《系统辨识》等核心课程，建议以清华李友善版教材为基础，结合学院推荐的《控制工程导论》补充前沿技术内容。人工智能控制工程方向则需强化《模式识别与机器学习》《深度学习导论》《智能控制理论》等人工智能相关课程，重点掌握卷积神经网络、强化学习在控制领域的应用案例。考生应建立知识框架图，将经典控制理论与智能算法进行交叉对比，例如对比PID控制与自适应神经网络的参数调节机制。

科研经历准备是关键环节，建议从三个维度构建研究叙事：首先梳理本科/硕士阶段参与过的控制算法开发、机器人系统设计等实践项目，突出创新点和技术难点；其次整理发表的学术论文（尤其是EI/SCI期刊论文），注意在面试中能清晰阐述实验设计、数据分析和结论推导过程；最后针对学院重点关注的智能驾驶、工业机器人、无人机控制等方向，提前研读导师近三年承担的国家自然科学基金项目申请书，提炼可延伸的研究课题。

英语考核需兼顾学术写作与口语表达，建议每日精读《IEEE Transactions on Control Systems Technology》等期刊的引言和结论部分，积累专业术语表达；同时通过模拟面试训练中英文答辩能力，重点准备研究设想的技术路线图和可行性分析。联系导师环节应遵循"研究匹配度＞学术影响力＞沟通效率"原则，邮件中需明确附上个人研究设想（不超过800字），建议参考学院近三年录取学生的研究方向进行差异化定位。

备考冲刺阶段应实施三轮复习：第一轮以教材精读为主，完成课后习题并建立错题本；第二轮结合历年真题进行专题突破，重点训练系统稳定性分析、鲁棒性设计等高频考点；第三轮进行全真模拟，控制理论部分可借助MATLAB/Simulink搭建仿真模型验证设计思路，人工智能方向建议用PyTorch复现经典控制算法的深度学习版本。最后注意关注学院动态，例如2023年新增的"智能+交通"交叉学科考核要求，及时调整复习重点。