同济大学人工智能与自动化工程考博研究需聚焦智能系统理论创新与工程实践深度融合，重点考察考生在机器学习算法优化、多模态感知融合、自主决策系统设计等领域的科研素养。建议考生系统掌握《模式识别与机器学习》（张雄、汤晓鸥著，2022版）中基于Transformer的时序建模章节，结合《自动控制原理》（胡寿松著，第7版）第5章非线性系统分析，构建跨学科知识框架。

核心备考方向应包含：1）基于联邦学习的隐私保护算法在工业物联网场景的应用（参考《IEEE Transactions on Industrial Informatics》2023年6月刊）；2）多智能体系统在自动驾驶编队中的分布式强化学习实现（需研读《Multi-Agent Reinforcement Learning: Algorithms and Applications》第4章）；3）基于数字孪生的智能制造系统故障诊断（重点掌握《工业大数据分析》第8章的时空序列分析技术）。

建议采用"三阶段递进式"复习策略：基础阶段（3-6个月）完成《机器学习：统计方法》（ Trevor Hastie著）与《现代控制理论》（郑大钟著）的精读，每日保持2篇arXiv最新论文的泛读；强化阶段（2-3个月）结合同济自命题真题（如2022年"设计基于元学习的工业机器人抓取策略"），使用MATLAB/Simulink完成3个以上仿真案例；冲刺阶段（1个月）针对近5年《自动化学报》中文核心期刊论文进行文献计量分析，重点突破实验设计、算法对比、误差分析等得分点。

考博面试常考的三大技术热点包括：1）大模型轻量化在嵌入式设备中的部署（需掌握知识蒸馏、量化压缩技术）；2）基于事件神经网络的动态环境感知（重点理解脉冲神经网络与传统CNN的融合机制）；3）数字孪生驱动的预测性维护系统（需构建包含设备状态时序数据、环境参数、历史维修记录的多源异构数据库）。建议考生在《计算机视觉：算法与应用》（杨晓光著）第11章补充3D点云处理相关内容。

历年真题分析显示，计算题占比35%-40%，典型题型如：给定非线性系统状态方程dx/dt=Ax+Bu，要求设计滑模控制器使系统达到ε容许误差（参考《非线性系统分析与设计》第7章）；论述题常涉及"如何解决多模态数据在特征空间的对齐问题"，需结合《多模态智能学习》第4章的对比学习框架展开。建议建立包含200+典型题目的错题知识图谱，重点标注涉及李雅普诺夫函数构造、贝叶斯网络推理等高频考点。

科研潜力评估环节需准备：1）基于Kaggle竞赛数据的创新性改进方案（如提出改进的GraphSAGE算法处理工业设备故障预测）；2）自主设计的实验平台（如基于ROS2的无人机集群控制原型系统）；3）在研项目的阶段性成果（需展示实验数据对比表、算法收敛性分析图）。建议使用LaTeX模板整理研究成果，重点突出创新点与工程价值，字数控制在3000字以内。

最后需关注同济大学2024年新设的"智能机器人系统"交叉学科方向，重点准备：1）多传感器融合的SLAM算法优化（需掌握激光雷达与视觉里程计的时空同步技术）；2）基于脑机接口的康复机器人控制（重点研究EEG信号特征提取方法）；3）数字孪生驱动的虚拟调试系统（需构建包含物理实体模型、虚拟仿真环境、实时数据交互的三维可视化平台）。建议在《机器人学导论》（John J. Craig著）第6章补充机械臂逆运动学求解的工程实现细节。