近年来，随着全球制造业向智能化、数字化方向加速转型，工业智能作为交叉学科领域的重要分支，在中科院自动化研究所（沈阳）的考博真题中逐渐成为高频考点。该研究所近年发布的考博真题显示，工业智能研究不仅要求考生掌握深度学习、强化学习等核心算法，更强调对工业场景的深度理解与问题建模能力。以2023年考博真题为例，其核心命题方向聚焦于"基于多模态数据的工业设备故障预测与诊断"，要求考生结合边缘计算、数字孪生等技术，构建具备自学习能力的工业智能系统。

在技术路线设计层面，考生需突破传统单一传感器数据的分析范式。沈阳自动化所近年承担的国家重点研发计划"智能工厂关键技术与装备"专项表明，工业智能研究已从单一故障检测向全生命周期健康管理演进。例如，针对机床主轴的振动信号与热成像数据的融合分析，需构建时空图卷积网络（ST-GCN）与注意力机制结合的混合模型，这对考生的模型架构设计能力提出更高要求。考题中特别强调对长尾分布数据的处理策略，要求考生在数据增强阶段引入物理先验知识，如基于有限元分析的应力分布约束条件。

在跨学科融合维度，考博真题着重考察工业智能与认知科学的交叉创新。2022年真题"基于认知推理的工业知识图谱构建"要求考生整合知识工程与深度学习技术，解决工业领域知识碎片化问题。沈阳自动化所工业智能研究中心的实践表明，采用图神经网络（GNN）与神经符号系统结合的方法，可将专家经验转化为可计算的逻辑规则，在汽车生产线调试优化中实现故障排除时间缩短62%。这种"数据+知识"双驱动的研究范式，成为近年考博命题的核心考察点。

实验设计环节的命题趋势显示，考生需具备复杂工业场景的仿真验证能力。沈阳自动化所工业互联网平台"启智云"提供的虚拟产线测试环境，要求考生在数字孪生系统中集成OPC UA、MQTT等工业协议，构建端到端的测试验证链路。2023年考题中设置的"虚拟调试-实机验证"双闭环测试场景，要求考生在保证数据安全的前提下，实现模型参数的迁移学习效率提升40%以上。这种强调工程实践能力的考核方式，有效筛选出兼具理论素养与工程思维的候选人。

在科研方法论层面，考博真题逐渐转向开放性创新问题。例如2024年预考真题"面向极端工况的工业智能容错机制研究"，要求考生突破传统可靠性工程的框架，从认知架构角度设计动态容错策略。沈阳自动化所最新研发的"自适应容错推理机"原型系统，通过构建贝叶斯网络与深度强化学习的混合架构，在冶金行业高炉炼铁场景中实现连续运行可靠性达99.97%。这类前沿命题要求考生不仅掌握现有技术，更要具备定义新问题的科研创新能力。

从命题数据统计来看，近三年沈阳自动化所考博真题中工业智能相关题目占比从28%提升至41%，且交叉学科题目比例增长57%。这反映出研究所对工业智能领域"顶天立地"研究导向的重视，既追求基础理论突破，又强调技术落地价值。考生在备考过程中，需重点关注"智能+X"融合创新方向，特别是工业元宇宙、柔性制造、绿色智能等前沿领域，同时加强工程伦理、数据合规等新兴素养的培养，方能在日益激烈的考博竞争中脱颖而出。