智能制造（中外合作办学）

一、专业情况

1.专业相关行业信息及未来发展前景

智能制造专业聚焦工业4.0多学科交叉融合需求，响应第四次工业革命趋势，打破传统专业办学模式和路径依赖，以西安交通大学和米兰理工大学的机械工程优势学科为主干，交叉融合信息通讯、计算机、工业工程等相关学科，培养具有国际化视野、系统思维能力和跨界整合能力，能适应未来智能制造新业态的专业型、创新型、拔尖型工程科技人才。

西安交通大学机械工程学科作为该专业中方主要支撑学科，是国家首批一级重点学科和教育部“双一流”建设学科，在全国新一轮学科评估中位列学科顶尖方阵，在世界大学机械工程学科排名中也位列前茅。学科建有精密微纳制造技术全国重点实验室、高端制造装备2011协同创新中心等24个国家级、省部级科研基地，同时拥有“机械基础”和“机械工程专业”2个国家级实验教学示范中心，并在兴庆校区和创新港校区建成“虚实结合”，可实现异地、远程交互的智能制造综合实践教学平台，为智能制造人才培养提供有力支撑。

米兰理工大学机械工程学科是该专业外方主要支撑学科，在全球享有盛誉。学科与汽车、能源、航空航天等高端制造行业联系紧密，下设先进动力、机械系统设计、生产工程、机电一体化等智能制造相关方向，通过“意式设计”强化产品的创新性、美观性、功能性和制造性，在可再生能源、机器人、网络协同化制造等领域处于世界领先地位。学科重视人才培养，注重理论基础与工程实践相结合，大量课程都包含实践项目，培养学生解决实际工程问题的能力。

专业加强教育创新与中外合作办学，顺应全球工程教育“STEAM化”（科学、技术、工程、艺术、数学融合）趋势，坚持“基础厚、要求严、重实践、求创新”的人才培养理念，优化OBE导向的人才培养体系与模式，培养具有全球视野的智能制造领军人才。

2.学院该专业历史和整体实力

西安交通大学机械工程学科初创于1913年，是我国高等教育创办最早、实力最雄厚的机械学科之一，2007年首批国家一级重点学科，2017年入选世界一流学科名单。教育部学科评估A+学科， US News排名全球第一，ESI全球前1‰学科。智能制造工程专业依托机械工程学科，以传统机械工程为根基，深度融合计算机、自动化、材料、人工智能、工业管理等领域知识，专业特点是交叉融合信息通讯、计算机、工业工程等学科，引入数字孪生、大数据、云计算、虚拟现实、互联网/物联网等新一代信息技术，形成创新设计、智能生产、系统集成、智能运维全链条培养体系，培养能设计、建造、管理未来智能工厂与智能产品的宽口径、复合型、具有国际竞争力的创新型拔尖工程科技人才。

西安交大机械工程学科是A+学科，US News排名全球第一，入选世界一流学科建设名单。智能制造工程专业依托机械工程学科，聚焦制造强国战略需求，其专业特点是交叉融合信息通讯、计算机、工业工程等学科，引入数字孪生、大数据、云计算、虚拟现实、互联网/物联网等新一代信息技术，形成创新设计、智能生产、系统集成、智能运维全链条培养方案和实践平台，着力培养具备系统思维和跨界整合能力的创新型、拔尖型工程科技人才。

米兰理工大学机械工程2025QS全球排名第12，面向高端制造与产业数字化升级转型，在智能制造、工业机器人、先进制造工艺、智能运维与服务等领域研发优势突出。学院引进米兰理工20门专业课程，核心课程占比57.14%，涵盖人工智能基础、工程有限元仿真基础、智能感知与工业物联网导论、智能制造系统工程、工业机器人基础、信息物理制造系统与实践等，共计20门。

3.学制、学位授予

学制：4年

授予学位：西安交通大学工学学士学位

米兰理工大学机械工程学士学位

(La LaureainIngegneria Meccanica)

二、师资队伍

学院师资由中意双方共同选派，邀请国内外杰出学者成立学术委员会，西安交大利用机械、人工智能、自动化、计算机、工业工程等学科的人才优势，聘请校内外优秀学者担任学院教师；意大利米兰理工大学负责派遣资深专业教师及博士助教团队讲授三分之一以上的核心课程，两校共有30余名教师支撑教学及科研活动。

三、培养目标和培养特色

本专业毕业生应具有“一等品行”和以“精勤、敦笃、果毅、忠恕”为核心的人格价值观，具备较强的工程社会观、工程系统观、工程伦理观和国际视野，掌握宽厚的科学和工程基础理论，以及扎实的智能设计、智能生产及智能运维等涵盖产品全生命周期的专门知识，能在智能制造及相关领域的产品开发、技术研发、生产管理、科学研究等工作岗位中，综合乃至创新性地运用大数据、人工智能、云计算等技术，并能融合对社会、法律、安全、文化、环境等非技术性因素的考虑，有效解决复杂工程问题，不断自我革新成长，表现出现代工程科技领军人才的潜质。

学生毕业后，经过五年左右的自身学习和行业实践，具有以下能力：

目标1：具备坚实的数学、自然科学和工程知识基础，掌握系统的智能制造专业知识，能综合运用大数据、人工智能、云计算等手段进行复杂产品开发和生产系统运作；

目标2：具备将技术性与非技术性因素协调考虑，以全球化、系统思维解决智能产品及生产系统中复杂工程问题的分析能力、实践能力和创新能力，以及工程项目的运作管理能力；

目标3：具有良好的团队精神和表达交流能力，具有国际视野和跨文化的交流、竞争与合作能力；

目标4：具备良好的道德品质和职业规范，了解智能工程职业/行业相关的法律、法规、政策、标准与可持续发展理念，具有现代工业社会的价值观念和强烈的社会责任感、职业责任感；

目标5：具备批判性思维、终身求知精神以及持续深造、提升的能力，能够理解广泛的技术变革对工程和社会的影响，具有适应新技术和观念发展、变化的能力。

四、培养计划和核心课程

培养方案主要围绕复合型国际化卓越智能制造工程人才培养目标，结合西安交大与米兰理工优势学科方向，设置学科交叉、融合前沿、与时俱进的培养方案。结合双方教师团队优势，建立高水平专业师资队伍。通过高标准实验内容设计和实验室规划建设，彰显实践育人的质量和水平。通过引入产业资源和研究需求，提升课程育人与实践育人水平，加强产教融合。

五、培养平台

培养平台包括精密微纳制造技术全国重点实验室、西安交通大学机械基础国家级实验教学示范中心、机械工程专业国家级实验教学示范中心等一流科教平台，同时拥有通用技术集团、国家能源集团、国家增材制造创新中心等40多个校企联合平台和数十个国际化产教融合实践基地。通过多学科交叉课程知识学习，中外合作产教融合，企业真实设计课题进课堂设计实践等综合性训练，为学生提供“课内实验、课外实践、竞赛锻炼、科研实战”的全链条优质教学平台。

六、专业Q&A

Q：智能制造是研究什么的？

智能制造主要研究如何利用先进的信息技术、自动化技术和智能手段，实现制造系统的自主感知、决策、执行和优化，从而提升生产效率、柔性、质量和智能化水平。具体研究内容和方向包括：

智能装备与机器人：研发具备感知、自适应和协同能力的数控机床、工业机器人、AGV（自动导引车）、3D打印机等。

数字化设计与制造：研究产品全生命周期的数字化建模（CAD/CAE/CAM）、虚拟仿真、数字孪生等技术。

智能感知与控制：通过传感器、物联网（IoT）、机器视觉等手段，实时采集制造过程数据，并实现闭环智能控制。

制造大数据分析：利用大数据与人工智能（机器学习、深度学习）对生产数据进行挖掘，用于预测维护、质量追溯、工艺优化等。

智能工厂与系统集成：研究柔性生产线、智能车间布局、MES（制造执行系统）、ERP与工业互联网平台的集成与协同。

人机协作与智能制造模式：探索人在回路的智能系统、AR/VR辅助装配、人机共融机器人，以及大规模定制化、云制造等新制造模式。

Q：智能制造专业的核心课程是什么？

智能制造工程作为一个典型的交叉学科，其核心课程体系通常是机械、控制、计算机、工业工程四大板块的融合。我校智能制造工程专业的核心课程包括：

人工智能基础

大数据技术

机械设计及其智能化

智能智造工艺与装备

此外，还有丰富的综合实践训练课程，包括：

CDIO项目

课内实验

课外实践

学科竞赛/科研训练

Q：智能制造专业毕业的学生都去哪里就业？

智能制造是典型的“新工科”交叉专业，毕业生的就业面很宽，既可以去实体制造一线，也能切入工业软件和数字化方向。主要去向可以分为以下几类：

高端制造与装备企业：涵盖汽车（比亚迪、吉利等）、新能源（宁德时代等）、航空航天、工程机械（三一重工等）、电子半导体等行业。从事智能产线规划、工业机器人调试与应用、数控装备研发、智能产线运维等岗位。

工业软件与数字化部门：进入工业软件公司（如西门子、用友、华为等）或大型制造企业的数字化部门，担任MES/ERP实施顾问、工业APP开发工程师、工业大数据分析工程师、数字孪生工程师等，负责工厂的“神经系统”搭建与数据价值挖掘。

系统集成与解决方案商：在智能制造系统集成商或咨询公司（如中电科旗下院所、各类自动化集成商），从事智能制造解决方案架构、系统集成交付、智能工厂顶层设计等工作，帮传统工厂做智能化改造。

科研院所与政府机构：进入机械科学研究院、各地的智能制造研究院、工信局、高新区管委会等单位，从事技术研发、政策研究、标准制定或产业管理岗位。

继续深造：不少毕业生会选择保研或考研，方向多为智能制造、机械工程、控制科学与工程、机器人学、工业工程等，走向更深入的研发或学术路线。

总体来说，这是一个复合型专业，企业比较青睐既懂制造工艺、又懂自动化控制和信息技术的复合型人才，就业需求目前也比较旺盛。

Q：西交米兰学院的智能制造专业和原学校智能制造专业、及其他985高校的区别是什么？优势是什么？

主要区别在于“新工科+国际化+强交叉+智能化”。本项目依托西安交大A+类学科（US News全球第1）与米兰理工欧洲优势学科，实现真正意义上的强强联合。优势在于：

1）双校学位，毕业可获得中意双方学位；

2）国际课程，三分之一以上核心课程由米兰理工教授讲授；

3）智能驱动，融入人工智能、虚拟实验室等先进教学手段；

4）全球视野，着力培养学生的国际视野、跨文化沟通能力以及对全球技术标准的理解。

Q：我通过学习这个专业，能得到什么成长和锻炼？

学习智能制造专业，学生获得的成长不仅仅是掌握几门技术，而是完成从“单一技能型”向“复合型工程思维”的蜕变。具体的锻炼和收获主要体现在以下几个维度：

跨学科的知识融合能力

打破传统专业的壁垒，把机械（工艺与结构）、电子（硬件与电路）、计算机（软件与算法）、控制（自动化）这四大学科知识融会贯通。不仅能懂机器怎么动，还能懂怎么用代码去指挥它，以及怎么用数据去优化它。这种多学科交叉的视野，是解决复杂工程问题的核心基础。

系统工程与全局思维

智能制造的核心不是单点技术，而是“系统”。通过学习，锻炼出全生命周期和全车间层级的全局视角——从单个传感器的信号采集，到单台设备的自动控制，再到整条产线的协同，最后到工厂级的管理系统（MES/ERP）。学会如何权衡成本、效率、可靠性和柔性，进行系统层面的设计与优化。

实战技术与工具链掌握

硬实力：动手操作数控机床、工业机器人、PLC（可编程逻辑控制器），进行电气接线和设备调试，锻炼极强的动手能力和故障排查能力。

软实力：熟练使用工业软件工具链，如SolidWorks（设计）、LabVIEW/MATLAB（控制）、Python/C++（数据分析与算法）、SQL（数据库）、以及数字孪生或MES系统操作。

数据思维：学会如何从工业大数据中清洗、分析并提取价值，用数据驱动决策（如预测设备何时损坏、工艺参数如何调整）。

解决非结构化问题的创新能力

真实工厂环境充满不确定性和非标准化问题（如突发停机、良率波动、新旧设备通讯协议不兼容等）。专业训练会逼着你跳出书本，去现场找问题、测数据、改方案。这种在复杂约束条件下寻找最优解的能力，是最宝贵的财富。

适应未来产业变革的韧性

因为底座宽、涉猎广，不会轻易被单一技术的迭代淘汰。无论是面对工业互联网、人工智能赋能制造，还是绿色制造的新要求，都有足够的基础知识快速迁移和学习，具备长期职业发展的适应性。

简而言之，这个专业锻炼的是一种“既懂业务（制造）又懂技术，既能落地实操又能顶层规划”的综合素养。

Q：学习这个专业最困难的地方在哪里？最吸引人的又是什么？

学习智能制造专业，最“劝退”的和最“上头”的，其实往往源自同一个特点——它的跨学科幅度极宽。

最困难的地方：知识面广、深度难兼顾，且落地门槛高

“四不像”的知识跨度大：你需要同时啃下机械设计（力学、材料）、自动控制（微积分、模电数电）、计算机（编程、数据库、算法）和工业工程（管理学、人因）等多学科内容。大学课时有限，很容易出现每样都学了，但每样都“浅尝辄止”的感觉，初期会有很强的知识碎片化压力。

软硬件调试极其磨人（从代码到螺丝钉）：智能制造不是坐在电脑前纯敲代码，也不是纯装螺丝。你可能刚写完一段Python数据分析代码，就要去车间接PLC的线路，或者处理一个传感器的信号干扰。现场环境复杂，设备不通讯、代码报bug、机械卡死往往同时出现，排查这类“跨界故障”非常考验心态和耐心。

最吸引人的地方：亲手让机器“变聪明”的创造感，以及极宽的职业护城河

从0到1搭建系统的“造物者”快感：当你通过自己写的程序，成功让一条产线上的机器人协同作业，或者通过数据分析找出了产品良率波动的根源，那种“用数据和逻辑掌控物理世界”的成就感是其他纯理论或单一工种很难比拟的。

复合型人才的市场稀缺性与不可替代性：因为学得杂、学得全，你未来既能往技术纵深走（如算法、机器人研发），也能往管理与集成走（如智能工厂规划）。这种复合背景，让你在就业市场上不容易被单一维度的自动化或软件毕业生替代。

站在工业4.0的时代风口：你每天都在接触最前沿的技术（AI、物联网、大数据），研究的对象是如何让传统重工业变得更高效、更绿色。这种专业本身自带一种“面向未来”的前沿感，能接触到很多纯机械或纯计算机专业看不到的产业全景。

总的来说，这个专业入门时会因为“杂”而感到混乱和困难，但坚持下来后会因为“全”而拥有极宽的视野和极强的解决问题能力。如果你喜欢动手、喜欢搞清楚事物背后的运转逻辑，并且不排斥持续学习跨领域的新东西，它会是一个非常有趣的专业。

Q：智能制造专业有没有国际合作项目或者国际交流的机会？

非常多。本项目本身就是最大的国际交流平台。学生将享受两校师资与网络资源，有机会参加米兰理工的暑期学校、毕业设计（论文）联合指导。国际交流是本项目的核心特色与突出优势。