学工业机器人技术对数理化和英语要求高吗？

工业机器人是未来人工智能领域的重要组成部分，在国家工业强国的战略下，工业机器人必然是一个比较好的就业方向。

应该说，现在工业机器人在机械，电气设计上使用权重是越来越高了，机器人的柔性性能使得工程师在使用时更放心，更顺心。

那么，搭上工业机器人相关领域的便车容易吗？涉及到工业机器人的工作岗位是非常多的，我们以不同职位来做个分析。

首先，现场操作机器人的工人

这个是要求最低的，一般现有的生产线工人经过一定的培训就能很好的使用机器人了。机器人是一个完整的系统，许多功能都已经集成到系统内了，在实现真正的生产上，工人对机器人的操作只是几个简单的启动，停止按钮以及适当看懂示教器内容即可。

其次，机器人现场调试工程师

调试工程师是直接与操作人员对接的岗位，我在这个岗位有过几年的工作经验，对此了解比较深。调试工程师的工作比较辛苦，要经常出差，同时现场的环境也相对较差，这些是缺点。优点是能学到很多新知识，接触面广，工资待遇也相对不错，关键看经验。许多早先的调试工程师现在都自己组建小团队来接客户的单，利润相当高。在这个行业看工作经验，看能力。

技能要求有：数学要求到高中吧，物理化基本不用，英语要有一定的功底，其实，许多英文单词看翻译，然后记住就可以了，要求都不高。但是现在很多刚毕业的专科本科大学生都在这个行业混，因此如果学历不高的话，需要做一番努力。

第三，机器人应用设计工程师

机器人的应用往往是由电气工程师与机械工程师共同确定方案的。工业机器人一般会以工控机、plc等控制系统来合并控制以达到实现整体控制功能的目的。因此，这块工作目前基本都是由电气工程师和机械工程师兼任。

对这一块的学历要求基本在本科以上了，本科生的数理化，英语等基本不会太差。

第四，工业机器人设计

机器人的设计分硬件和软件两部分。到这里是真正的高技术和高薪资行业了，由于国内的机器人起步较欧美晚，因此，这一块的岗位目前比较吃香，人才缺口大，福利好，但也是学霸，高精尖人才能享受的。

以上就是对工业机器人的使用岗位要求区别，希望能帮到您。

在今天的中国，机会遍地。不怕一个人现在的能力低，怕的是不去学习，不去进步。

化学没有要求，数学要求较高，比方线性代数，概率论，计算机算法等，基础不好难学，要求逻辑思维与抽象思维能力强，当然还要热爱此专业

人工智能的技术基础是什么？

人工智能是一门研究用计算机来模仿和执行人脑的某些智力功能的交叉学科，所以人工智能问题的求解也是以知识为基础的。

知识图谱

如何从现实世界中获取知识、如何将已获得的知识以计算机内部代码的形式加以合理的表示以便于存储，以及如何运用这些知识进行推理以解决实际的问题，即知识的获取、知识的表示和运用知识进行推理是人工智能学科要研究的3个主要问题。

在人们的日常生活及社会活动中，“知识”是常用的一个术语。例如，人们常说“我们要掌握现代科学知识”，“掌握的知识越多，你的机会就越多”等。人们所涉及的知识也是十分广泛的，例如，有的知识是多数人所熟悉的普通知识，而有的知识只是有关专家才掌握的专门领域知识。那么，到底什么是知识？知识有哪些特性？它与通常所说的信息有什么区别和联系？

现实世界中每时每刻都产生着大量的信息，但信息是需要用一定的形式表示出来才能被记载和传递的。尤其是使用计算机来进行信息的存储及处理时，更需要用一组符号及其组合进行表示。像这样用一组符号及其组合表示的信息称为数据。

数据与信息是两个密切相关的概念。数据是记录信息的符号，是信息的载体和表示。信息是对数据的解释，是数据在特定场合下的具体含义。只有把两者密切地结合起来，才能实现对现实世界中某一具体事物的描述。

三者关系图

另外，数据和信息又是两个不同的概念，相同的数据在不同的环境下表示不同的含义，蕴涵不同的信息。比如，“100”是一个数据，它可能表示“100元钱”，也可表示“100个人”，若对于学生的考试成绩来说，可能表示“100分”。同样，相同的信息也可以用不同的数据表示出来。比如，地下工作者为了传达情报信息，可以用一首诗词的每一句的第一个字组成一句话，或诗的斜对角线上的字组成的一句话来传达信息，也可能会用一个代码或数字来表示同一信息。

正如上述，现实生活中，信息是要以数据的形式来表达和传递的，数据中蕴涵着信息，然而，并不是所有的数据中都蕴涵着信息，而是只有那些有格式的数据才有意义。对数据中的信息的理解也是主观的、因人而异的，是以增加知识为目的的。

比如，你看到0571－8888888这样的数字，你可能会根据自己已有的知识猜测到它是一个电话号码，但不知道它是哪个城市的电话号码，但如果你通过一些方法确定0571是杭州市的区号后，以后再碰到相同格式的数据时，你就会知道它代表杭州市的一个电话号码，实际上你的知识也就增加了。不同格式的数据蕴涵的信息量也不一样，比如，图像数据所蕴涵的信息量就大，而文本数据所蕴涵的信息量就少。

数据处理

信息在人类生活中占有十分重要的地位，但是，只有把有关的信息关联到一起的时候，它才有实际的意义。一般把有关信息关联在一起所形成的信息结构称为知识。知识是人们在长期的生活及社会实践、科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验，人们把实践中获得的信息关联在一起，就获得了知识。

终上所述，知识、信息和数据是3个层次的概念。有格式的数据经过处理、解释过程会形成信息，而把有关的信息关联再一起，经过处理就形成了知识。知识是用信息表达的，信息则是用数据表达的，这种层次不仅反映了数据、信息和知识的因果关系，也反映了它们不同的抽象程度。人类在社会实践过程中，其主要的智能活动就是获取知识，并运用知识解决生活中遇到的各种问题。

人工智能其实是一项复杂的技术，需要的基础技术尤其是数学方面非常多。

主要包括：

线性代数：包括张量、矩阵、范数、特征分解等一些列知识

概率论以及信息论：各种概率分布，离散、连续、质量函数、密度函数，香农熵，交叉熵等等。机器学习基础知识：拟合、估计、监督、无监督、梯度下降等等。卷积网络，各种神经网络，CNN，RNN...编程语言，比如python机器学习库：tensorflow、pytorch综上，要学的东西真的非常多。