2026年考研人数继续下降，但考研难度不减，中国科学院自动化研究所控制理论与控制工程专业2026年考研分数线尚未公布，以下是中国科学院自动化研究所控制理论与控制工程专业2025年考研分数线及近三年考研分数线对比，方便大家了解近几年的考研分数线趋势，做好后续26考研复试或27考研择校的相关事宜。关于中国科学院自动化研究所控制理论与控制工程专业考研的更多信息差，大家可以继续关注启航教育考研栏目。

2025年中国科学院自动化研究所控制理论与控制工程专业考研分数线

学术型硕士（081101 控制理论与控制工程）：总分350分

单科要求：政治≥34分，外语≥34分，业务课一（数学一）≥51分，业务课二（857自动控制理论）≥51分

研究方向包括：（01）智能控制、（02）智能机器人、（03）精密感知与控制、（04）博弈与群体智能，均执行统一复试分数线。

补充说明

• 中国科学院自动化研究所控制理论与控制工程专业执行国家A类工学线基础上的自划线，2025年总分线显著高于国家线（2025年工学A类国家线为273分），但单科线略低于常规院线，体现对专业能力的侧重。

• 专业课考试科目为自主命题：④(857)自动控制理论，内容涵盖经典控制理论、现代控制理论、系统建模与分析等，题型包括简答、计算与综合设计题。

• 复试形式为线下现场复试，包含专业面试、外语听说测试、科研潜力评估及综合素质考核，重点考察考生的数理基础、控制理论应用能力与科研素养。

• 最终成绩计算方式：初试成绩（500分）占60%，复试成绩（300分）占40%，按总成绩择优录取。

• 推免比例较低，2025年该专业统考招生1人，无推免名额，全部面向全国统考生，竞争激烈但公平透明。

**以上数据仅供参考，以中国科学院自动化研究所研究生院官网发布的最新信息为准。

中国科学院自动化研究所控制理论与控制工程专业历年分数线对比（2023-2025）

分数线趋势分析：

• 分数线波动较大：2024年大幅下降至280分（可能因报考人数或试题难度变化），2025年骤升至350分，反映招生选拔标准回归高位。

• 专业课单科线整体维持在50–70分区间，2025年虽总分高，但专业课线反而降低，可能与试题难度或评分尺度调整有关。

• 统考招生人数从2人缩减至1人，录取难度显著增加。

**以上数据仅供参考，以中国科学院自动化研究所研究生院官网发布的最新信息为准。

2025年中国科学院自动化研究所控制理论与控制工程专业复试人数与复试比例

• 进入复试人数：约2人（按差额复试比例1:2确定）

• 实际录取人数：1人

• 复试比例：1:2（严格控制差额，确保生源质量）

• 复试内容：   – 专业面试（200分）：考察自动控制理论、数学基础、科研项目理解与问题解决能力   – 外语听说测试（50分）：英语口语问答，涉及专业术语表达   – 综合素质（50分）：科研经历、逻辑思维、学术志趣与表达能力

• 录取最低分：350分（即复试线）；最高分未公开，但竞争集中在高分段。

**以上数据仅供参考，以首都师范大学研究生院官网发布的最新信息为准。

2026年中国科学院自动化研究所控制理论与控制工程专业计划招生人数

学术型硕士（081101）：2人（全日制）

• 研究方向：（01）智能控制、（02）智能机器人、（03）精密感知与控制、（04）博弈与群体智能（统一招生，入学后双向选择导师）

• 考试方式：统考（不含推免名额，全部面向全国统考生）

备注：最终招生人数以中国科学院大学研究生招生信息网及自动化研究所官方通知为准。

2026年中国科学院自动化研究所控制理论与控制工程专业排名

全国排名：稳居全国前3，依托中国科学院自动化研究所，控制科学与工程学科整体实力位列A+等级

学科优势：

• 中国科学院自动化研究所是国家重点科研机构，在人工智能、机器人、智能控制等领域处于国内领先地位，承担多项国家重大科技专项。

• 师资力量雄厚：拥有院士、杰青、优青等高层次人才，导师多为国家重点项目首席科学家，科研经费充足，平台资源丰富。

• 注重“科研反哺教学”：硕士生深度参与国家级科研项目，发表高水平论文机会多，就业与深造前景极佳（多进入华为、航天科技、顶尖高校或海外名校）。

数据来源：教育部第五轮学科评估结果

中国科学院自动化研究所控制理论与控制工程考研总结与建议

• 目标分数建议不低于360分：鉴于2025年分数线达350分且仅招1人，2026年虽扩招至2人，但竞争仍极为激烈，需预留10分以上安全边际。

• 狠抓857自动控制理论：该科目为自主命题，需深入掌握胡寿松《自动控制原理》等核心教材，强化根轨迹、频域分析、状态空间等高频考点，注重计算与综合题训练。

• 数学一不可松懈：作为工科基础，数学高分是拉开差距的关键，建议目标120+。

• 提前准备科研背景：虽为统考，但复试极重科研潜力，建议积累相关项目、竞赛或课程设计经历，并熟悉研究所主要研究方向（如智能机器人、群体智能）。

• 关注导师研究方向：初试后尽快查阅自动化所官网导师介绍，针对性准备复试中可能涉及的专业问题，提升匹配度。

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