在选择南京邮电大学自动化学院的导师时,学生通常会从研究方向匹配度、学术成果、指导风格、业界资源等多个维度综合考量，南邮自动化学院以信息学科为特色，导师研究方向覆盖智能控制、机器人技术、人工智能、物联网与大数据、工业自动化等多个领域，不同导师的研究侧重点和培养模式差异较大，需结合自身兴趣与职业规划进行选择。
从研究方向来看,学院导师可分为几大主流方向：一是智能控制与机器学习方向，如李明教授团队专注于强化学习在工业机器人中的应用，发表多篇IEEE Trans论文，注重理论与算法创新，适合想从事算法研究的学生；二是机器人与智能系统方向，王华副教授长期研究服务机器人自主导航，承担国家自然科学基金项目，实验室配备移动机器人实验平台，实践机会较多；三是工业互联网与智能运维方向，张伟教授团队与华为、中兴等企业有深度合作，研究工业数据驱动故障诊断，工程应用导向强，适合计划就业的学生；四是人工智能与模式识别方向，陈静教授聚焦计算机视觉在安防监控中的应用，与南京本地安防企业联合培养，注重成果转化。
学术成果方面,可通过导师近年发表的论文、承担的科研项目及获奖情况判断其学术活跃度，刘洋教授近五年主持3项国家自然科学基金项目，在自适应控制领域发表JCR一区论文10余篇，团队学术氛围浓厚，鼓励学生参与国际会议；而赵刚副教授则以横向项目见长，年均科研经费超500万元，与制造业企业合作紧密，项目实践机会多，适合动手能力强的学生。
指导风格直接影响研究生培养体验,部分导师如孙丽教授采用“放养式”指导，给予学生较大自主权，适合自律性强、有明确目标的学生；而周峰教授则实行“精细化”管理，每周组会汇报进度，定期一对一指导，适合需要督促的学生，导师的毕业要求差异较大，如有的团队要求发表SCI论文才能申请答辩，有的则更看重工程实践成果，需提前了解。
业界资源与就业支持也是重要考量因素,南邮自动化部分导师拥有丰富的企业合作资源，如吴军教授团队与江苏电网合作开展智能电网调度研究，毕业生可推荐至电网公司或科技企业；而杨帆副教授作为IEEE高级会员，在学术界人脉较广，有推荐学生出国联合培养的机会。
以下是部分代表性导师的研究方向与特点概览（为简化示例，仅列举4位导师）：
| 导师姓名 | 研究方向 | 学术成果 | 指导风格 | 适合学生类型 |
|---|---|---|---|---|
| 李明 | 强化学习、工业机器人控制 | 主持3项NSFC，发表IEEE Trans论文15篇 | 理论导向，鼓励创新 | 算法基础扎实，想读博深造 |
| 王华 | 服务机器人、SLAM技术 | 承担江苏省重点研发计划，专利8项 | 实践为主，项目驱动 | 动手能力强，偏好研发岗位 |
| 张伟 | 工业互联网、智能运维 | 与华为合作项目10+，横向经费充足 | 工程导向，注重落地 | 计划就业，想积累项目经验 |
| 陈静 | 计算机视觉、模式识别 | SCI一区论文12篇，获江苏省科技进步奖 | 学术严谨，组会频繁 | 基础扎实，能承受科研压力 |
需要注意的是,导师选择没有绝对的好坏，关键在于匹配度，建议通过学院官网、导师个人主页、学长学姐访谈等渠道获取信息，重点关注导师近年研究动态是否与自身兴趣一致，避免仅凭论文数量或职称做判断，部分导师招生名额紧张，竞争激烈，需提前联系并了解当年招生计划。
相关问答FAQs
Q1：如何判断导师是否适合自己？
A1：可从三方面入手：一是研究方向，阅读导师近期论文，判断是否感兴趣且有能力完成；二是沟通风格，通过邮件或面谈了解导师对学生的期望（如是否要求加班、是否支持实习）；三是学长学姐反馈，通过学院论坛或导师课题组往届毕业生了解实际指导情况，如是否push、毕业难度、就业资源等。
Q2：联系导师时需要注意什么？
A2：邮件需简洁明了，包含个人基本信息（学校、专业、GPA）、科研经历（如竞赛、项目）、对导师研究方向的了解及读研规划；避免群发邮件，针对不同导师的研究方向定制内容，体现诚意；若导师回复积极，可进一步预约面谈或参加课题组组会，直观感受实验室氛围。
