一、受访者自述
采访者： 首先介绍一下自己的经历和现在的基本情况吧。
受访者： 我是食品专业的，目前大二，上个学期，也就是大一下学期，转去了自动化。
差不多一入学，我就有了转专业的想法。当时想转电气、信工这些专业，因为看着名字就很感兴趣。我对电比较感兴趣，而且这些专业就业也比较有优势，所以就想转。
虽然有这个想法，但刚上大学比较贪玩，玩了一个学期，期末成绩考得不太好。寒假的时候，我向学长了解了一些转电气的情况，就放弃了转电气的想法。因为转电气是纯面试，只看绩点，而我绩点不太好。
之后我寻找一些除面试之外还有笔试要求的专业，比如信息工程、计算机、自动化。当时的首要目标是信息工程，因为它的笔试看起来比较简单，只要提前学一些微积分和大学物理，比同级的人学得快一点，就可以完成笔试。所以大一下学期一开始，我就去学大学物理，并提前学了微积分前面的内容。
这样学着学着到了四五月份。四月十六号，信息工程出了转专业的要求。一看微积分的门槛是 87 分，超过了我上学期 85 分的成绩，我过不了门槛，后面就转向自动化。自动化的要求是 85 分，我刚好能过，就去看它的要求。它有笔试大纲，我下载下来，参考大纲制定了接下来的学习计划。
笔试有三部分：
- 第一部分是编程，考 C++ 和 Python。Python 上学期学过了，我简单复习了一下，然后去学 C++。我买了一些书，也看了点网课。我比较喜欢看书，当时对网课不太了解，看得比较少，还是重点看书。后来发现，看网课的效率可能会更高一点。
- 第二部分是计算机组成原理，比如计算机的内存、指令、走线这些，我也是看网课学的。
我手上没有参考教材，买又需要一点时间，所以就直接看一些期末速通的网课。学得差不多之后，去准备第三部分，主要考对人工智能、自动化的认知。我找了一些视频。当时我们还上着人工智能导论，它的网课内容也可以增进我对人工智能的认知，所以我认真看了一下。
5 月 7 号笔试。之前是 4 月 16 号出的政策，到 5 月 7 号，我准备了 20 多天。
笔试的时候我很紧张，因为计算机组成原理还没看完。但题目出得很简单，这部分没有出太难的题，主要还是编程题。关于人工智能认识的部分出了一道比较难的大题，问以前有没有制作过跟人工智能或自动化有关的项目，这道题我没想到。
如果后面有想转自动化的同学，应该在寒假期间准备一下这种项目，动手做一下、学习一下，这样写这种大题的时候就能写出来。虽然我因为没有准备，这部分是空白的，但最后还是过关了，笔试没有被刷掉。
之后是面试，需要准备 PPT。我在笔试到面试期间收集资料做 PPT，找了模板稍微修改，文字部分应该是用 AI 生成的，模板拿的是别人的。
面试官的问题主要侧重于参加这类项目的经历，以及项目操作的知识。比如问我有没有编写过多层感知机的代码。我说还没有，但已经搭建好环境，下载了一些 Python 的库，比如 NumPy。他们接着问 NumPy 是用来干什么的，还问了一些跟项目有关的知识。
我知道它是用来做矩阵计算的，就这样回答了。他们应该也觉得我对这些知识算是勉强掌握，对实践也有一些接触，所以面试应该是通过了。之后我成功转专业了。
自动化面试和笔试都有一个比较重要的侧重点，就是考察项目实践。你得找时间去学一些内容，像自动化里的嵌入式，或者跟人工智能、深度学习有关的内容。选一个自己感兴趣的项目，动手编写代码，这样在面试和笔试的时候才会加分。
转专业结果出来之后，我准备开始学习，之后好像到了 5 月份。到假期这期间，我处在一个比较放松的阶段，还没有找到目标。不过这个期间我还是学习了“Vibe Coding”。Vibe Coding 好像是在转专业之后才接触的，不过应该早点接触比较好。
从转完专业到暑假期间，我几乎什么都没干。到暑假，我想着必须行动了，因为刷小红书时看到有自动化的同学说要找导师进组。后来在微信跟学长聊天，他也提醒我要早点找导师进组。
我去学校官网，在每个学院看了一下，找了一位我比较感兴趣的研究方向——具身智能方向的导师，给他发了邮件。他给我安排了一些学习任务。所以暑假的一个重点就是按照他给的路线学习，暑假基本是在学习中度过的。
另外，有个同学推荐了跟竞赛有关的东西，比如工程实践与创新能力大赛。学校有一个对口的团体，我参加了他们的培训任务。这个暑假还是挺充实的。
开学到现在，我主要是补课，需要添加一些课程。自动化大一有些课程他们学过，但我之前是食品专业的，没学过，所以要找老师排课。转专业之后，老师会通知转专业的学生去排课、补课，这方面倒不用太担心。
从食品转到自动化，大二上学期要补的课只有一门：自动化学科导论课。其他课要等大二下学期才能排，所以目前补课压力比较小。
目前主要是跟着课表学习，同时还要学竞赛知识和深度学习知识，主要是这两方面的压力。
二、转专业的决定与准备
采访者： 你最早是什么时候开始认真考虑从食品转到自动化的？
受访者： 认真考虑应该是 4 月份。当时信工转不成，机械的微积分要 90 分以上，电气以我的绩点就别想了。但我又非常不想继续学食品的东西，对电学、代码、机器这些比较感兴趣，自动化就是我的好球区，所以决定转自动化，进行笔试准备，同时报名。
采访者： 决定转到自动化以后，最开始实际做的第一件事是什么？
受访者： 第一件事就是报名，然后按照笔试大纲学习。
采访者： 详细说一下学习的过程，比如从哪些方面准备，笔试、面试分别是怎么准备的？
受访者： 笔试就是按照大纲的内容，找对应的书籍或网课。比如编程就找指定的课本，或者 B 站上的 C++ 网课；计算机组成原理也可以找网课，建议找期末速通课，比较省时间。
还有对人工智能的认知。很多学生大一下学期会学人工智能导论，可以参考它的网课；如果没有，可以自己找，比如在 B 站搜索人工智能入门、深度学习入门，也可以学到对应的知识。
采访者： 你从 4 月份开始准备，5 月 7 号就笔试了，中间只有一个月，当时有没有觉得很紧凑？
受访者： 有，每天减少了娱乐时间。从早上起床到晚上睡觉，除了上课，就是看网课学习。
采访者： 能具体说一下大概有多辛苦吗？比如每天早上几点起床、晚上看几个小时网课？
受访者： 大概七八点起床。晚上不会熬太晚，因为熬太晚又早起，第二天脑子晕乎乎的，学习效果不好，所以一般十一二点就睡了。早上七八点起，还是比较清醒的。白天除了上课，其余时间全部拿来准备笔试。
采访者： 准备笔试时，有没有更侧重的部分？
受访者： 主要偏向 C++ 的学习，还有计算机组成原理的网课。第三部分没怎么注重，导致后面笔试吃了一点亏。
采访者： 关于人工智能认识这一部分，你之前有没有问过别人？他们有没有透露过相关信息？
受访者： 尤其是那些转专业的，第三部分我当时好像没有去问，不是很重视。老师让你知道有这一部分，但是我没有去问。
采访者： 那段时间有没有感觉压力特别大，担心转不成功，大学四年就失败了之类的？
受访者： 我倒没有觉得转不成功就失败了，因为大二下学期还可以再转一次。我计划，如果没有转成功，就一定要疯狂卷绩点，让大二上学期的绩点高一些。因为大二下学期期末考试之前就会开始转专业，所以如果不成功，大二上学期一定要努力学习，把成绩提高上去。
当时想的是，如果能够提交申请，就去报电气；如果不能提交，那可能就转不成专业了。我也想过，转不成就只能留在食品，硬着头皮学。
采访者： 回到转专业准备。关于面试，你有没有向师兄打听过，老师是不是更喜欢有多个项目的学生？
受访者： 没有提前打听，是在实际面试时才认识到他们比较重视项目能力。
采访者： 从开始准备到正式转专业，有没有哪件事跟你原来想象的不一样？
受访者： 有。我原本了解到，去年转自动化的要求是微积分 90 分以上，信息工程是 85 分以上。结果到了我这一年，变成信息工程 87 分以上，自动化只需要 85 分以上，这让我很意外。
还有一点比较意外，自动化居然这么重视工程项目能力。
采访者： 所以最开始还是更偏向准备转信息工程，对吗？
受访者： 之前是这样想的，但是没办法，只能去看看自动化了。当时是一种无奈的让步、退而求其次的感觉。
采访者： 有没有觉得有一点不甘心？
受访者： 有。因为我的微积分，怎么说呢，不应该只是这个分数。就因为微积分意外考差，导致我丧失了这种选择，还是很不甘的。
采访者： 以你大一的情况，你刚提到大一上可能还没想过这些东西，那大一下是怎么开始想到要转专业的？
受访者： 其实大一上学期就有一点转专业的想法，但主要还是玩的想法更高一点。考差了就相当于给了我当头一棒。寒假时开始正式思考，到底怎样才能转成专业。
三、面试经历与笔试复盘
采访者： 转专业的时候，除了专业课，面试的过程能详细说一下吗？
受访者： 首先是 PPT 阐述环节，我把内容快速给面试官讲一遍，然后是提问。他们问我有没有对人工智能或自动化相关项目的一些实操经历。我确实还没有，但正准备做，就说已经把环境下载好了。实际上是在之前刷人工智能导论网课时，跟着课程指引下载的。
他们问：“你下载的这个环境，你知道 Python 的 NumPy 这个库的作用是什么吗？”我特意说了下载这个库，他们就问它的作用，我回答了。好像主要问题就是这两个，回答完之后，他们就说 OK 了。
采访者： 你觉得面试时，是 PPT 重要一些，还是老师问你的问题、临场反应更重要？
受访者： 我觉得老师问我的问题、我的临场反应更重要。PPT 大家都能做出来，也都能讲一遍，但回应这些问题并不是那么容易。你确实得准备、下载过这些环境，了解过这个东西是什么，才能说得出口，所以我觉得这个比较重要。
采访者： 当时你准备PPT的时候，为什么没有用 AI 直接做 PPT，而是套用模板？
受访者： 我在转专业群里找了一个模板，把文字改掉，文字都是参考 AI 生成的。
后来发现，他们真的不是很重视这个 PPT。我还没读完，他们就说可以读快一点。那边的老师更看重项目实操。
采访者： 当时你说还没有经历的时候，那些老师有没有一些负面的反应？
受访者： 我说的是在转自动化的那个群里，好像没有人提过面试官的那些东西。没有学长提，也没有学弟问。就算问，也只是问 PPT 怎么做、阐述环节多少分钟，只问这些无关紧要的问题。关于老师、面试官的这种评价，印象中没有看见，是我在实际面试时才感受到的。
采访者： 方便说一下当时对面试老师的感受吗？
受访者： 最大的感受就是他们很重视动手实操，可能没那么重视书面上的东西，不太重视你说的理念性的东西，更重视你实际做过什么、有过什么经验。
采访者： 我刚看到你也提到，老师没有问你对自动化、人工智能的看法，直接问有没有实操经历。
受访者： 对，我当时准备 PPT 就是准备的这一部分，因为不知道他们这么重视实操。对自动化的看法已经在 PPT 里说了，但他们也不是很重视这方面内容。
采访者： 如果他们不怎么重视这些书本上的知识，是不是就代表笔试可以准备得轻松一点？
受访者： 笔试确实可以轻松一点，但也不能太轻松，基本认识还是要有的。虽然考得不难，但至少得了解概念才能做对。不会考得很偏很怪，但对概念的理解还是要有的。
采访者： 考试是按比例进入面试，还是按固定分数线？
受访者： 是固定分数线，只要够及格就可以进去。而且我当时看，进面试的人好像是全部，只要参加过笔试，好像都进去了。笔试好像没有刷人，但后面排名的时候，笔试成绩会参与进去。笔试和面试的成绩是四六开。
说话人待确认： 就是说，笔试准备的重点就是对那些基本概念的理解。
说话人待确认： 对的。
采访者： 准备 C++ 时，为什么没有像其他课那样选择看网课？是时间来不及还是怎么样？
受访者： 当时对网课不太熟悉，以为一节课十几二十分钟，感觉时间来不及，划不来。没认识到网课效率还是挺高的，就只是买书自己看。后来学计算机组成原理，没有找到比较好的教材，就看网课，发现效率挺高，尤其是期末速通的网课。
四、转入后的学习与作业
采访者： 回到现在的自动化学习，有没有哪件事情让你觉得很费劲？
受访者： 目前就是赶作业很费劲。还有其他东西要学，同时要赶作业，很容易赶不上提交时间。电路作业错过过一次，计算机网络作业也错过过一次。赶完发现已经错过了，只能跟老师或助教说，让他们延长时间，或者提交给他们，让他们看一下。
采访者： 你刚说补课压力不大，是因为补的课很少，但本身的课还是特别多，对吗？
说话人待确认： 本身的课。
受访者： 本身课多吗？我倒不是觉得本身课多。我是觉得同时又要学竞赛内容，又要学深度学习，再加上这些课，才感觉很多。现在大二上学期课本身没有很多，只是作业有点难，补起来比较费劲。
采访者： 你也在学深度学习，是自己想学、想做项目才学的吗？
受访者： 对，想提高项目实践能力，为以后出来工作打造这种优势。
采访者： 一边学竞赛、一边自己做项目学东西，还要应付上课这么多作业，有没有感到压力很大的时候？
受访者： 目前还没有。赶不完就赶不完，跟助教说一声就好了，也没有特别难受、压力特别大，目前没有这种感受。
五、Exam Hacker 与 AI 辅助学习
采访者： 我记得你是当时第一个给我反馈的人。
受访者： 对。
采访者： 除了安装的问题，还有没有什么想说的？
受访者： 我觉得你很温柔，很善于指导，太感谢了。
采访者： 那对这个 skill 本身呢？
受访者： 这个 skill 当时只用过一下，因为我对期末复习其实没有非常重视，用过一下之后就没有怎么用了，比较可惜。
采访者： 没事儿。你最后还在用 AI 辅助学习吧？
受访者： 有。目前学深度学习或竞赛知识时，经常问 AI 这些代码是什么意思，或者想实现某个功能，用什么样的代码比较好。
采访者： 能举个例子吗？比如最近一次用 AI 学习，你碰到了什么问题，问了 AI 什么，它给了你什么，你和 AI 怎么协作解决问题？
受访者： 昨天完成了一个工创团队的培训任务，要求在画布上写一些字，实现字的颜色横向渐变。我先自己动手改了一下，发现效果不太好，或者代码行数太长，想更简洁地实现。
我去问 AI，它给了一个方案：可以用 linspace，是 NumPy 库的一个函数，会生成一个范围内的等间隔数组。比如输入 0 和 255，就能生成这两个数字之间的一些等间隔数组。
在计算机视觉里，这些数字代表像素颜色的 RGB 值。我生成等间隔数据，再扩充成画布，比如这一列是 0，这一列是 5，这一列是 10，等间隔过去，展现出来的颜色就能达到渐变效果。再把渐变画布中的文字部分取出来，就能实现文字颜色渐变。
采访者： AI 给了这个方案，你就去做了，对吗？实际做的时候，有没有碰到意想不到的情况？因为 AI 也不是十全十美的。
受访者： 昨天这次没有，解决得很顺利。
采访者： 再往前，有没有 AI 协助得不好的情况？
受访者： 更往前的一次，我记得好像是……能让我想一下吗？有点想不起来了。看一下聊天记录吧。
受访者： 对，好像想起来了。上次想做一个识别器，识别图片中的蓝色车牌。我考虑各种情况，想到如果车牌不是正对的，而是斜视的，用矩形框住它可能就不太行。
我去问 AI，它给了一个用四边形检测的方案。原理是有一个多边形拟合函数，会对轮廓进行多边形拟合。如果是四条边，就有可能是车牌，就这样写函数。
结果发现图片中可能有噪声，比如光影打在那里，颜色范围超出了我设定的范围。我又不能因此扩大颜色范围，因为再扩大就会有更多噪声进来，导致筛选出的车牌可能残缺不全。如果残缺，轮廓拟合就会拟合出不止四条边，出来一个形状不一样、有好多条边的东西，机器就会把这个候选丢弃掉，这是我不想要的。
我跟 AI 说了这个情况，它再想了一个办法：不用普通的多边形拟合，而用凸包拟合。凸包拟合的作用是，假如轮廓有些地方曲率是负数，比如凹进去了，就不会按凹陷拟合，而是直接盖过去。比如它是一个沟的形状，拟合的时候就会直接盖过去。
它会用一个没有凹陷的多面体去拟合。这样，残缺的车牌就又可以成功地以四条边的形式拟合成功了。
按照它的方案写，发现问题，再找它商量，它就再给一个解决方案。
采访者： 这个过程还是它给方案，你自己写代码的吗？
受访者： 有可能是这样的。
采访者： 为什么没有直接让它写代码？
受访者： 如果直接写代码，它写一大堆出来，我不懂使用原理，就很糟糕。我想的还是它给方案、给解释，我至少能够懂。在这个过程中，至少能够增加对方案原理的认识。
如果直接让它写出一整个东西，我就不懂这是什么，全交给它，到最后自己的知识不能有增长。但如果跟它讨论，它给方案并解释给我听，知识就能增长，肯定是这样更好一点。
采访者： 所以你觉得和 AI 协作，最后落地还是得靠自己，它可以给方案。
受访者： 对，它可以给方案，但必须解释，我必须明白方案的原理和效果是怎样的。
采访者： 现在“Vibe Coding”太方便了，你有没有尝试直接用 AI 写一段代码来帮助你做这些？你觉得 AI 写出来的效果怎么样？
受访者： 之前试过。因为要刷网课，想直接让 AI 帮我写个刷网课脚本。我不懂网页那种语言，不懂 Java、JavaScript 这些语言是怎样的，就直接让 AI 写。
拿它的代码去试验，经常出错，让我觉得代码稳定性真的不太好，在异常处理方面很欠缺。目前 AI 还没那么聪明，我有这种感觉。也可能是我用的模型是 DeepSeek 而不是 Claude Code 的原因。
这些放一边，反正目前想省钱，只花很少钱，又想让它写出效果很好的代码，除非自己有很专业的知识，能够给它指出明确的步骤、情况、注意事项，我觉得只有这样才可以做到。如果什么都不懂，绝对做不到又便宜又好用。所以，能够把 AI 教育好的前提，是自己得在某个领域有很深入的造诣。
采访者： 但面对一些完全新的理念，比如你刚提到深度学习，最开始肯定什么都不知道，这时会怎么让 AI 带着你学习？
受访者： 目前还没有这样从零开始学过，还是跟着网课学。如果网课中有让我不明白的……我就让 AI 帮我讲解。
六、给后来者的话
采访者： 最后一个问题，假如有想从食品转专业的同学来问你，你想说些什么？不用特别高大上，可以真实一点，不用那么体面。
受访者： 一定要把大一上学期的成绩提上去，这样想转什么专业才会有选择，而不是像我这样，想转什么都没选择。而且大一上学期成绩搞好，不仅能有更多转专业选择，保研也会更方便。不会像我现在一进自动化，发现成绩只能排在 30% 还是 20%、30% 左右，想保研非常困难。如果大一上学期努力学习，就不会像我这样。