自动化技术发展水平已成为衡量一个国家现代化程度的重要指标，从航空航天到大规模工业生产，从智能制造到供应链管理，从智能交通到智慧城市，从智能电网到智慧能源，从医疗仪器到家庭服务，自动化技术在提高生产效率的同时，也使我们的生活变得更加美好。南方科技大学控制科学与工程学科主要涵盖如下三个自动化领域的研究方向：（1）控制理论与控制工程，（2）智能感知与自主控制，（3） 模式识别与机器人控制.
1. 控制理论与控制工程
控制理论面临着被控系统越来越复杂、性能要求越来越苛刻的挑战。该方向的研究人员通过设计新的建模与辨识、分析与综合、自适应与优化先进技术来应对挑战。该方向的理论研究成果在航空航天、制造业、新能源等行业有广泛应用。
研究方向：全驱动系统控制、复杂系统相论、分布式控制与估计、网络化系统控制与优化、航天航空器控制.
参与教授：段广仁、丘立、付敏跃、田玉平、刘涛、徐翔.
2. 智能感知与自主控制
实际系统所处的环境十分复杂，并受不确定性的极大影响。自动控制面临着前所未有的挑战，尤其是在信息物理系统中。该方向聚焦智能感知和自主控制的新理论、先进算法和创新技术，突破控制科学和人工智能技术的壁垒。其工业应用涵盖智能制造、集群无人系统、物联网等。
研究方向：网络化控制、多智能体系统、智能学习控制、信息物理系统智能感知与控制.
参与教师：刘国平、林志赟、杨再跃、孔贺、陈亮名.
3. 模式识别与机器人控制
模式识别是指对数据中的模式和规律性的自动识别，研究成果在图像处理与计算机视觉、大数据分析、生物信息学、自然语言处理、类脑智能、机器人等领域有广泛的应用。机器人控制将机器人作为研究对象，以数学、力学、机械、控制、传感、人工智能等理论为基础，研究机器人在复杂动态环境中的态势感知、任务分配、运动规划、导航与制导、运动控制等技术。
研究方向：机器人感知与智能、机器人视觉、人工智能、航天系统、无人系统、智能医学、物联网.
参与教师：刘德荣、孟庆虎、张宏、张巍、丁克蜜.