1．以立德树人为根本，热爱祖国，遵纪守法，品德良好，学风严谨，有事业心和为科学献身的精神，愿为社会主义现代化建设服务。
2．掌握“控制科学与工程”学科领域坚实的基础理论和系统的专门知识，至少能熟练掌握一门外语；熟练掌握本学科的科研方法和技能，深入了解国内外本学科领域的新技术和发展动向。
3．具备独立从事科学研究、科技开发、教学或独立担负本专业技术工作的能力，具有严谨求实的科学作风，具有良好的心理素质和健康体魄，成为具有创知、创新、创业精神的优秀人才。
序号 | 学科方向 | 主要研究方向 |
1 | 控制理论与控制工程 | 高阶全驱系统理论 非线性控制系统 相位理论 复杂系统建模、优化与控制 |
2 | 智能感知与自主控制 | 网络化控制 多智能体系统 智能学习控制 信息物理系统感知与控制 |
3 | 模式识别与机器人控制 | 模式识别 机器视觉 智能机器人 航天器控制 |
类型 | 基本学习年限 |
学术型硕士研究生 | 三年 |
类别 | 学分要求 | |
公共课 | 思想政治理论课 | 3 |
英语课 | 2 | |
通识课 | 2 | |
专业课 | 专业核心课 | 6 |
专业选修课 | 9 | |
学术讲座（Seminar） | 1 | |
劳动教育 | 1 | |
开题报告 | 1 | |
中期考核 | 1 | |
总学分 | 26 | |
要求：实践环节必须是在导师指导下开展的培养环节，可以包括但不限于校内课程助教、横向科研项目、产学研项目、企事业单位等实习实践活动。
间时：申请论文送审前完成。
方式：实践环节计划由导师与学生共同制定，并报由院系备案。实践环节结束后，学生应提交课题报告、论文、专利等形式的结题材料，由所在实践（实习）单位考核，考核分为优秀、合格和不合格三挡，考核不合格的学生不能获得该环节学分，需重新参加实践环节。
目的：考核研究生论文工作进展、科研精力投入和已取得成果等情况，以便确定后续工作重点并发现和解决问题。
时间：学习年限为3年的硕士研究生应在入学后第四学期结束前完成考核。研究生每延长学习年限一年须增加一次考核，延长半年及以上、不满一年的，按一年计算。
方式：学生提交年度研究进展报告；院系组织考查小组考核。
考核：考核小组至少由3名相关学科的硕士研究生导师组成，可包括导师。
结果：考核决议采取不记名投票的方式，经全体成员三分之二或以上同意方可通过。两次或两次以上考核不通过者，应予以退学。
学术水平：
1、能够分析总结本学科领域的发展趋势，对于所研究课题提出创新性解决方案，具有创新性，从事论文课题研究的工作量不少于1年。
2、必须是一篇（或由一组论文组成的一篇）系统的、完整的学术论文。学位论文应是学位申请者本人在导师的指导下独立完成的研究成果，使用国际认可的查重标准和软件工具，查重率不超过5%，严禁任何形式抄袭，一旦在“查重”中发现抄袭现象，将立即终止论文评审和答辩工作，并提交学术委员会处理。
质量：硕士学位论文要求作者具备相应的技术要求和较充足的工作量，体现作者综合运用科学理论、方法和技术手段解决工程技术的能力，具有先进性、实用性，取得了较好的成效。
完成：硕士研究生应在导师的指导下由硕士研究生独立完成。
语言：论文摘要部分要求用中英文双语书写，其中中文部分不少于500字。
查重：原则上“去除本人已发表文献复制比”低于5%，导师在查重报告上签字后视为查重通过；复制比在5%~10%之间，须填写说明，导师、系主任（或负责研究生工作的副系主任）签字确认同意后，视为通过；复制比高于等于10%，视为不通过。
目的：考核硕士研究生所选课题的研究背景、研究计划及创新点、预期成果等。
时间：硕士研究生至少应在申请学位论文答辩前一年完成开题考核。
方式：提交书面报告参加答辩。
组织：硕士开题考核的答辩环节时长不少于0.5小时。开题考核委员会至少由3名相关学科的硕士研究生导师组成，其中至少包含1名非本系的相关专家，委员总人数为奇数，可包括导师。
结果：考核决议采取不记名投票的方式，经全体成员三分之二或以上同意方可通过。考核通过的硕士研究生应根据考核意见修改开题报告。考核未通过的硕士研究生应在六个月内进行第二次考核，仍未通过者，应予以退学。硕士研究生学位论文的主要研究方向和研究内容有重大变动时，应重新进行开题考核。
目的：对研究生学位论文工作进展的阶段性考核，检验（1）已完成的论文工作内容和取得的阶段性成果；（2）论文工作中所遇到的问题，尤其对与开题报告内容中不相符的部分进行重点说明；（3）对下一步的工作计划和需继续完成的研究内容进行论证，确保能顺利完成学位论文工作。
时间：硕士研究生至少应在申请学位论文答辩前半年完成中期考核。
方式：提交书面报告参加答辩。
组织：硕士中期考核的答辩环节时长不少于0.5小时。中期考核委员会至少由3名相关学科的硕士研究生导师组成，其中至少包含1名非本系的相关专家，委员总人数为奇数，可包括导师。
结果：考核决议采取不记名投票的方式，经全体成员三分之二或以上同意方可通过。考核通过的硕士研究生应根据考核意见修改中期报告。考核未通过的硕士研究生应在三个月内进行第二次考核，仍未通过者，应予以退学。
目的：学位论文评审采取同行专家实名评审，旨在答辩前审核并改善论文质量。
时间：满足研究生学术成果要求，并通过学位论文的形式审查和论文重合度检查后，可申请学位论文评审。
方式：须有2位及以上本领域或相关领域的专家评阅；所有评阅专家应具备硕士研究生导师资格或副高及以上职称。
结果：硕士研究生通过评审后应根据专家意见修改论文。评审中有1名专家不同意答辩，被评审人可于一个月内修改论文后提交该名专家或另聘1名专家再次评审；有2名专家不同意答辩，则取消本次评审申请。硕士研究生两次申请学位论文评审的时间至少间隔三个月，第二次评审仍未通过者，应予以退学。
目的：检验（1）论文确系研究生独立完成；（2）论文关键工作的依据；（3）研究生的思辨能力。
时间：硕士研究生通过学位论文评审后，可申请学位论文答辩。
组织：硕士学位论文答辩委员会至少由5名相关学科的专家组成；委员总人数为奇数，其中应至少有1名校外专家。委员会主席一般由副教授、教授、讲席教授或具有相当职称的副高及以上专家担任。所有委员应具备硕士研究生导师资格。导师应该担任答辩委员，但不能担任答辩委员会主席，且在评议阶段可不回避。
结果：参照《南方科技大学学术型硕士研究生培养办法》执行。
学位论文答辩未通过者，可在一年内（不超过硕士研究生最长学习年限）修改论文，重新答辩一次。答辩前需要按照硕士学位论文送审要求进行再次送审，送审通过者方可答辩。二次答辩仍未通过者，学校不再受理其学位论文答辩申请。
本学科硕士研究生在学期间满足学校相关要求，并符合以下情形之一者，可以申请硕士学位：
1. 在学位论文答辩前在SCI期刊、中文核心期刊或本领域顶尖学术会议论文集上发表（含被正式录用的论文，需提供录用通知书）与所研究课题有关的学术论文1篇及以上，文章署名单位必须是南方科技大学，学生需为第一作者（含共同一作），或导师为第一作者、学生为第二作者。发表的文章必须是硕士研究生学位论文的一部分。
2. 已获得授权或者已公开的国家发明专利1项及以上，以第一或第二申请人（导师为第一申请人）申报的专利，专利的第一单位必须为南方科技大学。发表的发明专利必须是硕士研究生学位论文的一部分。
3. 获得本学科主要竞赛奖项二等奖及以上，若团队获奖本人排名需为前两名。
硕士提交的材料（学术成果），由导师审阅认可、并提交所在院系学术委员会（学位评定分委员会）审核。
附录一、课程设置
课程类别 | 课程代码 | 课程名称 | 开课学期 | 学分 | 周学时/总学时 |
公 共 课 | GGC5019 | 中国特色社会主义理论与实践研究 | 秋 | 2 | 2/32 |
GGC5017 | 自然辨证法概论 | 秋 | 1 | 1/16 | |
GGC5046 | 南科大研究生英语 | 秋 | 2 | 2/32 | |
GGC5006 | 工程伦理 | 春 | 2 | 2/32 | |
专 业 核 心 课 | 线性系统理论 | 秋 | 3 | 3/48 | |
非线性控制系统 | 春 | 3 | 3/48 | ||
机器学习与人工智能 | 春 | 3 | 3/48 | ||
矩阵分析及应用 | 秋 | 3 | 3/48 | ||
最优化与智能算法 | 春 | 3 | 3/48 | ||
专 业 选 修 课 | 自主机器人系统 | 秋 | 3 | 3/48 | |
数字图像处理 | 秋 | 3 | 3/48 | ||
系统辨识与自适应控制 | 春 | 3 | 3/48 | ||
机器人运动与控制方法 | 秋 | 3 | 3/48 | ||
控制系统参数化设计 | 春 | 3 | 3/48 | ||
高级机器人控制 | 春 | 3 | 3/48 | ||
传感器与应用 | 秋 | 3 | 3/48 | ||
移动机器人智能感知系统 | 秋 | 3 | 3/48 | ||
非线性控制系统 | 春 | 3 | 3/48 |
附录二、相关研究方向推荐课程
课程类别 | 课程代码 | 课程名称 | 开课学期 | 学分 | 周学时/总学时 |
专 业 选 修 课 | MEE5105 | 工程优化基础 | 秋 | 3 | 3/48 |
MEE5101 | 机器人与自动化基础 | 秋 | 3 | 4/64 | |
MEE5113 | 机器人创新与应用 | 秋 | 3 | 4/64 | |
MEE5112 | 机器人操作系统 | 春 | 3 | 4/64 | |
BME5012 | 人脑智能与机器智能 | 春 | 3 | 3/48 | |
CSE5005 | 高级计算机网络与大数据 | 秋 | 3 | 3/48 | |
CSE5009 | 机器学习 | 秋 | 3 | 3/48 | |
CSE5013 | 计算机视觉与图像处理 | 秋 | 3 | 3/48 | |
CSE5011 | 分布与并行计算 | 秋 | 3 | 3/48 | |
CSE5012 | 演化计算及其应用 | 秋 | 3 | 3/48 | |
CSE5018 | 高级优化算法 | 春 | 3 | 3/48 | |
CSE5020 | 高级软件工程 | 春 | 3 | 3/48 | |
CSE5010 | 无线网络与移动计算 | 春 | 3 | 3/48 |