现在一般企业都离不开计算机人才，但不同的企业有不同的要求

需要纠正一个误解：控制不只是控制理论。
控制理论与计算机的关系好比物理与数学的关系，前者用到后者，同时用行的问题推动后者的发展。鄙视链说明的只是浅薄，不是渊博。
比如说，控制理论发源于微分方程稳定性理论，然后就发展成很大一个世界，用到很多数学工具，并发展出新的数学工具，然后发现更多的问题……这本来就是科学发展的正常循环。
至今控制有三路人马：应用数学、机电控制、过程控制。三路人马在控制理论上是统一的，但还是“共同而有分别”。到应用就分道扬镳了。具体就不扯远了。
然而，这基本上都是围绕连续系统的，碰上断续系统（比如控制回路里有几个IF……THEN）就抓瞎了。毛子当年的“变结构控制”包含断续元素，但只能用“有界”来分析。好处是只要在界内，不管怎么变的，通吃；坏处是即使在界内，系统行为也不便精确描述，只能有界描述。
但断续的问题越来越大，比如约束控制。在约束边界上，连续性条件就破坏了。
非线性控制更是海阔天空，根本不像线性控制一样，存在一个统一的框架。只要不是线性的，都是非线性的。线性只有一种，非线性就有无穷多种，自然难以纳入统一框架。
数学控制理论还有一个数学的“通病”：提出很多存在性、有解性、有界性，但对于具体的控制系统设计，缺乏规范的指导。简单系统没问题，但就是复杂系统需要理论指导啊。
控制的另一半是控制工程。在控制方面，理论与实践还真不是密切结合的。太多人想密切结合起来，但理论上给得了的工具工程上用不上，工程上需要的工具理论上给不了。这不是谁怪谁的问题，而是世界的复杂性和挑战的现实性的问题。
理论上解决不了，工程上还是得想办法结局。有的可以通过放大安全余量来硬抗，有的只有通过理论上匪夷所思的奇思妙想来解决。比如约束控制，直接扔一个约束最优化的数值方法上去，什么稳定性、有解性统统靠边。没有理论知道，就加一大堆调节参数，凭经验和实运摸索呗。
好处是问题还真的解决了，坏处是只有感性的模糊认识这问题是怎么解决的，缺乏理性的依据，下一次碰到“类似”的问题老办法还是继续管用，谁都说不清楚。所以新手对参数调试视若猛虎，因为心里一点没底，不知道跳出来的是老虎还是加菲猫。老手笃定很多，但依然是凭经验的自信，阴沟还是会翻船，同样因为林子大了，什么鸟都有，100次飞出金丝雀，101次就可能飞出老鹰。
工程永远是科学与艺术的结合。这里科学指理性、严谨的思考和方法。艺术不是诗和远方，而是跳出常规的创造性思维，像“战争艺术”、“管理艺术”那样的艺术。科学与艺术相结合的另一个说法就是严谨与跳跃思维相结合。任何工程师做不到这一点，两边缺一样，都不可能成为好的工程师。
在大学、研究所，控制理论得到深入的研究，但控制工程经常是缺门。不是他们不想重视，不在河边，怎么知道河水是怎么流的？
在工业界，控制工程得到深入广泛的实践，但控制理论经常敬而远之了。不是他们不想拥抱，而是在河里的漩涡中挣扎的时候，钓鱼台上的高瞻远瞩对他们缺乏吸引力。
扯得太远了。
自控与计算机谁是“老大”，谁是“老二”，看你是干什么的。如果你在过程工业，负责过程控制，建立在对过程的深入理解上的自控知识和技能为王，计算机知识和技能只是“干活的”；如果你在自控系统公司，比说公司是做DCS、PLC的，那解决了基本的架构问题后，计算机为王，因为那基本上就是专业化的计算机公司了，只是产品恰好面向自控。
学计算机的人能干自控吗？学自控的人能干计算机吗？都能。学校只是起点。能做到中级甚至高级岗位的话，70%以上的知识和技能只可能来自于毕业后的实践。如果一个人一辈子都主要“吃”学校里学到的老本，注定超不过中级岗位，能长久保住初级就不错了。
同样的道理，学电子工程的人不会做网页，这有什么？只要需要，找本书，找几段视频，不就会了？是什么科班出身并不重要。基础很重要，但基础也是能补的，尤其是工作中对症下药地补。学习首要的是懂得继续学习的方法。这对本科和研究生都是一样的。博士最大的本事不是“知道一切”，而是知道怎么学习和攻入全新的领域。要是博士研究生在充满已知的领域里折腾，那是在瞎混了。博导这么干，更是误人子弟。
最重要的本事不是知道什么事该怎么干，而是知道怎么学习和去干全新的事。当然，不是什么全新的事都值得去学习，值得去干。有时候是自己来兴趣了，有时候是工作需要，有时候是行业转型被迫。但要会学习，这一点是不变的。