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關於演算法方向
如果按照題主的分法，機器人演算法確實可以概括成兩個主要方向，人工智慧與運動控制，或者更抽象的：決策與執行。
人工智慧(決策層)扮演大腦的角色，透過傳感器（視覺，觸覺，力/力矩，雷射等）從外界采集數據，經過分析和決策後，為機器人提供運動輸入參考，本身很少涉及執行機構和運動控制的內容。
這個方向的公司一般偏向於使用智慧演算法將任務需求與周邊環境結合起來， 自主的或半自主的 為機器人生成任務，執行層硬體和運動控制部份多采用其他廠商的成熟產品，例如很多人熟悉的Mujin：
Mujin | Robot Intelligence for Industrial Automation以及物流倉儲機器人：
IAM Robotics大谷歌：
How Google Wants to Solve Robotic Grasping by Letting Robots Learn for Themselves等。
運動控制(執行層)就是手臂和雙足，在接收到指定的運動目標後，考慮如何在滿足一定約束的情況下，按照特定的指標（速度、精度、穩定性等）執行該運動，其自主進行任務決策的功能很弱，這個方面的代表主要就是工業機器人，BD的大狗和Atlas其實也是偏執行層的運動控制多一些。當然現在先進的工業機器人控制器也開始慢慢融合一些機器學習的內容進來，以增強機器人的實用性。
前一段時間的阿法狗就可看做是決策層的演算法，不過仍然使用了人來作為執行層，其實也可以使用一個機械臂來完成執行層的工作。
這兩個方向的發展都還遠遠沒有達到成熟的階段， 理想的機器人 應該同時具備完美人工智慧和優秀運動能力，二者缺一不可。現階段的技術水平距離這個目標還有非常大的差距，這樣一個亟待發展的朝陽行業，好的人才非常短缺。
關於應屆生擇業
首先機器人行業並不特殊，題主對選擇大公司還是創業公司的利弊分析基本正確，但凡事分兩面，不能一棒子打死。
其次職業規劃是一個很大的命題，與每個人自身的家庭環境、成長歷程、性格習慣、興趣愛好、人生追求都有很大的關系，沒有統一的標準，只能根據自己的實際情況作出選擇。
只說一下我對大公司和小公司的理解：
如果你對我們感興趣，請砸簡歷，臉接。
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