机械考研中工资较高的方向主要包括：
数字孪生：
这是一个结合了机械工程和计算机技术的方向，通过虚拟模型来模拟现实世界的系统和过程，以实现更高效的控制和优化。数字孪生技术的应用范围广泛，包括制造业、物流、城市规划等多个领域，因此从事该方向工作的研究生往往能够获得较高的薪资。
机器视觉：
机器视觉是利用计算机和图像处理技术来模拟人类视觉系统的科学，广泛应用于工业自动化、质量检测、医疗诊断等领域。由于机器视觉技术的市场需求大，从事该方向工作的研究生通常能够获得较高的薪资。
深度学习：
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，通过神经网络模型来处理和分析大量数据。在机械领域，深度学习技术可以应用于智能机器人、故障诊断、智能控制等方面，因此从事该方向工作的研究生往往能够获得较高的薪资。
仿生机器人：
仿生机器人是模仿生物形态和行为的机器人，具有广泛的应用前景，包括医疗、军事、灾害救援等领域。由于仿生机器人技术的复杂性和创新性，从事该方向工作的研究生往往能够获得较高的薪资。
智能机器人：
智能机器人是结合机械、电子、计算机等多学科技术的综合性应用，能够实现自主导航、智能控制等功能。智能机器人在现代制造业、服务业等领域有广泛应用，因此从事该方向工作的研究生通常能够获得较高的薪资。
嵌入式开发：
嵌入式系统广泛应用于各种设备中，如汽车、手机、家电等。嵌入式开发需要掌握硬件和软件的综合知识，从事该方向工作的研究生通常能够获得较高的薪资。
工业软件开发：
工业软件是用于支持工业生产和管理的软件系统，包括CAD、CAM、CAE等工具。随着制造业的数字化和智能化发展，工业软件开发的需求越来越大，从事该方向工作的研究生通常能够获得较高的薪资。
故障诊断：
故障诊断是利用传感器、数据分析等技术来识别和预测设备故障的科学。在机械领域，故障诊断技术可以应用于各种设备，如发动机、机床等，从事该方向工作的研究生通常能够获得较高的薪资。
综上所述，机械考研中选择上述方向通常能够获得较高的薪资。建议研究生在选择研究方向时，结合自身的兴趣和职业规划，选择有市场需求的领域进行深入研究。同时，也要注意提升自己的实践能力和项目经验，以便在就业市场上更具竞争力。