控制的未来在哪里？
想说明白控制未来在哪里？首先要看到当下控制的问题是什么？ 回顾历史先想一下控制为何成为一个很重要的学科呢？实际上是源于第一次工业革命-即蒸汽机的发明。我们知道实际上瓦特不是发明了蒸汽机，而是改进了蒸汽机，怎么改进的呢？用做控制里边专业的话术来说是用了一个状态负反馈，直白点说就是 飞轮转速大了就调小蒸汽量，反之飞轮转速小了就增大蒸汽量。因为以前的蒸汽机没有这个状态负反馈机制，导致蒸汽机容易超速及其不稳定和不安全，用控制里边专业的话术来说就是 动态系统是不稳定的。 当时瓦特这么一个改进蒸汽机的策略，可能仅仅是一个直观上的改进，飞轮转速大了就调小蒸汽量，反之飞轮转速小了就增大蒸汽量。后来人们从这里边抽象出了原理性的东西，实际上蒸汽机的转速可以用微分方程来描述，蒸汽量就是控制量了，如何让这个动态系统稳定实际上是一个非常重要的问题。为什么这个问题很重要呢？因为它来源于实际，实际问题的需求，以往的蒸汽机不好使就是因为人们没有意识到动态系统稳定性的事情，更不知道如何解决不稳定的问题。可以说在第一次工业革命的技术核心就是这个东西，直白点说是改进了蒸汽机，学术点的说法就是 给出了一个方法来解决动态系统稳定性的问题。 所以我们回想一下，动态系统稳定性的问题在第一次工业革命的时候是一个核心问题，既有实际需求也有理论价值。可是现在呢？动态系统稳定性还是下一轮工业革命的核心吗？我想应该是没有人会认为动态系统稳定性是下一轮工业革命的核心，它肯定不是核心，而且离核心有点远。而控制这个学科本身依然延续着之前的思路，一直是把稳定性的证明作为一个核心地位在看待，所以使得控制学科本身的发展和当下的趋势是有不符合的。同时在国内还有大量的数学专业人员涌入到控制学科更是将控制理论的纯理论发展到了一个登峰造极的程度，反过来看实际上忽视了第一次工业革命为何控制学科成为核心的原因，是先有实际需求，后有理论研究跟进，而不是单纯的从理论到理论。这里也并非完全的排斥从理论到理论的纯理论研究，但是一个本身立足于实际需求应用的学科多数都充斥着纯理论研究，说明某种程度上研究被带到了坑里。 然后在国内实际上控制学科进入了一个五花八门的情况，因为控制的研究者已经明白了走以前的老路是不行的了，所以很多头脑灵活的研究者纷纷转行，正如前面小心假设说的 最优控制 Optimal  Control 改称 轨迹规划 Trajectory Planning 了自适应控制 Adaptive Control 改称 强化学习 Reinforcement Learning  了模型预测控制 Model Predictive Control 改称 滚动优化 Receding Horizon Optimization 了 等等等等 一个学自动化出身的人看到这些首先会觉得很搞笑，细细一想觉得略有悲哀，控制学科已经是没有了自己的特点。 之前参加了一个学术会议 某位专家说了一句话“控制领域的顶级期刊 Automatica 和 IEEE Transactions on Automatic Control上面发表的论文所设计的控制器没有一个能在实际中用的”。纯理论研究要搞吗？肯定是要搞的，可是一个实际应用都没有就不正常了吧。 所以个人觉得回顾历史才有可能清晰的认识未来，控制的未来是什么？第一次工业革命使得控制学科有了实际和理论的双重突破，自适应控制理论在理论有了突破，在这之后呢，控制理论和应用都没有本质的进展。网络控制也在发展中，很多文章也在做大延时或者数据丢包情况下的控制器设计，但真正能用的也是凤毛麟角的。 个人感觉控制的未来就是两点：1回归实际应用，是时候把稳定性分析的核心地位下降一下了。2融合其它学科，当下身处的时代是计算机，人工智能飞速发展的时代，控制学科还是有很好的和一些其它学科产生交叉点。抛弃本学科的一些成见，大胆融合其它学科的优势。