当前自动控制领域面临着哪些挑战？
1.理论与实际无法完成有机统一。理论推导很完美的频域特性，由于其抗扰性不够强或是对部分参数过于敏感导致尽管仿真很完美但在工业现场无法适应复杂与恶劣工况，导致了理论学术派与实践派的矛盾，也致使部分技术无法完成产品化商业化。 2.传统工控行业的控制策略近十几年来几乎没有本质变化，模子还是那个模子，仅仅是在上面小添小改，对于控制性能仅仅有较小幅度的提高，或是针对特定场合和行业特性进行微调，没有实质性的质变创新。 3.当前的控制领域的先进控制算法本质上都可以转化成pid与1-5阶的低通滤波器的组合，当低通滤波器的阶低时参数较为容易而相位滞后较为明显，阶高时则参数不易设计而相位滞后得到改善。我认为仅就目前来看控制领域算法研究或突破的核心依然是如何在使用比之前更高一阶滤波的基础上（或是其等价形式）完成参数的配置规律探索。 4.控制领域目前来说大多被认为是传统领域，其中一个表现就是稳定性的证明今天来说还是被认为必不可少，这样导致了深度学习其实一直没能在工控领域打开局面。当然了，处理器频率不够高计算能力还不太够也是一个问题，但是实质上控制领域还是没能张开手臂拥抱AI。 5.挑战，最大的挑战还是控制领域的研发人员与计算机，互联网等领域相比无法取得较为优厚的待遇啊，这就间接导致了相当大比例的翘楚大牛转战其它领域，使控制领域的发展变得更加滞后。那么为什么待遇上不去呢?国内工控企业陷入了一个不拼技术拼成本的恶性循环，技术大差不差就看谁更便宜，今天你降5块，明天我降10块，利润率越来越低。ok，今天你的研发人员研究出来一个nb哄哄的算法，明天我花200w把他买来，收之麾下，什么?你说他是你们公司的核心人员，与公司同仇敌忾，心心相印?500w现在就收拾一下跟我走。好了，明天我也有了技术了，这下我技术和你又大差不差了，而我成本又比你低。什么?你又要扯什么竞业协议?那我只能说上有政策下有对策。（这里就不点名某2川了，搞得现在一摊浑水） 唉，入了控制的坑，想出也出不去了啊。