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。
这个问题好大。知乎真有很多有意思的问题和回答。我也来一起讨论。顾名思义： 控制：目标对象按人的意志来动作的操作办法。 未来：事物按人的意志发展的趋势。 既然这样，这个问题可以拆解成几个问题来理解。 1）怎样提高可控性和精度？ 2）控制的手段怎么才能不断促进生活水平的提高？ 一个是方法论，一个是世界观。两者是辩证发展的，只要控制这个方法论是推动正面发展的，那么控制的现在就是未来，按部就班往前走就是了。 很多控制系统非常复杂，其实说到底就是：对象—数据采集—运算—输出执行—对象这几个基本步骤。从这几个过程中可以看出，有几个关系到可控性和精度的关键点。 1）数据是否准确；2）数据的可读性;3)数据采集的透明性；4）执行机构的精度；5）处理器运算的速度；6）数据传输过程中的安全性 从目前现状来看，在控制领域，这几个方面都存在限制现代工业对控制需求的瓶颈。 那么问题找到了，打破这些瓶颈，就是控制的未来。因为控制就是为了满足人不断提高对对象控制的欲望而生的。 我理解的控制的未来在以下几个方面有大量挑战和机会。 1）物联网，万物相通，数据传输透明就绪。数据采集的壁垒是，是目前实现工业化和信息化融合最大的障碍。 2）工业控制网络的数据安全，几个主要品牌频繁曝光的控制网络安全问题已经引起了警觉。 3）工业控制器编程方式的标准化，几大品牌五花八门的标准和技术壁垒，已经严重制约了控制技术的发展。 4）执行机构的精度 5）工业控制器运算能力的提高 站在实用角度看控制，经常跑一线制造企业，听他们的牢骚话多了。使用者的抱怨就是机会。微信公众号Industry-care，技术探讨共同进步。