控制的未来在哪里？
跑题一个，听来的一个段子：  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  状态估计 State Estimation 包括 卡尔曼滤波 Kalman Filter、粒子滤波 Particle Filter 等 改称 贝叶斯 Bayesian、马尔可夫蒙特卡罗 Markov Chain Monte Carlo 等了  系统辨识 System Identification 改称 学习 Learning 了  而 控制 Control 则改称 自动系统 Autonomous System 了  PID 控制  PID Control 也只剩下三个大写字母 PID 在瑟瑟发抖...  ---  非常欢迎补充～  ---  一个之前的相关回答：   ---  另外可参考专栏：  
现在工业领域应用，比如说汽车行业应用的情况大概是： 50%的开环控制 + 40%的反馈和前馈控制 + 10%的自学习和自适应控制 我见过的大部分控制系统都是类似的情况，百分比不是准确值，只是来说明大致的比例分配。 为什么绝大多数都是开环控制？ 因为工业领域的成本限制，一辆车上节约一个传感器如果只能节约几美刀的话，一年上百万产量的情况下就可以节约几百上千万美刀。 以及传感器布置的限制。比如很难在运动的动态组件上布置扭矩和压力传感器，传感器本身也有布置的空间和温度湿度之类的限制。 于是大家不得不用开环控制，由标定工程师一张图一张图地把开环控制的look-up table标下来。 那么除了开环控制之外的情况呢？ 在有可靠的反馈信号和前馈信号的情况下，工业上更倾向于同时搭配开环使用反馈闭环以及前馈控制，因为相对于无止境的千万张look-up table, 几个PID有的时候就可以解决问题。 目前工业上使用闭环的瓶颈所在就是控制对象过于复杂，像发动机变速箱，哪怕把单独组件隔离分析也难以建立准确的物理模型，尤其像液压和热力学系统。这个时候很多对系统模型准确度要求很高的控制算法都难以应用，也少有人会相信这些算法在工业产品上的可靠性，这也是为什么简单的PID在大多数领域依旧是占有绝对优势的。 自学习算法现在越来越多的用在工业控制上，作为一个长期的大闭环，可以很好地搭配开环控制和PID，比如在汽车领域会学习驾驶员的驾驶风格，改变整车的运动和舒适特性。而在零件级别可以学习控制效果是否有偏差，在车辆量产后依旧可以在整车的生命周期中对各个关键控制参数进行实时调整。 未来工业领域控制发展的趋势是什么？ 汽车行业作为工业控制领域比较有代表性的大工业，从我个人的经历来看可预见的未来里，控制可能会变成： 60%的开环控制+25%的自学习控制+15%的闭环和前馈控制 注意，这里说到的开环控制和目前现状中的开环控制有本质区别。 我很赞同一个观点，就是之所以现在汽车领域依旧需要这么多的黑盒子PID反馈，正是因为我们本身对控制对象难以做到精确建模和对物理现象有本质的了解。与其崇拜一个完美的PID，不如崇拜最底层的物理规律。当我们能对一个复杂物理系统精确建模的时候，开环控制加上非常简单的闭环做补充就能达到最好的控制效果。 现在我们做开环大多是因为不得已而为之，未来会有大量建立在对物理模型精确定义上的开环控制则是因为这是最为优化的控制方式。 已经有很多公司在向相关方向发展， ETAS的 ASCMO号称能通过采集实际数据对类似发动机这样的复杂系统直接建立准确物理模型，虽然我很怀疑目前这个系统的准确度，但是确实是未来控制的趋势。图片来自：ETAS - ETAS ASCMO 而随着机器学习算法在各个领域的普及，更主要的是用户对个性化定制产品的追求，自学习和自适应也会更多用在工业产品上，作为一个长期的闭环算法来使用。反倒是现在使用的PID这样的快速闭环算法比例可能会大幅下降。 =============================== 关于不同控制算法针对实时控制软件在Simulink中的实现，欢迎关注我下一场Live：知乎 Live - 全新的实时问答 这场Live比较适合的听众是控制算法在工业尤产品比如汽车中的使用和设计者，相对不太适合的是控制理论和算法的研究者。