为什么人工智能算法很火，而机器人和控制科学没有大放异彩？
原因是机器人的应用要成功，要求整个闭环的每个环节都要给力，任何一个环节不行，都没法在机器人上应用成功（力学建模、状态估计、软硬件、通信、规划、控制、传感器精度和采样频率、loop-time是不是足够快、delay、saturation等等）。我做的无人机项目之前出现问题，怎么调参都没用，最后发现每个部分都没错，就是整个program跑起来，loop-time=15ms，这对无人机的位置环还行，对于角度环来说简直忍不了没法飞，所以我们花时间做优化程序，使得loop-time在可接受的范围之内。我这里都没提，一个完整的机器人的动力学和运动学的复杂性，无人机都算简单的非线性系统。  而目前AI主要是基于deep learning算法火的应用场景，都是诸如AlphaGo，几乎每个大公司网站都有基于用户行为的recommender system，广泛应用的基于机器学习的图像识别(street sign, cat, dog, face or digits)，这些让deep learning AI火起来的应用场景的特点就是只需要基于历史数据做个学习和预测算出一个结果，that's it。他需要对stability的要求吗？他会要求10ms之内就得有个结果，给出控制输入或者状态更新吗？需要考虑软硬件通信不稳定吗？需要考虑通信或者执行器delay太长吗？有传感器精度问题的存在吗？如何处理未知的disturbance吗？要处理噪声吗？有输入饱和要考虑吗？有硬件成本要考虑吗？  控制界的工程派和理论派相互看不起。理论派看不上工程派太shallow，工程派看不惯理论派不考虑硬件实际、只是电脑做仿真效果好。两派各有自己的优点和缺点。而目前的AI应用到机器人上，不就是有点控制理论派的只是电脑仿真效果好么？同时deep learning AI应用到机器人上，还缺乏控制理论派的严谨数学上的稳定性证明，就比纯控制理论派还。。。