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1、光电，检测自动化：这个方向，从低到高都是非常的pratical，所以也有钱赚的。谁都知道传感器就是相当于人的手脚 耳眼（没有鼻子，哪天有人能作出嗅觉传感器，有那么一天，说 不定能作出闭环feedback control的“做饭机”出来。比较低端 的，就是常用的工业传感器，安设，电路设计等等。高端的，精 密的那种，核电站的，多了去了。还有就是视觉方面的传感器， 相当于 image processing 禾口 pattern recognition 的前期工作，很热 的。这个主要是复杂的对象，比如我们这里有的一些项目例如，卫星太阳能板几千块小镜面需要以最快速度找到阳光最强的方 向，这几千个小块都能

2、各自以一定自由度旋转。还有就是有些控制系统是用比较特殊传感器的，比如视觉的，要从看到景物的移动中，计算速度和深度（2D-3D），自由度怎么建。这个就是正 牌的control 了，主要是作算法，就是相当于人的脑子。作为算 法，具体问题具体分析，控制对象不同也不同。这些算法可以用 到平常如工业机床，化工高炉，也可以用到机器人，生产机械手， 还可以用到航空航天，导弹卫星。我的认识就是给机械灌入了灵 魂和智慧。个人感觉分为3块：其实控制发展到现在，有模型的 系统，那些控制算法已经很多了，属于经典控制的范畴。现在还 能有进展的可能就是 optimization禾口 model-predictive还有h

3、ybrid 了。个人感觉数学的东西特别多。 如果投身如此，属于经典领域， 重要的是你作project的能力了。不过个人看到这里面的一些新动向，就是和经济学有关。 作练习的时候经常用一些经济学的例子，做到最后发现居然是 control的问题。其实抽象的看，在有模型的控制方法来看，模型就是一个式子，至于这个式子在实际系统中的意义，不是那么重要了。个人感觉在 model-base control里面，多是针对 linear model， 对于nonlinear model，方法不是特别多，还有一定的挖掘潜力。说道了 nonlinear model 就不能不提 knowledge base contr

4、ol，说得 具体点就是所谓的专家系统，模糊控制，神经元什么的，这是一 条新路。这些一部分是算法：不管你模型是什么，把专业技术工 人的知识拿过来作为机械自己的知识，完成相应的控制目标。一部分是建模：曾经做过的assignment是用神经网络建模的，每个 神经元都是线性的，但是却比任何一个线性模型都要准确拟合非 线性的行为。更关键的，这种控制器可以实现adaptive和learning的功能， 就是他能从控制的失败中自己学习怎么更好的控制。我现在还不知道这个是怎么干得，但是将来和AI结合，是很有可能的。投身如此的人，必要耐得住寂寞，主要研究鲁棒，LMI (linear matrix in equa

5、lity)，既枯燥有很难，理论性很强，现在又时兴起probalistic 的鲁棒了。二、理工交叉学科近代科学发展特别是科学上的重大发现和国计民生中的重 大社会问题的解决，常常涉及不同学科的相互交充满和相互渗 透。学科交叉逐渐形成一批交叉学科，尤其是理工科，如化学与 物理学的交叉形成了物理化学和化学物理学，化学与生物学的交叉形成了生物化学和化学生物学，物理学与生物学交叉形成了生 物物理学等。这些交叉学科的不断发展大大地推动了科学进步，因此学科交叉研究(interdisciplinary research)体现了科学向综合 性发展的趋势。科学上的新理论、新发明的产生，新的工程技术 的出现，经常是在

6、学科的边缘或交叉点上，重视交叉学科将使科学本身向着更深层次和更高水平发展， 这是符合自然界存在的客 观规律的。由于现有的学科是人为划分的，而科学问题是客观存在的，根据人们的认识水平，过去只有天文学、地理(地质)、生物、数学、物理、化学六个一级学科；而经过20世纪科学的发展和交叉研究，又逐渐形成了新的交叉学科，如生命科学、材 料科学、环境科学等。显然，很多交叉学科在学科划界问题上都难免不与相关或 相邻学科发生争论，对于许多社会性学科而言更是如此。那么如 何看待这一学科领域之间的学术争论现象呢？是不是存在一种 能够比较客观公正地划分交叉学科与相关/相邻学科各自研究领域的方法？当然，不同的交叉学科可能面临不同研究疆域和问题 空间的争论。作为一种学术现象，相邻学科之间为各自研究领域 的争夺是不可避免的，因此也是可以理解的。 对于学术科研的进 步，这种争论无疑具有重要的作用，因为正是这种学科之间的争 论才影响了科学不断走向深入， 研究不断细化的历史进程。 但是 过于严格地限制本学科的研究领域又不利于学科的发展。诚如有学者认为的那样：“一名专家决不仅仅是某一领域的专家，他同 样对自己所从事领域所隶属的上级领域及相关领域必须有很好 的把握”。对一门学科而言，同样如此。从系统论的观点来看， 只有这样学科才能不断汲取外部学科环境新鲜的血液