驳斥 “控制论已死”
各位老师、各位同学：
大家好。今天我的演讲主题是驳斥 “控制论已死”。
当下学术圈流传着一个非常普遍的悲观论调：人工智能强势崛起，传统控制论似乎老旧过时、不再适配前沿。控制论已死的说法也随之传开。特别是，近几年 AI 科技的爆发式增长，归结为计算机领域的突破，几乎没有自动化学者的参与，很多人也借此断定：控制论不再重要、已经退出科技主舞台，彻底失去了时代价值。
但今天我想客观地驳斥这种观点。所谓的 “控制论已死”，并非理论本身走向消亡，而是控制论的学术研究与工程实践，在发展进程中出现了阶段性分化，造就的一场假性衰落，从而形成的认知假象。 控制论的底层核心逻辑，始终稳固且从未过时。
“控制论已死” 的认知误区，根源来自控制理论研究与工程应用的发展分化。
在学科不断细化的过程中，控制领域的学术研究，更多偏向理论体系完善、数学推演优化与算法模型创新，致力于夯实学科的理论深度、探索前沿理论边界。这是学术研究深耕基础、突破理论上限的必经之路，也是学科发展不可或缺的重要部分。而与此同时，产业工程端更偏向落地应用、场景适配和实效优化，侧重解决实际场景中的动态问题、环境扰动与硬件约束。
两者发展方向不同、侧重点不同，慢慢形成了相对独立的两套体系：学术深耕理论，工程聚焦落地。也正因为这种差异化发展，让很多人产生了误解：认为经典理论难以直接适配工程场景，工程实践又缺少前沿理论工具赋能，进而片面觉得控制论已然衰落。
但我们必须清晰认知：这不是理论的失效，只是学术研究与工程实践的发展侧重不同、节奏不同。 深耕理论的学术研究，是学科长远发展的根基；落地应用的工程实践，是理论价值的具象体现，二者缺一不可，并无优劣之分。
因此，搭建理论与工程互通的桥梁，让前沿算法从仿真走向产线，让工程痛点反向驱动理论创新，双向赋能、彼此支撑，积极消解这种割裂带来的认知偏差，才能充分释放控制论完整的价值，盘活控制论。
另外需要提到的是，针对 “本轮 AI 爆发缺少自动化学者参与，所以控制论无用”的说法，其实是一种典型的视角误区。
表面上看，大模型、生成式 AI 的快速出圈，更多聚焦在算法训练、参数迭代、数据算力层面，由计算机领域主导推进。但从学科根源来看，人工智能本就脱胎于控制论，早期 AI 的核心思想、反馈机制、自稳态系统，全部源自维纳的控制理论体系，就连强化学习、动态纠错这些当下 AI 的核心机制，本质都是闭环控制思想的延伸。AI 从不是控制论的替代品。
应该指出，大模型的人类对齐、prompt 调优、输出纠错，都是信息维度的闭环控制。
自动化学者从未缺席 AI 发展，只是我们的研究重心，更多放在了系统稳定、安全控制、具身智能这些关键底层环节。放眼整个现代社会，控制论早已渗透各行各业，默默支撑着所有系统平稳运转，从未退场。
工业电力、轨道交通、化工生产，依靠控制闭环抵御扰动、保障设备与生产安全；空调恒温、电梯调速、手机防抖，日常生活处处都是控制论的基础应用；人工心脏、智能假肢依托生物控制适配人体节律，赋能医疗健康；智慧交通、平台流量调度，本质都是复杂系统的动态反馈控制。
我们无时无刻不在享受着控制论带来的便利，却因为学科发展的认知偏差，片面否定了它的核心价值。
驳斥 “控制论已死”，作为自动化人，当下我们应该积极搭建理论与工程互通的桥梁，推动控制理论研究与工程应用二者协同发展，积极拥抱AI，与人工智能AI深度融合、迭代升级，迈入全新的智能控制新时代。
我的演讲完毕，谢谢大家。
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