10月24日上午，香港科技大学教授、大疆创新董事长李泽湘在世界机器人大会主论坛发表了演讲。

李泽湘可能是国内进行产学研结合得最好的导师之一。他是现任香港科技大学电子与计算机工程学系教授，在他的带领下，不但孵化出了大疆创新这家无人机企业，还有李群自动化、固高科技等在机器人领域享有良好声誉的公司。

大疆相关负责人也向界面记者证实，李泽湘目前是大疆创新董事长，也是汪滔导师。但他并不参与大疆日程运营的事务。

李泽湘在这次演讲中主要谈到了机器人研究如何利用数学模型，他认为，需要将科研和产业结合起来，然后把这种模式推广到现在的工程和教育里面，推动机器人产业的发展。

李泽湘指出，深圳利用深港产学研基地模式吸引大量人才，才有机会诞生出大疆这样的企业，而引入的高校则解决了产业转型升级过程当中装备制造的核心技术问题。

李泽湘还回忆，刚开始要做中国的工业机器人。但此前那么多项目支撑都没有搞起来，因此做了大量的市场调研，最后觉得3C行业是中国的一个巨大的机会。

以下为李泽湘在世界机器人大会上的演讲原文：

很高兴来到世界机器人大会，两年前这个会议刚组织的时候我完全很难想像今天会有这样一个受到普通老百姓关注的情况。很多人都在问我中国的机器人产业的发展，我们不缺市场、不缺金钱，最大的挑战是什么？我说最大的挑战就是人才，人才的后面实际上是教育，尤其是机器人的教育融合了工程、科学、艺术与人文，这对我们来讲也是一个巨大的挑战。如果真正能够解决这个问题，我们的会议才能真正说得上是世界机器人大会。

这里我想和大家分享一下自己的小团队在这方面的探索，就是以创新创业人才的培养来推动教育、科研的思路。

昨天我到前面的展厅看了一下，现在看到了很多教育的机器人。如果三十多年前我能够有这样一些东西的话，也许我会走一条不同的学习掌握机器人知识的道路。但是历史很难重新改变，所以这里和大家分享一下我自己是怎样走上这条路的。

那个时候是1982年，CMU机器人研究所刚刚成立，我上了一门机器人的课。大家也都知道，我们这一代人经历了文革，以前几乎是没有学过什么东西，动手不行是我们最大的短板，我们对工程意识没有什么概念，我们以前的基础也只是停留在考试的阶段。

那门课我上得很痛苦，几乎放弃了对机器人的学习。后面我到伯克利去读研究生也选择学控制，还是不想学机器人，但是一个很凑巧的机会就是要建立一个机器人项目，我是当时唯一见过机器人的人。后来我的老板说你能不能帮我把伯克利机器人的Seminar研究生组织起来，所以我开始组织讲课，但还是对这些东西理解不到位。大家知道如果实际物理不行可以用理论物理弥补，伯克利又有很好的数学基础，我就学了一些数学的课程，然后用它来弥补我的短处，所以就是这样开始的。

我想和大家讲一讲理论机器人，这些东西在今天的机器人研究方面扮演着什么样的角色，然后就是怎么把科研和产业结合起来，怎么把这样的模式推广到我们现在的工程和教育里面，然后围绕它来推动机器人产业的发展，这是几个基本的思路。

我们都知道，大学里面我们学的最多的就是微积分，而且是建立在欧式空间上面的微积分。微积分出来之后大家也觉得没有什么用，最后是巴黎高工的校长首先把它引用到了工程领域，今天我们可以看到所有的工程问题经过近似讲话以后都变成了欧式空间里面的一个优化问题。

世界上所有工程问题的数学模型是不是都能用欧式空间来描述？首先是在数学上面提出了数学的概念，后面的Herman不仅是对伯克利的数学和微分几何起到了非常奠基性的作用，同时也影响了学工程的一大批学生，Jerry Marston就是数学和工程的桥梁，这是微分流行的最大突破。开始的时候我们觉得跟我们没关系，但是机器人的这些工具出现之前已经碰到了这些问题，包括机构学的鼻祖Rolly就发现了很多低负产生的运动必须要有一些特别的特点，不是普通的欧式空间能够描述的。

尽管在那种条件之下我们还不知道有这些数学，机构学也还是往前推动了很大一步。真正的一个突破性的东西，也是对我最大的改变就是哈佛大学的Roger，他是做控制的教授，首先把微分流行应用到了非线性控制里面，最后通过私人关系介绍到伯克利，我利用这些数学工具开始机器人的研究，这是我们的基本教材，然后我的师弟又把这套工具用到了三维视觉和机器学习里面。

当然，机器人领域的微分几何理论还有很多著名的学者名字，大家都可以看到他们的论文工作，包括无人机方面，这些名字大家都已经熟悉了，哪些问题必须要有数学工具才能对它有比较深刻的认识和了解。

机器人里面到处都是钢铁，所以首先是钢铁运动学。另外就是工业机器人，要有这些数学工具，对它的认识和了解会更深刻、更简洁，现在还有最热门的机器手对物体如何抓取和操作的问题。再下来就是并联机构，这个是从早期的四个平面机构到空间多自由度的并联机构，尤其是综合和构型等等。这是人类生物体上面很巧妙的关节，就像眼球关节，这些东西怎么才能反生，必须对它的数学模型了解透彻，这也是一大类的东西。现在汽车当中有很多的CV关节，这也是一些例子。

现在讲的自动驾驶，我在做博士论文的时候叫做自动停车，这一类的问题实际上数学模型也有依赖于这一套数学工具。还有数学加工制造过程当中的工差数学表达，还有检测的方法，现在大家看到很多工业界用的算法都是错的，所以你就很难做到质量标准的提升，还有工匠的定位。现在我们讲的不是单个的机器人，都是双臂协调，或者是一个工作单元。

这是一个大疆马达的自动装配，它有多个机器人、多类传感器构成了一个自动化的装配单元。

我们有很多这方面的课程，大家在香港科技大学的网站上都可以看到，我就用剩下的时间讲一讲有了理论研究和对这些问题的认识下一步应该怎么办，因为我们不能停留在写一篇论文和写一本书，这些东西很重要，但它还不是我们最终的终点。

今天深圳已经成为了中国最有影响的创新中心，大家都知道到底北京是中国的硅谷还是深圳是中国的硅谷。当然，争夺这个东西没意思，最重要的是你能不能生产出世界上最NB的产品统领这个产业的发展，所以我觉得在这方面深圳是走在了前面。

大家可能会说深圳没有高校也没有研究，怎么能做到这里？是不是我们不用办大学就能走到这一步？这其实是对深圳的一个误解，因为我经历了过去二十多年深圳的发展，深圳没有大学是怎么完成的产业转型升级？北大的党委书记、深圳市的市长李子斌和香港科大的校长吴嘉伟就在北京开人大会议，通过借鸡下蛋的办法把中国的高校和香港的高校拉到深圳，提供土地和资金让这两个学校的学生和老师在这里完成产业化，这个模式已经被全国很多城市复制。

深港产学研基地是深圳的第二个平台，我们要做的是什么？就是要解决产业转型升级过程当中装备制造的核心技术问题，这就是控制系统这个机器人核心的东西。今天固高已经成为了中国最大的运动控制公司，我们有百分之五十的市场份额，但是最重要的是我们为工业4.0下一步整个产业的转型升级提供了一个很基础的平台。

这个例子当中我也学到了作为一个学校的老师，怎么把实验室的东西产品化，需要什么样的教育、什么样的学生能力才能真正做到创新创业，这是我最大的体会。我教了一门机器人比赛的课叫做Roboka，需要把不同专业、不同年级背景的学生聚到一块，用八个月魔鬼式的训练让他们从概念到设计到合作项目管理等等。为了加快速度，他们跑到华强北买电子零部件做PCB和基加工，加快整个产品迭代的节奏，所以从这门课上走出了深圳一批年轻的创业者，现在有一批这样的企业，我觉得这是中国真正的未来。

这门课上了两次，最后就想做一款无人飞机或者直升机的控制器。那个时候我给你的只有三千块钱，要在国外做无人飞机研究的团队都是几十个人，百万千万美金，你根本没有希望。但是他对这个东西非常喜欢，所以利