■从控制论的角度来看待生活，是很简单的：任何收获都要付出代价。如果需要付出的代价是自己不能或者不愿意付出的，那得不到收获就是理所当然的了。
■科学研究是这个世界上为数不多的几件值得一个人投入一生时间去从事的职业，而且这种投入无论是长度还是密度，都是没有止境的，对我来说，却充满了挑战。
■在进入一个领域的时候，选择一个能持续研究很多年，并且能随着理论和技术的发展，不断能注入新的研究内涵的题目，是一个研究者能保持持久研究活力的关键。
“机器人是否能与人之间产生爱情？”，“50年内，与人同样体型的机器人组成的足球队是否能在人类足球的规则下打败人类世界冠军队？”这些问题，都是我每年为研究生上“高级机器人学”课程时，组织学生们讨论或辩论的题目。通过这样的教学形式，我能在激发学生自主创新意识的基础上，深度判断学生们对我课堂讲述的机器人学领域的各个最新的发展方向和各种关键技术理解领悟了多少。更重要的是，我自己也能从学生那些看似粗犷的观点里获得很多灵感和新的想法，重新调整我自己的研究工作和技术路线。这也是我从事教学和科研工作最大的快乐。
简单地生活
记得在大学二年级末选专业的时候，有幸聆听到中国控制界的大家，号称“北钱南张”的张钟俊先生为我们讲述控制论思想的讲座。他的话至今还犹在耳边：控制的目的就是让一个系统的输出达到期望值，这与人类存在的目标是一致的；自动控制是工程中的哲学和方法论，学好控制理论，再学习其他工程领域的理论和技术都能比较轻松自如了。的确，在我选择进入自动控制系，深入学习和接触到诸如PID、自适应、鲁棒、模糊控制、神经网络等控制思想和方法，都充分印证了张先生的教导：
PID是把一个被控系统的实际输出与期望输出之间存在的误差，包括现在时刻的误差、过去的误差和将来的误差，通过一定组合后形成消除误差的控制输入。试想，如果一件事情发展的过去、现在和将来都是受控的，那事情的发展还能脱离设计的轨迹么?——任何人都喜欢“一切尽在掌控中”。
自适应的思想是法国科学家朗道提出的，其策略是不断在线估计被控对象模型，以调整控制器的参数甚至结构——让控制器的参数变化速度超过被控对象模型参数的变化速度，“你快我更快！”。
鲁棒控制是苏联人提出来的，只要被控对象的模型误差和受到的干扰在一定范围内变化，设计的控制器都能够容忍——“千磨万击还坚劲，任尔东西南北风”。
神经网络是用大量简单非线性关系的单元在时间和空间上的复杂叠加来近似模拟一个复杂非线性关系——“华丽的人生由简单的片段组成”。
控制论的很多思想，来源于生活，又指导我们的生活。从控制论的角度来看待生活，是很简单的：任何收获都要付出代价。如果需要付出的代价是自己不能或者不愿意付出的，那得不到收获就是理所当然的了。
单纯地工作
在我从交大大学毕业选择后面的人生道路的时候，当时的班主任老师跟我说：我看你还是合适在大学里做老师，这样就可以因为总与一代代年轻人中的佼佼者们在一起而始终保持思想的活力。为了这个目标，你就需要拿到硕士、博士学位，最好还做完博士后，再回到大学工作。
就是这个简单直接的建议，决定我后面生活学习的目标和主要内容——我在1997年又回到交大工作之前，就只做了拿到硕士、博士学位，完成博士后研究这几件事情。尽管中国在那几年出现了足够多的变化可以让我改变最初的选择，我要完成博士后研究，回到学校做教师的想法始终没有任何改变和犹豫！在随后的几年里，我逐渐认识到，科学研究是这个世界上为数不多的几件值得一个人投入一生时间去从事的职业，而且这种投入无论是长度还是密度，都是没有止境的，对我来说，却充满了挑战。
因此，我常常喜欢跟现在的学生们说，当你不知道做什么，怎么做的时候，简单地听从相信绝对会为自己的前途着想的人的建议，比如父母，比如导师。即使当时不是那么地理解，也必须先做起来，在做的过程中逐渐领悟那样做的道理，这样才不会浪费时间，因为大多数的建议都不能等你理解明白了才能去听从执行。因为个人的判断力而没能认清并抓住关键的机会，这样的事情常常会在年轻人中发生。
纯粹地研究
智能，是人类区别于其他生命的最重要特征。机器人，就是人类用机电方式的自我克隆，因此，把机器人当成展现人类智能的一个平台——人类智能的获得、智能行为的形成、从低级智能向高级智能的进化，都能在这个平台上得到充分体现。从本科毕业设计就选择做机器人学的题目开始，一直到今天从事机器人学领域的课题研究和教学工作，我在这个领域已经坚守了20多年，始终乐此不疲。
机器人是个很大、很广，涉及到很多学科的研究领域。每个人在开始做研究的时候，都需要选择一个自己感兴趣且能持续研究的题目。我在做硕士学位论文的时候，导师引领我进入了机器人视觉伺服领域，这个研究是让机器人模仿人类“眼观察-手操作”动作，是人类智能，当然也是机器人智能行为的基础。从那时到现在，机器人学经历了很多研究热点和重大问题的更新换代，机器人视觉伺服始终是这个领域的关键问题之一，我也因为在研究生阶段的成果积累和思考，在毕业后到交大工作的第一年就主持获得了第一项国家自然科学基金面上项目，并合作获得了一项重点项目。因此，在进入一个领域的时候，选择一个能持续研究很多年，并且能随着理论和技术的发展，不断能注入新的研究内涵的题目，是一个研究者能保持持久研究活力的关键。
在我刚进入机器人研究领域的时候，正是中国和国际机器人学研究领域发展的黄金时期。那时候，中国“863”计划智能机器人主题的研究课题刚刚启动，同时有很多热门研究题目在进行，比如水下机器人、飞行机器人、焊接机器人、爬壁机器人、喷漆机器人、扫雷机器人等等各种机器人应用系统的开发，以及相关理论和技术问题的研究。“那都是很好很好的，可是我偏不喜欢”——让机器人能与人一起共同生活，而不仅仅是应用在工业生产或者危险环境中，这样的机器人才是我内心呼唤的机器人，是我从事机器人研究的追求和快乐所在。
机器人要像人一样地生活工作，必须要与人进行沟通，执行人发出的命令，并能与人或者其他机器人进行协作。任何智能都依赖于对环境和任务完成状态的感知，这样，传感信息处理、智能行为的产生，以及机器人对人类意图的识别等就构成了我从事机器人学领域研究工作的主要内容。
人在接受一件工作的时候，往往会判断自己是否有足够的能力完成它；在能完成的前提下，努力寻找适合自己能力的最佳途径去完成分配的任务。同样，是否把特定任务分配给具有特定能力的机器人需要建立在判断机器人对指定任务可完成的基础上，特别在多个机器人协调完成一件任务的情况下，需要事先判断哪些（个）机器人能完成指定任务，以及评价哪个机器人具有最优的性能。目前，为机器人分配的任务都是事先由人来判断机器人肯定能完成，这个问题随着机器人需要在越来越复杂的环境中完成越来越复杂的任务而变得不再简单直观。为此，我提出了表征空间方法：在所有的约束下，是否存在让机器人从起始状态变化到完成任务的终点状态的一条轨迹，而且这个轨迹描述的每一个状态都是机器人有能力达到的，籍此研究特定环境下具有特定配置的机器人对指定任务的可完成性，以及能完成任务的机器人应该具有什么样的能力配置。当机器人能完成指定任务的时候，特定配置的机器人完成特定任务的最优途径是什么？当机器人不能完成指定任务的时候，需要如何修改机器人的配置或者任务内容才能让任务变成可完成？
机器人能在与人共存的空间中生活，必须要有主动理解任务的能力，以此设计自己完成指定任务的最优过程。因此，机器人需要对操作者的意图进行学习和建模，熟悉操作者直接或通过网络等通讯方式发布的个性命令，理解操作者对机器人行为的反应。机器人可以在理解任务需求、辨识环境约束、评价自我状态等各种能力的基础上，自主选择自己可以执行的最优的行为来达到改变环境和（或）完成任务的目的。这样，机器人的主体性就能得到最充分的体现，人机共存的环境也可以变得更加和谐。最近完成的一个简单实验，是让机器人与人玩猜拳的游戏，机器人能够统计出游戏对家出剪刀、石头、布的概率，并做出相应对策，以使自己能赢的可能性增加。
这些研究成果，都在不同的机器人完成不同的任务中得到了应用。如果把机器人的各个部件，包括执行结构、传感部件都看成是能完成一定功能的独立的智能体，那机器人的整体行为就是对其包含的众多智能体行为的协调与融合。这个思想已经在我们自行设计和制造的小型仿人机器人系统上得到了成功应用，并于2010年被《科学通报》(第55卷 第27-28期) “动态”栏目报道：“最近的一项研究从机器人系统的角度出发, 研究上、下肢的运动协调问题, 上身运动对整个身体运动模式的影响, 以及如何设计上身的运动使得既能模仿人类的行为又能提高系统的运动稳定性.”…“该项成果有助于提高仿人机器人的运动稳定性, 能够更好地模仿人类的运动模式, 加快双足机器人走向市场应用, 促进该类机器人的相关研究。”
另外，让机器人能模仿人写毛笔字也是我长期关注的课题之一。书法机器人是科学与艺术相结合的最重要的平台之一，让机器人能完成汉字书法的各种体的作品也应该是中国科学家当仁不让的研究工作之一。我们完成的让机器人写毛笔字的初步成果于2004年首先在一个国际会议上进行了报道：从多传感器信息融合、到多智能体行为协调。在这个领域的不断探索总是让我充满了激情。
研究以探索人类未知世界奥秘为目标。做研究，是为了应答自己内心的召唤，不带有任何的功利目的，这样的研究才是纯粹的，才是可持续的。高层次的研究工作是不能用指标来衡量的，但高层次的研究如果连一些简单的指标都不能轻易满足，那也难成为高层次的研究，关键在于你是否愿意花时间精力去做一些不那么纯粹的、仅仅是为了满足指标的事情，这就取决于个人的能力、追求、学术品味，甚至是价值观、人生观的判断和取舍了。大学文化的构建也不外乎于对这些问题给出实质性的回答。
在我眼里，机器人一定是在Internet之后能对人类社会产生全球化冲击的一个工具。比尔·盖茨在机器人发展方面的观点也代表了我的心声：“机器人即将重复个人电脑崛起的道路，这场革命必将与个人电脑一样，彻底改变这个时代的生活方式。……我完全能够想象，机器人将成为我们日常生活的一部分。”
学者小传
苏剑波，上海交通大学自动化系教授，民建上海交通大学委员会副主委，闵行区政协委员。1985年考入上海交通大学，分别在中国科学院自动化所和东南大学获得硕士、博士学位，1997年进入上海交通大学工作。
1999年受香港Croucher基金会资助赴香港中文大学做访问研究，2001年受中国教育部和德国DFG联合资助赴德国慕尼黑工业大学做访问研究，2004年应日本理化学研究所邀请担任仿生控制研究中心Visiting Research Scientist。2001年-2004年担任自动化系系主任。
IEEE Senior Member；IEEE Trans. on System, Man and Cybernetics(Part B)、International Journal of Social Robotics编委；IEEE 网络机器人技术委员会、人机交互技术委员会委员；中国自动化学会理事、青年工作委员会主任委员、机器人专业委员会委员、智能自动化专业委员会委员。
曾获得国家自然科学基金会海外杰出青年基金、上海市教委“优秀曙光学者”称号，并入选教育部“新世纪优秀人才支持计划”。2004年曾担任IEEE International Conference on Machine Learning and Cybernetics（IEEE ICMLC）的General Co-chair。（来源：上海交大主页）
