在人工智能與機(jī)器人領(lǐng)域，陳佳玉的名字正逐漸被更多人熟知。這位兼具學(xué)者與創(chuàng)業(yè)者雙重身份的青年研究者，憑借獨特的科研路徑和前瞻性視野，在復(fù)雜系統(tǒng)智能控制領(lǐng)域開辟出一條融合理論與產(chǎn)業(yè)的新道路。從自動駕駛到核聚變控制，再到通用家用機(jī)器人，他的每一次轉(zhuǎn)身都緊扣技術(shù)發(fā)展的核心脈絡(luò)，展現(xiàn)出對智能本質(zhì)的深刻理解。

陳佳玉的學(xué)術(shù)軌跡始于北京大學(xué)工學(xué)院，本科階段聚焦自動駕駛技術(shù)研究，隨后在博士階段深入強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論，博士后期間于卡內(nèi)基梅隆大學(xué)將強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用于核聚變反應(yīng)堆控制。這段經(jīng)歷讓他意識到，無論是等離子體約束還是機(jī)器人操作，本質(zhì)上都是通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)解決高維連續(xù)控制問題。"數(shù)學(xué)建模的底層邏輯是相通的，關(guān)鍵在于如何定義觀測、動作與評價函數(shù)。"他解釋道。這種跨領(lǐng)域的思維模式，為其后續(xù)研究奠定了堅實基礎(chǔ)。

2025年，陳佳玉開啟雙軌并行的職業(yè)模式：在港大擔(dān)任博士生導(dǎo)師的同時，加入原力無限擔(dān)任資深研究科學(xué)家，專注于通用家用機(jī)器人開發(fā)。這種選擇源于他對科研資源整合的深刻認(rèn)知。"學(xué)術(shù)界擅長理論突破，產(chǎn)業(yè)界則擁有工程迭代優(yōu)勢。"他以在香港開展研究的困境為例：設(shè)備采購、實驗室空間、算力支持等現(xiàn)實問題，在產(chǎn)業(yè)環(huán)境中都能得到高效解決。原力無限構(gòu)建的"商業(yè)-技術(shù)"正向循環(huán)，特別是其FORCE系列機(jī)器人積累的市場經(jīng)驗，為技術(shù)落地提供了珍貴場景。

在陳佳玉看來，家用機(jī)器人代表著人工智能技術(shù)的終極挑戰(zhàn)。"這相當(dāng)于AI領(lǐng)域的珠穆朗瑪峰。"他指出，通用機(jī)器人需要整合計算機(jī)視覺、自然語言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等多領(lǐng)域技術(shù)，其復(fù)雜度遠(yuǎn)超專用設(shè)備。相較于商業(yè)場景的天花板效應(yīng)和工業(yè)場景的效率優(yōu)先原則，家庭場景對"一機(jī)多用"的需求，使其成為檢驗通用智能的理想試驗場。盡管短期來看，人形機(jī)器人在工廠的應(yīng)用更易落地，但他堅信長期機(jī)遇在于消費級市場。

針對當(dāng)前具身智能發(fā)展的瓶頸，陳佳玉提出兩大突破方向：持續(xù)性強(qiáng)化學(xué)習(xí)與以Agent為中心的世界模型。前者旨在解決AI學(xué)習(xí)新任務(wù)時遺忘舊知識的難題，后者則通過構(gòu)建因果推理模型提升泛化能力。"現(xiàn)有世界模型多采用第三人稱視角，而我們強(qiáng)調(diào)智能體自身的感知與決策。"他以機(jī)器人拿杯子為例：相比單純映射動作序列，理解"握緊杯子防止墜落"的因果關(guān)系，能讓機(jī)器人將技能遷移至類似場景。

在研究方法論上，陳佳玉深受兩位導(dǎo)師影響。博士導(dǎo)師Vanita Gawva教會他用數(shù)學(xué)原理剖析算法本質(zhì)，博后導(dǎo)師Joshua Rendell則展示了工程迭代的實戰(zhàn)智慧。"現(xiàn)在的研究需要二者結(jié)合。"他以持續(xù)性強(qiáng)化學(xué)習(xí)項目為例：理論團(tuán)隊負(fù)責(zé)算法突破，工程團(tuán)隊同步開發(fā)機(jī)器人應(yīng)用，通過快速迭代驗證假設(shè)。這種"雙螺旋"模式，正是其雙棲身份帶來的獨特優(yōu)勢。

面對產(chǎn)業(yè)界對技術(shù)路線的爭議，陳佳玉保持清醒認(rèn)知。他認(rèn)為初創(chuàng)公司應(yīng)避開與大廠在基礎(chǔ)模型層面的競爭，轉(zhuǎn)而聚焦垂直場景的深度開發(fā)。"找到能快速落地的專精領(lǐng)域，比追求技術(shù)全面性更重要。"他透露，團(tuán)隊正通過數(shù)據(jù)工廠采集基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，同時布局真實家庭場景的長期部署，"數(shù)據(jù)飛輪啟動的時刻，就是通用機(jī)器人突破臨界點的時刻"。

對于青年研究者，陳佳玉給出兩條建議：首先明確核心目標(biāo)，將80%精力投入關(guān)鍵問題；其次主動整合資源，包括算力、設(shè)備與落地場景。他特別強(qiáng)調(diào)體系化思維的重要性："不要盲目追隨熱點，而是要拆解頂尖學(xué)者的研究框架，構(gòu)建自己的認(rèn)知體系。"這種從問題定義到資源匹配的研究方法，或許正是其在多個領(lǐng)域取得突破的關(guān)鍵。