我的机器人求学与科研之路

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我将在2020年3月回国加入北京珞石，这也就意味着我的机器人科研生涯的结束。回顾这几年的光景，首先是从13年进入浙大足球机器人队伍参加RoboCup，再到15年阴差阳错来到iit读博，最后在19年末做出回国进入工业圈的决定，可以说取得了一些挺不错的成绩，但更多的则是在科研道路上的碰壁与不成功。因此在即将离开科研圈之际，想把我这一路的经历和心得记录下来，分享给大家，特别希望在PhD申请、科研方向选择以及职业生涯规划上给大家有所参考，少走弯路。

#2013.10-2015.7# 浙大RoboCup

我是通过2011年高考的超常发挥下进入浙大竺院，在同届的竺院新生中，时常流传着四个字的传说——考败来浙，意思是很多来竺院的都是目标清北的高考“落榜生”，在这样的群体中，大一和大二的日子过得很是迷茫，最直观的体现就是GPA惨淡。大三来到工科老校区（玉泉）之后，一直在思考：与其按部就班地一直待在课堂度过大学这四年，还不如尽早地进入实验室——GPA不够，那么就用科研竞赛来凑。从后面的结果来看，当时这个质朴的想法还是卓有成效的，因此第一条小建议分享：

对于本科期间志在出国，且GPA并不是很出众的同学来说，良好的实验室经历（包括竞赛），对于机器人方向的申请是非常加分的，机器人是偏工程实践类的学科，这几年接触过很多教授，无一不表现出对动手能力强学生的偏爱。

我是在2013年10月通过相关面试，进入了隶属浙大控制系的小型足球机器人队(ZJUNlict)，这也算是我正式接触机器人的开始。在ZJUNlict中，我主要负责机器人的硬件实现与日常维护——鉴于我当时的专业是机械电子工程，记得在2012年那会，机械电子工程可算是在我们专业选择中比较热门的专业，而现在用知乎的评价标准来说，就是妥妥的劝退专业，因此第二条小建议分享：

对于现在本科阶段是机械类专业的同学，如果在不想换大方向的情况下，可建议去当前比较热门的行业去做机械本体实现，如无人驾驶、机器人甚至手机行业等，相对来说就业机会和薪资待遇会好不少——去瑞士当乞丐咯。

在ZJUNlict期间，队伍里面有很厉害的大腿（赵越与 @毛翊超 等）可抱，作为本科生的我随队获得了2014年RoboCup小型组(SSL)的冠军，值得一提的是在决赛中以2：0击败了名校CMU。因为RoboCup是国际性比赛的缘故，带一定的科研性质，每年会有一定数量的paper出自该比赛，因此RoboCup在申请时是有一定的国际认可度。为什么要提这一点呢，因为这几年有很多国内优秀的学生，有参加过诸如RoboMaster或者Robocon的经历，但由于这俩个比赛主要还是以国内的参赛队为主，一些国外的PI可能会不知道这个赛事的含金量，因此第三条小建议分享：

对于在RoboMaster或者Robocon上取得较好成绩的同学，如果团队允许，建议把相应的成果总结成一篇会议论文，当然并不是一定要争取ICRA&IROS&CSS这类级别的会议，其实到ROBIO&CASE&AIM这类就成。一般而言，竞赛工作的理论贡献可能够不着一篇期刊，但是对于一般的会议，找准方向来写还是戳戳有余。而如果CV中有一篇这样的会议文章来总结你的比赛工作，言简意赅而且认可度高，会议在国内的评价标准中可能是一张废纸，但在国外仍然是被认可的工作，尤其是对于刚起步的本科生。

最后就到了我本科末尾的申请阶段，这里的话没什么成功的经历可以分享，因为自己的申请之路实在稀碎。作为机械类专业，德国是很多人的首选国家，当时的我自然也不例外——3次TestDaf（语言考试）考得稀烂 + APS（类似签证审核）没有通过 = 最烂的结果。

最终我是在熊老师的引荐+Dr.李智彬的帮助+RoboCup的经历下来到了iit，说实话因为本科阶段没有接触到真正的科研，即没有大量阅读过机器人领域相关的paper，所以当时的我根本不知道iit是什么。因此一定意义上来说，如果没有熊老师的引荐，目前的我还不知道在什么地方玩泥巴。切身感受过申请季的绝望，写下第四条分享的小经验——其实就是一个List，这个List中的研究机构/高校可能对于本科生都比较陌生，但在机器人圈子里都是每年实打实出挺多文章的大组，属于竞争相对容易且性价比较高的单位（指对语言和GPA的要求不高，但需要良好的科研/竞赛经历+推荐信做敲门砖）：

1. 韩国KAIST：可能韩国对于大多数想出国的本科生而言，根本就不在考虑列表之内，但KAIST在国际机器人圈子里实力很强，而且离中国也近。不仅仅是博士，硕士阶段就能提供全奖（有认识的人申请到过）——KAIST几乎没有中国学生去申请是让我很惊讶的；
2. 德国Bonn：这个波恩大学，在德国应该算不上是顶级工科名校（至少不在TU9内），但在“计算机视觉应用在机器人的导航与运动实现”这个方向很强，尤其是Sven Behnke团队，提供硕士/博士的全英文位置，德语能力为非硬性要求；
3. 法国CNRS-LIRMM or CNRS-LAAS or CNRS-AIST-JRL：前俩个Lab算是在法国这个科技强国里面，做Humanoids的Top2。其中第三个是和日本AIST的Joint Lab，实力也挺强，位置是在日本；
4. 新加坡aStar i2r：新加坡顶级研究机构，依托于新加坡国立（和NUS合作的带奖学金的联培项目，很香的）。机器人主要做偏上层的运动规划、自主导航等方向，科研经费极其充裕，具体体现在基本上买到了世界上能够买到的所有机器人，从工业机械臂到四足机器人，甚至双足人形机器人，硬件平台扎实。

PS：如上这个list只是针对一小部分作者熟悉的，小众且性价比高的Lab（诸如北美、日本、瑞士以及北欧诸国的顶尖Lab就自然不在之列了）。

#2015.10-2019.2# PhD@iit

我是在2015年10月来到意大利技术研究院(iit, Italian Institute of Technology)读博，并在2019年2月拿到了博士学位，导师是Nikos Tsagarakis，博士做的方向是”面向增强型物理交互性能的机器人躯体设计”。说直白点，就是设计针对腿足式机器人的高性能躯体，具体的对象为欠驱动机械手、串联&并联弹性驱动器(SEA&PEA)等，笼统来说方向比较传统与工程。实际上我的PhD方向偏向于工程实践，大多数原因还是挂靠的欧盟项目性质决定的，一般ERC项目都会很偏向于当前实际问题的解决，那我也就自然而然要去做大量工程性的工作，也实属无奈了——第五条关于方向选择的小建议：

对于未来有志于在科研圈发展的同学（直白点说，想要在博士期间拿出一两篇顶级刊物文章的），在科研方向的选择上尽量选择偏新材料、新能源、仿生设计、深度&强化学习等与机器人相融合的领域，相对来说出顶级刊物的概率较高。在传统的机器人领域，如今很难再玩出新的花样，我指的是原理层面的革新，现在我们看的一般机器人届的会议或者期刊文章，基本上是现有技术的重新排列组合与新场景应用，本质上来说是工程层面的工作与创新——这个大方向一定一定要事先把握好，方向选的不佳，要付出多倍的努力才能够到顶级刊物。

回顾我这几年的工作，可以简单用下图来概括，有兴趣的可以去我的个人主页（因为即将离职，很快会失效）或者Research Gate上查看具体的论文，同时知乎专栏中的很多文章也曾经介绍到，这里就不再啰嗦了。

博士期间按照时间点排列的所有工作（其中灰色部分是因为funding原因而没有实现的）

在我所有参与到的paper中，要属今年11月刚接收的IJRR（链接）最为有含金量（但也是个二作，本质上来说用处也不大），整个IJRR的审稿流程和与顶尖审稿人之间的argue我都有实际参与到，还是有很多感触和小技巧（因为受众不大，感兴趣可以和我私信交流）。IJRR的全称是The International Journal of Robotics Research，每年的发稿量较少（70-80篇左右） ，属于逼格较高宁缺毋滥型的，因此认可度在机器人圈内算是Top1级别的。我知道很多人会诟病IJRR这样的刊物讲究“门第”，即你的导师和出身对文章是否能中影响程度很高——这就是第六条小建议了：

读PhD的话，一定一定要找个好导师，人品好、学术能力强且学术资源广的，功利一点说你可以直接去按照几大刊物及会议的Editor Board去寻找，相关的徒子徒孙也成。很多同学都给我私信留言过类似的问题：“拿到了一个机器人领域内很不错教授实验室的offer，但学校排名比较一般，不知道如何做决定（其中最夸张的是Prof. Clément Gosselin的offer）”。我感觉很多本科生在申请PhD时候还有一个“名校情节误区”，PhD阶段的评价标准永远是文章，学校的好坏属于附加Bonus——无论是找教职还是去工业界，文章的质量和数量永远永远是第一条敲门砖。而当你找到了一个好导师，很多时候文章就是水到渠成的事情，首先是好的导师能够给你一个高屋建瓴的大方向，其次是实验室平台本身起点就高，最后就是不得不提的审稿过程中的各种“照顾”——学术圈的生态规则就是如此。

以上两点关于科研大方向与导师的选择，可以说是PhD起步阶段最为重要的规划，大方向和导师选糟糕了，基本上学术前途就死翘翘了，混个博士毕业这样。

对于大多数人来说，智力的差距其实并不是很大，且到了博士阶段，自觉和努力是最起码的要求，而科研方向和导师的差异，则可能是每个博士毕业后所达到高度的重要决定因素。对于我个人的话，我的导师Nikos基本上可以说是一位好导师，人品好且和善，其手上的学术资源和人脉也够用，就是有些欧洲人的典型拖延（可能有人领教过他RAL审稿上的拖延），但我的个人方向侧重于传统机器人的硬件实现，就已然完全限制死了我未来科研的上限。同时，这几年也亲眼目睹或耳闻了很多天赋异禀且刻苦努力的同学，因为遇到了比较烂的导师，个人发展不顺的遭遇，万分感同身受。选好科研大方向和导师——希望未来进入机器人科研圈的同学要万分注意和上心。

最后，因为博士期间发展的比较菜，确实也没太多拿得出手的东西，就整理一下当前机器人领域内的一些主流期刊和会议（欧美学术圈主流的，可能对于国内不太好用），总结成第七条小建议：

[期刊] ：
Tier 1: IJRR (The International Journal of Robotics Research) & TRO (IEEE Transactions on Robotics)，这两个刊物可以说是机器人领域内的顶刊，一般1-2篇一作就可以作为代表作申请教职；
Tier 2: RAS (Robotics and Autonomous Systems) & JFR (Journal of Field Robotics) & Autonomous Robots & RAM (IEEE Robotics & Automation Magazine) & TMECH (IEEE Transactions on Mechatronics) & Autonomous Robots等，以上这些都是高质量的好刊物，仅次于IJRR和TRO，但从近几年教职的要求来看，还是离顶刊代表作差那么点意思；
重点关注的新生刊物：RAL (IEEE Robotics and Automation Letters) & Soft Robotics & Science Robotics，这三个刊物属于近几年内刚创刊的，影响力可能目前还不是很高，但在未来绝对是Tier 1和Tier 2级别的刊物。1. RAL的特点是审稿快速，因为依托于ICRA和IROS会议的缘故，有明确的审稿时限（一般4-7月不等），区比于传统刊物动辄1-2年的超长审稿周期，RAL越来越受到青睐；2. Soft Robotics刊物的方向定位新颖前沿，区别于目前传统的高刚度机器人，可挖的点会较多，容易出大方向奠基类的高引文章；3. Science Robotics主打的两大主题是Smart Material & Bio-inspired Design，同样刊物方向定位新颖，符合未来发展的方向，且刊物名中含“Science”的无敌Buff加成，在国内巨好用；
[会议]：
会议的话就没有太大必要区分不同的Tier，较好的有ICRA (IEEE International Conference on Robotics and Automation) & IROS (IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems) & RSS (Robotics: Science and Systems)等，另外像Humanoids (IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots) & AIM (IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics) & HAPTICS (IEEE HAPTICS Symposium)等，都是各自细分领域权威会议。

而对待会议论文与期刊论文的态度应该是：因为会议论文短平快的性质，特别适合将自己初步的工作进行展示，一方面是学术“占坑”，另一方面也是获取同行反馈的重要方式，用来反哺未来的工作，待到整体工作具备良好的理论深度和完备程度时，再选择较好的期刊进行发表总结。以上，是作者认为机器人圈子里较为健康和成熟对待论文的态度，基本上很多顶级期刊上的文章，背后都是有1-2篇好的会议论文进行支撑。最后，如果说未来决定要走学术的道路，而不是草草地拿博士学位毕业，要万分爱惜自己的学术羽毛，切忌胡乱灌水，同行评议的时候，看到一些风评不好的刊物真的是很辣眼睛。

#2019.3-2020.3# Postdoc@iit

在2019年2月博士毕业后，我在原来的导师下签了一份为期18个月的博士后合同，iit的博后均是项目负责制（不像国内有相关文章的出站要求），可以理解为一份短期的过渡合同，随时可以终止。在这段时间内，我接触到了不少国内外的高校与企业，基本了解了当前的市场行情，再结合自身的能力与判断，最终选择了回国进入工业届，加入北京珞石。这个部分的话，一方面是想分享一下当前国内外科研以及工业圈的行情（国外主要是针对欧洲），希望给有找职位或工作需求的小伙伴一些参考，另一方面也有很多是我个人的主观喜好，不具备普遍意义，请大家自行斟酌。

关于离开科研圈

离开科研圈的原因，一句话总结下来：个人目前实力不足，又不想再熬待遇较差的几轮博后，而工业圈有机会适合自己，且待遇好，就去了~

  • 个人实力不足，菜是原罪。文章的数量和质量达不到博士毕业后下一个位置的要求——即助理教授(AP or Lecture)，很直白地来讲，这是离开科研圈的主要原因。关于目前高校的行情，两段经历加一点经验分享如下：
  1. 我在19年参加了国内两所大学的青年论坛招聘会，A校为帝都中游偏上985，B校为某省会城市的中游偏下985（虽然现在取消985这个称号了，但大家明白学校的水平即可），职位约莫是特聘副教授这个level（国内现在各种名头很多，大致就这个水平，类似国外的tenure tracking，我自己搞得也不是很清楚）。A校账面上的要求为至少3篇业内顶刊一作，B校的门槛为5篇SCI期刊一作，其中1-2篇为业内顶刊——放到机器人领域就是3篇和1-2篇的IJRR、TRO或Science Robotics一作，这个要求对我来说应该不是几轮博后能解决的；
  2. 国外的教职情况仅了解到欧洲机器人这块，如果只是看纸面上的文章要求，其实是低于国内的，一般为1篇较好刊物（如IJRR和TRO的一作，但不局限于，有一定的弹性）+ 若干顶级会议（一般为ICRA&IROS&RSS这类）+ Google Scholar的总引用量大于130（这个130的数字也是中位数，还要看具体的方向，如若是偏CV方向，得高于这个数）= 欧洲地区教职的入场卷，后续还要具体再看学校的筛选与面试等。但可惜的是招人的方向都不是我的方向，欧洲这里主要是一些刚开始发展机器人的高校招人，花钱多且吃基础的硬件是肯定不会碰的，对于硬件平台，多实行买办主义；
  3. 对于在欧洲找教职的，还有一点和国内不太一样，需要提醒：要多与别人合作，挂名好的会议或者期刊，切忌做全是第一作者的“孤狼”。在欧洲，文章挂名是算工作量的，且给人一种善于与他人合作的佐证（太多的1作反而会减分，别人认为你不合群），欧洲科研圈的评价标准除了具体工作之外，也很讲究teamwork精神。同时如果能在过渡的博后期间，有指导1-2名学生发文章的经验，又会加许多分。
  • 科研圈的中位数待遇不佳。这里说的“中位数”是指没有title的年轻教师或研究员，需要熬文章和职称，我相信这类人才是科研生态圈的大多数。个人觉得本质上来说，科研圈的各类资源是极度倾斜于有帽子的大佬，中位数的待遇要比工业圈差很多，而且还特别消磨年轻人的锐气。这里具体的待遇数字因为涉及到很多他人的隐私，所以不方便透露，就以我为例，我去国内工业界拿的第一份工作的offer，基本税后与我目前欧洲的导师相当；
  • 个人的能力更适合于工业圈。对于此处的个人能力，就不得不回到我前文所说的科研方向的选择之上——偏向传统的硬件工程实现，我的能力和经验在工业圈能够迅速转化成技术与生产力，并创造价值，但是这份能力在科研圈是不被appreciated的。提到这点，第八点小分享：

需分清楚科研和工程之间的定位区别。就以机器人硬件本体实现为例，我们经常看到很多基于新材料、新驱动原理以及仿生设计的工作，乍看一下似乎目前的实际应用意义不大，且工程量一般，显得不是很“硬核”，让人感觉“哇，这也能发文章…”——实际上这就是科研的意义所在，提出一些新的想法和尝试，而把系统做完善且具备应用价值是公司及工程师需要做的事情。
从我的个人观点来看，现在的机器人硬件本体已经处于很多年都没有得到实质性突破的阶段，我们需要这样一个群体来做这样的研究，哪怕现阶段的实际意义不大，要知道几乎任何天才式的原理突破工作都是需要大量“垃圾”文章来做基数去支撑的。
但做这类新方向的研究需要注意两点：1. 因为本身工程门槛较低，一定要去大牛导师的组做，圈内流传这样一句话“大牛导师组做的仿生设计才叫仿生，你做的叫瞎搞”；2. 未来的职业定位就比较局限于科研圈，因为个人能力的塑造是面向这些太过前沿而缺乏实用的方向，而在工业圈就鲜有与之匹配的职位。

关于离开iit

接着前文提到的离开科研圈的原因，这边的话很简单地来说一下离开iit的原因，这里的一个事实是，iit也能提供非科研类的technician或者更高的technologist的职位，类似于国内高校研究所工程师，但待遇要好得多。

  • 首先是导师也就是未来的老板，他的工作重心已经转移到他的公司上(Alberobotics)，我个人认为这样的start-up在欧洲这样的环境下很难获得成功，并不想任职于这样前景堪忧的公司；
  • 其次是深深归属感的缺乏，就拿我老板的start-up为例，网站上使用的机械手几乎就是我个人的工作，publication里面也挂了我的两篇文章，结果在people list中心照不宣地不挂我的名字——其实这是让我心里很不舒服的，就是一种认同感的缺乏；
  • 再其次是iit近几年难以捉摸的高层人事变动，给人一种排外的民粹主义抬头之感；
  • 再者是意大利的税收太重（35%-40%），这部分的高额税款可以说是缴到了水里，毕竟未来在意大利养老及买房的几率太低，意呆的社会与生活各方面发展水平已然赶不上国内大城市；
  • 最后的话，是iit这边和我相关的硬件技术我已大致掌握，想换个环境做些新的东西，保持个人技术的新鲜活力。

关于工业圈及加入珞石

  • 国内工业圈 VS. 国外工业圈

选择国内工业圈的因素还是个人发展的前景好与机会多。

    1. 首先说实打实拿到手的工资，账面上是国内高很多的。欧洲整体的薪资分配更加注重社会的公平，也就是说你做一个Chief Engineer或是普通的产业工人，收入的差距并不是很大，而我的工作定位明显属于前者。不过如果考虑到国内996的节奏，计算时薪的话，那么国内也高不了太多——对于这点，还是看个人的生活&工作态度，于我来说，欧洲这边过分悠闲的节奏，反而是我待了将近5年也不曾适应的——可能身上仍旧流淌着中国人“勤奋+多劳多得”的血液（以上可不考虑靠个人在国内大城市买房，如果有买房打算，当我没说）；
    2. 其次是国外工业圈（这里说得是欧洲）的传统机器人本体制造大厂（我的目标企业），包括瑞士&瑞典的ABB、德国的Kuka与Franka Emika、丹麦的UR、德国的Ottobock等，这类大厂目前招人都有一个特点，因为针对硬件本体的研发已经有相对成熟的团队，所以大多数都是招涉及运动控制与规划、计算机视觉及模仿学习等上层应用的博士，我的专业方向不对口——又回到了之前说的方向选择的重要性之上。
    3. 最后一点，就是作为“一个来自中国的硬件工程师”身份上的敏感，我们一般看到即使是在标榜自由开放的硅谷，华人工程师都有一定的天花板，就更别提略显保守、涉及硬件壁垒的欧洲制造业了（虽然没人开诚布公地站出来说，但是这几年也各种人情冷暖，希望是我想多了）。
  • 关于珞石

最终选择加入北京珞石主要是有如下几个原因：

    1. 首先是产品的定位清晰，有较刚性的市场需求，我们知道珞石是做轻型工业机器臂的，近一年的发展方向是做柔性协作机械臂，有一点中国版Franka Emika的味道。在机器人圈子蹲了这几年，还是认为当前面向工业应用的机械臂最为靠谱；
    2. 其二是珞石对我的技术需求和我的PhD的方向非常匹配，即有设计与制造机器人硬件本体的经验，且主要是面向协作机械臂的关节驱动器（SEA原理）与机械臂末端所需要的末端执行器（机械手）；
    3. 其三是珞石整体的公司风格和布局比较务实，符合我的价值观。虽然作为一家新兴的机器人创业公司，但在山东也有自己的生产工厂，为什么要提这点呢？因为我在iit有大量与实际硬件加工打交道的经历，而iit都是靠供应商代工，我深知有一家属于自己的生产工厂对整体制造的工艺、成本、效率与可靠性有多么重要；
    4. 最后是一些人情因素，包括属于校友的 @韩峰涛 的赏识与自己兄长在北京工作&生活的缘故，都给最后的决定有一些加成。

相关的心路历程目前就写到这里，如果说有更多的问题或者不同的观点，十分欢迎给我私信或者评论区交流。

其实这篇文章原来想卡到今年31日去发，去凑个什么跨年来着，但转念一想，其实2020年又能和2019年有多大的区别呢，烂的还是一样烂，优秀的还是一样优秀——因为年份本来就是人类创造的虚拟单位，根本就不会影响时间的连续性。让有需要的同学即早了解科研及工业圈的行情，树立正确的方向，扎扎实实地每天朝着目标努力，才是最务实的。

来源：知乎 www.zhihu.com

作者：任赜宇

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