在人工智能与机器人技术快速迭代的浪潮中，陈佳玉的科研轨迹呈现出独特的跨学科融合特征。这位兼具学术研究者与产业实践者双重身份的科学家，从北京大学工学院到卡内基梅隆大学，再到香港大学与原力无限联合实验室，始终在探索复杂系统的智能控制边界。其研究领域横跨自动驾驶、核聚变控制与通用家用机器人，形成了一条以强化学习为核心的技术演进路径。
强化学习的本质吸引力驱动着陈玉佳的持续探索。这种起源于认知科学、经计算机科学深化的技术范式，因其类人的学习机制与跨学科特性成为研究核心。陈佳玉指出，该领域融合了控制理论、统计学与优化理论，对数理基础的高要求恰好契合其学术偏好。但他的研究理念已从早期追求理论难度转向问题导向的实用主义，"解决现实需求的技术突破比单纯攻克难题更有价值"成为现阶段的指导原则。
在核聚变控制与人形机器人这两个看似相去甚远的领域，陈佳玉发现了深层的数学共性。无论是等离子体约束还是机器人抓取水杯，本质上都是高维非线性连续控制问题，均可建模为马尔可夫决策过程。这种底层逻辑的统一性，使得强化学习成为破解两类难题的通用钥匙。他特别强调持续性强化学习的重要性——这项旨在让AI保持旧任务记忆的同时学习新任务的技术，正是当前研究攻克的关键方向。
双栖发展模式源于现实考量。在香港开展通用家用机器人研究面临资金、场地与算力的三重制约，而原力无限提供的产业资源恰好形成互补。陈佳玉坦言，选择这家创业公司不仅因其构建了商业技术闭环，更看重团队"实干家"气质带来的高效执行力。双方在"一脑多身"技术路线上的共识，促使他以联合实验室负责人的身份，推动原型机研发与理论突破的同步进行。
通用机器人被视为人工智能领域的终极挑战。陈佳玉认为，家庭场景对通用性的苛刻要求，使其成为检验技术成熟度的理想试验场。相较于工业场景对专用效率的追求，家庭用户更期待单一机器人完成多样化任务。这种需求差异决定了技术落地的不同路径：短期看B端工厂应用，长期则指向C端家庭市场。原力无限在商业循环构建与产品落地方面的经验，为技术突破提供了关键支撑。
世界模型构建成为新的研究焦点。区别于主流的第三人称视角建模，陈佳玉团队致力于开发以智能体为中心的因果模型。这种方案通过教授物理规律而非动作序列，使机器人获得更强的泛化能力。例如理解"杯子掉落会破碎"的因果链，远比记忆抓取动作更具迁移价值。这种本质性突破，正是其区别于VLA（视觉-语言-动作）方案的核心差异。
数据获取难题的解决路径逐渐清晰。陈佳玉设想通过"数据工厂"完成初期积累，最终依赖真实部署场景产生持续数据流。当1000台机器人进入家庭日夜工作时，海量跨场景数据将形成正反馈闭环，推动技术跨越从任务泛化到场景泛化的关键门槛。他特别指出，数据飞轮的启动时刻将成为行业发展的分水岭。
面对"少年天才"的标签，陈佳玉更关注问题定义与资源整合的能力。他坦言科研生涯充满试错成本，但失败经验终将沉淀为技能储备。对于年轻研究者，他建议优先构建完整的研究体系："拆解顶尖学者的思考框架，结合自身特长形成独特体系，再从中推导值得投入的核心问题。"这种从体系到问题的研究路径，或许正是其持续突破的关键密码。
