在人工智能與機器人領域，陳佳玉的名字正逐漸被更多人熟知。這位兼具學者與創業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，在復雜系統智能控制領域開辟出一條融合理論與產業的新道路。從自動駕駛到核聚變控制，再到通用家用機器人，他的每一次轉身都緊扣技術發展的核心脈絡，展現出對智能本質的深刻理解。

陳佳玉的學術軌跡始于北京大學工學院，本科階段聚焦自動駕駛技術研究，隨后在博士階段深入強化學習理論，博士后期間于卡內基梅隆大學將強化學習應用于核聚變反應堆控制。這段經歷讓他意識到，無論是等離子體約束還是機器人操作，本質上都是通過強化學習解決高維連續控制問題。"數學建模的底層邏輯是相通的，關鍵在于如何定義觀測、動作與評價函數。"他解釋道。這種跨領域的思維模式，為其后續研究奠定了堅實基礎。

2025年，陳佳玉開啟雙軌并行的職業模式：在港大擔任博士生導師的同時，加入原力無限擔任資深研究科學家，專注于通用家用機器人開發。這種選擇源于他對科研資源整合的深刻認知。"學術界擅長理論突破，產業界則擁有工程迭代優勢。"他以在香港開展研究的困境為例：設備采購、實驗室空間、算力支持等現實問題，在產業環境中都能得到高效解決。原力無限構建的"商業-技術"正向循環，特別是其FORCE系列機器人積累的市場經驗，為技術落地提供了珍貴場景。

在陳佳玉看來，家用機器人代表著人工智能技術的終極挑戰。"這相當于AI領域的珠穆朗瑪峰。"他指出，通用機器人需要整合計算機視覺、自然語言處理、強化學習等多領域技術，其復雜度遠超專用設備。相較于商業場景的天花板效應和工業場景的效率優先原則，家庭場景對"一機多用"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，人形機器人在工廠的應用更易落地，但他堅信長期機遇在于消費級市場。

針對當前具身智能發展的瓶頸，陳佳玉提出兩大突破方向：持續性強化學習與以Agent為中心的世界模型。前者旨在解決AI學習新任務時遺忘舊知識的難題，后者則通過構建因果推理模型提升泛化能力。"現有世界模型多采用第三人稱視角，而我們強調智能體自身的感知與決策。"他以機器人拿杯子為例：相比單純映射動作序列，理解"握緊杯子防止墜落"的因果關系，能讓機器人將技能遷移至類似場景。

在研究方法論上，陳佳玉深受兩位導師影響。博士導師Vanita Gawva教會他用數學原理剖析算法本質，博后導師Joshua Rendell則展示了工程迭代的實戰智慧。"現在的研究需要二者結合。"他以持續性強化學習項目為例：理論團隊負責算法突破，工程團隊同步開發機器人應用，通過快速迭代驗證假設。這種"雙螺旋"模式，正是其雙棲身份帶來的獨特優勢。

面對產業界對技術路線的爭議，陳佳玉保持清醒認知。他認為初創公司應避開與大廠在基礎模型層面的競爭，轉而聚焦垂直場景的深度開發。"找到能快速落地的專精領域，比追求技術全面性更重要。"他透露，團隊正通過數據工廠采集基礎數據，同時布局真實家庭場景的長期部署，"數據飛輪啟動的時刻，就是通用機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，將80%精力投入關鍵問題；其次主動整合資源，包括算力、設備與落地場景。他特別強調體系化思維的重要性："不要盲目追隨熱點，而是要拆解頂尖學者的研究框架，構建自己的認知體系。"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域取得突破的關鍵。