在几乎所有工程领域，大数据都在悄然改变传统思维。控制理论，这门与制造、自动驾驶、机器人等高度相关的学科，也到了不得不“拥抱数据”的新拐点。
最近，清华大学李升波团队做了件很有想象力的事——他们首次为“数据驱动控制”设计了一种标准化的数据描述方式，不仅能为算法“瘦身”，效率更是直接提升到三倍。
过去做控制，讲究的是“模型驱动”：先把系统建模，搞清楚动力学方程，然后才能合成控制器。卡尔曼、约旦这些现代控制理论鼻祖们，把模型标准型玩得炉火纯青，什么可控标准型、可观标准型、约旦标准型……这些工具帮我们判别系统性能、设计控制器，效率那叫一个高。
但AI时代到来，数据成了主角。机器人、自动驾驶、具身智能系统每天产生海量交互数据，传统的模型驱动套路根本忙不过来。现在流行直接用数据“喂养”算法，跳过建模环节，这就是“数据驱动控制”。但新问题随之而来：数据怎么存、怎么用、怎么让这些数据高效服务于后续算法？没人给出一个标准答案。
你以为数据多了算法效率就高？未必。数据驱动控制范式下，一个大难题就是：数据没有统一的“标准型”，算法每次都要重复做大量无谓的比对和计算。比如强化学习，样本成千上万，算法每次训练都得算一遍状态距离、特征相似度，计算量爆炸，训练时间动辄十几二十小时，实用性大打折扣。
说白了，数据描述方式直接决定了算法能不能“快准稳”。如果没有像模型标准型那样统一的数据描述，算法永远在“体力活”里消耗资源。
李升波团队的思路非常简单直接：能不能像模型标准型那样，给数据也设计一个“标准型”？他们的答案是肯定的。这个“数据标准型”其实就两部分：
必要的转移部分，也就是“状态-动作-下一个状态”三元组，包含了系统动态的核心信息；
可插拔的属性部分，比如奖励信号或者任何自定义特征，可以根据算法需求灵活增减。
最妙的是，属性部分可以定制，比如提前存好和“锚点”的空间距离。这样，像最近邻搜索这种高频操作，就不必每次都从头算一遍。实际效果如何？实验数据很直观：在Hopper环境下，传统算法训练一次需要20小时，用上空间标准型后只要7小时，效率提升三倍，直接把研究推进了“实用级”。
团队还提出了一套“空间筛选条件”：预先选择n个锚点，把每个样本距离锚点的空间距离提前算好，存成属性。之后做最近邻搜索时，只用简单的筛查判断就能大幅缩小候选范围。无需每次全量遍历样本，算法速度飙升。
更关键的是，这种标准型不光省时还省空间，属性部分完全可插拔，按需添加，灵活适配各种控制算法。既可以减少存储压力，又能加速运算效率，非常适合大规模、复杂场景下的数据驱动控制。
清华这项新成果，其实是给数据驱动控制领域补上了关键一环。过去模型有标准型，现在数据也有“标准型”，算法效率和扩展性都得到了极大提升。
未来，随着AI和控制理论的深度融合，如何组织数据、描述系统、提升效率，会成为越来越多智能系统的核心课题。