前言
很多朋友私信问我对机器人和人工智能感兴趣，该怎么展开学习。最近稍微有点空，我写写我的看法。
两年前，我在知乎回答如何定义「机器人」？ - YY硕的回答中试图给机器人做出一个比较仔细的定义，我觉得机器人和人工智能最大的区别在于是否要和物理世界进行交互。今年初在另一篇知乎回答里对机器人或人工智能的研究会帮助我们更好的了解人类自己吗？ - YY硕的回答我说到传感器是和物理世界交互的基础。后来，我又在知乎回答有哪些与控制、机器人等相关的 quotes？ - YY硕的回答中提到莫拉维克悖论（Moravec’s paradox），谈到了机器人学里公认的难题是在物理世界中实现类人的活动能力。
把之前的回答再翻出来是为了支持以下观点：机器人学的核心问题是做好和物理世界的交互。现在主流的机器人学分支里，处理与物理世界的交互的学科分为三类：传感器和处理算法（激光雷达，多目视觉，融合算法）；多刚体系统动力学控制（工业机器人动力学控制和接触力控制）；机器人自主移动（locomotion不知道该怎么翻译，轮式、足式、飞行等移动机器人的研究）。我建议对机器人学有兴趣的同学着重在这几个问题上面。
另外，根据世界第一的机器人教育机构卡耐基梅隆大学的机器人学博士的课程分类方式（http://www.ri.cmu.edu/education/COSAug2016.pdf），机器人学有四个核心领域：
感知。视觉传感器、图像传感器、触觉和力传感器、惯导等。认知。人工智能、知识表达、规划、任务调度、机器学习等。行为。运动学、动力学、控制、manipulation和locomotion等。数学基础。最优估计、微分几何、计算几何、运筹学等。结合卡耐基梅隆大学的核心课程要求，我觉得我定义的机器人学核心问题算是基本没跑偏的。