迈入21世纪的第二个十年，云机器人的概念逐渐在国际学术界兴起，这时在香港中文大学电子工程系攻读博士学位的王鲁佳，也懵懂地加入该领域，主攻云机器人系统网络资源优化与管理。

　　2016年，她加盟中国科学院深圳先进技术研究院数字所云计算中心，主要研究多机器人协作、资源配置优化算法以及云机器人大数据驱动的智能交互与学习。不到两年时间就主持国家自然科学基金项目一项、深圳基础研究学科布局项目一项、粤港合作创新平台项目一项，在研参与广东省科技计划项目、科技部项目等。

　　这与她“云游四方”的经历分不开。2012年，王鲁佳到瑞士苏黎世联邦理工大学做访问学者，接触到五花八门的机器人平台。地上跑的、空中飞的，以及水下作业机器人等。博士毕业后，她到新加坡南洋理工大学做博士后研究，在海外求学及工作阶段，她针对不同应用场景、各类网络类型提出了多种云机器人系统的资源优化模型及算法，并通过各类实际应用场景进行了验证。

　　传统服务机器人在大量获取数据和执行计算时会有巨大储存和计算压力，而且传感器造价非常昂贵，动辄数十万元甚至上百万元。云机器人就好比是把机器人的“大脑”放在云端，不仅可卸载复杂的计算任务到云端，并可共享信息和技能，尤其是实现大数据驱动的机器人智能算法，具有自主智能的服务机器人价格也有望降到万元内。

　　找上门来合作的企业也络绎不绝。中兴通讯与她们团队合作做“大数据驱动的智能云服务机器人关键技术研发及应用”。“我们开发出智能应答系统，主要应用于各类场馆、银行的服务机器人以及未来大量涌现的在线金融服务客服，”王鲁佳介绍，除此之外，云机器人的近期落地最早是在自动化仓库、码头、限定区域内的物流以及高速的重卡等领域。

　　在她看来，国内做应用学科的科研以及产业化落地，均有大量机会，尤其是云计算、机器人等领域，国内在应用技术研究方面是可以超越发达国家的。因为国内的在线服务业务非常发达，给大数据研究提供了丰富而宝贵的数据资源，这就是不可比拟的优势。“深圳先进院数字所与深圳市交通运输委员会、气象局有很好的合作，积累了宝贵的数据资源，我们可以做更深入的研究，提供更便捷的民生服务。”

　　下一步，随着5G技术的成熟，自主驾驶越来越受关注，用“云端大脑”实现无人网连车的调度和协同成了她的研究方向。一个简单的例子：以后公开道路上的红绿灯不再是固定的，而是根据车流的实际数量、繁忙程度和运行轨迹来预设和安排。当然这还有较长一段时间才能落地实现，但是多源数据融合规划、学习与决策已经是当前国际研究的热点。