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无人驾驶汽车、无人机、在家照顾老年人和残疾人的医疗机器人、全自动工厂和仓库，这些系统是人工智能和其他最新技术支持的高度自动化系统的典型例子。我们的社会、公众和政府对这些高度自动化的系统寄予了很高的期望，因为它们具有开发新产品和新服务的巨大潜力，可能彻底改变我们的生活和社会。但是，我们准备好接受这些未来的系统，进入一个高度自动化的社会了吗？它们安全吗？
控制理论在当前自动化系统的开发和应用中起着核心作用。它提供了系统化和严谨的设计和分析过程，以确保所得控制系统的性能和稳定性。当从当前的低水平自动化向高度自动化发展时，当前的控制理论不能满足，因为它无法像它为低水平自动化所做的那样,为无人驾驶汽车和无人机系统提供分析和设计支持。算法的复杂性（如嵌入式人工智能（AI）功能）、处理未知或不确定环境中出现的挑战，以及系统设计要求和任务的复杂性，要求新的控制理论来支持未来的高度自动化系统设计和分析,保证性能和安全。
针对上述智能自主系统人系统的迫切需求，英国拉夫堡大学航空与汽车工程系陈文华教授，
尝试提出了目标导向的控制系统概念，为无人系统提供设计指导和分析工具。在英国国家基金资深杰出人才项目的支持下，进行这方面的前沿探索。思考成果发表于IEEE/CAA
Journal of Automatica Sinica 2024年第十一卷第四期：W.-H. Chen, “Goal-oriented control systems (GOCS): From HOW to WHAT,” IEEE/CAA J. Autom. Sinica, vol. 11, no. 4, pp. 816–819, Apr. 2024. doi: 10.1109/JAS.2024.124323. 目标导向的控制系统的基本思想是，为了实行自主无人系统的智能和自主能力的质的飞跃，应该改变现在先告诉或教会无人系统怎么完成一个任务，然后它自动执行该计划的模式，实行目标导向的设计，告诉无人系统需要完成的任务是什么，它根据环境的变化、现有的资源和目前的认知，自动找到最佳方案去完成该任务，并不断执行调整该方案。这样才能实行真正的高度智能自主，它能根据环境，不断自我优化和演化，也能充分利用各种新的机遇。要实行这样的设计理念转变，需要开发一系列理论和工具。人工智能对于高度自动化的系统至关重要，但必须有与之配套的相关系统设计理论和技术才能保证它的安全和高效。
图1是提出的目标导向的控制系统的结构图。与经典的控制系统结构图相比，它有以下特色：- 环境的建模和分析至关重要，
必须在系统设计中详细考虑。
文章中用自动驾驶汽车，特别是自主超车功能，进一步解释和示范了该思想。图2 基于目标导向的控制系统的框架设计的自主超车功能
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陈文华，
英国拉夫堡大学航空与汽车工程系教授，自主系统中心主任。曾任全英华人自动化与计算机协会主席、教育部长江讲座教授。IEEE Fellow、英国注册工程师(CEng)、工程与技术学会Fellow、机械工程学会Fellow。主要研究方向包括智能自主系统、无人飞机、自动驾驶汽车等。获英国国家工程与自然科学基金资深杰出人才奖。感谢陈文华教授提供以上简介
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