AeroVelo的优化器设计出Atlas，赢得33年之久的人力直升机大奖

2013年6月13日，Atlas——一台巨大、外形荒诞的脚踏动力装置——飘入半空并创造了历史，赢得了西科斯基人力直升机竞赛，这项赛事在33年间让众多设计者铩羽而归。任务要求：悬停至三米高度至少一分钟，且不得漂出10米见方的区域。“直到几周前，那些真正写过直升机教科书的人还说这个问题太难——说这在物理上其实是不可能的，”首席结构工程师卡梅伦·罗伯逊说。

AeroVelo的优势在于选对了“盒子”。其他团队这样推理：“我们在校园里，那就找最大的体育馆来建造和测试这架飞行器”——从而把体育馆的尺寸变成了设计约束。这个约束是人为的，于是他们将其移除，改在多伦多附近一座巨大的室内足球场进行测试。摆脱了体育馆的束缚后，设计便倚仗纯粹的尺寸：四个直径各10米的旋翼——“Atlas的尺寸相当于所有其他人力直升机的总和，”罗伯逊说。这个团队“不怕造一台鲁布·戈德堡式的机器”——一架只为做一件事而造的飞行器：赢得大奖。

其余工作就是系统化建模。罗伯逊、首席空气动力学家托德·赖克特和团队花了数月时间，对“结构、空气动力学、发动机热力学、飞行员生理学、运动学，所有这些不同的设计考量”进行数字化建模，然后编写了一个优化器，用一套“足够好”的容差而非完美的保真度来迭代可能的设计。“然后你按下开始，它就来设计直升机，”罗伯逊说。“在笔记本电脑上运行只需五分钟。”

移除人为约束——在足球场而非你拥有的最大体育馆里测试——对物理进行建模，并让软件优化器自行设计直升机

它移除了其他所有人都接受的一项人为约束：限制对手设计的并非物理规律，而是测试场地的尺寸。

优化器把设计从直觉变成了搜索——五分钟的计算产出了33年专家迭代未能产出的结果。

团队的非专业性也有帮助：自称非专家的人质疑了直升机设计者视为理所当然的假设。

获胜需要拥抱一台不实用的机器——四个巨型旋翼，除了赢奖别无用处。

“不可能”往往意味着有人把一项人为约束偷偷塞进了规格里：找出真正的约束，对其建模，让系统化搜索——而非直觉——来设计答案。

罗伯逊将这一方法描述为可迁移到变化较慢的领域：“我们没有50年时间来重新评估我们的基础设施、应对气候变化或处理其他不可能的问题。获得2%的改进已不再是可以接受的正确答案。”该团队主张，任何人都可以通过进入同样的心态——质疑现状并移除人为约束——成为更好的问题解决者。