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商品描述
這是一本從技術、應用、產業、投資、治理等角度系統闡述物理AI的通識性著作，它將幫你構建物理AI的完整認知框架：它從哪裏來、靠什麼運轉、在哪裏落地、機會屬於誰、邊界在哪裏。 本書不僅是一部技術演進史，更是一部產業觀察錄與未來思辨集。它深入解析世界模型、數字孿生、多模態感知等核心技術為什麼在這一輪變革中重新站上舞臺，生動講述英偉達、特斯拉等頭部玩家的路徑選擇，並冷靜追問：當智能擁有身體、能在現實中行動時，我們該如何重新定義邊界與治理。 本書結構清晰，邏輯嚴密，層層遞進，讀完後你將收獲： （1）清晰的物理AI認知框架：從AI進化的4個階段看懂物理AI的歷史方位，掌握“感知—推理—行動—反饋”四大核心特征，用一張表分清物理AI與傳統AI的本質區別。 （2）看懂物理AI技術底座的“透視鏡”：理解世界模型、數字孿生、多模態感知、端到端學習、強化學習為什麼在這一輪變革中重新站上舞臺，看懂“訓練、仿真、部署”等技術如何協同。 （3）物理AI落地場景的全景圖：自動駕駛、人形機器人、智能制造、物流與倉儲、醫療健康、農業與建築，每個場景的技術瓶頸、玩家格局與演進方向一目了然。 （4）物理AI的完整產業鏈路：上遊芯片、傳感器、執行器，中遊算法公司與平臺服務商，下遊機器人本體制造商與集成商，看懂“軟硬件一體化”為什麼是真正的護城河。 （5）物理AI的全球競爭格局：美國的生態優勢、中國的跨越式發展、歐洲的監管模式，讀懂技術競賽與供應鏈博弈背後的產業邏輯。 （6）物理AI的投資判斷框架：自動駕駛2026—2030年普及預測、家用人形機器人購買時間表、物流AI的經濟賬等關鍵參考，幫你把機會、風險與社會成本納入同一套賬本，減少憑感覺下註的風險。 （7）物理AI的倫理與治理框架：直面安全零容錯、泛化鴻溝、數據稀缺、能耗成本、長尾場景五大技術挑戰，正視就業沖擊、責任歸屬、隱私擔憂、軍事化風險、數字鴻溝五大社會議題，並給出中美歐監管路徑與ISO、IEEE安全標準的治理回應。 （8）面向未來的判斷力：物理AI是不是通往AGI的必經之路，人機共生之中人類的獨特價值何在——既不盲目興奮，也不輕易恐懼。 無論你是被熱詞推著走的普通讀者，還是機器人、汽車、制造、物流、醫療等行業的從業者，抑或是需要判斷機會的創業者、投資人與政策研究者——這本書給你的不是焦慮，而是一張地圖，與你一起把握物理AI時代的機遇。
目錄大綱
前 言
第一分 理解物理AI—智能的具身化革命
第1章 什麼是物理AI
1.1 從數字智能到物理智能：AI進化的4個段002
1.2 物理AI的四大核心征：感知—推理—行動—反饋004
1.3 為什麼叫“物理”？理解真實的物理法則006
1.4 物理AI與傳統AI：一張表看懂二者的本質區別008
1.5 具身智能：給AI裝上“身體”意味著什麼010
1.6 本章小結015
第2章 物理AI的技術基石
2.1 三臺計算機的協同：訓練、、署016
2.2 模型：讓AI理解重力、摩擦力和碰撞018
2.3 數字孿生技術：在虛擬中“試錯”021
2.4 多模態感知：視覺、觸覺、力反饋的融合024
2.5 端到端學習：從感知到行動的直接映射027
2.6 強化學習：讓機器人在試錯中成長030
2.7 本章小結034
第3章 黃仁勳的物理AI宏圖
3.1 CES 2026演講解讀：物理AI時代的三大信號035
3.2 英偉達的物理AI技術棧全景037
3.3 從Blackwell到Vera Rubin：算力的指數級躍遷042
3.4 開源策略：為什麼英偉達選擇開放生態044
3.5 本章小結047
第二分 物理AI的落地場景—智能實體的全景圖
第4章 自動駕駛：會思考的移動機器人
4.1 L4/L5級自動駕駛的技術瓶頸與突破050
4.2 感知—推理—行動模型：像人類一樣決策053
4.3 邊緣場景處理：交通燈出現故障時如何應對055
4.4 產業玩家掃描：Waymo、斯拉、小鵬、理想的
差異化路徑058
4.5 2026—2030年自動駕駛普及預測062
4.6 本章小結066
第5章 人形機器人：通融合的智能助手
5.1 從“才”到“通才”再到“通融合”068
5.2 人形機器人的三大技術挑戰：運動控制、物體作、
環境適應070
5.3 明星機器人盤點073
5.4 應用場景：家庭服務、養老陪護、危險作業077
5.5 何時能買到家用人形機器人080
5.6 本章小結083
第6章 智能制造與工業機器人
6.1 從固定程序到自主學習的工業機器人084
6.2 柔性生產線：機器人如何適應多品種小批量生產087
6.3 人機協作：性與效率的平衡089
6.4 案例分析092
6.5 制造業的無人工廠願景095
6.6 本章小結097
第7章 物流與倉儲：重塑供應鏈效率
7.1 自主移動機器人的智能升級100
7.2 智能分揀、搬運、盤點系統101
7.3 、京東、菜鳥的倉儲機器人實踐103
7.4 “後一公裏”配送：無人車+無人機的組合拳105
7.5 物流AI的經濟賬：成本下降與效率提升108
7.6 本章小結110
第8章 醫療健康：準手術與康覆輔助
8.1 手術機器人：從達芬奇到AI驅動的下一代112
8.2 Lem Surgical：Cosmos Transfer訓練外科手術機器人115
8.3 康覆機器人：幫助患者重新站立和行走117
8.4 藥物研發中的物理AI：蛋白質折疊與分子模擬120
8.5 倫理問題：機器人能否成為主刀醫生123
8.6 本章小結125
第9章 農業、建築業與其他新興場景
9.1 農業機器人：準播種、采摘、除草127
9.2 建築機器人：3D打印房屋與智能施工130
9.3 太空探索：端環境下的具身智能133
9.4 娛樂與服務：餐廳服務員、酒店接待機器人136
9.5 教育機器人：個性化教學助手139
9.6 本章小結141
第三分 產業生態與投資機遇
第10章 物理AI產業鏈全景
10.1 上遊：芯片、傳感器、執行器145
10.2 中遊：算法公司與平臺服務商149
10.3 下遊：機器人本體制造商與集成商153
10.4 產業協同：軟硬件一體化的護城河155
10.5 本章小結157
第11章 全球競爭格局：中美歐的角力
11.1 美國：英偉達、斯拉的生態勢159
11.2 中國：政策支持下的跨越式發展161
11.3 歐洲：註重倫理與的監管模式164
11.4 技術競賽與供應鏈博弈166
11.5 本章小結168
第四分 挑戰與未來
第12章 技術挑戰：物理的不確定性
12.1 性難題：零容錯要求下的可靠性171
12.2 泛化不足：從實驗室到真實的鴻溝172
12.3 數據稀缺：真實物理數據獲取困難174
12.4 計算成本：訓練與署的能耗問題176
12.5 長尾場景：如何應對端情況178
12.6 本章小結181
第13章 倫理與社會影響
13.1 就業沖擊：哪些工作會被物理AI取代184
13.2 責任歸屬：機器人犯錯誰來負責185
13.3 隱私擔憂：無處不在的感知設備187
13.4 軍事化風險：命自主武器的潘多拉魔盒189
13.5 數字鴻溝：誰能享受到物理AI的紅利191
13.6 本章小結193
第14章 監管與治理：如何確可控
14.1 各方監管政策對比：美國、歐盟、中國195
14.2 標準制定：ISO、IEEE的努力198
14.3 人機協作規範：如何障人類200
14.4 開源與閉源：知識共享與風險的權衡202
14.5 構建可信賴的物理AI生態205
14.6 本章小結208
第15章 越物理AI：通用人工智能的夢想
15.1 物理AI是通往AGI的經之路嗎210
15.2 意識與情感：機器人能擁有自我意識嗎211
15.3 人機共生：增強智能與替代智能213
15.4 技術奇點：物理AI會帶來失控風險嗎215
15.5 人類的獨值：在AI時代如何持意義217
15.6 本章小結219
