一本书读懂物理AI：应用、产业与投资 杜雨 物理AI 具身智能 人形机器人
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正版全新
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出版时间:
2022-12
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装帧:
平装
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开本:
16开
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ISBN:
9787111813842
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出版时间:
2022-12
售价
￥
52.69
6.7折
定价
￥79.00
品相
全新
上书时间2026-09-21
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商品描述：
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【书 名】 一本书读懂物理AI：应用、产业与投资 杜雨 物理AI 具身智能 人形机器人
【书 号】 9787111813842
【出 版 社】 机械工业出版社
【作 者】 杜雨
【出版日期】 2026-09-01
【开 本】 16开
【定 价】 79.00元
【编辑推荐】
（1）作者背景资深，产业一线视角：杜雨博士是未可知人工智能研究院院长，中国社会科学院技术经济学博士，北京大学、香港中文大学双硕士，先后任职于腾讯、红杉资本，长期深耕“人工智能+”商业化落地。
（2）热点卡位精准，紧跟产业脉搏：紧扣黄仁勋在CES 2026上“人工智能的下一个浪潮是物理AI”的判断，深度解读英伟达物理AI技术栈全景与从Blackwell到Vera Rubin的算力跃迁。
（3）体系完整，一张地图看全貌：内容覆盖“技术底座—落地场景—产业生态—投资机遇—挑战治理—AGI展望”全链路，用闭环逻辑贯穿全篇。
（4）实用性强，案例覆盖中外头部玩家：详解自动驾驶、人形机器人、智能制造、物流仓储、医疗健康、农业建筑六大场景，涉及Waymo、特斯拉、小鹏、理想、亚马逊、京东、菜鸟、达芬奇手术机器人等企业实践。
（5）投资视角独特，判断有据：拆解上中下游产业链与中美欧竞争格局，给出2026—2030年自动驾驶普及预测、家用人形机器人时间表等关键参考，把机会与风险纳入同一套账本。
（6）冷静有分寸，拒绝制造焦虑：刻意区分“可演示”与“可规模化”、“可能发生”与“必然发生”、“工程现实”与“营销叙事”，帮你在热潮中保持分辨力。
（7）通俗好读，零基础友好：场景化问题引入技术原理，结构化对比降低门槛（如物理AI与传统AI对比表），零技术基础也能顺畅读完；配套公众号“未可知人工智能研究院”持续更新。
【内容简介】
内容简介
这是一本从技术、应用、产业、投资、治理等角度系统阐述物理AI的通识性著作，它将帮你构建物理AI的完整认知框架：它从哪里来、靠什么运转、在哪里落地、机会属于谁、边界在哪里。
本书不仅是一部技术演进史，更是一部产业观察录与未来思辨集。它深入解析世界模型、数字孪生、多模态感知等核心技术为什么在这一轮变革中重新站上舞台，生动讲述英伟达、特斯拉等头部玩家的路径选择，并冷静追问：当智能拥有身体、能在现实中行动时，我们该如何重新定义边界与治理。
本书结构清晰，逻辑严密，层层递进，读完后你将收获：
（1）清晰的物理AI认知框架：从AI进化的4个阶段看懂物理AI的历史方位，掌握“感知—推理—行动—反馈”四大核心特征，用一张表分清物理AI与传统AI的本质区别。
（2）看懂物理AI技术底座的“透视镜”：理解世界模型、数字孪生、多模态感知、端到端学习、强化学习为什么在这一轮变革中重新站上舞台，看懂“训练、仿真、部署”等技术如何协同。
（3）物理AI落地场景的全景图：自动驾驶、人形机器人、智能制造、物流与仓储、医疗健康、农业与建筑，每个场景的技术瓶颈、玩家格局与演进方向一目了然。
（4）物理AI的完整产业链路：上游芯片、传感器、执行器，中游算法公司与平台服务商，下游机器人本体制造商与集成商，看懂“软硬件一体化”为什么是真正的护城河。
（5）物理AI的全球竞争格局：美国的生态优势、中国的跨越式发展、欧洲的监管模式，读懂技术竞赛与供应链博弈背后的产业逻辑。
（6）物理AI的投资判断框架：自动驾驶2026—2030年普及预测、家用人形机器人购买时间表、物流AI的经济账等关键参考，帮你把机会、风险与社会成本纳入同一套账本，减少凭感觉下注的风险。
（7）物理AI的伦理与治理框架：直面安全零容错、泛化鸿沟、数据稀缺、能耗成本、长尾场景五大技术挑战，正视就业冲击、责任归属、隐私担忧、军事化风险、数字鸿沟五大社会议题，并给出中美欧监管路径与ISO、IEEE安全标准的治理回应。
（8）面向未来的判断力：物理AI是不是通往AGI的必经之路，人机共生之中人类的独特价值何在——既不盲目兴奋，也不轻易恐惧。
无论你是被热词推着走的普通读者，还是机器人、汽车、制造、物流、医疗等行业的从业者，抑或是需要判断机会的创业者、投资人与政策研究者——这本书给你的不是焦虑，而是一张地图，与你一起把握物理AI时代的机遇。
【目录】
目 录
前 言
第*部分 理解物理AI—智能的具身化革命
第1章 什么是物理AI
1.1 从数字智能到物理智能：AI进化的4个阶段002
1.2 物理AI的四大核心特征：感知—推理—行动—反馈004
1.3 为什么叫“物理”？理解真实世界的物理法则006
1.4 物理AI与传统AI：一张表看懂二者的本质区别008
1.5 具身智能：给AI装上“身体”意味着什么010
1.6 本章小结015
第2章 物理AI的技术基石
2.1 三台计算机的协同：训练、仿真、部署016
2.2 世界模型：让AI理解重力、摩擦力和碰撞018
2.3 数字孪生技术：在虚拟世界中“试错”021
2.4 多模态感知：视觉、触觉、力反馈的融合024
2.5 端到端学习：从感知到行动的直接映射027
2.6 强化学习：让机器人在试错中成长030
2.7 本章小结034
第3章 黄仁勋的物理AI宏图
3.1 CES 2026演讲解读：物理AI时代的三大信号035
3.2 英伟达的物理AI技术栈全景037
3.3 从Blackwell到Vera Rubin：算力的指数级跃迁042
3.4 开源策略：为什么英伟达选择开放生态044
3.5 本章小结047
第二部分 物理AI的落地场景—智能实体的全景图
第4章 自动驾驶：会思考的移动机器人
4.1 L4/L5级自动驾驶的技术瓶颈与突破050
4.2 感知—推理—行动模型：像人类一样决策053
4.3 边缘场景处理：交通灯出现故障时如何应对055
4.4 产业玩家扫描：Waymo、特斯拉、小鹏、理想的
差异化路径058
4.5 2026—2030年自动驾驶普及预测062
4.6 本章小结066
第5章 人形机器人：通专融合的智能助手
5.1 从“专才”到“通才”再到“通专融合”068
5.2 人形机器人的三大技术挑战：运动控制、物体操作、
环境适应070
5.3 明星机器人盘点073
5.4 应用场景：家庭服务、养老陪护、危险作业077
5.5 何时能买到家用人形机器人080
5.6 本章小结083
第6章 智能制造与工业机器人
6.1 从固定程序到自主学习的工业机器人084
6.2 柔性生产线：机器人如何适应多品种小批量生产087
6.3 人机协作：安全性与效率的平衡089
6.4 案例分析092
6.5 制造业的无人工厂愿景095
6.6 本章小结097
第7章 物流与仓储：重塑供应链效率
7.1 自主移动机器人的智能升级100
7.2 智能分拣、搬运、盘点系统101
7.3 亚马逊、京东、菜鸟的仓储机器人实践103
7.4 “*后一公里”配送：无人车+无人机的组合拳105
7.5 物流AI的经济账：成本下降与效率提升108
7.6 本章小结110
第8章 医疗健康：精准手术与康复辅助
8.1 手术机器人：从达芬奇到AI驱动的下一代112
8.2 Lem Surgical：Cosmos Transfer训练外科手术机器人115
8.3 康复机器人：帮助患者重新站立和行走117
8.4 药物研发中的物理AI：蛋白质折叠与分子模拟120
8.5 伦理问题：机器人能否成为主刀医生123
8.6 本章小结125
第9章 农业、建筑业与其他新兴场景
9.1 农业机器人：精准播种、采摘、除草127
9.2 建筑机器人：3D打印房屋与智能施工130
9.3 太空探索：极端环境下的具身智能133
9.4 娱乐与服务：餐厅服务员、酒店接待机器人136
9.5 教育机器人：个性化教学助手139
9.6 本章小结141
第三部分 产业生态与投资机遇
第10章 物理AI产业链全景
10.1 上游：芯片、传感器、执行器145
10.2 中游：算法公司与平台服务商149
10.3 下游：机器人本体制造商与集成商153
10.4 产业协同：软硬件一体化的护城河155
10.5 本章小结157
第11章 全球竞争格局：中美欧的角力
11.1 美国：英伟达、特斯拉引领的生态优势159
11.2 中国：政策支持下的跨越式发展161
11.3 欧洲：注重伦理与安全的监管模式164
11.4 技术竞赛与供应链博弈166
11.5 本章小结168
第四部分 挑战与未来
第12章 技术挑战：物理世界的不确定性
12.1 安全性难题：零容错要求下的可靠性171
12.2 泛化能力不足：从实验室到真实世界的鸿沟172
12.3 数据稀缺：真实物理数据获取困难174
12.4 计算成本：训练与部署的能耗问题176
12.5 长尾场景：如何应对极端罕见情况178
12.6 本章小结181
第13章 伦理与社会影响
13.1 就业冲击：哪些工作会被物理AI取代184
13.2 责任归属：机器人犯错谁来负责185
13.3 隐私担忧：无处不在的感知设备187
13.4 军事化风险：致命自主武器的潘多拉魔盒189
13.5 数字鸿沟：谁能享受到物理AI的红利191
13.6 本章小结193
第14章 监管与治理：如何确保安全可控
14.1 各方监管政策对比：美国、欧盟、中国195
14.2 安全标准制定：ISO、IEEE的努力198
14.3 人机协作规范：如何保障人类安全200
14.4 开源与闭源：知识共享与安全风险的权衡202
14.5 构建可信赖的物理AI生态205
14.6 本章小结208
第15章 超越物理AI：通用人工智能的终极梦想
15.1 物理AI是通往AGI的必经之路吗210
15.2 意识与情感：机器人能拥有自我意识吗211
15.3 人机共生：增强智能与替代智能213
15.4 技术奇点：物理AI会带来失控风险吗215
15.5 人类的独特价值：在AI时代如何保持意义217
15.6 本章小结219
【前言】
前 言
这几年，我们已经习惯了在屏幕里调用AI（人工智能）：它能写作、作图、对话、检索，像一阵风忽然吹进了每个行业。可当风真正吹到现实世界后，问题就变得具体而锋利：机器人要在仓库里抓起一件易碎品，机械臂要在流水线上把螺钉拧到恰到好处，康复设备要在人身边工作而不让人受伤。语言世界里“差一点”可能只是答错一道题，物理世界里“差一点”常常意味着剐蹭、停线、跌倒，甚至更严重的后果。
正因如此，下一波更大的浪潮不再是“AI能不能更聪明”，而是“AI能不能更可靠地行动”。当我们谈论“物理AI”，谈论的并不是某个新名词，而是一种新的能力边界：AI开始在真实世界中形成从感知到推理、再到行动和反馈的闭环，并对结果负责。
为什么我们需要“物理AI”
在创建未可知人工智能研究院的过程中，我发现周围很多从业者都有一种复杂的矛盾感：一方面，模型能力的增长速度惊人；另一方面，真正落地时却总是卡在“*后一公里”。现实世界从不按脚本运行。光照变化、遮挡与噪声让感知变得不稳定；长尾场景无穷无尽，测试永远追不上真实场景的变化；数据并不是天然就充足，获取成本常常高得离谱；而一旦系统需要与人协作，安全就不再是一个指标，而是底线。
当这些问题同时出现时，单点算法的进步就不够了。我们需要的是一套面向现实的系统工程：训练、仿真、部署要彼此咬合；模型要理解物理规律与环境约束；决策要可解释、可追溯；执行要稳定、可控；迭代要以成本与风险为边界。物理AI之所以重要，恰恰在于它把“智能”从一种展示型能力，变成可交付、可规模化、可承担责任的实用能力。
本书从哪里开始，又要带你去哪里
本书希望提供一张清晰的地图：让你看见这场变革的结构，而不只是被热词与情绪推着走。
本书结构如图0-1所示。
图0-1 本书结构
第*部分会从“什么是物理AI”讲起，解释它与传统AI的本质差异在哪里：为什么真实世界的智能必须具身化，为什么闭环比单点更关键，为什么“理解物理法则”不是修辞而是硬门槛。接着，本书会进入技术底座。你会看到世界模型、数字孪生、多模态感知、端到端学习、强化学习等技术为什么会在这一轮变革中重新站上舞台：它们并非彼此割裂的概念，而是在回答同一个问题—机器如何在不确定的真实世界里学会稳定行动，并在反馈中持续变强。
当底座建立起来后，第二部分会把镜头推向*具体的场景：自动驾驶如何从“看得见”走向“会思考”；人形机器人为何被寄予“通用助手”的期待，却又面临运动控制、物体操作与环境适应的难题；制造、物流与仓储如何把物理AI变成效率与安全的共同解；医疗与康复场景为何既令人振奋，又要求我们对伦理与责任保持敬畏；而农业、建筑业与极端环境，则会让你看到物理AI更长周期、更具社会价值的一面。
第三部分讨论产业生态与投资机遇：上游的芯片、传感器与执行器制造企业，中游的算法公司与平台服务商，下游的机器人本体制造商与系统集成商，它们如何在同一条链路上重新分工、协同与竞争。你会发现：物理AI不是某一家公司的独角戏，而是一场长期的生态工程。真正的护城河，往往不在于单次演示有多惊艳，而在于可持续积累的训练数据、可复用的仿真体系、可迁移的模型能力与可规模化的交付流程。
第四部分，我们会把*难的问题摊开来谈：安全与可靠性的零容错要求，泛化能力从实验室走向真实世界的鸿沟，数据稀缺与成本，训练与部署的能耗账，以及永远无法被“穷举”的长尾场景。我们也会讨论社会影响：就业冲击、责任归属、隐私担忧、军事化风险与数字鸿沟，并进一步追问—当智能拥有身体、能在现实中行动时，我们该如何重新定义边界与治理。
写给谁？也写给正在犹豫的你
如果你是对前沿科技感兴趣、对未来世界充满好奇的普通读者，本书希望给你一套不被技术术语牵着走的理解框架：你会更清楚哪些变化是确定的趋势，哪些只是阶段性叙事；哪些能力“看起来能用”，哪些能力“真正能用”。如果你身处机器人、汽车、制造、物流或医疗等行业，它会帮助你把技术、产品与工程放在同一张图里思考，减少凭感觉下注的风险。如果你是创业者、投资人、管理者或政策研究者，它会让你在判断机会的同时，也能把风险、治理与社会成本纳入同一套账本。
为了让阅读更“有手感”，本书尽量用闭环逻辑贯穿全篇，用场景化问题引入技术原理，用结构化对比降低理解门槛。更重要的是，我会刻意把“可演示”与“可规模化”分开，把“可能发生”与“必然发生”分开，把“工程现实”与“营销叙事”分开。我们既需要想象力，也需要分辨力；既要看见速度，也要守住边界。
本书讨论的是快速变化的未来，因此我也希望它能以“持续更新”的方式陪你更久。出版后我会提供配套的线上资源（公众号：未可知人工智能研究院），方便你理解、分享与继续深入学习；同时也会在我的社交媒体“杜雨说AI”账号里持续更新对“物理AI”这个方向的动态跟踪和洞见思考，欢迎你把你的想法与建议反馈给我。
致谢
*后，要感谢那些把智能从屏幕带进现实的人：研究者在无数次失败里寻找规律，工程师在苛刻的约束下把系统打磨到可靠，一线从业者用“能不能用”而不是“看起来行不行”来定义标准；也感谢愿意在热潮中保持理性、在争论中保持诚实的人。同时更要感谢出版社的老师、我的家人、朋友与读者：是你们的耐心与期待，让本书得以出版。
愿我们在物理AI的时代里，既不盲目兴奋，也不轻易恐惧；既追逐进步，也承担责任。
杜雨
2026年4月于杭州
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开播时间：09月02日 10:30
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