跳到主要内容
BIMANUALEnglish

主题

Physical AI(物理人工智能)

理解人工智能如何通过机器人和其他物理系统感知、决策并作用于现实世界。

Physical AI 指能够通过机器人、车辆或其他具备传感器与执行器的物理系统,理解环境、作出决策并产生现实世界行动的人工智能。它把感知、世界建模、推理、规划、控制和反馈闭环连接起来,区别于只处理数字信息的人工智能。

本主题覆盖机器人智能的关键技术栈与落地路径,同时区分 Physical AI、具身智能和传统自动化之间的边界,持续观察模型能力、数据、仿真、硬件约束、安全性以及真实部署证据。

从这里开始

长期指南

什么是机器人控制?从高层指令到真实运动

机器人控制通过反馈、运动与力调节、预测式优化、全身协调和学习组件,把期望行为转化为真实物理动作。

阅读文章 →

相关内容

长期指南

什么是机器人世界模型?机器人如何预测行动之后会发生什么

世界模型帮助机器人预测动作可能如何改变物理世界。本文解释学习到的环境动态、规划、潜在预测、仿真、VLA,以及预测真实世界结果时仍然存在的边界。

长期指南

什么是机器人基础模型?从 AI 模型到物理智能

机器人基础模型把基础模型思想带入物理系统,解释数据、感知、行动、具身与反馈如何在现实约束下共同工作。

长期指南

机器人如何完成操作?从感知、规划到控制

机器人操作是通过与物体和环境进行有目的的物理交互来完成任务。本文以插销插入为贯穿示例,解释任务相关状态、抓取、规划、接触、控制、反馈,以及学习方法和真实部署证据之间的关系。

长期指南

什么是 Sim2Real?机器人如何从仿真走向现实

Sim2Real 指将机器人在仿真环境中获得的能力迁移到真实机器人,并用现实世界的测试验证其可靠性的一组方法。本文解释现实差距、主要迁移策略,以及为什么仿真成功不等于部署成功。

长期指南

机器人如何学习?从示范学习、强化学习到 Sim2Real

机器人学习是机器人通过数据、示范、环境交互或仿真获得并改进能力的方法集合。本文解释行为克隆、强化学习、机器人数据与 Sim2Real 的作用,同时区分学习策略、规划器、控制器和真实部署证据。

长期指南

什么是具身智能?身体、环境与行动如何共同塑造智能

具身智能不是一个单独的模型名称,而是一种系统视角:智能体的身体与环境会共同影响它能感知什么、如何学习,以及如何行动。本文定义这一概念,并厘清它与相邻 AI 术语的边界。

长期指南

什么是 VLA?Vision-Language-Action 模型如何让机器人理解并执行指令

解释 Vision-Language-Action 模型如何连接语言、视觉与机器人行为,以及它在完整机器人控制架构中的位置。

长期指南

从 LLM 到机器人动作:VLM、VLA、世界模型、强化学习、Sim2Real 和机器人控制到底是什么关系?

用一个“把红色杯子放进盒子”的任务,拆开 LLM、VLM、VLA、世界模型、模仿学习、强化学习、仿真、Sim2Real、规划、策略与控制在 Physical AI 中的分工。

相关公司

最近更新: 2026年8月21日