本书深入探讨了人工智能中的一个新兴领——具身智能，即智能系统与物理身体的结合。本书系统论述了具身智能的理论框架，包括身体与思维的互动、感知与行为的统一性，以及智能体如何通过与环境的互动来学习写适应。书中详细介绍了自由能原理，这是理解生命体和智能系统组织原则的关键理论，同时探讨了这一原理在人工智能设计中的应用，如强化学习感知与行动的和谐统一等。此外，本书还讨论了多学科视角下的智能解读，以及空间智能与具身智能的整合策略，为读者提供了一个全面了解人工智能未来发展趋势的窗口。

本书深入探讨了人工智能中的一个新兴领——具身智能，即智能系统与物理身体的结合。本书系统闻述了具身智能的理论框架，包括身体与思维的互动、感知与行为的统一性，以及智能体如何通过与环境的互动来学习写适应。书中详细介绍了自由能原理，这是理解生命体和智能系统组织原则的关键理论，同时探讨了这一原理在人工智能设计中的应用，如强化学习感知与行动的和谐统一等。此外，本书还讨论了多学科视角下的智能解读，以及空间智能与具身智能的整合策略，为读者提供了一个全面了解人工智能未来发展趋势的窗口。

智能，从何而来？它不仅来自大脑，也和身体息息相关。人工智能发展至今，正在从虚拟走向现实——人形机器人、自动驾驶汽车、智能家居产品……人工智能的大脑需要装入不同的身体，才能更好地感知世界万物。当感知化为认知，认知促成行动，最终所形成的便是具身智能。具身智能是人工智能的一个发展领域，指一种智能系统或机器能够通过感知和交互与环境进行实时互动的能力。可以简单理解为各种不同形态的机器人，让它们在真实的物理环境下执行各种各样的任务，来完成人工智能的进化过程。 本书系统性地介绍了具身智能的技术原理、应用案例、发展机遇与挑战，力图为读者展现一幅人机共生的未来蓝图。

智能，从何而来？它不仅来自大脑，也和身体息息相关。人工智能发展至今，正在从虚拟走向现实——人形机器人、自动驾驶汽车、智能家居产品……人工智能的大脑需要装入不同的身体，才能更好地感知世界万物。当感知化为认知，认知促成行动，最终所形成的便是具身智能。具身智能是人工智能的一个发展领域，指一种智能系统或机器能够通过感知和交互与环境进行实时互动的能力。可以简单理解为各种不同形态的机器人，让它们在真实的物理环境下执行各种各样的任务，来完成人工智能的进化过程。 本书系统性地介绍了具身智能的技术原理、应用案例、发展机遇与挑战，力图为读者展现一幅人机共生的未来蓝图。

本书聚焦于具身智能数据工程领域的标准、技术和实践，全面且系统地阐述了具身智能机器人数据生产的关键技术与所面临的挑战。开篇详细介绍了具身智能技术的发展现状、应用领域及产业发展，继而深入讲解了机器人数据采集基础知识，涵盖采集系统的硬件与软件系统架构、数据集构建方法，以及真实世界数据采集和仿真环境数据生成技术。书中通过对工业、服务业等不同场景下机器人数据采集的具体案例进行深入分析，展现了各应用场景独特的需求与面临的难题。此外，作者还着重介绍了通用具身智能数据生产平台 AIRSPEED 在解决数据采集瓶颈问题上的卓越表现，并对机器人数据采集的未来趋势与技术创新方向进行了前瞻性的展望。 本书内容丰富、实用性强，适合具身智能机器人研究人员、人工智能与机器学习工程师、机器人系统开发人员与企业家、数据隐私与安全专业人士，以及广大学生和爱好者阅读，是了解和掌握具身智能数据工程的实用资料。

内容简介 大模型赋能，重新定义智能机器人的未来。 本书是一部讲解如何用大模型驱动具身智能的权威指南，系统揭示了从底层架构到实战部署的完整技术路径。作者团队融合多年一线研发经验，深入讲解如何在多模态环境中，实现智能机器人的任务理解、动作控制、记忆建构与仿真协同。本书不仅提供扎实的理论基础，更通过丰富的行业案例与系统性的方法论，帮助读者构建面向未来的具身智能系统。 通过阅读本书，你将获得： （1）全面理解大模型如何赋能具身智能。揭示大型语言模型在感知-决策-执行链条中的核心作用，理清从感知到行为的智能演化路径。 （2）掌握任务规划与动作控制核心技术。深度解析任务分解、动作生成、空间约束与控制策略，覆盖从高层意图到低层执行的全链路建模方法。 （3）构建具身智能的记忆与反思机制。学习如何实现任务记忆、动态规划与自我优化机制，提升机器人在复杂环境中的自适应能力。 （4）搭建可复用的开发与仿真框架。熟练运用 ROS、MoveIt、Gazebo 等核心中间件与仿真平台，助力系统开发与快速迭代。 无论你是正在开发具身智能系统的工程师；投身人工智能前沿的科研人员；关注智能机器人产业落地的技术管理者或产品决策者；本书都将成为你不可或缺的参考读物，引领你从理念到落地，真正掌握大模型时代的具身智能开发的核心技术，让你在这场技术革新中把握先机。

内容简介 大模型赋能，重新定义智能机器人的未来。 本书是一部讲解如何用大模型驱动具身智能的权威指南，系统揭示了从底层架构到实战部署的完整技术路径。作者团队融合多年一线研发经验，深入讲解如何在多模态环境中，实现智能机器人的任务理解、动作控制、记忆建构与仿真协同。本书不仅提供扎实的理论基础，更通过丰富的行业案例与系统性的方法论，帮助读者构建面向未来的具身智能系统。 通过阅读本书，你将获得： （1）全面理解大模型如何赋能具身智能。揭示大型语言模型在感知-决策-执行链条中的核心作用，理清从感知到行为的智能演化路径。 （2）掌握任务规划与动作控制核心技术。深度解析任务分解、动作生成、空间约束与控制策略，覆盖从高层意图到低层执行的全链路建模方法。 （3）构建具身智能的记忆与反思机制。学习如何实现任务记忆、动态规划与自我优化机制，提升机器人在复杂环境中的自适应能力。 （4）搭建可复用的开发与仿真框架。熟练运用 ROS、MoveIt、Gazebo 等核心中间件与仿真平台，助力系统开发与快速迭代。 无论你是正在开发具身智能系统的工程师；投身人工智能前沿的科研人员；关注智能机器人产业落地的技术管理者或产品决策者；本书都将成为你不可或缺的参考读物，引领你从理念到落地，真正掌握大模型时代的具身智能开发的核心技术，让你在这场技术革新中把握先机。

聚焦具身智能（Embodied AI）革命：从谷歌PaLM-E模型控制机械臂，到宇树科技H1人形机器人的运动算法，解析多模态感知与物理交互的融合难题。对比特斯拉Optimus与波士顿动力Atlas的技术路线，预言具身智能将重塑制造业与服务业。 《复杂》作者、复杂系统前沿科学家梅拉妮•米歇尔历经10年思考，厘清人工智能与人类智能 的全新力作。“GEB”启蒙了人工智能的发展热潮，《生命3.0》重构了人工智能的进化框架， 《AI3.0》将开启新一轮人工智能爆发的大戏。

计算系统如何实现感知、思维、梦境和创造性？人类大脑如何理解思想、理论和概念？ 在神经科学、心理学、人工智能和机器人学等多学科交互之处，这些与人类生存息息相关的核心问题的答案正慢慢浮出水面。 在这部开创性的著作中，认知科学家安迪·克拉克（Andy Clark）从几个领域人手，揭示了大脑作为预测推理引擎这一现实——高级生物已演化成为善于预测传人感知刺激流的复杂装置，这些预测会引发行动，构建我们的世界，并改变有待理解和预测之物。

计算系统如何实现感知、思维、梦境和创造性？人类大脑如何理解思想、理论和概念？ 在神经科学、心理学、人工智能和机器人学等多学科交互之处，这些与人类生存息息相关的核心问题的答案正慢慢浮出水面。 在这部开创性的著作中，认知科学家安迪·克拉克（Andy Clark）从几个领域人手，揭示了大脑作为预测推理引擎这一现实——高级生物已演化成为善于预测传人感知刺激流的复杂装置，这些预测会引发行动，构建我们的世界，并改变有待理解和预测之物。