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前言
第1章 当AI拥有身体
 1.1 2030年的一天
 1.2 具身智能的理论内核
  1.2.1 离身智能的局限
  1.2.2 具身智能的三元特征
  1.2.3 知行合一的具身认知范式
  1.2.4 具身智能与通用AI
 1.3 人类智能的具身性启示
  1.3.1 镜像神经元与模仿学习
  1.3.2 婴儿学习的生物学观察
  1.3.3 仿生设计的机器人学启示
第2章 进化之路：从机械到智能体的蜕变
 2.1 技术萌芽（1950—1980）
  2.1.1 图灵预言与机械臂的工业启蒙
  2.1.2 工业机器人先驱Unimate的诞生
  2.1.3 符号主义的抽象困境
 2.2 具身演变（1980—2020）
  2.2.1 布鲁克斯的行为主义机器人学
  2.2.2 仿人机器人ASIMO的早期探索
  2.2.3 波士顿动力的动态控制技术
 2.3 大模型驱动（2020年至今）
  2.3.1 大模型如何理解物理世界
  2.3.2 RT-2的端到端控制
  2.3.3 大模型赋能的泛化能力跃升
第3章 感知系统：智能体的感官
 3.1 多模态传感器融合
  3.1.1 视觉感知：从二维成像到三维场景理解
  3.1.2 听觉定位：声源分离与空间声场建模
  3.1.3 力觉反馈：六维力传感器的精准映射
 3.2 电子皮肤与分布式感知
  3.2.1 柔性材料突破：石墨烯与液态金属的触觉革新
  3.2.2 触觉网络：分布式传感器的信号同步机制
  3.2.3 自修复电子皮肤：物理损伤的冗余设计与修复
 3.3 环境建模与导航
  3.3.1 SLAM技术：视觉-激光融合的实时建图
  3.3.2 动态避障：深度学习驱动的障碍物预测
  3.3.3 多机协同定位：分布式计算框架
第4章 认知系统：智能体的大脑
 4.1 模型架构范式
  4.1.1 端到端模型：技术优势与应用局限
  4.1.2 分层架构：逻辑分层与系统建模
  4.1.3 混合架构：符号逻辑与深度学习的协同进化
  4.1.4 RT-2与Figure 01：模型架构对比
 4.2 大模型赋能的决策链
  4.2.1 大模型理解物理世界：基于GPT的语义解析
  4.2.2 VIMA模型：跨场景的推理能力
 4.3 仿真与现实迁移
 4.4 闭环学习机制
  4.4.1 强化学习进阶：从AlphaGo到机器人抓取的演进
  4.4.2 世界模型与推理：DreamerV3的预测-规划耦合
  4.4.3 终身学习技术：动态数据处理与知识迭代
  4.4.4 闭环学习验证：关键实验设计与结果分析
第5章 运动系统：智能体的骨骼肌肉
 5.1 驱动技术的演进
  5.1.1 微型电机：高功率密度与精准控制
  5.1.2 仿生驱动：形状记忆合金与气动人工肌肉
  5.1.3 特斯拉Optimus的驱动技术
 5.2 灵巧操作的核心突破
 5.3 运动控制的算法实现
  5.3.1 MIT猎豹机器人：动态步态的模型预测控制
  5.3.2 Atlas机器人：双足动态平衡与摔倒恢复机制
  5.3.3 柔顺控制：生物关节缓冲策略的仿生实现
第6章 基础系统：智能体的能量、通信与安全保障
 6.1 能源与续航突破
  6.1.1 固态电池：能量密度提升与安全性设计
  6.1.2 无线充电：电磁共振技术与动态供电设计
  6.1.3 能效优化：动态功率分配与低功耗架构
 6.2 通信与协同网络
  6.2.1 5G边缘计算：低延迟通信与分布式决策
  6.2.2 数字孪生：虚实系统的实时映射
  6.2.3 多机通信协议：ROS 2.0与DDS标准
 6.3 安全与可靠性设计
  6.3.1 抗干扰技术：电磁兼容与信号滤波
  6.3.2 物理冗余：双控制系统与故障切换机制
  6.3.3 伦理安全层：人类干预的硬性边界设计
第7章 具身智能的全场景应用
 7.1 工业制造革新
  7.1.1 智能工厂“黑灯化”：特斯拉Optimus的探索
  7.1.2 高效运输模式：AMR驱动的智能物流网络
 7.2 医疗健康创新
  7.2.1 精准手术：达芬奇SP的单孔操作
  7.2.2 康复辅助：外骨骼机器人的运动功能重建
 7.3 家庭场景渗透
  7.3.1 服务机器人进化：始于Roomba的全能管家
  7.3.2 情感陪伴：软银Pepper的社会角色探索
  7.3.3 智能家居协同：具身智能体与IoT的生态融合
 7.4 教育职业变革
  7.4.1 魔镜系统：教学模式的创新
  7.4.2 优傲机器人：办公场景协作的突破
 7.5 娱乐体验重构
 7.6 极端环境作业
第8章 汽车的智能化重构
 8.1 重塑城市交通
  8.1.1 特斯拉FSD：端到端智能驾驶的城区实践
  8.1.2 百度Apollo：车路协同的智能公交系统
  8.1.3 博世AVP：无人化的泊车体验
 8.2 重新定义人车关系
  8.2.1 蔚来NOMI：多模态交互的情感化座舱
  8.2.2 华为鸿蒙座舱：跨设备无缝流转
 8.3 特殊场景突破
第9章 具身智能的产业图景
 9.1 产业机遇
  9.1.1 机器人产业链图谱
  9.1.2 核心零部件的市场格局
  9.1.3 投资机会与风险分析
 9.2 伦理困境
  9.2.1 机器人权利的哲学争议
  9.2.2 就业替代的社会影响
  9.2.3 隐私安全的技术保障
  9.2.4 情感依赖的人机边界
 9.3 政策博弈
  9.3.1 中国“十四五”规划的政策解读
  9.3.2 欧盟机器人法案的关键条款
  9.3.3 美国的技术竞争策略
  9.3.4 国际合作的可能性与挑战
第10章 具身智能的未来发展蓝图
 10.1 短期（2025—2030年）：专用具身智能的规模化落地
  10.1.1 专用具身智能的应用场景
  10.1.2 技术成熟与标准化
 10.2 中期（2030—2040年）：通用具身智能的曙光
  10.2.1 通用具身智能的技术突破
  10.2.2 脑机接口与具身智能的融合
 10.3 长期（2040年以后）：人机共生的文明形态
  10.3.1 人机共生的哲学思考
  10.3.2 科技对人类文明的终极影响
参考文献
后折页
封底