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AI機器人｜從感知到行動的下一步
AI for Robotics： Toward Embodied and General Intelligence in the Physical World
作者：
Alishba Imran， Keerthana Gopalakrishnan
譯者：
?榮弘
分類：
電腦與網路
／
AI•人工智慧
出版社：
碁峰
出版日期：2026/4/2
ISBN：9786264252539
書籍編號：kk0608682
頁數：328
定價：
800
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特別會員價：
82
折
656
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AI機器人｜從感知到行動的下一步 發布會上的機器人動作越來越細膩， 影片中的自動駕駛可以在複雜環境中流暢穿梭， 但真正的改變，不是硬體升級或炫目的動作展示， 而是當AI打通了感知與行動之間的連結，機器人真正從實驗室走入真實世界！ 當機器能看見環境、理解情境，再根據理解做出決策， 它就不再只是執行指令的工具，而是具備行動能力的智慧系統。 本書由Berkeley AI研究室(BAIR)與Google DeepMind專家執筆， 匯集大神Pieter Abbeel實驗室的前瞻技術與來自NVIDIA、Cruise的實戰經驗， 為您拆解這場變革的關鍵技術—— 從影像辨識、深度學習，到強化學習與LLM應用， 看懂機器人如何感知、思考與行動。 帶您了解： ．機器人如何透過影像辨識理解周遭環境 ．如何透過學習不斷修正動作與決策 ．自駕車、人形機器人與工業機器人背後的核心技術 ．AI如何讓機器具備跨任務學習與適應能力 從強化學習走到跨體現機器人實戰，本書不僅讓您澈底掌握LLM與VLM在機器人控制與規劃的最新技術，更是理解未來智慧機器的藍圖。 －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ 本書以深度學習的視角切入機器人學，探討人工智慧(AI)如何徹底改變機器人研究與應用的面貌。引導讀者將過去數十年累積的經典機器人問題，轉化為以AI為核心的技術，並在大型基礎模型的時代，運用現代技術方法解決實務問題。 〔本書架構〕 ■ 關鍵技術解說：AI重塑機器人學的核心問題 ．從感知與感測出發，解釋卷積神經網路與視覺轉換器在影像分割、分類、偵測任務中的應用。 ．探討大型語言模型(LLM)與多模態模型在機器人推理與控制上的調適方法。 ．將模擬、定位、勘測與導航視為深度學習問題，並統整最新技術發展成果。 ．涵蓋強化學習與控制，闡述機器人以反覆試誤與自我對弈的未知環境自主訓練能力。 ■ 實務應用案例：真實世界的AI機器人應用 ．深入分析自駕車、工業型機器人與人形機器人的AI體現應用。 ．解說系統設計與演算法選擇的取捨，理解性能與可靠性之間的平衡。 ．探討數據驅動的營運模式、基礎設施與安全性議題，以及描繪AI機器人的未來展望。
Alishba Imran， Keerthana Gopalakrishnan Alishba Imran 是一位專注於機器人操作與感知學習的機器學習開發者。她目前於柏克萊人工智慧研究室(BAIR Lab)與知名學者Pieter Abbeel合作，深耕強化學習與非監督式學習領域。她擁有極為豐富的業界實戰經驗，曾於Cruise等頂尖企業開發先進的感知系統、在NVIDIA投入基於模擬的機器人操作研究，更曾主導一項大幅降低義肢成本的指標性計畫。此外，在打造知名人形機器人Sophia的Hanson Robotics公司中，她也共同領導了神經符號AI(Neuro－symbolic AI)的前瞻研究，並致力於開發低成本的人形硬體系統。 Keerthana Gopalakrishnan現任Google DeepMind資深研究科學家，負責機器人操作與Gemini專案的前沿研究。她擁有卡內基美隆大學(CMU)與印度理工學院(IIT)的頂尖學歷背景。其研究核心聚焦於最新AI技術在實體機器人上的應用，包含：應用於機器人規劃的大型語言模型(LLM)、用於低階控制的視覺語言模型(VLM)擴展，以及跨體現(Cross－embodiment)機器人學習技術。
第一章：通用機器人導論 機器人系統 常見機器人類型 機器人設計常見概念 機器人深度學習 深度學習框架 機器人學習框架與目標 邁向體現通用智慧 總結 參考文獻 第二章：機器人感知：感測器與影像處理 感測器 感知問題 卷積神經網路概論 感知CNN ResNet EfficientNet 單階段偵測器 模型比較 感知的 Transformer 總結 參考文獻 第三章：機器人感知：3D 數據與感測器融合 3D 數據處理 多模態感知與感測器融合 總結 參考文獻 第四章：機器人基礎模型 大型基礎模型 語言作為機器人的連結組織 端到端機器人控制 從影片示範學習 機器人 AI 安全 總結 參考文獻 第五章：模擬 機器人模擬 機器人模擬器組成 Sim2Real 概念 縮小 RL 到 Sim2Real 的差距 從模擬中學習 總結 參考文獻 第六章：勘測、定位與導航 為何使用深度學習？ 傳統移動機器人設置 勘測 定位 導航 總結 參考文獻 第七章：強化學習與控制 強化學習基礎 無模型與基於模型的 RL 離線強化學習 應用與挑戰 機器人的 RL 挑戰 機器人的 RL 湧現趨勢 結論 總結 參考文獻 第八章：自駕車 經濟機遇 系統設計 感知 預測 規劃 安全 總結 參考文獻 第九章：工業機器人 常見任務 常見機器人 市場機遇 取放機器人系統設計 安全考量 總結 參考文獻 第十章：人形機器人 人形機器人案例 替代方法 人形機器人市場 人形機器人建構 結論 總結 參考文獻 第十一章：數據驅動機器人實務 機器人營運 數據基礎設施 訓練與部署基礎設施 機器人數據飛輪 大規模機器人數據收集 未來解方 參考文獻
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Q1：若我已報名付了1000元訂金，接下來我要做什麼？ A：感謝您報名，後續相關事情及服務我們會以e-mail和電話跟您聯絡. 您也可以主動來信(andy@book4u.com.tw)詢問。謝謝！ Q2：我本身並沒有產品和服務，也沒什麼實務上的經驗，那又能如何賺錢呢？這個課程真的有實際成效嗎？ A：我們這個課程共有11項贈品，其中第2項贈品便是資訊產品創造藍圖，它將教您如何用最簡潔而快速的方法創出屬於您自己的資訊產品。一般的課程大多是教您如何捕魚，但多數的成功致富者，其成功的關鍵卻不是仰賴捕魚技術，而是仰賴借力之術，因為唯有借力才能無中生有！才能快速成長！也才能快速致富！本課程3天共有三套樣版，其中一套樣版便是教您打造在沒有任何商品與服務，也沒有任何資源的情況下，就能快速借力致富的樣版！本課程二位講師都是白手起家，對於沒有實務經驗的新手會格外用心，請放心。 Q3：請問贈品中魚池矩陣直效聯盟VVIP是什麼？ A：這是一個強大的系統，而我們送的是體驗版，會提供你Email追客系統。國外有一種函授課程，亦即每幾天發一個課程給學員， 就是用EMAIL追客系統來實踐。EMAIL追客系統簡單的說就是今天有一個客戶在你的網站上購買產品或註冊，系統會自動回覆一封確認信，之後你可以自行設計發送內容和發信時間一次一對多發給客戶，而且每封信還會帶入客戶本身的姓名。讓客戶以為是我們專門為客戶所量身訂作的信件。所以Email追客系統可以讓你培養跟客戶的信任感，進而成交。 Q4：請問贈品中資訊產品創造藍圖是什麼？ A：這是一位叫林星?老師的課程，課程售價是9800元，現在免費送給你。此課程包含： ● 何謂資訊型產品？ ● 資訊型產品的種類大解析！以及如何組織你的資訊型產品賺錢？ ● 如何找到你的利基市場？ ● 為什麼錯的利基市場，再好的產品與行銷也很難有效！ ● 29個國外已經證實能讓你賺到錢的利基市場！ ● 如何確保你做出來的產品客戶會很想購買？以及實際可執行的步驟！ ● 創造資訊型產品計劃書 ● 15個步驟建立你的資訊型產品事業 ● E-mail精準行銷的10個法則 ● 10個別人沒有告訴你的有效文案撰寫法則 Q5：請問贈品中自動財富系統 6片DVD是什麼？ A：此6片DVD定價3200元。內容為《借力淘金！最吸利的鈔級魚池賺錢術》作者之一王紫杰所錄製的DVD，內容為有關網路行銷的知識和技巧，非常豐富且實用，免費送給您。
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