AI 装上身体之后，能到天上、地上、水面和水下。
先讲单个无人系统是什么、分哪四类。再讲多个无人系统怎么组成集群。最后讲具身智能，也就是有物理载体的智能形态。
前面七章的AI都是坐在电脑里的，这一部分开始给它装上眼睛、轮子和螺旋桨。
空中、地面、水面、水下，环境不同带来的难题也完全不同。看的时候留意每一类各自最难的那一点，比记住它们的英文缩写有用得多。
一台会飞的机器和一台会思考的机器，哪个更难做？
能在无人操作的情况下自主执行指定任务的机电系统。
感知环境、理解状态、规划路径、执行动作、反馈调整，最后一步绕回第一步。这是一个闭环，和第 6 章讲智能体时那个闭环是同一套骨架。
遥控飞机也没人坐在上面，但它不算智能无人系统，因为每个动作都是人给的。自主的意思是目标由人给，怎么做由它自己定。
说明它是硬件加软件的组合，不是纯软件。这就带来了第 6 章第 12 页说过的那些难处，出错不能重来，慢半秒可能就撞上了。
遥控飞机和自主无人机，差别在哪里？
四类里最成熟的一类。
传统无人机依赖人工遥控或预设航线。智能无人机融合计算机视觉、航迹规划与自主避障等技术，实现对环境的感知、判断与动态飞行控制。前者按剧本飞，后者看情况飞。
苏黎世大学做的无人机竞速系统，用惯性测量单元和视觉里程计估计自身状态，用一个不算大的神经网络输出控制指令，在真实赛道上达到了世界冠军级别的水平。这项工作发表在 2023 年的《自然》上。
让无人机在赛道上飞得比人快，难在哪一步？
军事侦察、农业监测、物流运输、灾害应急。
军事侦察做边境巡查、目标监视、战场态势感知。农业监测做作物长势分析、病虫害识别、精准喷洒。物流运输做短途配送、山区海岛物资投送。灾害应急做灾区航拍测绘、被困人员搜寻、道路损毁评估。
要么人去不了，要么人去太慢，要么人去成本太高。无人机的价值不是比人做得更好，而是能到人到不了的地方。
第 7 章第 73 页讲的无人机遥感与精准施药，正是这一页的农业监测。两章从不同角度讲的是同一件事。
这四类应用里，哪一类对实时性要求最高？
自动驾驶是它最重要的应用形态。
智能无人地面车辆通过环境建模、传感器融合与路径规划，实现复杂交通场景下的自主决策。自动驾驶是它在开放道路交通环境中的重要应用形态。
从车头射出的是各类传感器的探测范围，绿色框住的是识别出来的车辆和行人。一辆自动驾驶车同一时刻要盯住几十个目标，还要预测它们下一秒往哪走。
开放道路和封闭园区，哪个对自动驾驶更难？
自动驾驶、物流配送、危险作业、公共服务。
自动驾驶做城市通勤、高速巡航、自动泊车。物流配送做园区配送、仓储搬运、末端投递。危险作业做矿区巡检、战场清障、核电站巡检、有毒区域探测。公共服务做安防巡逻、道路清扫、消防救援。
矿区、核电站、有毒区域，这些地方派人进去本身就是风险。机器人在这里替代的不是劳动力，是伤亡。
越封闭、越低速、越标准化的场景越先落地。园区配送车早就在跑，开放道路的完全自动驾驶还在路上。
为什么园区里的配送车比马路上的自动驾驶先落地？
又称无人艇、无人船，工作在水面环境。
要在风浪、洋流、能见度变化等不确定因素下保持稳态航行与任务执行。通过融合卫星定位、声呐与视觉感知实现目标识别、避障与路径优化。
地面是硬的，车停下来就不动了。水面一直在动，船停了也在漂。所以无人艇的控制目标不是走到哪，而是在不断被推走的情况下保持在哪。
一艘停在水上的船，为什么还需要一直控制？
海洋监测、港口安防、应急救援、工程作业。
海洋监测做水质采样、气象观测、生态监测。港口安防做港区巡逻、目标监视、非法入侵检测。应急救援做落水人员搜救、洪涝灾区巡查、污染扩散追踪。工程作业做桥梁巡检、海上风电巡检、水上施工辅助。
人力搜救船一次只能覆盖一小片水域，夜间和恶劣天气下几乎无法作业。无人艇可以多艘同时出动，配上红外和声呐，昼夜不停。
一座海上风电场几十上百台风机，人工乘船巡检一圈要好几天。无人艇加无人机的组合正在把这件事变成常规作业。
夜里在海上找一个人，你会派人还是派设备？
工作于高遮蔽、弱通信的水下环境，四类里最难的一类。
页面用了两个词，受限感知与稀疏反馈。水里看不远、电磁波传不出去、卫星定位收不到。它只能结合声呐、惯性导航与水下成像完成地形构建、目标定位与航迹自适应调整。
潜航器一旦下潜，基本就和岸上失联了。它必须完全靠自己判断，出了问题也没人能远程接管。这是四类里自主性要求最高的。
海洋科考、资源勘探、军事侦察与水下救援等高精度任务。这些任务的共同点是人下不去，或者下去的代价太大。
水下收不到卫星信号，潜航器怎么知道自己在哪？