本书从一个反直觉的问题出发——为什么越"聪明”的AI，越容易在现实世界里犯低级错误？由此引出人工智能当前最关键，也最容易被忽视的核心瓶颈：世界模型的缺失。作者通过大量源自真实生活与产业实践的故事，从洗衣机维修、无人配送、组织管理、家庭场景到教育与制造业，层层拆解AI 在"身体经验、社会理解与情境判断”上的结构性断层，解释为什么数据、算力与算法并不足以让机器真正"懂世界”。本书并不试图渲染技术焦虑，而是帮助读者建立一套更清醒的认知框架，包括AI 擅长什么，不擅长什么，我们又该如何与它协作而非误用它。
封面
内容简介
前言
目录
序章 沉默、烫伤与路口：AI还不懂的世界
第1章 为什么AI机器人连杯子都拿不稳——被忽略的世界模型缺口
1.1 AI“常识”的五个断层
1.2 Ai 为什么搭不起世界模型的脚手架
1.3 AI的五类结构性错误及其根源
1.4 为AI注入世界模型的三大基石
间章 当AI开始“疼”的那一天
第2章 为什么你摔一次跟头，比AI读一万本书还管用？
2.1 你活在由大脑编织的“预测”里
2.2 婴儿的“勺子实验室”
2.3 司机的“道路博弈论”
2.4 疼痛、代价、文化，成为锻造直觉的三重熔炉
2.5 面对AI的“无菌房”困境，中国方案为何是可能的出路？
第3章 70年失败史，AI为什么就是学不会常识？
3.1 规则主义的黄昏
3.2 连接主义的迷茫
3.3 深度学习的幻象
3.4 语言镜像厅里的模型
第4章 让AI开始“预见世界”的JEPA
4.1 一锅热油照见的AI鸿沟
4.2 JEPA，世界模型的预测引擎
4.3 JEPA的“分身术”与中国特色
4.4 世界模型从“智能模仿”到“智能本质”
间章 世界模型就像教孩子过马路
第5章 Sora真的懂世界吗？
5.1 Sora的“视觉炼金术”
5.3 中国的“非常规路径”与世界模型的“窄门”
5.4 从视觉炼金术到因果物理学的思想实验推演
第6章 行动智能的难题：为什么现实世界比语言世界残酷得多？
6.1 为什么机器人“学不会”害怕？
6.2 数据如何喂养出不同的“害怕”？
6.3 家庭场景中的感知失效与风险放大
6.4 当机器人“大脑”上云
6.5 现实世界的第一堂“代价课”
第7章 世界模型的中国样本：教育、养老与工厂现场
7.1 湘西山区课堂
7.2 当机器人听见“不用管我”时，该害怕什么？
7.3 专用模型如何驯服“物理怪物”？
7.4 世界模型的“中国路径”
第8章 世界模型的能力与边界
8.1 当机器人第一次洒汤时，谁替它“疼”？
8.2 当机器人面对“快要倒的椅子”时，为何“不怕”？
8.3 你的世界模型真的“不怕”吗？
8.4 AI现在还不敢“害怕”的三件事
第9章 当AI开始“算卦”，我们该怕什么？
9.1 当AI自信地说“你不行”时，谁在害怕？
9.2 三个无法撤回的瞬间
9.3 谁给AI的权力“上锁”？
9.4 如何让AI学会“害怕”？
9.5 何时值得放手？
第10章 你的AI职业护城河在哪里？
10.1 三种正在形成的职业新物种
10.2 护城河不是调参，是定义代价
10.3 今天就开始的三个“战备动作”
10.4 你的场景，就是AGI的终局
后记 当AI开始“心疼”那个杯子
封面
内容简介
前言
目录
序章 沉默、烫伤与路口：AI还不懂的世界
第1章 为什么AI机器人连杯子都拿不稳——被忽略的世界模型缺口
1.1 AI“常识”的五个断层
1.2 Ai 为什么搭不起世界模型的脚手架
1.3 AI的五类结构性错误及其根源
1.4 为AI注入世界模型的三大基石
间章 当AI开始“疼”的那一天
第2章 为什么你摔一次跟头，比AI读一万本书还管用？
2.1 你活在由大脑编织的“预测”里
2.2 婴儿的“勺子实验室”
2.3 司机的“道路博弈论”
2.4 疼痛、代价、文化，成为锻造直觉的三重熔炉
2.5 面对AI的“无菌房”困境，中国方案为何是可能的出路？
第3章 70年失败史，AI为什么就是学不会常识？
3.1 规则主义的黄昏
3.2 连接主义的迷茫
3.3 深度学习的幻象
3.4 语言镜像厅里的模型
第4章 让AI开始“预见世界”的JEPA
4.1 一锅热油照见的AI鸿沟
4.2 JEPA，世界模型的预测引擎
4.3 JEPA的“分身术”与中国特色
4.4 世界模型从“智能模仿”到“智能本质”
间章 世界模型就像教孩子过马路
第5章 Sora真的懂世界吗？
5.1 Sora的“视觉炼金术”
5.3 中国的“非常规路径”与世界模型的“窄门”
5.4 从视觉炼金术到因果物理学的思想实验推演
第6章 行动智能的难题：为什么现实世界比语言世界残酷得多？
6.1 为什么机器人“学不会”害怕？
6.2 数据如何喂养出不同的“害怕”？
6.3 家庭场景中的感知失效与风险放大
6.4 当机器人“大脑”上云
6.5 现实世界的第一堂“代价课”
第7章 世界模型的中国样本：教育、养老与工厂现场
7.1 湘西山区课堂
7.2 当机器人听见“不用管我”时，该害怕什么？
7.3 专用模型如何驯服“物理怪物”？
7.4 世界模型的“中国路径”
第8章 世界模型的能力与边界
8.1 当机器人第一次洒汤时，谁替它“疼”？
8.2 当机器人面对“快要倒的椅子”时，为何“不怕”？
8.3 你的世界模型真的“不怕”吗？
8.4 AI现在还不敢“害怕”的三件事
第9章 当AI开始“算卦”，我们该怕什么？
9.1 当AI自信地说“你不行”时，谁在害怕？
9.2 三个无法撤回的瞬间
9.3 谁给AI的权力“上锁”？
9.4 如何让AI学会“害怕”？
9.5 何时值得放手？
第10章 你的AI职业护城河在哪里？
10.1 三种正在形成的职业新物种
10.2 护城河不是调参，是定义代价
10.3 今天就开始的三个“战备动作”
10.4 你的场景，就是AGI的终局
后记 当AI开始“心疼”那个杯子
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