一、先聊ai的“致命短板”：物理世界里是个“笨家伙”
咱们平时总听说ai多厉害，能写论文、能画画、能聊天，但你知道吗？ai在现实物理世界里其实挺“笨”的。就拿最简单的事儿来说，让ai抓个球、拼个拼图，或者从地上捡个东西，它大概率做不好。
你可能会问，这是为啥呢？咱们举个例子，你让ai读一本关于“怎么抓球”的书，它能把书里的精华全吸收了，比如“抓球要判断速度、角度”“手指要张开”这些理论它门儿清。但真让它伸手去抓，它就抓瞎了——要么抓空了，要么把球捏变形了。这就像一个学霸，把物理书背得滚瓜烂熟，但实际动手做实验就一塌糊涂。
有人总结了原因：现在的ai，尤其是大语言模型，就像个“书呆子”，它的知识全是从文本里学的，比如书籍、论文、网页。它没在现实世界里摸爬滚打过，没体验过“球从手里滑走”的感觉，没感受过“拼图块卡不进去”的挫败，所以遇到物理世界的事儿就抓瞎。打个比方，你教一个从没见过苹果的人，把“苹果是红色、圆形、甜的”这些文字背得再熟，他第一次见到苹果也可能认错，因为他没实际摸过、尝过。
二、ai的“培训方式”光啃书本，没接地气
为啥ai在物理世界里这么“笨”？核心问题出在“培训方式”上。现在培训ai，尤其是大语言模型，就是把海量的文本知识一股脑灌进去，比如把人类写的所有书、所有论文、所有网上的文字都喂给它。但这就像让孩子只读书本，从不出门体验生活，他能考上高分，但一到实际场景就傻眼。
举个例子，你想让ai学会“倒咖啡不洒”，如果只给它看“倒咖啡要慢、杯子要拿稳”的文字，它永远学不会。因为它不知道“慢”是多慢，“稳”是多稳，也不知道咖啡液的重量、流速这些实际因素。但如果让它在现实里练几百次，洒几次咖啡，它慢慢就知道怎么控制了。但现在的ai没这个机会，它的“老师”只有文本，没有现实世界的“实操课”。
再比如，你想让ai理解“什么是软”“什么是硬”。文本里可能说“棉花是软的，石头是硬的”，但ai没摸过棉花和石头，它对“软”和“硬”的理解就只停留在文字上。真让它区分一块海绵和一块橡皮，它可能就分不清了。这就是“纸上谈兵”的典型后果。
三、ai缺了个关键能力：空间智能（三维感知）
除了没在现实世界培训，ai还缺一个核心能力——空间智能。啥是空间智能？简单说就是“三维感知能力”，比如判断一个物体的大小、形状、位置，以及它和其他物体的关系。
咱们人类天生就有这能力。你看到一个杯子放在桌子边缘，会本能地知道“它可能会掉下去”；你拼拼图时，会知道哪块该往哪个角落放。但ai没有这种感知。比如让ai玩积木，它可能知道“这块积木是正方形”，但不知道“把它放在左边第三层会不会倒”。
这就像一个人在黑夜里走路，人类能通过周围的环境（比如墙的位置、地面的高低）判断方向，但如果这个人没有空间感知能力，就会到处碰壁。ai在物理世界里就像这个“摸黑走路”的人，因为它没有空间智能，所以搞不定需要三维判断的事儿，比如抓球（得判断球的运动轨迹和自己手的位置关系）、拼图（得判断拼图块的形状和缺口的匹配度）。
既然ai在物理世界里这么“笨”，那有没有办法解决呢？了一个方案：智能眼镜+增强现实（ar）。
啥是ar增强现实？简单说就是你戴上眼镜后，不仅能看到真实的世界，还能看到虚拟的东西叠加在上面。比如你戴ar眼镜看桌子，能看到桌子上的杯子旁边弹出一个标签，写着“这是陶瓷杯，容量300l”；你看远处的建筑，能看到它的结构剖面图。
如果把ai和ar眼镜结合起来，ai就能“看见”物理世界了。比如你让ai帮你修自行车，它通过ar眼镜“看到”自行车的零件，然后在你眼前弹出维修步骤，告诉你“先拆脚踏板，再检查链条”。这时候ai就不是只靠文字知识，而是结合了现实世界的视觉信息，决策就靠谱多了。
再比如，让ai帮你整理房间，它通过ar眼镜“看到”地上的书、桌上的杯子，然后规划出“先把书放回书架，再把杯子拿到厨房”的步骤。这比只靠文字描述“房间里有书和杯子”要准确得多。
除了ar眼镜，还有个更高级的概念叫xr（扩展现实），它包括了ar、vr（虚拟现实）、r（混合现实）等。如果把ai和xr结合起来，就能打造一个“镜像世界”——也就是和现实世界一模一样的虚拟世界。
就像一个司机，先在模拟驾驶器上练几千次，把各种路况都体验一遍，真正上路时就不容易出事故。ai在镜像世界里练好了“抓球”“拼图”的技能，到现实世界里就能得心应手了。
凯文凯利（科技领域的“预言家”）就说过，没有ai就没办法做xr的增强，现在智能眼镜还没普及， partly 是因为ai还不够便宜。本降下来，智能眼镜+xr+ai的组合就能爆发，到时候ai就能在物理世界里大显身手了。
六、智能眼镜反哺ai：让ai“移动”起来，打造“世界模型”
智能眼镜不仅能帮ai“看见”物理世界，还能反过来促进ai的发展。因为有了智能眼镜，ai就能“移动”了，能在现实世界里定位自己，知道“我在哪里”“周围有什么”。
比如，ai戴着智能眼镜开车，它能实时看到路况、其他车辆的位置，然后做出决策。它还能把这些信息整合起来，打造一个“世界模型”——也就是对整个物理世界的理解和模拟。有了这个世界模型，ai就能像人类一样，预判“前面的车可能会变道”“这个路口可能会有行人闯红灯”，从而做出更聪明的决策。
再比如，ai在生产线上戴着智能眼镜，能“看到”每个零件的位置、状态，然后规划出最优的组装路径，还能实时检测产品的质量。这比只靠文本指令要高效、准确得多。
凯文凯利认为，ai特别擅长“造世界”（打造世界模型），而智能眼镜能给它提供打造世界模型的“原材料”（现实世界的视觉、空间信息）。所以，智能眼镜和ai是相互成就的关系：智能眼镜让ai更好地理解物理世界，ai让智能眼镜的功能更强大。
七、总结：ai的“物理短板”，未来靠这几步突破
咱们把这些点总结一下，ai现在在物理世界里“笨”
1 培训方式单一：只靠文本学习，没在现实世界实操过；
2 缺乏空间智能：对三维世界的感知和判断能力不足。
- 打造镜像世界（虚拟的现实复制），让ai在虚拟世界里尽情“练习”
- 通过智能眼镜和镜像世界，让ai打造世界模型，从而在现实世界里做出聪明的决策。
现在的ai就像一个“偏科生”，文科（文本理解）特别好，理科（物理实操）特别差。但只要补上“现实培训”“空间智能”这两门课，再配上“智能眼镜”“xr”这些工具，它就能变成“全才”，在物理世界里也能大展拳脚。
对于咱们普通人来说，这意味着未来我们身边的ai设备会越来越“聪明”——不仅能和我们聊天、帮我们写东西，还能帮我们修车、做饭、照顾老人。当然，这一切的前提是ai得先把物理世界的“课”补好，而智能眼镜、xr、镜像世界就是它的“补课工具”。咱们可以期待一下，用不了多久，ai就不是只会啃书本的“书呆子”，而是能在物理世界里和我们并肩作战的“全能助手”了。