Lecture 1

Physical AI 導論與課程地圖

定義 Physical AI、sense–plan–act、近期 demo 與真實世界部署挑戰。

Lecture 2

近期進展、範圍反思與評估思維

generalist robot policy、robot foundation model、廣義 Physical AI 與從評估反推設計。

Lecture 3

Physical AI 的資料飛輪

資料涵蓋度、資料品質、能力缺口，以及如何用評估推動持續資料收集與模型改善。

Lecture 4

Physical AI 走向真實世界部署

Demo 不等於部署：從自駕車發展史看長尾風險、運行設計範圍（ODD）、失敗與安全迴圈，以及部署後的持續學習。