读过的论文
20年间的新闻
介绍的主要玩家
章节（中文）
一页一个主题，从哪里读都行
16个章节，串起整个市场
从上往下读，你的理解会从原理一路走到钱、玩家、历史和策略。也可以直接跳到任何一章。
全景
感知、理解、决策、行动、学习——五项工作和五个层级，一页看懂。
传感器（感知）
摄像头、雷达、激光雷达、热成像：各自擅长什么、不擅长什么。
视觉AI（理解）
从图像中读出“是什么”“在哪里”“我在哪”。
自主飞行（决策与行动）
避障、探测与避让、集群：决策这一层。
芯片与算力
在天上运行AI的小电脑——以及平台之争。
钱的流向
从零件到客户：钱从哪里来，又留在哪里。
主要玩家
DJI、Skydio、Shield AI、Anduril、NVIDIA……谁在竞争，怎么竞争。
战略力量
脱钩、战争、监管、芯片、基础模型：五股力量。
20年历史
实验室 → 航拍热潮 → 企业应用与监管 → 国防与基础模型。
新闻时间线
按年份和主题搜索2006到2026年的重要新闻。
关键论文
从SLAM到Swift再到基础模型，用大白话讲。
进入策略
从哪里进入、怎样取胜：以空域操作系统为核心的蓝图。
术语表
SLAM、VIO、DAA、BVLOS、UTM、C-UAS……一句话讲清。
资料来源
搜索所有论文和新闻，如实标注阅读深度。
研究方法
我们选了什么、怎么选、读得多深——包括局限。
一句话：无人机“眼睛和大脑”的市场
物理AI（Physical AI）是在真实世界里行动的AI，而不只是在屏幕上。自动驾驶汽车和机器人都属于这一家族。
对无人机来说，身体是会飞的。空中物理AI就是让无人机看清周围、知道自己在哪里、飞行时不撞到东西的技术——以及买卖这些技术的市场。
它也可以叫“空中空间智能”或“自主飞行智能”。名字不同，说的是同一个飞行大脑。
- 感知 — 摄像头 · 雷达 · 激光雷达
- 理解 — 视觉AI · 定位
- 决策 — 路径 · 避让 · 任务
- 行动 — 电机 · 飞行控制
- 学习 — 用飞行数据改进模型
为什么这个市场现在很重要
天空正在从“一个人盯着一架无人机”，变成“AI同时飞几十、几百架无人机”。
决定这场转变的，不只是飞机的数量，而是两件事：每个飞行大脑有多聪明，整片天空协调得有多好。
本站用证据说明这两者如何相连，以及谁想控制哪一部分。
常见问题
什么是空中物理AI？
它是让无人机用摄像头和雷达感知周围、用AI理解场景、自己决定怎么飞的技术——也包括围绕它的市场，如计算机视觉、传感器、自主飞行软件和机载AI芯片。
这个网站是给谁看的？
考虑进入无人机市场的战略和规划团队、投资人，以及学生。内容写得让14岁的人也能看懂全貌。
证据从哪里来？
每一页都链接到它的依据。“资料来源”页列出所有论文和新闻，并如实注明每条资料读到了多深。