?一種模式是直覺模式，判斷基于條件反射，視覺感知 觸發到 直接條件反射（從經歷中沉淀形成的神經信息閉環），類似現在自動駕駛技術的傳統AI模式；另一種是圖式推理模式，判斷是基于預判，人腦把物理世界的物理動態時空規則（規律）圖像已經編碼為腦內符號（語言或圖式）系統，通過預判預測的思維鏈過程（語言符號或圖式的推理運算，映射推理出了物理世界的后續時空圖像，作出反饋的動作選擇），根據物理時空場景，預判得出可能的潛在危險形式（物理圖式），這個預判推理模式概念可類比于deepseek等推理模式概念。

?訓練人工智能，對物理世界的物理動態時空規則（規律）圖像進行編碼，編碼為系統內的符號（語言或圖式）推理模式系統，應用到智能駕駛技術的開發中。

做各種物理實驗，把實驗設計、實驗中各實體相關性、實體物理參數進行描述，描述形式為文字化形式、數學符號形式、數學幾何圖形圖式等的組合，這些描述前提作為物理現象的語言符號形式端（抽象思考）。把整個實驗過程分解，實驗過程細節化、步驟化、流程化、結構化，并全部對此以圖像化、視頻化的記錄，這些實驗過程的圖像視頻記錄作為物理現象的圖像感知形式端（視覺感知）。兩者以映射關系投喂來訓練人工智能，讓人工智能具有識別實體物理現象與語言形式之間的相關性的能力，等效于對物理世界進行語言化思維的能力。
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