智东西

编译 | ZeR0

编辑 | 漠影

智东西 9 月 8 日报道，今日，在 Arm Everywhere China 的年度大会上，Arm 发布了面向物理 AI 的Arm 全面设计生态项目（Arm Total Design for Physical AI），汇聚了覆盖物理 AI 技术栈的 80 多家企业，包括亚马逊云科技（AWS）、亿咖通、Hugging Face、Liquid AI、恩智浦、智加科技（PlusAI）、PSYONIC、QNX、通义千问和西门子等，共同加速物理 AI 的创新与发展。

与此同时，作为生态系统首批协作倡议之一，Arm 推出了机器人能力分级框架，构建机器人领域的通用语言，为定义和推动机器人系统的发展奠定基础。

一、扩展 Arm 全面设计生态项目，加速推动物理 AI 全栈创新

自动驾驶汽车和机器人正在应对诸多相同的挑战，包括感知、AI、实时控制、安全性以及高效计算。

OEM 厂商和生态合作伙伴需要降低集成风险、优化工作负载，并加快从概念验证到实际部署的进程。

正如 Arm 在面向云 AI 的 Arm 全面设计生态项目中所看到的，通过高度协同的合作模式，将整个技术栈的合作伙伴汇聚在一起，能够有效应对这些挑战。

在物理 AI 领域，面向物理 AI 的 Arm 全面设计生态项目汇聚了涵盖软件栈、AI 模型、传感器、计算硬件、虚拟平台和数字孪生等领域的专业能力，助力合作伙伴在更早阶段开展解决方案开发与验证。这种跨生态协作模式已在汽车行业得到验证。

例如，Arm、亚马逊云科技、谷歌、HERE、RemotiveLabs 和西门子共同打造了一套集成式数字座舱参考解决方案，使开发者能够在芯片就绪前，就能启动基于 Arm Zena 计算子系统（CSS）的软件开发、测试和验证工作。

二、携手机器人生态伙伴，共建行业通用语言

机器人技术正在快速发展。但行业仍缺乏一套通用语言，用以描述、评估和交流机器能力的发展水平。

这种碎片化现状使机器人系统的设计、集成和规模化部署面临更大挑战。正如 SAE《驾驶自动化分级》为自动驾驶技术建立了统一的行业语言一样，机器人产业同样需要一套属于自己的通用语言。

Arm 凭借其连接产业生态各方的独特的行业地位，能够汇聚产业力量，共同应对这一挑战。

机器人能力分级框架将为机器人系统定义不同级别的能力，以对应不同阶段的复杂度水平，并将现实世界应用场景与机器人的行为表现、输出能力以及系统需求关联起来。这些系统需求包括时延、算力部署位置、内存和功耗约束、确定性、安全性等方面。

该框架的初始架构参考并吸收了机器人生态系统各方的观点与反馈。未来，Arm 还将与 Anaxi Labs、ANYbotics、FMC ³ Robotics、傅利叶、银河通用、Gravis Robotics、联想、麦肯锡、Robotec.ai 等企业和机构持续共同完善这一框架。

同时，Arm 也将邀请更广泛的产业界伙伴贡献专业知识与实践经验，共同塑造这一框架未来的发展方向。

银河通用机器人首席战略官赵于莉谈道，Arm 处于芯片与软件的交汇点，在定义机器人计算栈基础方面具有独特优势。

" 我们高度认可机器人能力分级框架的价值——建立统一的‘能力语言’，将有助于促进产业协同，加速系统集成与创新。" 赵于莉说。

联想车计算产品管理总监孙炳川认为，Arm 通过机器人能力分级框架凝聚生态系统力量，正助力产业建立更加一致的协作与创新基础，推动机器人价值链各环节实现更高效的合作。

" 统一的机器人能力语言有助于简化产品开发、提升系统集成效率，并加快创新成果从研发到部署的转化进程。" 他谈道，" 随着机器人技术和能力持续发展，我们也期待参与这一框架的完善与演进。"

结语：深化生态协作，推动物理 AI 规模化发展

随着智能体 AI 不断拓展智能系统的能力边界，物理 AI 正将智能带入支撑现代社会运转的关键行业，包括资源开采、农业生产、工业制造以及全球交通与物流运输。

这些行业蕴藏着数万亿美元规模的经济价值，并预计将在 2030 年代带来每年约 2000 亿美元的计算市场机遇。然而，它们同时也是最难实现转型升级的行业之一。

Arm 认为，释放这一机遇意味着让智能机器具备感知、推理和行动能力，将 AI 模型、软件、计算平台、传感器和执行器整合为完整系统，使其能够实现可信运行和规模化部署。没有任何一家公司能够独自完成这一目标。

面对日益复杂的生态系统，行业需要开展更广泛的协作，构建共同基础，减少生态碎片化，同时赋予创新者足够的灵活性来实现差异化创新。