从芯片到具身智能：Arm 搭建物理 AI 全栈协作平台
随着智能体 AI 不断拓展智能系统的能力边界，物理 AI 正将智能引入支撑现代社会运转的关键行业，涵盖资源开采、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，并预计在 2030 年代催生每年约 2,000 亿美元的计算市场机遇¹。然而，它们同时也是数字化转型最为艰难的领域之一。
释放这一机遇的关键在于赋予智能机器感知、推理与行动的能力——将 AI 模型、软件、计算平台、传感器与执行器整合为完整的系统级解决方案，使其能够实现可信运行与规模化部署。这一目标的实现远超任何单一企业的能力范畴。面对日益复杂的产业生态，行业亟需开展更为广泛的协作，构建共同的技术基础，消弭生态碎片化，同时赋予创新者充分的灵活性以实现差异化创新。
在今日举办的 Arm Everywhere China 年度大会上，Arm 推出多项新举措，进一步推动上述两大目标的落地。其一，Arm 正式发布面向物理 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 全技术栈的 80 余家企业，包括亚马逊云科技（AWS）、亿咖通、Hugging Face、Liquid AI、恩智浦（NXP）、智加科技（PlusAI）、PSYONIC、QNX、通义千问及西门子（Siemens）等，共同加速物理 AI 领域的创新与发展。其二，作为该生态系统首批协作倡议之一，Arm 推出机器人能力分级框架（Robotics Capability Framework），旨在构建机器人领域的通用语言体系，为定义与推动机器人系统的能力演进奠定标准化基础。
扩展 Arm 全面设计生态项目，加速物理 AI 全栈创新
自动驾驶汽车与机器人正面临诸多高度相似的技术挑战，涵盖环境感知、人工智能、实时控制、功能安全及高效计算等领域。OEM 厂商与生态合作伙伴亟需降低系统集成风险、优化工作负载分配，并加速从概念验证到实际部署的转化进程。正如 Arm 在面向云 AI 的 Arm 全面设计生态项目中所验证的，通过高度协同的合作模式，将技术栈各环节的合作伙伴汇聚一堂，能够卓有成效地应对上述挑战。
在物理 AI 领域，面向物理 AI 的 Arm 全面设计生态项目汇集了涵盖软件栈、AI 模型、传感器、计算硬件、虚拟平台及数字孪生等多个领域的专业能力，助力合作伙伴在更早期阶段即启动解决方案的开发与验证。这一跨生态协作模式已在汽车行业得到充分验证。以集成式数字座舱参考解决方案为例，Arm 联合亚马逊云科技、Google、HERE、RemotiveLabs 及西门子，共同打造了一套完整的开发环境，使开发者能够在芯片就绪之前，便率先启动基于 Arm Zena 计算子系统（CSS）的软件开发、测试与验证工作，显著缩短产品从设计到部署的整体周期。
扩展 Arm 全面设计生态项目，加速物理 AI 全栈创新
自动驾驶汽车与机器人正面临一系列高度相似的技术挑战，涉及环境感知、人工智能、实时控制、功能安全及高效计算等核心领域。OEM 厂商与生态合作伙伴亟需有效降低系统集成风险、优化工作负载分配策略，并加速从概念验证到规模化部署的转化进程。Arm 在面向云 AI 的 Arm 全面设计生态项目中已充分验证：通过高度协同的合作模式，将技术栈各环节的合作伙伴汇聚一堂，能够卓有成效地应对上述系统性挑战。
在物理 AI 领域，面向物理 AI 的 Arm 全面设计生态项目整合了涵盖软件栈、AI 模型、传感器、计算硬件、虚拟平台及数字孪生等多个维度的专业能力，助力合作伙伴在更早期阶段即启动解决方案的开发与验证工作。这一跨生态协作模式已在汽车产业中得到充分印证。以集成式数字座舱参考解决方案为例，Arm 携手亚马逊云科技、Google、HERE、RemotiveLabs 及西门子，共同构建了一套端到端的开发环境，使开发者得以在芯片就绪之前率先开展基于 Arm Zena 计算子系统（CSS）的软件开发、测试与验证工作，从而显著缩短产品从设计到部署的整体交付周期。
深化生态协作，推动物理 AI 规模化发展
随着 AI 日益向智能体化方向演进，将这种智能引入物理世界已成为下一个前沿领域，并有望成为这个时代最具战略意义的计算机遇之一。然而，实现这一愿景仅凭技术突破远远不够——产业亟需构建一个共同基础，使整个生态系统能够在持续创新中形成差异化优势，并最终迈向规模化发展。
Arm 正汇聚整个生态系统的力量，共同塑造物理 AI 的未来发展方向，加速从技术突破到规模化部署的全链路进程，从而释放下一波由 AI 驱动的重大经济增长动能。
合作伙伴证言
“当前机器人产业仍呈现较为显著的碎片化特征，不同企业往往采用各自独立的标准来定义机器人能力与系统需求。通过建立统一的框架，Arm 正携手生态伙伴构建一套共同的’能力语言’，帮助行业更为高效地完成系统的设计、比较与集成。随着该框架的持续演进，我们期待与更广泛的产业伙伴深化合作，共同推动下一代机器人技术的创新与产业化落地。”——Anaxi Labs 首席执行官 Kate Shen
“Arm 处于芯片与软件的交汇之处，在定义机器人计算栈的基础层面拥有独特的产业优势。我们坚信，唯有推动具身智能大规模进入物理世界，产业方能迎来真正意义上的突破。我们的具身智能基座大模型 AstraBrain 已经验证，凭借强大的泛化能力，单一基础模型即可支撑人形机器人在制造、零售及家庭等多元场景中的部署与应用。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’，将有效促进产业协同，加速系统集成与创新进程。我们期待与 Arm 及各方产业伙伴携手，共同推动该框架的持续完善，助力下一代机器人技术的发展。”——银河通用机器人首席战略官 赵于莉
“统一的机器人能力语言有助于简化产品开发流程、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。Arm 通过机器人能力分级框架凝聚生态系统各方力量，正助力产业建立更为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协同合作。随着机器人技术与能力的持续演进，我们亦期待深度参与该框架的完善与发展。”——联想车计算产品管理总监 孙炳川