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2,000亿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。
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。
9月8日，在Arm Everywhere China的年度大会上，Arm推出多项新举措，进一步推动这两个目标的实现。首先，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、LiquidAI、恩智浦（NXP）、智加科技（PlusAI）、PSYONIC、QNX、通义千问和西门子（Siemens）等等，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（Robotics Capability Framework），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。
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、人工智能、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、Google、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。
携手机器人生态伙伴，共建行业通用语言
正如Arm首席架构师Richard Grisenthwaite在最新发布的宣言中所指出的，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。
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