物理 AI 如何定義下一代平臺革新？

轉載來源 | Arm 社區

人工智能 (AI) 的下一波浪潮正邁向物理世界，并深度融入汽車、機器人及其他自主設備之中。據麥肯錫 (McKinsey)[1] 預測，到 2030 年，僅在美國市場，由 AI 驅動的智能體和機器人就有望釋放每年約 2.9 萬億美元的經濟價值。

隨著各類設備從執行單一任務、預編程的控制設備，向具備自適應能力的 AI 驅動系統演進，計算性能的評判標準將取決于這些系統能否實現以下能力：

• 在嚴苛的功耗限制下運行；

• 提供確定性響應時延；

• 符合功能安全標準；

• 提供穩健可靠的安全性；

• 在漫長的產品生命周期內保持可靠性。

這意味著，計算平臺從設計之初，就必須圍繞性能、能效、可預測性、功能安全與信息安全進行構建。數十年來，這些原則始終是 Arm 計算平臺的核心。如今，隨著 AI 加速落地至能夠感知、推理、認知并執行的各類設備，這些原則正趨于融合。

這一趨勢正推動著物理 AI 的發展。

什么是物理 AI？

物理 AI 是專為應對多變、不可預測且安全關鍵型場景而設計的智能系統。這類系統可實現道路行駛、物料搬運、基礎設施巡檢、零部件裝配及車隊協同，所有操作均直接在物理世界中完成。

本質上，物理 AI 是將智能嵌入設備之中，打破模型、軟件棧與硬件架構之間的界限。傳感器持續產生的數據流經 AI 模型處理并生成決策，由控制系統實時執行，再將結果反饋至系統，形成從感知到行動的完整閉環。

物理 AI 的應用領域涵蓋自動駕駛汽車、先進機器人、無人機及智能工業系統。這些應用場景的共性在于它們對計算能力提出了嚴苛要求，需在有限功耗與安全邊界內，協同完成感知、推理與控制全過程。

生成式 AI 輸出文本、圖像、代碼等數字內容，通常運行于軟件環境中，其性能主要以模型的精度或創造力為性能衡量標準。與之相比，物理 AI 運行在動態的真實場景中，實時決策會立即轉化為物理運動。

在這一背景下，任何計算誤差都可能影響系統的安全性、可靠性與運行連續性，這也決定了物理 AI 系統的構建、驗證與部署方式。

為何物理 AI 意味著平臺革新？

物理 AI 正處于一個與智能手機發展初期相似的行業轉折點。在智能手機成為真正的平臺級產品時，那是算力、互聯功能與開發者生態發生深度融合的時刻，從而催生了全新的產業與服務。

如今，汽車、機器人及其他自主設備領域也在經歷類似的生態融合，整個生態致力于釋放數萬億美元規模的物理 AI 經濟價值。當前的環境不僅 AI 算法已日趨成熟，傳感器與執行器也日益普及，模型訓練基礎設施亦持續擴展。

然而，要使物理 AI 真正實現規模化，離不開堅實的計算底座 —— 它既能支撐并協同云端訓練、邊緣推理與設備端實時執行等多類工作負載，又能在硬件迭代過程中保持軟件的連續性。

這正是物理 AI 代表平臺革新的原因。它的定義并非依托某款設備或某種部署方式，而是源于底層計算架構，讓全品類智能機器實現長期、穩定的演進與規模化發展。

Arm 計算平臺正位于這場融合的核心。從邊緣控制器到高性能自主化系統，Arm 技術已成為當前眾多智能基礎設施的基石。隨著 AI 融入更多設備，Arm 在移動與汽車領域保持領先的核心優勢 —— 高性能與高能效兼備、高可擴展性與廣泛的生態，為物理 AI 實現全球規模化提供了不可或缺的技術連續性。

Arm 如何落地物理 AI 實踐？

當前，物理 AI 已深度融入量產級自主化平臺的工程實踐。Arm 計算平臺為汽車、工業機器人及邊緣系統提供核心智能算力，已成為眾多自主系統廣泛采用的計算基石。

Arm 核心驅動了 Rivian 第三代自主化計算平臺，其 Rivian Autonomy Processor (RAP1) 為平臺垂直整合的感知、規劃與控制全棧提供算力支撐。依托 Armv9 架構，Rivian 實現了 AI 推理與車輛控制系統的深度耦合，可在整車架構中實現實時傳感器融合、預測式決策以及線控執行的協同操作。

Tensor 的 L4 級代理式 AI (Agentic AI) 自動駕駛平臺，同樣也采用了 Arm 計算平臺為核心，將智能分布到整車系統。每臺自動駕駛車輛集成了超過 400 個基于 Arm 架構的計算核心，包括面向高吞吐自主化工作負載的 Arm Neoverse AE 系列 CPU、負責通用計算與冗余保障的 Cortex-X 系列 CPU、執行實時安全關鍵控制的 Cortex-R 系列 CPU，以及管理低功耗子系統的 Cortex-M 系列 CPU。

這兩個案例展示了 Arm 架構的異構計算能力：感知、規劃、控制、安全監控與系統管理不再各自為戰，而是作為一個統一系統協同運轉。高性能 AI 處理可與確定性安全系統并行運作，同時，高能效核心負責分布式感知與協同調度任務。這種平衡的方法使得計算能力得以擴展，而無需在熱設計限制、安全完整性或架構一致性上作出任何犧牲。

軟件適配性與生態連續性

隨著物理 AI 系統從原型邁向規模化，軟件適配性與計算能力變得同等重要。汽車行業為這一趨勢提供了實踐參考。如今，包括特斯拉、Rivian、蔚來、吉利等在內的幾乎所有主流車企，均以 Arm 技術作為核心計算平臺，基于 Arm 技術打造先進駕駛輔助系統 (ADAS)、沉浸式座艙等車載應用，并通過無線更新 (OTA) 實現長達數年的持續迭代。機器人及其他自主化設備，同樣對軟件的持續升級有著類似需求。

以部署在物流或制造場景中的機器人為例，其使用壽命可達十年，但其感知模型與自主決策策略需要頻繁更新。這些持續升級必須在不干擾實時控制領域的前提下進行，同時無需在每次軟件發布時都重新進行全系統驗證。

Arm 在汽車領域深耕數十年，積累了支持混合關鍵任務工作負載的豐富經驗。在這一領域，AI 與通過安全認證的中間件需在同一平臺上并行運行。憑借這些寶貴經驗，Arm 自然而然地具備了支撐下一代物理 AI 系統的能力。此前在汽車中應用的架構理念，如今也可推廣至機器人及其他自主化設備，在實現軟件持續升級的同時，保障系統行為穩定與安全完整性。

云端、邊緣側與物理 AI 的融合

AI 模型通常在大規模云端環境中完成訓練，經仿真優化迭代后，部署至汽車、機器人、工業系統等需即時決策的場景。

物理 AI 系統在真實環境運行時，產生的數據與運行反饋會回傳至云端，用于模型持續優化。長此以往，訓練、部署與優化形成持續閉環。

這一過程讓云端、邊緣側與物理 AI 系統的邊界日趨模糊。計算不再針對訓練、推理、實時執行等環節單獨設計，而需在所有環境中無縫協同，并在系統規模化演進過程中保持可移植性。

Arm 計算平臺已覆蓋全計算鏈路，從云端大規模服務器、邊緣設備到嵌入式控制器，均能提供支撐。這種架構一致性讓開發者可基于統一技術基礎開展研發，更便捷地遷移工作負載、復用軟件，實現智能能力高效規模化。

隨著物理 AI 的成熟，統一云端、邊緣側與物理環境的能力，已與原始性能、能效同等重要。能夠成功落地的系統，必將依托可無縫連接各技術層級的架構打造而成。

智能系統的全新篇章

伴隨汽車、機器人與工業平臺的不斷演進，行業關注的核心問題已不再是“AI 是否會融入其中”，而是“如何設計物理 AI 系統，使其更智能、更協同地實現長期規模化發展”。定義這個時代的標志，將不再是某一款突破性的單一設備，而是那些能讓智能在不同領域間遷移，同時不喪失穩定性、可移植性與可信性的計算平臺。

Arm 通過提供跨行業、跨性能層級的統一計算架構，讓整個生態能夠專注于 AI 能力的持續升級，無需在系統每次擴展時都重新構建底層基礎。

物理 AI 并非遙遠的愿景，它是機器在現實世界中設計、部署與獲得信任的全新篇章。當下的計算架構選擇，將決定未來智能在安全性、效率與全球規模化方面的發展，而 Arm 正在為這一未來奠定基礎。

https://www.mckinsey.com/mgi/our-research/agents-robots-and-us-skill-partnerships-in-the-age-of-ai

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