圖說：Arm 推出 Arm 實體 AI 全面設計（Arm Total Design for Physical AI），加速實體 AI 技術堆疊的創新。
隨著代理式 AI 持續拓展智慧系統的能力，實體 AI 也正將這些智慧導入各種實體產業，包括原物料開採、農業生產、工業製造，以及全球交通與物流運送。這些產業所涵蓋的全球經濟活動規模達數兆美元並可望在 2030 年代形成每年 2,000 億美元的運算商機¹，不過卻也是最難實現轉型的產業之一。
要掌握這項商機，就必須將 AI 模型、軟體、運算、感測器與致動器整合為值得信賴、可大規模部署的完整系統，讓智慧機器能夠感知、推論與行動。沒有任何一家公司能單獨克服這項挑戰。我們需要在日益複雜的生態系中展開更廣泛的合作，以共同基礎降低碎片化，同時讓創新者保有實現差異化的彈性。
Arm 正同步推進這兩項工作。首先，Arm 宣布推出「Arm 實體 AI 全面設計（Arm Total Design for Physical AI）」，串聯橫跨實體 AI 技術堆疊的 80 多家公司，包括 AWS、ECARX、Hugging Face、Liquid AI、恩智浦半導體、PlusAI、PSYONIC、QNX、通義千問、西門子等企業，以共同加速實體 AI 的發展。同時，做為生態系首批協作倡議之一，Arm 推出了「機器人能力分級框架（Robotics Capability Framework）」，做為建立共同語言的起點，以定義並推進機器人能力發展。
擴展 Arm 全面設計生態系，加速實體 AI 技術堆疊的創新
自動駕駛汽車與機器人正在面臨許多相同的挑戰，涵蓋感知、AI、即時控制、安全與高效運算。OEM 與合作夥伴需要降低整合風險、最佳化工作負載，並更快地從概念驗證邁向實際部署。正如 Arm 在 Arm 雲端 AI 全面設計所看到的，透過高度協作的模式串聯技術堆疊各層的合作夥伴，將有助於解決這些挑戰。
Arm 實體 AI 全面設計匯聚軟體堆疊、AI 模型、感測器、運算硬體、虛擬平台與數位孿生等領域的專業能力，讓解決方案能更早進行開發與驗證。Arm 已在汽車領域見證這種協作模式帶來的成果，Arm、AWS、Google、HERE、RemotiveLabs 與西門子共同開發一套整合式數位座艙參考解決方案，讓開發者能在晶片尚未就緒前，先於 Arm Zena CSS 上開發、測試並驗證複雜的汽車軟體。
與機器人生態系合作建立共同語言
正如 Arm 首席架構師 Richard Grisenthwaite 在最新倡議書中所述，機器人技術正快速發展，但產業目前仍缺乏一套共同語言，來描述、比較並溝通日益智慧化的機器所具備的能力。這種碎片化讓機器人系統更難設計、整合與擴展。正如 SAE 等級為駕駛自動化建立共同語彙，機器人產業也需要自己的共同語言，而 Arm 具備獨特優勢，能夠凝聚產業共同因應這項挑戰。
機器人能力分級框架將為機器人系統定義由基礎到進階的能力層級，把真實世界使用場景與機器人的行為、輸出及系統需求連結起來，包括延遲、運算配置、記憶體與功耗限制、確定性與安全性。該框架的初步架構參考，並吸取了機器人生態系各方的觀點與回饋，未來，Arm 也將持續與 Anaxi Labs、ANYbotics、FMC³ Robotics、Fourier、GALBOT、Gravis Robotics、Lenovo、McKinsey、Robotec.ai 等企業共同完備這套框架。同時，Arm 也將邀請更多的產業夥伴貢獻專業知識，共同推動這項框架的後續發展。
圖說：Arm 推出機器人能力分級框架（Robotics Capability Framework），與機器人生態系合作建立共同語言，以定義並推進機器人能力發展。
加大生態合作，推動實體 AI 的規模化發展
隨著 AI 日益具備代理式特性，下一個重要發展方向，就是將這些智慧導入實體世界。這將是當代最大的運算商機之一，而要實現這項潛力，不能只靠突破性技術。還需要一個共同基礎，讓生態系能夠創新、實現差異化並擴展規模。
Arm 正在串聯整個生態系，共同定義下一階段的發展，並加速從技術突破走向大規模部署的進程，進一步帶動下一波由 AI 驅動的重大經濟成長。
