物理 AI 如何定义下一代平台革新？

人工智能 (AI) 的下一波浪潮正迈向物理世界，并深度融入汽车、机器人及其他自主设备之中。据麦肯锡 (McKinsey)[1] 预测，到 2030 年，仅在美国市场，由 AI 驱动的智能体和机器人就有望释放每年约 2.9 万亿美元的经济价值。

随着各类设备从执行单一任务、预编程的控制设备，向具备自适应能力的 AI 驱动系统演进，计算性能的评判标准将取决于这些系统能否实现以下能力：

• 在严苛的功耗限制下运行；

• 提供确定性响应时延；

• 符合功能安全标准；

• 提供稳健可靠的安全性；

• 在漫长的产品生命周期内保持可靠性。

这意味着，计算平台从设计之初，就必须围绕性能、能效、可预测性、功能安全与信息安全进行构建。数十年来，这些原则始终是 Arm 计算平台的核心。如今，随着 AI 加速落地至能够感知、推理、认知并执行的各类设备，这些原则正趋于融合。

这一趋势正推动着物理 AI 的发展。

物理 AI 是专为应对多变、不可预测且安全关键型场景而设计的智能系统。这类系统可实现道路行驶、物料搬运、基础设施巡检、零部件装配及车队协同，所有操作均直接在物理世界中完成。

本质上，物理 AI 是将智能嵌入设备之中，打破模型、软件栈与硬件架构之间的界限。传感器持续产生的数据流经 AI 模型处理并生成决策，由控制系统实时执行，再将结果反馈至系统，形成从感知到行动的完整闭环。

物理 AI 的应用领域涵盖自动驾驶汽车、先进机器人、无人机及智能工业系统。这些应用场景的共性在于它们对计算能力提出了严苛要求，需在有限功耗与安全边界内，协同完成感知、推理与控制全过程。

生成式 AI 输出文本、图像、代码等数字内容，通常运行于软件环境中，其性能主要以模型的精度或创造力为性能衡量标准。与之相比，物理 AI 运行在动态的真实场景中，实时决策会立即转化为物理运动。

在这一背景下，任何计算误差都可能影响系统的安全性、可靠性与运行连续性，这也决定了物理 AI 系统的构建、验证与部署方式。

物理 AI 正处于一个与智能手机发展初期相似的行业转折点。在智能手机成为真正的平台级产品时，那是算力、互联功能与开发者生态发生深度融合的时刻，从而催生了全新的产业与服务。

如今，汽车、机器人及其他自主设备领域也在经历类似的生态融合，整个生态致力于释放数万亿美元规模的物理 AI 经济价值。当前的环境不仅 AI 算法已日趋成熟，传感器与执行器也日益普及，模型训练基础设施亦持续扩展。

然而，要使物理 AI 真正实现规模化，离不开坚实的计算底座 —— 它既能支撑并协同云端训练、边缘推理与设备端实时执行等多类工作负载，又能在硬件迭代过程中保持软件的连续性。

这正是物理 AI 代表平台革新的原因。它的定义并非依托某款设备或某种部署方式，而是源于底层计算架构，让全品类智能机器实现长期、稳定的演进与规模化发展。

Arm 计算平台正位于这场融合的核心。从边缘控制器到高性能自主化系统，Arm 技术已成为当前众多智能基础设施的基石。随着 AI 融入更多设备，Arm 在移动与汽车领域保持领先的核心优势 —— 高性能与高能效兼备、高可扩展性与广泛的生态，为物理 AI 实现全球规模化提供了不可或缺的技术连续性。

当前，物理 AI 已深度融入量产级自主化平台的工程实践。Arm 计算平台为汽车、工业机器人及边缘系统提供核心智能算力，已成为众多自主系统广泛采用的计算基石。

Arm 核心驱动了 Rivian 第三代自主化计算平台，其 Rivian Autonomy Processor (RAP1) 为平台垂直整合的感知、规划与控制全栈提供算力支撑。依托 Armv9 架构，Rivian 实现了 AI 推理与车辆控制系统的深度耦合，可在整车架构中实现实时传感器融合、预测式决策以及线控执行的协同操作。

Tensor 的 L4 级代理式 AI (Agentic AI) 自动驾驶平台，同样也采用了 Arm 计算平台为核心，将智能分布到整车系统。每台自动驾驶车辆集成了超过 400 个基于 Arm 架构的计算核心，包括面向高吞吐自主化工作负载的 Arm Neoverse AE 系列 CPU、负责通用计算与冗余保障的 Cortex-X 系列 CPU、执行实时安全关键控制的 Cortex-R 系列 CPU，以及管理低功耗子系统的 Cortex-M 系列 CPU。

这两个案例展示了 Arm 架构的异构计算能力：感知、规划、控制、安全监控与系统管理不再各自为战，而是作为一个统一系统协同运转。高性能 AI 处理可与确定性安全系统并行运作，同时，高能效核心负责分布式感知与协同调度任务。这种平衡的方法使得计算能力得以扩展，而无需在热设计限制、安全完整性或架构一致性上作出任何牺牲。

随着物理 AI 系统从原型迈向规模化，软件适配性与计算能力变得同等重要。汽车行业为这一趋势提供了实践参考。如今，包括特斯拉、Rivian、蔚来、吉利等在内的几乎所有主流车企，均以 Arm 技术作为核心计算平台，基于 Arm 技术打造先进驾驶辅助系统 (ADAS)、沉浸式座舱等车载应用，并通过无线更新 (OTA) 实现长达数年的持续迭代。机器人及其他自主化设备，同样对软件的持续升级有着类似需求。

以部署在物流或制造场景中的机器人为例，其使用寿命可达十年，但其感知模型与自主决策策略需要频繁更新。这些持续升级必须在不干扰实时控制领域的前提下进行，同时无需在每次软件发布时都重新进行全系统验证。

Arm 在汽车领域深耕数十年，积累了支持混合关键任务工作负载的丰富经验。在这一领域，AI 与通过安全认证的中间件需在同一平台上并行运行。凭借这些宝贵经验，Arm 自然而然地具备了支撑下一代物理 AI 系统的能力。此前在汽车中应用的架构理念，如今也可推广至机器人及其他自主化设备，在实现软件持续升级的同时，保障系统行为稳定与安全完整性。

AI 模型通常在大规模云端环境中完成训练，经仿真优化迭代后，部署至汽车、机器人、工业系统等需即时决策的场景。

物理 AI 系统在真实环境运行时，产生的数据与运行反馈会回传至云端，用于模型持续优化。长此以往，训练、部署与优化形成持续闭环。

这一过程让云端、边缘侧与物理 AI 系统的边界日趋模糊。计算不再针对训练、推理、实时执行等环节单独设计，而需在所有环境中无缝协同，并在系统规模化演进过程中保持可移植性。

Arm 计算平台已覆盖全计算链路，从云端大规模服务器、边缘设备到嵌入式控制器，均能提供支撑。这种架构一致性让开发者可基于统一技术基础开展研发，更便捷地迁移工作负载、复用软件，实现智能能力高效规模化。

随着物理 AI 的成熟，统一云端、边缘侧与物理环境的能力，已与原始性能、能效同等重要。能够成功落地的系统，必将依托可无缝连接各技术层级的架构打造而成。

伴随汽车、机器人与工业平台的不断演进，行业关注的核心问题已不再是“AI 是否会融入其中”，而是“如何设计物理 AI 系统，使其更智能、更协同地实现长期规模化发展”。定义这个时代的标志，将不再是某一款突破性的单一设备，而是那些能让智能在不同领域间迁移，同时不丧失稳定性、可移植性与可信性的计算平台。

Arm 通过提供跨行业、跨性能层级的统一计算架构，让整个生态能够专注于 AI 能力的持续升级，无需在系统每次扩展时都重新构建底层基础。

物理 AI 并非遥远的愿景，它是机器在现实世界中设计、部署与获得信任的全新篇章。当下的计算架构选择，将决定未来智能在安全性、效率与全球规模化方面的发展，而 Arm 正在为这一未来奠定基础。

参考链接

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

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