2026年3月17日，Arm物理AI媒體交流會在北京舉行，Arm物理AI事業(yè)部執(zhí)行副總裁Drew Henry親臨現(xiàn)場，深入解讀Arm在物理AI領域的戰(zhàn)略布局、技術內核、市場判斷以及與中國生態(tài)的協(xié)同發(fā)展思路。

這場交流會不僅揭開了物理AI的神秘面紗，更彰顯了Arm作為全球計算架構領導者。當前，物理AI正成為推動產(chǎn)業(yè)變革、激活經(jīng)濟增長的新引擎，而Arm憑借數(shù)十年的技術積累與生態(tài)優(yōu)勢，正成為這一賽道的引領者與賦能者。

物理AI的核心定義：從“虛擬智能”到“實體行動”的跨越

在Drew Henry的解讀中，物理AI的定義被清晰界定：將AI深度嵌入各類智能設備并實現(xiàn)實體化落地，具體涵蓋配備執(zhí)行器、可自主運動的各類設備，簡單來說，“把AI嵌入這類機器，就是物理AI”。這一定義看似簡潔，卻蘊含著與傳統(tǒng)AI截然不同的技術邏輯與應用場景，其核心差異集中體現(xiàn)在“時延”這一關鍵指標上。

不同于數(shù)據(jù)中心AI可接受秒級甚至分鐘級的計算時延，也不同于邊緣AI毫秒級的響應要求，物理AI需要在微秒或毫秒級完成“感知信號-決策計算-執(zhí)行動作”的全流程閉環(huán)——無論是汽車的緊急剎車、轉向，還是人形機器人的手指細微動作、機械臂的精準操作，時延的長短直接決定了設備的安全性、可靠性與實用性。

“從感知到執(zhí)行的時延，是物理AI區(qū)別于其他AI形態(tài)的核心標志，也是其技術研發(fā)的最大挑戰(zhàn)?！盌rew Henry表示，這一挑戰(zhàn)背后，是對計算架構、算力配置、系統(tǒng)協(xié)同的全方位考驗，而這正是Arm深耕數(shù)十年的領域。

從應用場景來看，物理AI的覆蓋范圍極為廣泛，呈現(xiàn)出多元化、智能化的特點。Drew Henry在交流會上列舉了眾多典型場景：農(nóng)業(yè)智能平臺、運送醫(yī)療物資的無人機、能完成人類難以完成任務的人形機器人、自動叉車、手術平臺，甚至是及時送達披薩的配送機器人。這些場景的共同特點是，設備需要在復雜的物理環(huán)境中自主決策、自主行動，既要應對不確定的外部變化，又要保證動作的精準性與安全性，而這正是物理AI的核心應用場景，也是Arm重點布局的領域。

四大計算層級：解構物理AI的技術架構核心

物理AI被認為是“史上最復雜的計算平臺”，其復雜性不僅體現(xiàn)在時延控制的嚴苛要求上，更體現(xiàn)在多系統(tǒng)、多層級的協(xié)同運作上。

在Arm的技術體系中，物理AI的實現(xiàn)需要依托四大計算層級，這四個層級相互獨立又協(xié)同聯(lián)動，共同構成了物理AI的完整技術架構，也是Arm賦能物理AI產(chǎn)業(yè)的核心技術支撐。

第一個計算層級是自主運行層（Autonomous Operation），這是物理AI的核心層級，聚焦于設備的感知與實時決策能力。該層級的核心目標是賦予機器人或汽車“看見”周圍環(huán)境的能力，并據(jù)此做出超快速的實時決策，其中，從傳感器感知信號到執(zhí)行器啟動運作的時延表現(xiàn)尤為關鍵。

Drew Henry指出，當前產(chǎn)業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)兩大明確趨勢：傳統(tǒng)汽車正向自動駕駛轉型，傳統(tǒng)固定功能機器人正向自主機器人升級，而這兩大領域的自主化核心邏輯趨于一致——二者所需的自主化計算架構本質相同。因此，Arm正大力投入，一方面助力客戶打造自主化平臺，另一方面幫助傳統(tǒng)領域企業(yè)順利邁入自主化時代。

第二個計算層級是交互層，主要負責滿足用戶與設備之間的交互需求。當乘客乘坐自動駕駛汽車前往目的地時，可能需要查看導航信息、觀看影片；當用戶與人形機器人互動時，可能需要下達指令、獲取反饋，這些交互場景都需要相應的算力支撐。

與自主運行層不同，交互層不需要極強的實時性，其計算體系也與感知決策層有所區(qū)別，核心是為用戶提供流暢、便捷的交互體驗，這也是打造物理AI設備不可或缺的重要環(huán)節(jié)。

第三個計算層級是驅動執(zhí)行層，負責精準控制設備的各類執(zhí)行器，是物理AI“行動能力”的核心載體。無論是機器人手中的微型執(zhí)行器，還是自動駕駛汽車的制動系統(tǒng)、轉向系統(tǒng)，都需要通過該層級進行統(tǒng)一協(xié)調調度。

第四個計算層級是云端協(xié)同層，負責實現(xiàn)所有物理AI設備與云端的協(xié)同交互，構建“端-云一體化”的運作體系。一方面，云端可完成新模型的訓練，然后將訓練好的模型下載到終端設備，實現(xiàn)設備能力的迭代升級；另一方面，所有終端設備可通過云端整合成一個集群，實現(xiàn)協(xié)同作業(yè)，提升整體運作效率。

這一層級采用與終端設備完全不同的計算架構，核心是實現(xiàn)“人-車-路-云”的全域協(xié)同，讓物理AI設備不再是孤立的個體，而是融入智能生態(tài)的重要組成部分。

值得注意的是，這四大計算層級的協(xié)同運作，必須建立在功能安全與信息安全的基礎之上。Drew Henry強調，物理AI設備大多直接關系到人類的生命安全，無論是自動駕駛汽車還是手術機器人，其安全性都是首要考量，因此，整套計算平臺的設計必須兼顧功能安全與信息安全，這也進一步提升了物理AI技術架構的復雜性，同時也凸顯了Arm在安全計算領域的技術優(yōu)勢。

Arm的戰(zhàn)略布局：全棧賦能，協(xié)同生態(tài)，深耕中國市場

面對物理AI這一全新賽道，Arm并非簡單的技術參與者，而是以“全棧賦能者”的身份，構建了覆蓋技術研發(fā)、生態(tài)協(xié)同、市場合作的完整戰(zhàn)略布局。

Drew Henry強調，Arm在物理AI領域的布局并非臨時之舉，而是經(jīng)過了十余年乃至二十年的持續(xù)研發(fā)投入，如今將物理AI明確列為核心發(fā)展方向，組建專門的事業(yè)部進行重點深耕，正是基于對市場趨勢的精準判斷與自身技術優(yōu)勢的信心。

在技術布局上，Arm實現(xiàn)了“訓練端+推理端”的全環(huán)節(jié)覆蓋。針對當前行業(yè)熱議的“AI訓練向推理端傾斜”的觀點，Drew Henry明確表示，物理AI本身就離不開推理技術的支撐——傳感器數(shù)據(jù)輸入后，系統(tǒng)需據(jù)此做出決策判斷，這一過程本身就是推理行為。未來十年，模型訓練仍將是行業(yè)的核心研發(fā)方向，而隨著機器人平臺的海量部署，推理端的算力需求也將大幅攀升。

Arm現(xiàn)已全面布局模型訓練端與推理端的相關技術研發(fā)，打造了完善的計算平臺體系，既能夠滿足模型訓練的高性能需求，也能夠適配推理端的低時延、高能效要求。

在生態(tài)協(xié)同方面，Arm秉持“靈活開放”的合作模式，構建了覆蓋全行業(yè)的生態(tài)體系。Drew Henry表示，幾乎所有企業(yè)在構建物理AI平臺時，都會以某種形式采用Arm技術，合作伙伴既可以使用Arm協(xié)助開發(fā)的技術，也能依托Arm提供的計算方案打造自己的技術。

這種靈活的合作模式，讓Arm能夠獨具優(yōu)勢地服務中國及全球各地的客戶，也讓其生態(tài)體系不斷壯大。值得一提的是，Arm是全球唯一可同時提供“自研平臺+生態(tài)合作”兩種模式的企業(yè)，客戶既可采用其生態(tài)合作伙伴（如NVIDIA）的頂尖技術，也可通過打造自研平臺實現(xiàn)差異化發(fā)展，這種靈活性成為Arm生態(tài)的核心競爭力之一。

中國市場作為全球物理AI發(fā)展最活躍的陣地，更是Arm戰(zhàn)略布局的重點。Drew Henry在交流會上多次表達了對中國市場的重視與認可：“中國始終以‘中國速度’向前發(fā)展，每回到訪都能有新的創(chuàng)意讓我耳目一新，與中國伙伴的交流，不僅能讓我們了解中國當下的市場發(fā)展態(tài)勢，也能幫助我們預判全球未來的趨勢。”事實上，Arm在中國擁有深厚的生態(tài)基礎，已與眾多領軍企業(yè)展開合作，共同打造物理AI領域的各類創(chuàng)新平臺。

此次訪華期間，Drew Henry參觀了一家國內領先合作伙伴的汽車工廠，該廠內已落地運營的各類機器人應用場景，以及打造相關平臺的高效推進節(jié)奏，給其留下了深刻印象。“這不僅是我今日所見最令人振奮的一幕，更是我過往所見中最具沖擊力的場景之一。”

Drew Henry表示，他深信未來幾天還會有更多讓他驚艷的中國物理AI用例，這也充分體現(xiàn)了中國在物理AI領域的創(chuàng)新活力與發(fā)展速度。Arm表示，未來將繼續(xù)深化與中國本土企業(yè)的合作，將全球生態(tài)引入中國，同時也把中國市場及其生態(tài)成果帶給全球，實現(xiàn)雙向互通、協(xié)同發(fā)展。