Arm(ARM-US)今(8)日宣布將Arm全面設計 (Arm Total Design) 生態系進一步拓展至實體AI (Physical AI)，首度推出「Arm實體AI全面設計 (Arm Total Design for Physical AI)」，一次串聯超過80家合作夥伴，涵蓋AI模型、軟體、運算硬體、感測器、虛擬平台及數位孿生等領域，加速機器人、自駕車等自主系統從概念驗證走向大規模部署。
台廠共有9家入列，分別是：台積電(2330-TW)、瑞昱(2379-TW)、慧榮(SIMO-US)、雅特力-KY(6907-TW)、系微(6231-TW)、研揚(6579-TW)、慧友(5484-TW)以及新漢(8234-TW)旗下的NEXCOBOT、光程研創。
Arm此次同步提出「機器人能力分級框架 (Robotics Capability Framework)」，希望替目前高度碎片化的機器人產業建立一套共同語言。尤其隨著代理式AI (Agentic AI)快速發展，AI正從數位世界進入原物料開採、農業、工業製造、交通與物流等實體產業，相關領域涵蓋數兆美元經濟活動，預期至2030年代可形成每年約2,000億美元的運算商機。
Arm認為，這項挑戰不可能由單一公司獨力完成，因此必須透過更廣泛的生態系合作降低整合複雜度。相較純雲端AI，實體AI面臨的系統整合難度更高。智慧機器除了需要AI模型與運算能力，還必須同時整合感測器、致動器、即時控制、安全機制及軟體系統，讓機器能夠在真實世界完成感知、推論與行動。
此次加入Arm實體AI全面設計的合作夥伴超過80家，包括宇樹科技、AWS、ECARX、Hugging Face、Liquid AI、恩智浦半導體(NXP)、PlusAI、PSYONIC、QNX、通義千問以及西門子等，合作範圍橫跨AI模型、軟體堆疊、運算平台、感測器、虛擬開發環境與數位孿生。
Arm受訪時表示，此次倡議的核心目的，就是邀請更多真正投入機器人開發與部署的業者加入，共同參與框架的制定與演進，希望透過合作夥伴與整體生態系，集合不同領域的開發經驗，共同定義機器人未來需要具備的能力、規格及演進方向，因此對不同地區、不同類型的機器人業者都持開放態度。
Arm認為，目前機器人產業的一大問題，是缺乏類似汽車產業「SAE自駕分級」的共同語言。不同業者對機器人的能力、智慧程度與系統需求各有定義，不僅增加開發與整合難度，也不利於產業規模化。
因此，Arm此次提出Robotics Capability Framework，希望從基礎到進階替機器人能力進行分級，並把不同真實世界應用情境，對應至機器人的行為、輸出與系統需求，其中涵蓋延遲、運算配置、記憶體、功耗、確定性及安全性等指標。
初步框架已納入機器人生態系各方意見，Arm後續也將與Anaxi Labs、ANYbotics、Fourier、GALBOT、Gravis Robotics、Lenovo、McKinsey及Robotec.ai等業者共同完善，並持續邀請更多機器人企業加入。
換言之，Arm這次並非單純推出另一套機器人硬體平台，而是企圖透過共同架構與生態系合作，降低目前機器人產業從AI模型、軟體到硬體各自為政造成的碎片化問題，進一步成為實體AI時代的共通運算基礎。
Arm也將過去在汽車與雲端市場累積的「Total Design」模式複製到實體AI。以汽車為例，Arm過去已與AWS、Google、HERE、RemotiveLabs及西門子共同打造整合式數位座艙參考解決方案，讓開發者即使在實體晶片尚未完成前，也能先利用Arm Zena CSS進行軟體開發、測試與驗證，縮短產品開發周期。
Arm指出，自駕車與機器人其實面臨高度相似的技術挑戰，包括感知、AI推論、即時控制、安全以及高效能運算。透過虛擬平台、數位孿生與共同運算基礎，OEM與系統業者可以更早開始軟體開發及驗證，同時降低不同軟硬體元件之間的整合風險。
值得注意的是，Arm近年持續擴張自身在運算系統中的角色，從傳統CPU IP授權，逐步延伸至Compute Subsystem (CSS) 及更完整的系統解決方案；此次再將Total Design延伸至Physical AI，也凸顯Arm希望從底層CPU架構進一步向上串聯AI模型、軟體與系統生態系。
Arm認為，隨著AI逐漸具備自主規劃與行動能力，下一階段成長重心將從雲端模型訓練與推論，進一步延伸至真實世界中的各類智慧機器。要讓實體AI真正達到規模化部署，除了單點技術突破，更需要一套足以讓不同廠商共同開發、同時保留產品差異化空間的共通基礎。
Arm也直言，這將是下一波最重要的運算商機之一，而公司希望藉由串聯整個實體AI生態系，從機器人能力標準、軟硬體整合到運算平台全面切入，加快機器人與自主系統從技術展示走向大規模商業化。
