智东西
智东西8月24日报道，8月21日，在世界机器人大会WRC 2026开发者日上，Arm物理AI机器人技术研究全球负责人Federico Pecora发表主题演讲，分享了对物理AI从“能力堆叠”走向“系统级自适应”的行业思考。
▲Arm物理AI机器人技术研究全球负责人Federico Pecora 发表主题演讲
过去几年，机器人在感知、认知和运动控制等领域取得了显著进展，应用边界不断拓展。但当机器人脱离预设规则环境，进入人流密集、充满随机变量的真实世界时，单一感知、操控技能的突破不足以支撑商用落地。真正的挑战，是让机器人能够在未知场景中，自主完成多类能力的动态组合，构建一套稳定可靠、可自适应调整的完整智能系统。
对于物理 AI 而言，模型能力只是起点，能力编排、实时调度、状态管理和行为约束机制，正在成为机器人进入开放真实场景的关键。机器人的泛化能力，被视作机器人技术实现规模化落地的关键能力。如何以高效计算支撑这种能力，成为Arm重点聚焦的核心挑战之一。
围绕这一观点，Federico Pecora近日与智东西等媒体进行了深入交流。他告诉智东西，推动机器人规模化落地既需要AI模型持续进步，也需要底层硬件和系统架构协同演进。基于Arm的计算平台已具备高能效计算、实时响应、安全隔离技术等对现实世界机器人至关重要的能力，Arm在汽车领域积累的丰富经验同样适用于各类物理AI应用场景。
但机器人应用还面临额外挑战。机器人需要处理形态各异的物体，并原则上能执行各种不同任务。因此，计算架构必须能应对这些额外的自由度，支持更多并行运行的感知与规划模型，同时满足更加复杂、计算开销更高的控制需求。
在他看来，未来计算平台面临的另一个关键课题，是如何支持不同机器人之间能力的复用与组合。行业需要的是一个统一、开放且可扩展的计算基础，无论采用何种机器人形态、算力配置或应用场景，都能在这一平台上开发和部署软件，从而降低开发复杂度，加快创新落地。
他预测定制化能力将变得非常重要，机器人面临的挑战不仅在于通过加速器、CPU和内存带宽来支撑智能能力，更在于如何在功耗和散热限制范围内实现这些能力，未来机器人计算平台需要能在CPU、加速器、内存和带宽等多个维度上实现灵活扩展，以适应不同场景的需求，同时其底层技术基础仍应保持统一。
“Arm一直以来的核心使命，就是赋能生态系统和开发者，通过提供ISA一致性（ISA parity）等能力让开发者能够在云端完成开发和训练，再将软件直接迁移到边缘侧和终端机器人平台，而无需进行大规模重构或重新适配。”Federico Pecora说，这是Arm计算平台最重要的优势之一。
一、泛化能力是行业核心突破口从产业发展趋势来看，机器人能力演进正在经历三个阶段。
第一阶段是跨对象泛化，即机器人能在同一任务流程中处理不同类型的对象，而无需针对每个对象重新训练或编程。这一能力已在分拣、物流、零售等结构化场景中得到验证。
第二阶段是多任务智能。统一智能平台支持多种任务执行，机器人不再服务于单一固定工作流，而是能够根据任务需求切换不同能力组合。
第三个阶段是实现系统级自适应。届时，无论是终端用户还是机器人自身，都能够根据环境变化完成能力调整，而无需重新开发、训练或部署系统。
泛化能力的商业价值，在于显著降低机器人适配和部署到新场景、新流程及新任务的成本与复杂性。
一个日常场景可直观体现泛化能力的现实价值。想象一名用户带着人形机器人去超市购物，并下达指令：“推辆购物车，跟我来。你去取一袋10公斤的大米，我去挑选蔬菜，稍后在乳制品区会合。”
这类指令在日常生活中并不复杂，却会给机器人系统带来极高要求。公共场所人流密集、无预先构建的环境地图，机器人也未必接受过“推购物车”这类专项训练。要完成任务，机器人必须在执行过程中适应变化，实时构建或调整自己的能力结构，而不是调用一个提前训练好的固定方案。
其中许多单项能力已经可以通过针对性的训练、模型优化和工程化实现。但真正的挑战在于如何让机器人自主地将这些能力协调和组合起来，整合为能够持续感知、决策和行动的物理AI系统，在真实世界中完成复杂任务。
例如，在购物场景中，它不仅要能够推车跟随用户、无地图自主寻路、识别商品、搬运重物，还要能够实时调整自身行为和运动模型，在与人协作时遵守既定行为约束，并在动态变化的环境中持续提供可靠、稳定的结果。
在与媒体交流期间，Federico Pecora进一步分享说，产业界看好人形机器人形态的一个重要因素，便是它承载着机器人实现泛化和适应能力的潜力和希望，期待它能够相比为特定任务而设计的专用机器人更易适应新的场景和需求、保持稳定表现、可快速迁移到全新的任务和应用场景中，其研发经验也能迁移到其他形态的机器人平台中。
二、机器人规模化落地，面临四大系统级挑战随着机器人从技术演示走向现实世界部署，产业需要解决的问题已经不再是单个模型是否足够先进，而是如何让大量异构能力在同一系统中高效协同。
Arm认为，下一阶段机器人规模化部署将围绕四大系统级挑战展开。
1、能力如何实现？
机器人无法依靠单一模型完成所有任务，而是需要为不同环节匹配合适的模型、策略、规划器和控制器。例如，视觉语言动作模型可以用于生成试探性动作，视觉语言模型用于识别环境中的可操作对象，大语言模型可以辅助生成控制器逻辑，参数化控制器则负责输出安全可靠的动作，这些模块需要共驻运行、共享内存与带宽资源，并协同生成最终行为。
2、不同能力如何在运行过程中持续协同？
真实世界中的机器人工作负载具有不同时间尺度：碰撞检查必须即时响应，导航和操控需要持续更新，而“定位大米位置”这样的高层推理则往往以突发、异步的方式出现。如果缺乏明确的时序结构和优先级调度，这些能力就可能相互争抢计算资源，导致响应延迟，不仅影响系统效率，甚至可能带来安全风险。
3、能力如何映射到计算资源？
在没有预先构建环境地图的情况下，机器人需要依靠本地智能完成感知、场景理解和路径规划，同时逐步构建可供多个模型共享的语义地图。响应能力、自主决策和安全性要求大量智能计算在机器人本地完成。这带来了重要的系统架构挑战：如何在CPU、专用加速器、内存和通信链路之间合理划分计算任务，在充分发挥异构计算优势的同时，最大限度降低数据搬运成本，实现更高的性能与能效。
4、能力如何受到约束和管控？
随着机器人具备更强自适应能力，行业需要关注的不再只是碰撞规避、速度限制和力控制等基础安全问题，还包括空间与时间规则、任务偏好以及特定场景下的行为规范等更高层次约束。黑盒式AI策略往往难以对机器人行为进行检查、诊断和约束。
因此，即使系统持续演进，安全屏障、运行时保障、控制问题建模和备用控制器必须能够随系统变化保持有效，这就要求定制化开发从依赖经验和临时性工程实现，转变为清晰可落地、具备强制约束力的行为防护框架。
为推进解决这四个问题，Federico Pecora称，Arm将通过其领导的研究团队持续推进相关工作，一方面持续开展研究，积极对外分享研究成果，另一方面将与半导体、传感器和执行器等领域的生态伙伴紧密合作。
三、泛化能力将分层实现商业价值，扩大可覆盖用例范围Federico Pecora提出，泛化能力的落地将持续分层释放商业价值：
第一层级是实现软件、模型与技能的跨任务复用。
更高阶的泛化能力，可以让工厂操作人员、商超管理人员、机器人操作人员等终端用户，通过演示或者语言指令提示，完成机器人的自适应配置。
在最高成熟度阶段，机器人可实现完全由环境上下文驱动的自主自适应，从而大幅降低系统集成成本，拓宽机器人系统可覆盖的用例范围。
从根本上来说，这首先是一个机器人系统架构的问题——如何组织机器人的感知、执行和行为能力；其次才是一个计算架构的问题——底层算力如何配置和供给。
目前机器人架构本身尚未真正成熟，还有大量优化空间有待挖掘。这些架构层面的演进和优化，未来很可能会在一定程度上反过来塑造计算架构的发展方向。
随着机器人从单一任务执行迈向系统级自适应，计算平台的重要性正在从支撑单个模型运行，扩展到支撑整个智能系统协同运作。
凭借“高能效、高可靠、高适配”的技术优势，Arm架构解决方案（包括CPU、加速器及MCU）提供丰富的算力配置和安全功能，已广泛应用于各类机器人产品。
据Federico Pecora分享，应对实现全场景自适应机器人的主要挑战，Arm计划依托机器人专项研究攻克相关问题，并与物理AI领域的生态伙伴合作，构建适配物理AI与通用机器人的下一代计算架构。
同时，Arm计划与全球学术界共同推动相关前沿研究，将产学界创新成果汇聚起来，并在各类商用平台上进行验证和落地，最终推动构建具备系统级智能的机器人系统。
结语：Arm为机器人系统能力提供统一计算基础机器人产业面临创新侧重点与产业需求之间的落差。长期以来，学术界倾向于拆解课题开展专项研究，推动感知、规划、控制、学习等单项能力持续突破；产业界则更加关注产品落地与商业价值验证，优先集成满足当前业务需求的功能。这使得能力创新与可部署的机器人系统之间存在一道鸿沟。
行业需要一个通用的计算基础，能在大规模部署场景下连接、组织和协调这些能力。Arm正在这一关键环节发挥作用，通过提供开放的计算平台和庞大的生态系统支持，致力于帮助产业将单项技术突破转化为可靠的系统级智能，加速机器人技术从实验室走向规模化落地。
Arm通过覆盖传感器、实时控制、AI计算、边缘计算到云基础设施的完整计算生态，持续演进计算架构与工具链，为机器人提供统一的计算基础，帮助开发者在不同硬件平台之间复用软件、高效调度工作负载，显著降低创新和规模化落地的门槛。
中国机器人产业正呈创新涌现。在这一重要市场，Arm计划继续携手本地生态伙伴，共同推动自适应机器人技术迈向更广泛的真实世界应用。
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