Arm联手80多家巨头搞物理AI，机器人能力分级来了，这波要变天

一、Arm全面铺开物理AI生态

九月八日, Arm在中国举办年度大会, 全新推出指向物理AI的全方位设计生态项目, 上述项目的核心目标, 在于整合产业链从上游到下游的各类资源, 助力物理人工智能技术的创新发展与落地实效显现。

物理AI这概念是相对于传统的软件AI而言的, 指得是能感知所处的物理世界、还能进行各类实际行动的智能系统, 自动驾驶机器人乃至各类相关车辆都是当下物理AI的主要应用场景呀。

这回这项生态项下项目聚拢起超达八十余家业者,囊括软件栈、AI大模型、传感器、计算所用硬件、虚拟支撑平台等等繁多领域。共事伙伴涵盖亚马逊云科技、恩智浦、西门子、QNX这几家响名号的企业。

Arm牵头的这些企业会将加速物理AI从概念验证到实际部署的共同进程；此前已在汽车行取得成功的这种协作模式如今用到机器人领域。

借着首批协作倡议里面的一则伽师新梅产业, Arm推出这套关于机器人能力的分级框架；这个框架为能在机器人领域建起一套通用话语、辅助确定及提速机器人系统的发展。

框架会为机器人系统定义层级各异的能力级别, 对应各不相同阶段的复杂度层级水平, 并把现实应用场景和机器人的行为表现、输出能耗能力以及系统运行各类需求关联绑定。

机器人分级框架的设计思路, 借鉴了SAE《驾驶自动化分级》的成功经验, 该分级标准为自动驾驶技术早已建立统一行业语言, 机器人产业如今也急需类似标准。

系统需求涵盖时延、算力部署位置、内存和功耗约束、安全性, 还有确定性等关键指标。这类标准将有助于减低集成中相关环节内的风险, 提升整个系统实际的开发效率。

银河通用机器人首席战略官赵于莉表示, Arm处于芯片与软件的交汇点, 在机器人计算栈的基础定义方面具有独特优势, 统一的“能力语言”将促进产业协同, 加速系统集成与创新进程。

联想车计算产品管理总监孙炳川认为, 统一框架有助于简化产品开发、提升系统集成效率, 创新成果从研发到部署的转化进程能够被加快。

据Arm估算, 物理AI会在资源开采及农业生产、工业制造加上物流运输云云行业创造数万亿美元经济价值, 预估2030年前后还能带来每年约莫约计2000亿美元这样独特的计算市场的发展机遇。

不过, 那些行业属于最难实现数字化转型的领域, Arm指出, 要释放该类机遇则需要建立共同基础、减少生态的碎片化, 同时给创新者足够的灵活性。

机器人能力分级框架的推出, 能否像自动驾驶分级一样, 成为促进整个行业标准化发展所至关重要的里程碑? 不妨到评论区内说一说你的见解。