Arm物理AI高管談機器人挑戰：模型只是起點，泛化能力才是突破口

（公眾號：zhidxcom） 作者 | ZeR0 編輯 | 漠影 8月24日報道，8月21日，在世界機器人大會WRC 2026開發者日上，Arm物理AI機器人技術研究全球負責人Federico Pecora發表主題演講，分享了對物理AI從“能力堆疊”走向“系統級自適應”的行業思考。▲Arm物理AI機器人技術研究全球負責人Federico Pecora 發表主題演講 過去幾年，機器人在感知、認知和運動控制等領域取得了顯著進展，應用邊界不斷拓展。但當機器人脫離預設規則環境，進入人流密集、充滿隨機變量的真實世界時，單一感知、操控技能的突破不足以支撐商用落地。

真正的挑戰，是讓機器人能夠在未知場景中，自主完成多類能力的動態組合，構建一套穩定可靠、可自適應調整的完整智能系統。對於物理 AI 而言，模型能力只是起點，能力編排、實時調度、狀態管理和行為約束機制，正在成為機器人進入開放真實場景的關鍵。機器人的泛化能力，被視作機器人技術實現規模化落地的關鍵能力。如何以高效計算支撐這種能力，成為Arm重點聚焦的核心挑戰之一。圍繞這一觀點，Federico Pecora近日與等媒體進行了深入交流。他告訴，推動機器人規模化落地既需要AI模型持續進步，也需要底層硬件和系統架構協同演進。

基於Arm的計算平臺已具備高能效計算、實時響應、安全隔離技術等對現實世界機器人至關重要的能力，Arm在汽車領域積累的豐富經驗同樣適用於各類物理AI應用場景。但機器人應用還面臨額外挑戰。機器人需要處理形態各異的物體，並原則上能執行各種不同任務。因此，計算架構必須能應對這些額外的自由度，支持更多並行運行的感知與規劃模型，同時滿足更加複雜、計算開銷更高的控制需求。在他看來，未來計算平臺面臨的另一個關鍵課題，是如何支持不同機器人之間能力的複用與組合。

行業需要的是一個統一、開放且可擴展的計算基礎，無論採用何種機器人形態、算力配置或應用場景，都能在這一平臺上開發和部署軟件，從而降低開發複雜度，加快創新落地。他預測定製化能力將變得非常重要，機器人面臨的挑戰不僅在於通過加速器、CPU和內存帶寬來支撐智能能力，更在於如何在功耗和散熱限制範圍內實現這些能力，未來機器人計算平臺需要能在CPU、加速器、內存和帶寬等多個維度上實現靈活擴展，以適應不同場景的需求，同時其底層技術基礎仍應保持統一。

“Arm一直以來的核心使命，就是賦能生態系統和開發者，通過提供ISA一致性（ISA parity）等能力讓開發者能夠在雲端完成開發和訓練，再將軟件直接遷移到邊緣側和終端機器人平臺，而無需進行大規模重構或重新適配。”Federico Pecora說，這是Arm計算平臺最重要的優勢之一。一、泛化能力是行業核心突破口 從產業發展趨勢來看，機器人能力演進正在經歷三個階段。第一階段是跨對象泛化，即機器人能在同一任務流程中處理不同類型的對象，而無需針對每個對象重新訓練或編程。這一能力已在分揀、物流、零售等結構化場景中得到驗證。第二階段是多任務智能。

統一智能平臺支持多種任務執行，機器人不再服務於單一固定工作流，而是能夠根據任務需求切換不同能力組合。第三個階段是實現系統級自適應。屆時，無論是終端用戶還是機器人自身，都能夠根據環境變化完成能力調整，而無需重新開發、訓練或部署系統。泛化能力的商業價值，在於顯著降低機器人適配和部署到新場景、新流程及新任務的成本與複雜性。一個日常場景可直觀體現泛化能力的現實價值。想象一名用戶帶著人形機器人去超市購物，並下達指令：“推輛購物車，跟我來。你去取一袋10公斤的大米，我去挑選蔬菜，稍後在乳製品區會合。” 這類指令在日常生活中並不複雜，卻會給機器人系統帶來極高要求。

公共場所人流密集、無預先構建的環境地圖，機器人也未必接受過“推購物車”這類專項訓練。要完成任務，機器人必須在執行過程中適應變化，實時構建或調整自己的能力結構，而不是調用一個提前訓練好的固定方案。其中許多單項能力已經可以通過針對性的訓練、模型優化和工程化實現。但真正的挑戰在於如何讓機器人自主地將這些能力協調和組合起來，整合為能夠持續感知、決策和行動的物理AI系統，在真實世界中完成複雜任務。例如，在購物場景中，它不僅要能夠推車跟隨用戶、無地圖自主尋路、識別商品、搬運重物，還要能夠實時調整自身行為和運動模型，在與人協作時遵守既定行為約束，並在動態變化的環境中持續提供可靠、穩定的結果。

在與媒體交流期間，Federico Pecora進一步分享說，產業界看好人形機器人形態的一個重要因素，便是它承載著機器人實現泛化和適應能力的潛力和希望，期待它能夠相比為特定任務而設計的專用機器人更易適應新的場景和需求、保持穩定表現、可快速遷移到全新的任務和應用場景中，其研發經驗也能遷移到其他形態的機器人平臺中。二、機器人規模化落地，面臨四大系統級挑戰 隨著機器人從技術演示走向現實世界部署，產業需要解決的問題已經不再是單個模型是否足夠先進，而是如何讓大量異構能力在同一系統中高效協同。Arm認為，下一階段機器人規模化部署將圍繞四大系統級挑戰展開。1、能力如何實現？

機器人無法依靠單一模型完成所有任務，而是需要為不同環節匹配合適的模型、策略、規劃器和控制器。例如，視覺語言動作模型可以用於生成試探性動作，視覺語言模型用於識別環境中的可操作對象，大語言模型可以輔助生成控制器邏輯，參數化控制器則負責輸出安全可靠的動作，這些模塊需要共駐運行、共享內存與帶寬資源，並協同生成最終行為。2、不同能力如何在運行過程中持續協同？真實世界中的機器人工作負載具有不同時間尺度：碰撞檢查必須即時響應，導航和操控需要持續更新，而“定位大米位置”這樣的高層推理則往往以突發、異步的方式出現。

如果缺乏明確的時序結構和優先級調度，這些能力就可能相互爭搶計算資源，導致響應延遲，不僅影響系統效率，甚至可能帶來安全風險。3、能力如何映射到計算資源？在沒有預先構建環境地圖的情況下，機器人需要依靠本地智能完成感知、場景理解和路徑規劃，同時逐步構建可供多個模型共享的語義地圖。響應能力、自主決策和安全性要求大量智能計算在機器人本地完成。這帶來了重要的系統架構挑戰：如何在CPU、專用加速器、內存和通信鏈路之間合理劃分計算任務，在充分發揮異構計算優勢的同時，最大限度降低數據搬運成本，實現更高的性能與能效。4、能力如何受到約束和管控？

隨著機器人具備更強自適應能力，行業需要關注的不再只是碰撞規避、速度限制和力控制等基礎安全問題，還包括空間與時間規則、任務偏好以及特定場景下的行為規範等更高層次約束。黑盒式AI策略往往難以對機器人行為進行檢查、診斷和約束。因此，即使系統持續演進，安全屏障、運行時保障、控制問題建模和備用控制器必須能夠隨系統變化保持有效，這就要求定製化開發從依賴經驗和臨時性工程實現，轉變為清晰可落地、具備強制約束力的行為防護框架。

為推進解決這四個問題，Federico Pecora稱，Arm將通過其領導的研究團隊持續推進相關工作，一方面持續開展研究，積極對外分享研究成果，另一方面將與半導體、傳感器和執行器等領域的生態夥伴緊密合作。三、泛化能力將分層實現商業價值，擴大可覆蓋用例範圍 Federico Pecora提出，泛化能力的落地將持續分層釋放商業價值： 第一層級是實現軟件、模型與技能的跨任務複用。更高階的泛化能力，可以讓工廠操作人員、商超管理人員、機器人操作人員等終端用戶，通過演示或者語言指令提示，完成機器人的自適應配置。

在最高成熟度階段，機器人可實現完全由環境上下文驅動的自主自適應，從而大幅降低系統集成成本，拓寬機器人系統可覆蓋的用例範圍。從根本上來說，這首先是一個機器人系統架構的問題——如何組織機器人的感知、執行和行為能力；其次才是一個計算架構的問題——底層算力如何配置和供給。目前機器人架構本身尚未真正成熟，還有大量優化空間有待挖掘。這些架構層面的演進和優化，未來很可能會在一定程度上反過來塑造計算架構的發展方向。隨著機器人從單一任務執行邁向系統級自適應，計算平臺的重要性正在從支撐單個模型運行，擴展到支撐整個智能系統協同運作。

憑藉“高能效、高可靠、高適配”的技術優勢，Arm架構解決方案（包括CPU、加速器及MCU）提供豐富的算力配置和安全功能，已廣泛應用於各類機器人產品。據Federico Pecora分享，應對實現全場景自適應機器人的主要挑戰，Arm計劃依託機器人專項研究攻克相關問題，並與物理AI領域的生態夥伴合作，構建適配物理AI與通用機器人的下一代計算架構。同時，Arm計劃與全球學術界共同推動相關前沿研究，將產學界創新成果匯聚起來，並在各類商用平臺上進行驗證和落地，最終推動構建具備系統級智能的機器人系統。結語：Arm為機器人系統能力提供統一計算基礎 機器人產業面臨創新側重點與產業需求之間的落差。

長期以來，學術界傾向於拆解課題開展專項研究，推動感知、規劃、控制、學習等單項能力持續突破；產業界則更加關注產品落地與商業價值驗證，優先集成滿足當前業務需求的功能。這使得能力創新與可部署的機器人系統之間存在一道鴻溝。行業需要一個通用的計算基礎，能在大規模部署場景下連接、組織和協調這些能力。Arm正在這一關鍵環節發揮作用，通過提供開放的計算平臺和龐大的生態系統支持，致力於幫助產業將單項技術突破轉化為可靠的系統級智能，加速機器人技術從實驗室走向規模化落地。

Arm通過覆蓋傳感器、實時控制、AI計算、邊緣計算到雲基礎設施的完整計算生態，持續演進計算架構與工具鏈，為機器人提供統一的計算基礎，幫助開發者在不同硬件平臺之間複用軟件、高效調度工作負載，顯著降低創新和規模化落地的門檻。中國機器人產業正呈創新湧現。在這一重要市場，Arm計劃繼續攜手本地生態夥伴，共同推動自適應機器人技術邁向更廣泛的真實世界應用。