物理 AI 演进之路：从受控环境走向现实世界 文章

物理人工智能 (AI) 正推动机器从可预测的受控环境走向复杂多变的现实世界。机器人曾经主要被设计用于工厂车间的高精度重复作业，如今已进化为能够感知、推理、理解环境并对动态场景做出响应。这种变革在宏观层面同样意义深远：AI 驱动的生产力提升，预计未来十年将带动全球 GDP 增长约 4%。AI 技术的持续进步，让物理 AI 系统能够在毫秒级时间内识别视觉信息、理解场景上下文并调整其行为。无论是仓库自主导航、医院辅助作业，还是道路行驶，自主机器均依据实时情况而不是固定顺序做出决策。多年来，Arm 从最早部署在工厂车间的固定式机器开始，持续助力物理 AI 系统研发。如今，这套技术基础正赋能新一代智能机器人与自主机器，使其能够在真实环境中运行并实时做出响应。现实中的物理 AI从当下打造的机器中，可以清晰地看到物理 AI 的演进脉络。各类形态的机器人及其他自主机器正不断提升环境感知能力、自适应能力与自主运行能力。新一代人形机器人物理 AI 的技术进步集中体现在更复杂、类人化的系统上。 此前在 Arm 位于剑桥的总部，智元机器人充分展现了人形机器人技术已取得的长足进展。这些机器人展示出灵巧的操控能力，能以流畅的动作在复杂环境中自主导航，实时融合感知、推理与控制技术。这类物理 AI 系统专为人类生活或工作环境设计，需要理解空间布局，解读意图，并精准执行动作，同时保障周围人员安全。这对计算能力提出了极高要求，因为视觉处理、AI 推理和运动规划等多个工作负载必须在严格的功耗和散热限制下并行运行。Arm 计算平台可针对这类工作负载实现高效处理，从而满足相关需求，使人形机器人系统能够在现实环境中灵敏且安全地运行。四足机器人与工业机器人四足机器人是物理 AI 的另一重要分支，尤其适用于地形复杂、环境危险、不可预测的场景。云深处科技等公司研发的机器人专为巡检勘探和应急救援场景设计，可在崎岖地面行进、翻越障碍，并在不断变化的环境中保持稳定。这些能力依赖于持续的环境感知和实时控制，并由高效的计算提供支持。与此同时，普渡机器人的 PUDU D5 等平台将自主移动能力延伸至工业场景。D5 系列专为巡检、巡逻和物流保障设计，搭载激光雷达和摄像头视觉技术，可在大型厂区、复杂地形自主作业。这在高危、偏远或人员难以抵达的场景中尤其有用，在这类场景下，可以用机器人替代人工执行任务，从而提升安全性并降低风险。