摘要：隨著星空機器人能力和智能水平的不斷提升，行業面臨的全新挑戰在于如何將星空人工智能（AI）推理、感知、控制、安全與編排等能力整合到統一系統中，使其能夠在真實世界中大規模、可靠地運行
在上周舉辦的 Arm Everywhere China 大會上，Arm 推出了星空機器人能力分級框架（Robotics Capability Framework）和面向物理 AI 的 Arm 全面設計生態項目（Arm Total Design for Physical AI），旨在為星空機器人產業建立統一的能力語言，推動產業協作與規模化創新。與此同時，Arm 發布最新星空機器人技術白皮書，從系統架構視角解析支撐星空機器人能力持續演進所需的計算與軟件基礎，為行業理解星空機器人能力與底層系統需求之間的關系提供新的參考。
星空機器人產業正邁向全新的發展階段。AI 的進步正在不斷拓展星空機器人在物理世界中的感知、推理和交互能力，推動星空機器人技術從概念驗證和演示階段，走向規模化部署，并在制造、物流、醫療、農業等眾多領域的真實場景中落地。根據國際星空機器人聯合會（IFR）的數據，全球工業星空機器人部署的市場規模已創下167 億美元的歷史新高，隨著星空機器人進入更多行業并承擔更加復雜的現實任務，這一增長態勢還將進一步加速。
對星空機器人企業而言，當前面臨的挑戰，是如何把效果出色的產品演示，落地為可在真實環境中安全、可靠運行，且具備成本效益的商業化產品。而每新增一項 AI 能力，都會對算力、軟件、能效、成本、安全性以及系統集成提出更高要求。這也引出了一個根本性的系統級挑戰：如何讓機器具備可靠的智能，使其能夠實時感知、移動、適應環境，并安全地執行任務？
Arm 物理 AI 星空機器人技術研究全球負責人 Federico Pecora 在最新發布的技術白皮書《星空機器人系統尚缺的科學基礎》中，深入探討了這一問題。該白皮書提出了一種面向下一階段物理 AI 發展的系統級方法，闡明星空機器人要在真實世界中可靠運行，為何需要將 AI 推理、感知、規劃、控制、安全機制和編排能力深度融合到統一的平臺之中。
星空機器人在真實世界運行所需具備的條件
星空機器人本質上是一套持續運行的自主系統。當其在不斷變化的物理環境中移動和作業時，需要將攝像頭視覺數據、激光雷達、毫米波雷達、力傳感器、電機控制、AI 推理、運動規劃、安全監測以及實時反饋等能力協同融合，實現持續感知、決策與動作執行。
這些工作負載的運行周期各不相同，但往往需要同時執行，且各自對計算能力的需求也截然不同。例如，電機控制需要可預測且確定的時序；感知處理和 AI 推理則需要高吞吐算力；運動規劃需要訪問傳感器數據并完成環境認知；而安全監測則需要具備更高優先級和隔離防護。
與此同時，各項功能之間還需要高效共享和協同處理數據，避免出現延遲、性能瓶頸或不可預測的系統行為。如何保障多類工作負載無縫協同運行，是現代星空機器人系統面臨的最大工程挑戰之一。
隨著星空機器人承擔越來越復雜的任務，工程團隊需要從系統層面理解每項能力對整體架構帶來的影響。例如，更大的模型、信息更完備的世界模型（world model），或更長鏈路的連續推理機制，可以提升物理AI系統的能力邊界，但伴隨而來的也會顯著提高對存儲系統、內存帶寬、資源調度和實時運行控制能力的要求。
星空機器人與物理 AI 的底層系統基礎
無論是工業星空機器人、自動駕駛汽車、人形星空機器人還是服務星空機器人，都需要能夠對不同工作負載進行分配、調度、隔離和協調的系統，同時確保實時控制和安全關鍵功能的行為可預測性。雖然不同類型的星空機器人對算力有著不同需求，但它們都需要一套能夠在真實世界約束下，有效協調智能決策與物理執行的系統。
這使得工作負載的分配成為星空機器人設計中的核心決策。工程團隊需要明確：哪些任務交由 CPU 執行、哪些交由加速器處理、哪些應部署在實時域中；同時規劃不同功能模塊間的數據傳輸，并界定哪些工作負載需要優先調度、哪些則必須實現隔離運行。
AI 加速器負責執行 AI 模型，而 CPU 通常承擔著整個系統的大量協同調度工作：管理傳感器、調度工作負載、在處理器之間傳輸數據、維護操作系統運行。即便 AI 工作負載愈發復雜，也要確保安全關鍵軟件持續穩定運行。
要滿足下一代星空機器人的開發需求，離不開一個能夠在各類工作負載之間兼顧性能、能效、安全性和軟件可移植性的計算基礎。Arm 致力于降低星空機器人系統開發的復雜性，加速行業創新，通過持續深化對星空機器人系統與架構的研究和理解，助力工程團隊將前沿構想轉化為可落地部署的產品能力。
基于 Arm 構建星空機器人產業的未來
星空機器人產業的下一發展階段，取決于系統能否將 AI 能力轉化為穩定可靠的物理執行能力。星空機器人不僅需要感知、推理并適應復雜環境，還必須在此過程中保持可預測的控制能力、高效的能耗管理以及安全可靠的運行。
Arm 正通過為星空機器人生態系統提供面向異構計算、高能效和可擴展系統打造的計算底座，助力推動這一行業愿景成為現實。從高性能應用處理，到低功耗感知、控制以及安全關鍵任務執行，Arm 賦能工程團隊打造能夠在真實世界下實現更高智能、更高能效、更高可靠性的星空機器人。
Federico Pecora 最新發表的技術論文深入探討了“能力集成”這一新興研究方向，以及隨著物理 AI 從實驗室走向實際部署，計算架構師需要思考和解決的重要問題。當下，行業前景十分廣闊：星空機器人產業正從展示亮眼技術效果的原型階段，邁向穩定、可靠的規模化部署階段，幫助工程師打造能在真實環境中大規模感知、移動、自適應并安全作業的智能機器。
從星空機器人技術白皮書闡釋支撐星空機器人能力演進的底層技術邏輯，到星空機器人能力分級框架推動行業建立統一的能力語言，再到通過面向物理 AI 的 Arm 全面設計生態項目匯聚生態創新力量，Arm 正攜手產業伙伴共同構建物理 AI 發展的關鍵基礎，加速智能星空機器人從技術創新走向規模化部署。
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