Arm 技術白皮書揭示智慧機器人底層系統建構關鍵

導讀：伴隨機器人能力與智慧化程度持續攀升，業界面臨的全新課題，在於如何把人工智慧（AI）推理、感知、控制、安全與編排等多元功能，整合至一套統一的系統架構中，使其能在現實世界以規模化且穩健的方式運作。

於上週登場的 Arm Everywhere China 大會期間，Arm 正式發表機器人能力分級框架（Robotics Capability Framework）以及專為實體 AI 打造的 Arm 全面設計生態系計畫（Arm Total Design for Physical AI），目標是為機器人產業建構一致的語言體系，促進跨域協作與規模化創新。與此同時，Arm 亦同步公開最新機器人技術白皮書，從系統架構的視角，剖析支撐機器人能力持續演進所需的運算與軟體基礎，為業界理解機器人能力與底層系統需求之間的關聯，提供了嶄新的參考依據。

機器人產業正邁入一個全新的成長階段。AI 的快速進展，不斷拓寬機器人在實體世界中的感知、推理與互動極限，促使機器人技術由概念驗證與展示階段，逐步轉向大規模部署，並在製造、物流、醫療、農業等眾多領域的真實應用場景中落地生根。根據國際機器人聯盟（IFR）的統計數據，全球工業機器人部署市場規模已達到 167 億美元的歷史高點，隨著機器人跨足更多行業並肩負日益繁複的實務任務，此波成長動能可望進一步加溫。

對機器人開發者而言，當前的核心考驗在於，如何將表現亮眼的產品示範，轉化為能在真實場域中安全、穩定運作，且兼具經濟效益的量產商品。而每一項新增的 AI 功能，都會對運算資源、軟體架構、能源效率、成本結構、安全標準以及系統整合，帶來更嚴苛的要求。這也衍生出一項根本性的系統層級課題：究竟該如何賦予機器可靠的智慧，使其能即時感知環境、靈活移動、適應變化，並在安全無虞的前提下完成任務？

Arm 實體 AI 機器人技術研究全球主管 Federico Pecora，於最新發布的技術白皮書《機器人系統尚缺的科學基礎》中，針對此問題進行了深入探討。該份文件提出一套面向下一階段實體 AI 發展的系統性策略，明確指出機器人若要在真實世界中穩定運作，為何必須將 AI 推理、感知、規劃、控制、安全機制與編排能力，深度融合至一個統一的平台中。

機器人於真實世界運作所需具備的條件

機器人在本質上是一套持續運作的自動化系統。當它在動態變化的實體環境中移動與執行任務時，必須將攝影機視覺資料、光達（LiDAR）、毫米波雷達、力感測器、馬達控制、AI 推理、運動規劃、安全監控及即時回饋等功能整合協同，以達成持續性的感知、決策與動作執行。

這些工作負載的運作週期各有不同，但往往需要同步執行，且彼此對運算資源的需求也大相逕庭。舉例來說，馬達控制要求可預測且確定的時序；感知處理與 AI 推理則需要高吞吐量的算力；運動規劃必須即時取得感測器資料並完成環境理解；而安全監控則需具備更高的優先權與隔離保護機制。

除此之外，各項功能之間還必須有效率地共享與協同處理資料，以避免產生延遲、效能瓶頸或不可預期的系統行為。如何確保多種工作負載能無縫協作，已成為現代機器人系統設計中最大的工程挑戰之一。

隨著機器人承擔的任務越趨複雜，工程團隊必須從系統層級理解每一項能力對整體架構所造成的影響。例如，採用更大的模型、資訊更完備的世界模型（world model），或是更長鏈路的連續推理機制，雖能擴展實體 AI 系統的能力邊界，但也會連帶大幅提高對儲存系統、記憶體頻寬、資源調度及即時運作控制能力的要求。

機器人與實體 AI 的底層系統基礎

無論是工業機器人、自駕車、人形機器人還是服務型機器人，皆需要一套能對不同工作負載進行分配、調度、隔離與協調的系統，同時確保即時控制與安全關鍵功能具備可預測的行為。雖然不同類型的機器人對算力的需求不盡相同，但它們都必須依賴一套能在真實世界限制下，有效協調智慧決策與物理執行的系統架構。

這使得工作負載的分配，成為機器人設計中的核心決策項目。工程團隊必須明確界定：哪些任務應交由 CPU 執行、哪些應交由加速器處理、哪些則需部署於即時域中；同時規劃不同功能模組之間的資料傳輸路徑，並決定哪些工作負載需要優先調度，哪些則必須採取隔離運作。

AI 加速器主要負責執行 AI 模型，而 CPU 則通常肩負整個系統的大量協同調度工作：包括管理感測器、安排工作負載、在處理器之間傳遞資料，以及維護作業系統的運作。即便 AI 工作負載日益複雜，仍必須確保安全關鍵軟體能持續穩定地運行。

為了滿足下一代機器人的開發需求，亟需一套能在各種工作負載之間，兼顧效能、能源效率、安全性與軟體可移植性的運算基礎。Arm 一直以來戮力降低機器人系統開發的複雜度，加速產業創新，並透過對機器人系統與架構研究的持續深化，協助工程團隊將前瞻想法轉化為可實際部署的產品能力。

基於 Arm 打造機器人產業的未來

機器人產業的下一階段發展，取決於系統能否將 AI 能力轉化為穩定可靠的物理執行成果。機器人不僅需要感知、推理並適應複雜環境，同時還必須在過程中維持可預測的控制能力、高效的能源管理，以及安全無虞的運作。

Arm 正透過為機器人生態系統提供專為異質運算、高能效與可擴展系統而設計的運算底座，全力推動此一行業願景成真。從高效能應用處理，到低功耗感知、控制與安全關鍵任務執行，Arm 賦能工程團隊打造能在真實世界中實現更高智慧、更高能效與更高可靠性的機器人。

Federico Pecora 最新發表的技術論文，深入探討了「能力整合」這個新興研究方向，以及隨著實體 AI 從實驗室逐步走向實際部署，運算架構師必須思考與解決的關鍵問題。當前，產業前景相當廣闊：機器人領域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，協助工程師打造能在真實環境中大規模感知、移動、自我調適並安全作業的智慧機器。

從機器人技術白皮書闡述支撐機器人能力演進的底層技術邏輯，到機器人能力分級框架促進業界建立統一的能力語言，再到透過面向實體 AI 的 Arm 全面設計生態系計畫匯聚生態系創新能量，Arm 正攜手產業夥伴共同構築實體 AI 發展的關鍵基石，加速智慧機器人從技術創新走向規模化部署。

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