在各界焦點多半集中於雲端 大語言模型之際，結合電腦視覺、感測決策與機械控制的「實體AI」 （Physical AI）正以驚人速度崛起。看好機器人 、自主移動載具 （AMR）與無人機市場的爆發潛力，Arm 正式宣布將行之有年的Total Design （全面設計）生態系擴大延伸，推出全新Arm Total Design for Physical AI計畫，並且同步發表相關技術宣言，期望藉由標準化運算架構加速機器人生態系統普及。
實體AI市場快速擴張，低延遲與「重量／能耗比」成決勝關鍵
實體AI的本質在於將AI演算法於機器設備中「實體化」，使其具備感知周遭環境、自主決策，並且能安全採取實體行動的能力。
Arm分析指出，過去軟體服務等虛擬經濟佔據全球運算資源的主流，但包括製造、物流、農業與採礦等涉及「實體搬運與生產」的產業，其背後的全球經濟產值高達75兆至100兆美元，而該領域的運算滲透率目前仍處於極早期階段。
當前的全球實體AI晶片市場每年產值約為250億美元，預期將以極快速度翻倍成長至數千億美元規模；光是在過去12個月內，採用Arm架構進入實體AI相關應用的晶片出貨量便高達20億顆。
在技術層面上，Arm指出實體AI與傳統雲端或手機運算有著本質上的差異：
• 極致的光子至執行延遲 （Photon-to-Actuator Latency）：實體機器人面對動態環境，從鏡頭感測到光子、處理資訊到驅動機械手臂或煞車系統，必須在極短毫秒內完成，雲端往返的網路延遲在此類場景完全不可行。
• 嚴苛的「克數」與熱功耗限制 （Every Gram Matters）：例如無人機或人形機器人，運算晶片與散熱結構的每額外增加一克，都會直接侵蝕其有效載重與電池續航力，使得兼具極高每瓦效能 的Arm架構設計具備天然優勢。
效法自駕車標準，整合全球機器人產業鏈
由於實體AI涉及感測、推論、馬達致動等多重異質系統，單一業者難以獨自建構完整生態。Arm此時推出Arm Total Design for Physical AI，核心理念在於仿效過去推動雲端運算與車用自駕等級 （Level 1至Level 5）的成功經驗，聯合軟硬體合作夥伴建立通用標準語言。
首波加入的合作夥伴已經涵蓋超過80家橫跨晶片、演算法、感測與機器人系統的指標廠商。而在目前發展極為熱絡的人形機器人領域，Arm也證實已經將中國市場視為關鍵發展核心，正積極與包括宇樹科技 （Unitree Robotics）、智元機器人 （Agibot）等中國人形機器人與足式機器人新創團隊展開接洽與技術協作，共同探討基於Arm運算子系統的機器人控制器標準。
針對NVIDIA收購Hugging Face的回應：開放生態合作不變
在社群與生態支援方面，針對近期市場傳出NVIDIA以近130億美元收購開源AI社群平台Hugging Face，外界關注是否會影響Arm既有的開源佈署策略。
對此，Arm於會後問答中明確回應，Hugging Face依然是全球開發者最重要的核心資源之一，雙方目前持續維持緊密的合作關係，包含在Hugging Face平台上推廣與發布專屬的Arm AI Hub工具入口。
Arm強調，不論產業併購動態如何變化，Arm始終以建構橫跨雲端、邊緣到終端的開放軟體生態為目標，目前雙方的合作藍圖並未受到任何外部併購可能性的影響。
《原文刊登於合作媒體mashdigi，聯合新聞網獲授權轉載。》
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