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機器人早已不再局限于工廠車間或科幻電影——它們已經融入人們的日常生活，或許是客廳里默默工作的掃地機器人，又或是在超市里引導顧客完成購物的自助收銀機，這些早已不是新奇事物，而是廣泛技術變革的縮影。

在人工智能 (AI) 與機器學習 (ML) 技術的推動下，機器人正從機械執(zhí)行任務的工具，進化為具備自適應能力與決策能力的協作伙伴。它們能夠感知環(huán)境、實時響應，甚至通過自然語言進行交流。這種日益增強的智能正在模糊機器與助手之間的界限，為人機協作開辟了新的可能性。

隨著技術的日益成熟，機器人將在更多領域發(fā)揮更大作用——從工廠車間的協作機器人，到醫(yī)療、物流等行業(yè)的自主系統，甚至到更廣泛的應用領域。AI 不僅讓機器人變得更智能，更使它們越來越易于與人協作，具備感知、決策與行動的能力，從而提升效率，觸及我們生活的方方面面。

Arm 處于實體 AI 演進的核心

當今的世界正邁入一個全新的 AI 創(chuàng)新階段，在這一階段，智能不再僅存在于云端，還被嵌入到現實世界的機器之中，賦予其感知環(huán)境、自主決策與實時行動的能力。這就是“代理式 AI (Agentic AI) ”時代：系統不再被動等待指令，而是主動采取行動、實時適應環(huán)境，并與其他設備協作。與此同時，實體 AI (Physical AI) 也在崛起——同樣的智能被嵌入到實體設備，使其具備自主導航、環(huán)境感知及與現實世界交互的能力。

Arm 正處于這場變革的核心。作為業(yè)界領先的高能效、可擴展算力的計算平臺提供者，Arm 正在推動邊緣 AI 與機器人技術的深度融合。在邊緣 AI 應用場景中，決策需要立即作出，同時也需要滿足極低的功耗預算要求。無論是巡邏車站的機器人、識別人臉的智能門鎖，還是穿越廢墟的人形機器人，Arm 的計算架構都是支撐這些“主動智能”實現的技術基礎。

R2C2 的智能機器人集群與多機自主協作系統

R2C2 的 AI 平臺就像是機器人世界的安卓——一個面向異構機器人集群的可互操作的操作系統。在香港，搭載 R2C2 的機器狗能夠自主完成列車車廂巡檢，分析數千個視覺數據點，檢測準確率超過 99%。該系統運行在采用 Arm CPU 的 NVIDIA Jetson 模組上，通過 CPU 處理控制與檢測等低延遲操作，同時將高負載的 AI 任務卸載至 GPU 處理。

R2C2 正在攻克機器人領域最棘手的一些難題：不同類型機器人之間的互操作性、可用應用軟件的匱乏，以及機器人集群的規(guī)模化擴展性。以 Arm 技術為核心，R2C2 正構建即插即用的系統，使其在連接性、能耗和延遲受限的環(huán)境中，依然能穩(wěn)定運行、發(fā)揮卓越性能。

云深處科技助力實現運動與智能的深度融合

云深處科技的四足機器人正在重新定義復雜環(huán)境下的移動敏捷性——無論是在工業(yè)隧道，還是災后現場。該機器人基于搭載 Arm 架構的瑞芯微 RK3588 系統級芯片 (SoC) 構建，在實現高性能運動控制的同時，功耗僅為 10 瓦出頭，是傳統 x86 系統功耗的三分之一。

這一能效飛躍使機器人得以配備更小型的電池、更簡化的散熱系統，并實現更長的續(xù)航時間。無論是在電站中巡邏，還是向人形機器人平臺演進，云深處科技的每一步都由 Arm CPU 驅動——為現實場景中的具身智能提供精準、可擴展的計算能力。

博通集成的 AI 芯片賦能邊緣智能

博通集成的 BK7259 芯片為日常設備帶來了超快速、超高效的 AI 體驗，涵蓋了從玩具到智能門鎖的應用。該芯片采用 Arm Cortex-M 系列內核與 Ethos-U65 AI 加速器，可在不到 200 毫秒的時間內完成本地人臉識別，同時耗電量極低，是電池供電的邊緣 AI 設備的理想選擇。

博通集成通過整合 Arm 的 AI 工具鏈，包括 CMSIS-NN 與 Vela，顯著加速了 AI 應用的部署與開發(fā)進程。其平臺支持實時音頻處理，具備強大的安全特性以及無縫的 Wi-Fi 連接功能，充分證明了強大的智能無需以犧牲能效或成本為代價。

UCR 人形機器人實現高性價比的靈活性

Under Control Robotics (UCR) 另辟蹊徑——面向建筑、采礦和能源等高危作業(yè)環(huán)境打造堅固耐用、經濟實惠的人形機器人。其原型機 “Moby” 采用了輕量級 AI 模型，該模型經過仿真環(huán)境訓練，部署在搭載 Arm 架構的 Jetson Orin 模塊上，從而實現了行走、平衡與環(huán)境自適應能力。

該系統通過 Arm Cortex-A78 CPU 處理實時運動邏輯，并采用 STM32 控制器驅動電機執(zhí)行動作。通過這一配置，UCR 憑借低成本傳感器和極低功耗，實現了以往只有高成本系統才能達到的性能。這充分展現了 Arm 如何賦能邊緣原生、AI 驅動的機器人在嚴苛環(huán)境中高效運行——無需依賴傳統架構龐大笨重、功耗高昂的計算資源。

Arm 是未來實體 AI 的基石

隨著世界邁入實體 AI 時代，機器人技術已從研究領域轉型為可拓展的實際應用平臺。從工業(yè)四足機器人，到 AI 玩具，再到人形機器人，這些多元化創(chuàng)新的共同點在于：它們均依賴 Arm 的異構計算架構。通過融合能效、靈活性與可擴展的 AI 性能，Arm為“代理式 AI”與“實體 AI”構建了底層計算基石，使其不僅從技術層面成為可能，更具備商業(yè)落地的實用價值。

機器人技術的未來將是自主的、可適應的、深度嵌入的。無論是智慧城市、危險作業(yè)現場，還是家庭服務場景，Arm 都將始終處于核心位置，為動態(tài)智能提供澎湃動力。