Arm 解讀實體 AI 及其對汽車、機器人與工業系統變革的影響。

人工智慧 (AI) 的下一波浪潮正邁向實體世界，並深度融入汽車、機器人及其他自主設備之中。據麥肯錫 (McKinsey) 預測，到 2030 年，僅在美國市場，AI代理和機器人就有望釋放出每年約 2.9 兆美元的經濟價值。

隨著機器從單一任務、預先編程的控制裝置，轉變為具備適應能力、由 AI 驅動的系統，運算效能將取決於這些系統能否：

• 在嚴苛的功耗限制下運行；
• 提供可預測的回應時間；
• 符合功能安全標準；
• 提供穩健可靠的安全性；
• 在漫長的產品生命週期內保持可靠性。

這代表運算平台在設計之初，就必須同時兼顧效能、效率、可預測性、安全性與資安防護能力。這些原則數十年來一直是 Arm 運算平台的核心，如今隨著 AI 走入具備感知、推論、理解與行動能力的機器系統，這些原則也正逐步的匯聚。

此一趨勢正推動著實體 AI 的發展。

什麼是實體 AI？

實體 AI 是專為因應多變、不可預測且安全關鍵型場景而設計的智慧系統。這類系統可應用於道路行駛、物料搬運、基礎設施巡檢、元件組裝及車隊協調，所有操作均直接在實體世界中完成。

從本質來看，實體 AI 是將智慧內嵌於機器之中，使模型、軟體堆疊與硬體架構之間的界線逐漸模糊。持續輸入的感測資料會由 AI 模型處理並產生決策意圖，再由控制系統即時執行；其結果會回饋至系統中，形成感知與行動之間的循環。

實體 AI 橫跨自動駕駛車輛、先進機器人、無人機，以及智慧工業系統。這些應用的共通點，在於其對運算的高度需求——必須在受限的功耗與安全條件下，協調感測、推論與控制，並確保整體運作的一致性。

生成式 AI 輸出文字內容、圖像、程式碼等數位內容，通常運行於軟體環境中，其效能主要以模型的精度或創造力為效能衡量標準。兩相比較，實體 AI 運行在動態的真實場景中，即時決策會立即轉化為實際的動作。

在此背景下，任何運算誤差都可能影響系統的安全性、可靠性與運行連續性，這也決定了實體 AI 系統的建構、驗證與部署方式。

為何實體 AI 代表著平台革新？

實體 AI 正處於一個與智慧手機發展初期相似的產業轉捩點。在智慧手機成為真正的平台級產品時，那是算力、互連功能與開發者生態系發生深度融合的時刻，進而催生了全新的產業與服務。

如今，汽車、機器人及其他自主設備領域也在經歷類似的生態系融合，整個生態系致力於釋放數兆美元規模的實體 AI 經濟價值。當前的環境不僅 AI 演算法已日趨成熟，感測器與執行器也日益普及，模型訓練基礎設施也正持續擴展。

然而，要使實體 AI 真正規模化，離不開堅實的運算基礎——它既要能支撐並協同雲端訓練、邊緣推論與設備端即時執行等多類工作負載，又要能在硬體反覆運算過程中保持軟體的連續性。

這正是實體 AI 代表平台革新的原因。它的定義並非僅憑藉著某款設備或某種部署方式，而是根源於底層運算架構，讓全品類智慧型機器實現長期、穩定的演進與規模化發展。

Arm 運算平台正位於這場融合的核心。從邊緣控制器到高效能自主化系統，Arm 技術已成為當前眾多智慧基礎設施的基礎。隨著 AI 融入更多設備，Arm 在行動與汽車領域保持領先的核心優勢——高效能與高能源效率兼備、高可擴展性與廣泛的生態系，為實體 AI 的全球規模化提供了不可或缺的技術連續性。

Arm 如何在實務中推動實體 AI？

實體 AI 已經開始導入量產的自動化平台。Arm 運算平台為車輛、工業機器人與邊緣系統中的多數智慧運作提供支援，並成為當今眾多自主系統的運算基礎。

Rivian 第三代自動駕駛電腦的核心，是其基於 Arm 架構的 Rivian Autonomy Processor（RAP1），做為支撐該平台垂直整合之感知、規劃與控制軟體堆疊的運算引擎。採用 Armv9 架構打造，Rivian 得以將 AI 推論與車輛控制系統緊密整合，可進行即時感測融合、預測性決策，以及橫跨整體車輛架構的線控協同運作。

Tensor 的 Level 4 代理式 AI Robocar 平台，主要採用 Arm 運算平台，將智慧分散於整個車輛系統中。每輛車整合超過 400 個基於 Arm 架構的核心，涵蓋用於高吞吐量自動駕駛工作負載的 Arm Neoverse AE 系列CPU、負責一般運算與備援的 Cortex-X CPU 核心、用於即時安全關鍵控制的 Cortex-R，以及負責低功耗子系統管理的 Cortex-M。

這兩個案例展示了 Arm 架構的異質運算能力：感知、規劃、控制、安全監控與系統管理不再各自為政，而是以一個統一系統協同運轉。高效能 AI 處理可與確定性安全系統併行運作，同時，高能源效率核心負責分散式感知與協同調度任務。這種平衡的方法使得運算能力得以擴展，而無需在熱能設計限制、安全完整性或架構一致性上有任何妥協。

軟體適配性與生態連續性

隨著實體 AI 系統從原型邁向規模化，軟體適配性與運算能力變得同等重要。汽車產業為這一趨勢提供了實務參考。如今，包括Tesla、Rivian、蔚來、吉利等在內的幾乎所有主流車廠，均以 Arm 技術做為核心運算平台，基於 Arm 技術打造先進駕駛輔助系統 (ADAS)、沉浸式座艙等車載應用，並透過無線更新 (OTA) 實現長達數年的持續反覆運算。機器人及其他自主化設備，同樣對軟體的持續升級有著類似需求。

以部署在物流或製造場景中的機器人為例，其使用壽命可達十年，但其感知模型與自主決策策略需要頻繁更新。這些持續升級必須在不干擾即時控制領域的前提下進行，同時無需在每次軟體發佈時都重新進行全系統驗證。

Arm 在汽車領域深耕數十年，累積了支援混合關鍵任務工作負載的豐富經驗。在這一領域，AI 與透過安全認證的中介軟體需在同一平台上併行運作。憑藉這些寶貴經驗，Arm 自然而然地具備了支援次世代實體 AI 系統的能力。之前在汽車中應用的架構理念，如今也可推廣至機器人及其他自主化設備，在實現軟體持續升級的同時，保障系統行為穩定與安全完整性。

雲端、邊緣端與實體 AI 的融合

AI 模型通常在大規模雲端環境中完成訓練，經模擬最佳化反覆運算後，部署至汽車、機器人、工業系統等需即時決策的場景。

實體 AI 系統在真實環境運行時，產生的資料與運行回饋會回傳至雲端，用於模型的持續最佳化。經過持續運作，訓練、部署與最佳化形成持續的循環。

這一過程讓雲端、邊緣端與實體 AI 系統的邊界日趨模糊。運算不再針對訓練、推論、即時執行等部分單獨設計，而需在所有環境中無縫協同，並在系統規模化演進過程中保持可攜性。

Arm 運算平台已包含全運算範圍，從雲端大規模伺服器、邊緣設備到嵌入式控制器，均能提供支援。這種架構一致性讓開發者可基於統一技術基礎展開研發，更便捷地遷移工作負載、重複使用軟體，將智慧能力高效率地進行規模化。

隨著實體 AI 的成熟，統一雲端、邊緣端與實體環境的能力，已與原始效能、能源效率同等重要。能夠成功落地的系統，必將是以可無縫連接各技術層級的架構而打造。

智慧系統的全新篇章

伴隨汽車、機器人與工業平台的不斷演進，產業關注的核心問題已不再是「AI 是否會融入其中」，而是「如何設計實體 AI 系統，使其更智慧、更協同地實現長期的規模化發展」。定義這個時代的標誌，將不再是某一款突破性的單一設備或裝置，而是那些能讓智慧在不同領域間遷移，同時不喪失穩定性、可攜性與可信性的運算平台。

Arm 透過提供跨產業、跨效能層級的統一運算架構，讓整個生態系能夠專注於 AI 能力的持續升級，無需在系統每次擴展時都重新建構底層基礎。

實體 AI 並非遙遠的願景，它是機器在現實世界中設計、部署與獲得信任的全新篇章。當下的運算架構選擇，將決定未來智慧在安全性、效率與全球規模化方面的發展，而 Arm 正在為這一未來奠定基礎。

關於 Arm

Arm 是 AI 時代的基礎平台，其兼具卓越效能與節能優勢的運算能力，觸及全球所有連網使用者。為因應對運算永無止境的需求，Arm 平台橫跨核心 IP、先進運算子系統及專用晶片，使國際頂尖的科技公司能靈活設計、打造並大規模部署 AI 應用。透過與規模最大的運算生態系及業界超過 2,200 萬名開發者的共同努力，我們正於 Arm 平台上建構 AI 的未來。

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