为什么机器人创新需要共同的基础

“机器人行业仍然处于碎片化状态，各公司经常使用不同的术语来定义能力和需求。Arm 通过一个通用框架来凝聚整个生态系统，推动这些工作趋向一致，使各组织能够更轻松地设计、比较和集成系统。随着此框架不断演进以支持下一代机器人技术，我们期待与更广泛的行业开展合作。”

- Kate Shen, 联合创始人, Anaxi Labs

“ 随着机器人智能化程度不断提升，并且在愈发复杂的环境中实现更高自主运行能力，整个行业亟需一套统一的表述语言，来定义这类系统的真实能力。在 ANYbotics 看来，机器人能力分级框架是建立这一共识的关键：它既能提升行业透明度、建立信任，同时也为下一代机器人技术的创新保留充足空间。”

- ANYbotics 联合创始人兼高级技术主管 Christian Gehring

“ 行业往往在用同一套话术去描述表现亮眼的演示机器人以及日常在工厂里运行的机器人在划定项目范围之前，我们必须厘清：在对应实际场景下，某项能力对于安全、集成以及运维服务到底意味着什么。如果可以建立一套统一标准来描述机器人能力与运行工况，各方就可以基于实际需求开展讨论，而不是纠结于文字表述。”

- Bosch Robotics 工程部主管 Jan Schneider-Kraus

“ Cambridge Consultants 正携手机器人、自主系统与智能机器领域的创新企业，共同定义下一代物理 AI 系统。但目前行业仍缺少一套统一标准来描述机器人的真实能力。看似相近的能力表述，实际含义可能天差地别，导致我们难以对比、集成与规模化落地机器人系统。一套统一的能力分级框架能够提升透明度、降低部署风险，推动整个机器人生态系统更快落地应用。”

- Cambridge Consultants 执行副总裁兼全球 AI 业务主管 Tim Ensor

“ 随着机器人系统的适应性、互联性和能力不断增强，行业需要一种更清晰的方式来理解这些能力在实际部署环境中的意义。从网络风险和保险的角度来看，统一的能力语言至关重要：它有助于客户比较系统，帮助保险公司和风险所有者评估风险敞口，并为更广泛的生态系统提供更坚实的信任基础，以应对智能机器人的快速规模化发展。”

- Cyber Risk Insights Limited 董事总经理 Peter Armstrong

“ 物理 AI 将赋能下一代智能机器人，但实际部署需要计算、AI、软件和机器人系统之间的无缝集成。Arm 的机器人能力分级框架为连接这些能力并加速集成式物理 AI 系统的开发提供了重要基础。在 FMC³ Robotics，我们正在开发面向实际工业应用的 AI Brain 平台，使机器人能够通过多模态数据和先进 AI 技术执行复杂任务。我们很高兴能与 Arm 及生态系统合作伙伴携手，加速智能机器人在工业环境中的部署。”

- Robotics 欧洲区总裁FMC³ Joachim Fetzer 博士

“Arm 处于芯片与软件的交汇点，在定义机器人计算栈基石方面具有独特优势。在 Galbot，我们相信真正的突破发生在物理世界与具身 AI 大规模结合之时。我们专有的具身基础模型 AstraBrain 已经证明，单一基础模型即可驱动人形机器人在工厂、零售和家庭场景中的通用化部署。我们认为，建立一个能够实现全行业无缝协作的通用语言框架具有巨大价值；我们也很高兴看到 Arm 汇聚生态系统力量，将此框架提升至新的水平。”

- 赵于莉, 首席战略官, 银河通用

“要将物理 AI 大规模应用在实际设备中，就必须清晰界定在真实工况下，一套系统可以安全、可靠地执行哪些操作。标准化的机器人能力分级框架为整个生态系统提供了实际执行能力的统一评判基准。我们非常高兴可以与 Arm 合作，为这个高速发展的行业搭建共识基础。”

- Gravis Robotics 首席执行官兼联合创始人 Ryan Luke Johns

“ 物理 AI 涉及一个复杂的产业生态，想要安全可靠地实现规模化落地，需要多方协同，仅凭任何一家企业都无法完成。我们十分高兴看到机器人能力分级框架这类凝聚全行业力量的项目，也很期待为该框架贡献我们的专业知识。”

- Infineon Technologies AG 技术与创新官 Allan Frederiksen

“定义机器人能力的通用语言有助于简化产品开发、提升集成效率，并加快从创新到部署的进程。Arm 围绕 [机器人能力框架] 凝聚生态系统，正助力为整个机器人价值链的协作与创新打造更加一致的基础。随着机器人技术和能力的持续进步，我们非常乐意参与此框架的构建与完善。”

- 孙炳川, 产品总监, 联想

“ 仅靠技术本身无法推动广泛应用。要实现机器人技术的规模化发展，行业需要在技术能力、兼容性、安全性、安保及监管考量等方面的定义和理解上达成更高程度的一致。通过机器人能力分级框架，Arm 正助力建立共同的基础，使能力需求更加清晰，助力加速全行业的应用进程。我们期待在此框架与机器人生态系统的共同发展中，贡献我们的见解与洞察。”

- 麦肯锡公司 合伙人 Syed Alam

“ 随着机器人能力的不断增强，行业需要一种通用方式来定义和传达机器人能力的具体含义。Arm 围绕机器人能力分级框架凝聚生态系统，正助力创建一种通用语言，将灵巧性等能力与实际应用场景及系统需求联系起来。在 PSYONIC，我们多年来深入研究真正的灵巧性对硬件和算力的实际需求；随着此框架与更强大机器人的共同发展，我们期待贡献自身积累的经验。”

- PSYONIC 首席执行官 Aadeel Akhtar 博士

“ 机器人技术正迈入新时代，衡量成功的标准不再仅仅是 AI 或硬件的进步，更是将复杂技术集成到可在实际环境中信赖的智能系统中的能力。随着行业致力于提升互操作性并减少技术栈的碎片化，Arm 物理 AI 计划等生态系统在加速创新方面发挥着至关重要的作用。QNX 很自豪能够提供值得信赖的实时软件基础，为智能机器人系统提供支持，使开发者能够实现确定性性能、可预测的响应时间和高可靠性，从而安全地将 AI 推理大规模转化为实际行动。”

- QNX 产品与战略高级副总裁 Grant Courville

“ 智能机器人技术发展速度非常快，单凭任何一家公司都难以跟上其节奏。这类挑战无法靠单打独斗解决。行业目前还没有形成统一的沟通语言，想要加速发展就必须改变这一现状。我们乐于参与这项工作，也很荣幸能为此贡献一份力量。”

- Robotec.ai 首席执行官兼联合创始人 Michał Niezgoda

“ 定义机器人能力的通用语言能够使整个生态系统以相同的速度前进。在为量产车辆提供感知解决方案十余年后，我们深知逐个项目重复定义相同能力需要耗费多少工程精力。共享定义使系统架构师能够独立于所选芯片和软件栈来指定机器必须具备的感知能力，这正是我们支持 Arm 机器人能力分级框架的原因。”

- STRADVISION 首席商务官 Philip Vidal