在AI技术不断深入改造真实世界的当下，物理AI的趋势越来越明显。Arm执行副总裁Drew Henry在一次对外沟通会上提到，物理AI是指把AI嵌入到各类可自主运动的设备中，比如机器人和自动驾驶汽车，赋予它们感知和执行的能力。在Arm的定义里，这就是物理AI。把AI嵌入到这些设备中，让它们能够自主地感知环境并做出实时决策。在感知到执行之间的时延是决定物理AI成败的关键指标。这个时延对汽车的刹车、转向和加速等动作，还有机器人的移动都非常重要。 2026年1月在拉斯维加斯举行的CES 2026上，Arm宣布成立了专门的物理AI事业部，并进行了内部组织架构重组。Arm在这方面有着十年的深耕经验，认为这个领域可能会成为史上最大的市场之一。物理AI的实现需要深入理解四大计算层级：第一个是感知驱动层，它关乎机器人或汽车“看见”周围环境并做出快速决策的能力；第二个是交互驱动层，它负责让乘客和机器人之间有流畅的体验；第三个是驱动执行层，它负责控制机器人手中的执行器和汽车中的制动系统与转向系统；第四个是云端，通过云端实现设备之间的协同交互。 这些系统都必须保证功能安全和信息安全，所以Arm把这个领域视作最复杂的计算平台之一。Drew Henry强调说，在物理AI领域，计算最核心的特性就是实时性。为了实现从传感器感知到执行器响应的快速闭环，Arm设计的系统并不是以极致性能和超高内存带宽为目标，而是在极短时间内完成最快速、最高效的指令执行。 未来十年具身智能和其所需的模型会持续迭代演进，人形机器人平台与自动驾驶平台的应用需求也会不断变化。这个领域会成为最复杂的计算系统之一是因为它需要不断升级换代。Drew Henry认为，“这是一项需要深耕十年乃至更久的计算领域难题。” 这场改革给了Arm一个机会去把握这个新兴市场。为了实现下一代智能设备的实时性革命并催生史上最大市场，Arm计划把AI深度嵌入各类智能设备并实现实体化落地。 他们把Autonomous Operation放在了非常重要的位置上。Drew Henry认为：“所有这些系统都必须做到功能安全、信息安全。” 此外，他还提到：“把AI嵌入这类机器，就是物理AI。”