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产业碎片化催生“通用标准”需求,Arm引领机器人能力分级新框架

来源:未知 作者:佚名 发布时间:2026-09-18 08:17:45

每经特约记者:林晓晨 每经编辑:陈思源

9月8日,在Arm Everywhere China年度峰会(以下简称峰会)上,Arm控股有限公司(以下简称“Arm”)宣布将其“Arm Total Design”生态项目拓展至物理AI(人工智能)领域,吸引了包括亚马逊云科技(AWS)、Hugging Face、通义千问等在内的80余家企业参与。其中,首项重点合作倡议聚焦于构建机器人能力分级框架,旨在为自主机器人能力发展水平建立一套统一的标准语言,以促进描述、评估和交流的规范化。

值得注意的是,机器人行业此前已有多份分级框架出台:2025年5月,北京人形机器人创新中心牵头,联合优必选、宇树科技(以下简称宇树)等企业共同制定了全球首个《人形机器人智能化分级》(T/CIE 298—2025)团体标准;2026年5月,智元机器人(以下简称智元)联合创始人、总裁兼CTO(首席技术官)彭志辉提出了从L1至L5的具身智能能力分级框架,进一步细化了机器人智能化水平的划分。

9月8日下午,Arm物理AI业务拓展副总裁Dermot O'Driscoll在接受《每日经济新闻》记者采访时表示,当前市场上对于机器人具体能力边界的定义较为模糊,“我们的目标并非取代或与其他已有标准竞争,而是希望搭建一个开放平台,汇聚各方智慧,共同推动行业发展。”

“行业亟需一套通用标准语言”

机器人产业正蓬勃发展,物理AI成为推动其进步的核心力量。

据Arm估算,物理AI正将智能技术引入资源开采、农业生产、工业制造以及全球交通与物流运输等关键行业,预计到2030年代,每年将创造约2000亿美元的市场机遇。

Arm方面指出,赋予智能机器感知、推理和行动能力,需要跨越AI模型、软件、计算平台、传感器及执行器等多个层级的复杂挑战。目前,没有任何一家企业能够独立解决这些难题,整个产业必须围绕共同的计算基础展开协作。

“机器人技术发展迅速,但行业仍缺乏一套通用语言来描述、评估和交流机器能力的发展水平。这种碎片化现状增加了机器人系统设计、集成和规模化部署的难度。”Arm首席架构师Richard Grisenthwaite表示,正如SAE《驾驶自动化分级》为自动驾驶技术建立了统一标准一样,机器人产业也需要一套属于自己的通用语言。

Arm的倡议得到了合作伙伴的积极响应。银河通用机器人首席战略官赵于莉在峰会上表示,只有让具身智能大规模融入物理世界,产业才能实现真正突破。公司高度认可机器人能力分级框架的价值,“建立统一的‘能力语言’将有助于促进产业协同,加速系统集成与创新。”

Arm的独特优势在于其处于芯片与软件的交汇点,是连接产业生态各方的关键纽带。Arm方面认为,其能够汇聚产业力量,共同应对产业碎片化挑战。

Arm方面表示,未来,公司还将与傅利叶、银河通用、联想等企业和机构持续完善机器人能力分级框架,并邀请更广泛的产业界伙伴加入。

此外,据Arm介绍,机器人能力分级框架将机器人能力从低到高划分为6个等级(RL0至RL5),并将现实世界应用场景与机器人的行为表现、输出能力以及系统需求(如时延、算力部署位置、内存和功耗约束、确定性及安全性等)紧密关联。



机器人能力分级框架图示。Arm供图


行业内已出台多份公开标准

事实上,除了Arm,行业内已有多份公开标准出台。

例如,2025年5月,由北京人形机器人创新中心牵头,联合上海人形机器人创新中心、浙江人形机器人创新中心,以及优必选、宇树、中国信通院和工联院等主流企业及科研院所共同制定的《人形机器人智能化分级》(T/CIE 298—2025)团体标准,构建了“四维五级”的评价框架——以“感知认知(P)、决策学习(D)、执行表现(E)、协作交互(C)”为核心四大能力维度,形成L1~L5五级智能化能力分级体系,智能化能力水平随等级提升而增强。

2026年5月,彭志辉以“一体三智”(本体能力、运动智能、交互智能和作业智能)为核心,提出了从L1至L5的具身智能能力分级框架:L1至L2阶段,机器人主要体现为规则驱动、自动化或技能辅助能力;而从L3开始,场景级自主智能成为关键变化。智元方面表示,具身智能的分级不仅关乎技术分类,更在于帮助行业回答一个现实问题——机器人是否真正具备进入真实工作流的条件。

2026年9月10日,北京人形机器人创新中心向记者透露,基于前期团体标准研制经验,目前《人形机器人基础共性智能化能力分级》行业标准已进入送审阶段。与此同时,国家层面也在推进具身智能的智能化分级、机器人智能化能力评价方法等相关标准项目,具体发布时间以主管部门公告为准。

北京人形机器人创新中心方面还表示,机器人产业已进入标准化与技术创新同步推进的关键阶段。随着机器人逐步融入生产和服务场景,产业链上下游迫切需要对“机器人具备什么能力、在什么条件下能够完成任务、如何验证安全与可靠性”形成共识。

在回应《每日经济新闻》记者提问时,Dermot O'Driscoll表示,Arm在与机器人公司合作交流时,后者常提及部署落地时的一大挑战——无法清晰界定和明确机器人的能力边界。

“我们希望助力行业生态系统参与方,在沟通时能更好地定义机器人本身的能力边界和上限。”Dermot O'Driscoll进一步强调,Arm无意取代或与其他已有标准竞争。

近两年,为何围绕机器人能力水平的评价体系开始涌现?对此,上海财经大学特聘教授胡延平向记者分析称,关键原因在于当前正处于机器人面向各类场景的市场导入期开端。这一阶段的各类框架、指南(guideline)、标准,在不影响技术路线开放创新与收敛的前提下,有助于机器人产业实现资源集约、能力汇聚、降本增效,进而推动协同发展。

为何业内各家都在推广自己的分级标准?胡延平表示,这背后隐含着行业话语权乃至生态主导权的争夺,核心在于对智能未来的定义权。“谁能够最大程度调动产业链上中下游及各行业企业用户参与,未来谁的生态地位将更为主动。可以说,谁主导起草,谁就有机会将自家技术路线变为可能选项。”

北京人形机器人创新中心方面表示,不同机构从各自技术积累和应用需求出发提出分级框架,反映了产业对共同语言的需求日益增强。“我们欢迎包括Arm和国内机器人企业在内的各方参与相关讨论。”

北京人形机器人创新中心还强调,形成广泛认可的标准需要产学研用各方共同参与和努力。

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