2026年3月17日，Arm在北京举办了物理AI专场媒体交流会。Arm物理AI事业部执行副总裁Drew Henry携核心团队专程来华，面对国内汽车与科技行业媒体，首次系统性解读了Arm在物理AI领域的战略布局、技术逻辑与生态蓝图。

对于深耕汽车制造业的我们而言，这场交流会的价值远不止是一家芯片巨头的新业务发声。当整个汽车行业都在纠结高阶自动驾驶的落地瓶颈、智能汽车与人形机器人的产业边界日渐模糊时，Arm从最底层的计算层级出发，给行业指出了一个发展方向，物理AI，或许才是智能实体产业接下来的核心赛点。

重新定义物理AI：时延才是落地的核心

“我们定义的物理AI，是将AI深度嵌入各类智能设备并实现实体化落地，具体涵盖配备执行器、可自主运动的各类设备，比如机器人平台、自动驾驶汽车平台等。简单来说，把AI嵌入这类机器，就是物理AI。”Drew Henry在演讲中首先明确了物理AI的核心边界。

这个定义，恰恰戳中了当前汽车智能化发展的核心痛点。过去几年，汽车行业的智能驾驶内卷一度陷入“唯算力论”的误区，各家车企比拼的是芯片TOPS数值，却常常忽略了一个最现实的问题，再高的算力，不能快速转化为车辆的执行动作，就毫无意义。

而这正是物理AI与云AI、边缘AI最本质的区别。Drew Henry反复强调，理解物理AI最核心的是抓住一个关键指标：时延，即从感知信号到实际动作执行之间的时间。“无论是汽车刹车、加速、转向，还是机械臂动作、机器人移动，从感知到执行系统响应的这段时间，对物理AI而言，就是最关键的指标之一。”

对自动驾驶汽车来说，紧急制动、紧急避障的响应速度，差几毫秒就是完全不同的结果。对机械臂、人形机器人来说，动作控制的时延，直接决定了任务完成的精度与安全性。这种微秒到毫秒级的实时计算闭环需求，决定了物理AI是当前计算产业中复杂度最高的赛道之一，也完全跳出了传统数字世界AI的评价体系。

四大计算层级，构建物理AI市场新机遇

交流会上，Drew Henry系统解读了物理AI落地必须攻克的四大计算层级，而这套架构，恰好与当前汽车行业“中央计算+区域控制”的电子电气架构转型趋势完全契合。

具体来看，这四大层级各司其职，又相互协同，最核心的第一层是感知驱动层，负责环境感知与实时决策，直接决定了自动驾驶车辆与自主机器人的安全运行能力，也是时延要求最严苛的环节；第二层是交互驱动层，对应智能座舱、机器人人机交互的算力需求，保障用户与设备的流畅交互体验；第三层是驱动执行层，负责统筹控制车辆的制动、转向系统，以及机器人的各类执行器，让上层决策精准落地；第四层则是云端协同层，承担模型训练更新、车队集群管理、多设备协同作业的职能。

更值得行业关注的是Arm提出的一个关键产业判断。传统汽车正在向自动驾驶转型，而传统固定功能机器人，也正在向自主机器人升级。这两大领域正在不断融合，其自主化的核心逻辑趋于一致，无论是自动驾驶汽车还是自主机器人，二者所需要的自主化计算架构本质是一致的。

对汽车行业来说，这是极具想象空间的产业机遇。当自动驾驶的核心技术架构可以无缝复用到自主机器人领域，车企多年的研发投入将获得更大的边际收益。而汽车供应链沉淀了数十年的车规级安全、高可靠制造能力，也将成为机器人产业规模化落地的核心支撑。Arm的这套四大层级架构，本质上是给两大产业的技术复用与融合创新，搭好了标准化的底层计算底座。

Arm的底气不止于千亿级出货

Arm敢于锚定物理AI这条高复杂度赛道，从来不是临时起意，而是基于技术沉淀与无可替代的生态壁垒。

目前基于Arm架构的芯片累计出货量已超3250亿颗，全球100%的联网人群每天都在使用Arm技术，生态内拥有超2200万软件开发者。在物理AI核心的汽车与机器人领域，Drew Henry给出了一组关键数据：“2025年，Arm生态面向汽车、自动驾驶、机器人平台出货的芯片已达20亿颗。”从ADAS系统、自动驾驶域控制器，到激光雷达、摄像头等传感器，再到车辆的区域控制与执行器单元，Arm计算平台早已成为汽车智能系统的标配。

Arm在物理AI领域的核心优势，早已刻入企业的基因。过去三十余年，Arm始终深耕高能效、高可信、高安全的计算系统，而这正是物理AI场景不可或缺的核心属性。Drew Henry提到，早在2017年Google发表Transformer架构论文《Attention Is All You Need》时，Arm团队第一时间就研读了内容，洞悉其技术意义，并随即着手调整计算架构，为Transformer模型的规模化落地做好了技术准备。

同时，Arm灵活的合作模式，也恰好契合了当前中国汽车产业的发展需求。Drew Henry表示，合作伙伴既可以使用Arm协助开发的技术，也能依托Arm提供的计算方案打造自己的技术，这种灵活的合作模式，让Arm能独具优势地服务中国及全球各地的客户。这对于正加速自主创新、想要掌握核心技术话语权的中国车企与供应链企业来说，无疑是最具吸引力的合作模式。

总结：物理AI，给汽车产业打开新的增长想象

我们能清晰感受到Arm对中国市场的重视，以及对物理AI赛道的笃定。物理AI计算平台的设计核心，并非极致的浮点算力与内存带宽，而是在极短时间内实现数据输入到动作输出的即时闭环，这与云端计算平台有着本质区别，也将推动未来十年系统架构的全面变革。

对中国汽车产业来说，Arm全面发力物理AI，带来的不仅是技术层面的支撑，更是全新的产业机遇。中国既是全球最大的汽车市场，也是智能电动汽车与机器人产业创新的核心阵地，海量的场景数据、快速迭代的技术需求，正是物理AI技术落地最好的土壤。

Arm搭建的全球与中国生态双向互通的桥梁，既能让中国企业快速接入全球成熟的技术生态，也能为中国企业的自主创新提供底层支撑。随着物理AI技术的持续落地，汽车与机器人产业的边界将进一步模糊，而以Arm为核心的计算生态，终将成为这场产业变革中最坚实的底层基石。