机器人迈向自适应智能，系统能力为何成为新的竞争焦点

摘要：机器人产业正在从单点能力验证走向系统级自适应。对于物理 AI 而言，模型能力只是起点，能力编排、实时调度、状态管理与行为约束，正成为机器人进入开放真实场景的关键。

图：Federico Pecora 发表主题演讲

过去几年，机器人在感知、认知和运动控制等领域取得了显著进展，应用也从工厂产线、仓储物流逐步延伸到零售服务和公共空间。但当机器人离开规则明确的环境，进入人流密集、变量不断变化的真实世界，单一感知或操控能力的突破已经难以支撑规模化落地。新的挑战，是让机器人能够根据环境和任务变化，自主组合多种能力，并形成稳定、可靠、可持续调整的完整智能系统。

在 2026 世界机器人大会（WRC）开发者日主题演讲中，Arm 物理 AI 机器人技术研究全球负责人 Federico Pecora 围绕这一问题展开分析，重点讨论了物理 AI 如何从“能力堆叠”走向“系统级自适应”，以及这一变化对机器人计算平台提出的新要求。

泛化能力成为规模化落地的关键

从产业发展趋势来看，机器人能力演进大致可以分为三个阶段。第一阶段是跨对象泛化，即在同一任务流程中处理不同类型的对象，而无需针对每个对象重新训练或编程，这类能力已经在分拣、物流、零售等结构化场景中得到验证。第二阶段是多任务智能，由统一智能平台支持多种任务执行，机器人能够根据任务需求切换不同能力组合。第三阶段则是系统级自适应，终端用户甚至机器人自身都可以根据环境变化调整能力，而无需重新开发、训练或部署整套系统。

泛化能力的现实价值，在于降低机器人进入新场景、新流程和新任务时的适配成本与复杂度。因此，它被视为机器人走向规模化部署的重要基础，而如何用高效计算支撑持续泛化，也成为 Arm 关注的核心问题之一。

一个日常场景可以更直观地说明这一点。假设用户带着人形机器人去超市购物，并下达指令：“推辆购物车，跟我来”“你去取一袋 10 公斤的大米，我去挑选蔬菜，稍后在乳制品区会合。”这些要求对人而言并不复杂，对机器人系统却意味着一连串实时判断：公共场所人流密集，环境地图可能并不存在，机器人也未必接受过“推购物车”这类专项训练。要完成任务，它必须在执行过程中不断调整自己的能力组合，而不能只调用预先训练好的固定方案。

目前，许多单项能力已经能够通过针对性训练、模型优化和工程化手段实现。更难的是让机器人自主协调这些能力，在真实世界中完成连续任务。在购物场景中，它既要推车跟随、无地图导航、识别商品和搬运重物，也要根据环境变化调整行为与运动模型，在与人协作时遵守既定约束，并持续给出稳定、可靠的执行结果。

规模化部署要解决四个系统级问题

当机器人从技术演示走向真实部署，产业面对的问题已不只是某个模型是否足够先进，而是大量异构能力能否在同一系统中持续、高效地协同运行。

Arm 将下一阶段机器人规模化部署面临的系统级挑战归纳为四个方面。

第1， 能力如何实现

机器人很难依靠单一模型完成所有任务，不同环节需要匹配不同的模型、策略、规划器和控制器。例如，视觉语言动作模型可以生成试探性动作，视觉语言模型用于识别环境中的可操作对象，大语言模型可以辅助生成控制逻辑，参数化控制器则负责输出安全、可靠的动作。真正的系统挑战，是让这些模块共驻运行、共享内存与带宽资源，并协同生成最终行为。

第2， 不同能力如何持续协同

真实世界中的机器人工作负载处在不同时间尺度上：碰撞检查需要即时响应，导航和操控必须持续更新，而“定位大米位置”这样的高层推理往往是突发、异步的任务。如果缺乏清晰的时序和优先级调度，多种能力就可能争抢计算资源，造成响应延迟，影响效率，甚至引入新的安全风险。

第3， 能力如何映射到计算资源

在没有预先构建环境地图的情况下，机器人需要依靠本地智能完成感知、场景理解和路径规划，同时逐步建立可供多个模型共享的语义地图。边缘与云计算可以提供补充，但真实部署不能假设周边基础设施始终在线、始终能够实时响应。实时性、自主性和安全性因此仍然高度依赖本地计算。系统架构需要解决的，是如何在 CPU、专用加速器、内存和通信链路之间合理分配负载，避免数据传输开销抵消异构计算带来的性能与能效优势。

第4， 能力如何受到约束和管理

随着机器人自适应能力增强，安全问题也不再局限于碰撞规避、速度限制和力控制，还包括空间与时间规则、任务偏好以及特定场景中的行为规范。黑盒策略很难被持续检查、诊断和约束，因此，即使系统能力不断演进，安全屏障、运行时保障、控制问题建模和备用控制器仍需要保持有效。这意味着定制化开发需要从依赖经验的临时工程方案，转向更清晰、可落地并具备强制约束力的行为防护框架。

Arm 希望提供统一的机器人计算基础

机器人产业面对的不只是技术难题，还存在创新重点与产业需求之间的落差。学术界更习惯拆分课题，持续推动感知、规划、控制和学习等单项能力突破；产业界则更关注产品落地和商业价值，优先集成满足当前业务需求的功能。由此形成的鸿沟，需要通过通用计算基础来弥合，让不同能力可以在大规模部署环境中被连接、组织和协调。Arm 希望通过开放的计算平台与生态系统，帮助产业把单项技术突破转化为可部署、可维护的系统级智能。

随着机器人从单一任务执行迈向系统级自适应，计算平台的角色也在变化：它不仅要支撑单个模型运行，还要支撑整个智能系统长期协同。Arm 覆盖传感器、实时控制、AI 计算、边缘计算到云基础设施的计算生态，可为开发者提供相对统一的基础，帮助软件在不同硬件平台间复用，并更高效地调度不同工作负载，支撑机器人系统在更多场景中的部署与扩展。

在中国这一机器人创新持续活跃的市场，Arm 表示将继续与本地生态伙伴合作，推动自适应机器人进入更多真实应用场景。