产业碎片化催生“通用语言”需求，Arm推出机器人能力分级框架

每经记者：李少婷 每经编辑：杨翼

9月8日，在Arm Everywhere China年度大会（以下简称大会）上，Arm控股有限公司（以下简称“Arm”）披露，将其设计的“Arm Total Design”生态项目扩展至物理AI（人工智能）领域，包括亚马逊云科技（AWS）、Hugging Face、通义千问等80多家企业参与。其中，首项重点协作倡议聚焦于构建机器人能力分级框架，旨在建立一套统一的语言，用于描述、评估和交流自主机器人的能力发展水平。

值得注意的是，这并非机器人行业首份分级框架：2025年5月，由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）彭志辉提出从L1至L5的具身智能能力分级框架。

9月8日下午，Arm物理AI业务拓展副总裁Dermot O'Driscoll向《每日经济新闻》记者表示，目前，市场当中对于机器人具体能力边界的定义非常模糊，“我们不是想取代或与其他已经有的标准进行竞争，这不是我们的目的。我们希望能够创造一个平台，帮助相关各方，包括现有标准制定方，大家集思广益，共同探讨，来推动这个行业的发展”。

“行业仍缺乏一套通用语言”

机器人产业的发展如火如荼，物理AI正是幕后关键推手。

按照Arm的估算，物理AI正将智能带入支撑现代社会运转的关键行业，包括资源开采、农业生产、工业制造以及全球交通与物流运输，预计到2030年代每年将带来约2000亿美元的市场机遇。

Arm方面认为，让智能机器具备感知、推理和行动能力，需要应对横跨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，市场上没有任何一家企业能够独自解决这些挑战，整个产业必须围绕共同的计算基础开展协作。

“机器人技术正在快速发展，但行业仍缺乏一套通用语言，用以描述、评估和交流机器能力的发展水平。这种碎片化现状使机器人系统的设计、集成和规模化部署面临更大挑战。”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的行业语言一样，机器人产业同样需要一套属于自己的通用语言。

Arm此举也得到了合作伙伴的响应，银河通用机器人首席战略官赵于莉在大会上表示，只有让具身智能大规模走进物理世界，产业才会迎来真正的突破，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的特色在于处于芯片与软件的交汇点，是连接产业生态各方的纽带。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，Arm还将与傅利叶、银河通用、联想等企业和机构持续共同完善机器人能力分级框架，并邀请更广泛的产业界伙伴参与。

此外，据Arm方面介绍，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关联起来。这些系统需求包括时延、算力部署位置、内存和功耗约束、确定性以及安全性等方面。

机器人能力分级框架图示。Arm供图

行业内已有多份公开披露的标准

事实上，除了Arm，行业内已有多份公开披露的标准。

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，设置了具有“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）”为核心的四大能力维度，构建L1~L5五级智能化能力分级体系，从L1至L5，智能化能力水平逐级递增。

2026年5月，彭志辉曾以“一体三智”（本体能力、运动智能、交互智能和作业智能）为核心，提出从L1至L5的具身智能能力分级框架：L1至L2阶段，机器人更多体现为规则驱动、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。彼时，智元方面表示，具身智能的分级意义并不只是技术分类，而是帮助行业回答一个更现实的问题——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方面向记者介绍，基于其前期的团体标准研制，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，项目的正式发布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，机器人产业已经进入标准化与技术创新需要同步推进的阶段。随着机器人逐步进入生产和服务场景，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”形成共同认识。

在回应《每日经济新闻》记者的提问时，Dermot O'Driscoll表示，Arm方面在与机器人公司进行合作和交流时，后者经常提及在部署落地时遇到的一个挑战——无法清楚告知和明确机器人的能力边界。

“我们希望能够帮助行业中整个生态系统参与方，当它们在沟通和交流的时候，能对于机器人本身的能力边界和能力上限进行更好的定义。”Dermot O'Driscoll进一步表示，Arm无意取代或与其他已有的标准进行竞争。

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表示，最为关键的原因是，当前正处于机器人面向各类场景的市场导入期的开端。这个阶段的各类框架、指南（guideline）、标准，在不影响技术路线开放创新与收敛的情况下，有助于机器人产业实现资源集约、能力汇聚、降本增效，进而促进协同发展。

为何业内各家都在推广自己的分级标准？对此，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，核心直指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，未来谁的生态地位更主动。可以说，谁主导起草，谁就有机会把自家技术路线变成可能选项。”

北京人形机器人创新中心方面表示，不同机构从各自的技术积累和应用需求出发提出分级框架，反映出产业对共同语言的需求正在增强。“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表示，形成广泛认可的标准，需要产学研用各方共同参与。