IDC 發(fā)布預測數(shù)據(jù)顯示，到 2029 年全球機器人市場規(guī)模將超過 4,000 億美元。其中，中國市場占據(jù)近半份額，并以近 15% 的復合增長率位居全球前列，成為推動全球產(chǎn)業(yè)增長的重要引擎。
此外，摩根士丹利在《機器人年鑒》中預測，基準情形下，全球機器人硬件銷售額將從 2025 年的約 1,000 億美元激增至 2030 年的 5,000 億美元，2040 年達到 9 萬億美元，并在 2050 年攀升至 25 萬億美元。這一預測僅涵蓋硬件銷售，若加上軟件服務、維護及供應鏈相關收入，市場規(guī)?？赡艹杀对鲩L。到 2050 年，中國將占據(jù)全球機器人銷量的約 26%，其中在工業(yè)機器人和無人機領域的份額更高。
作為機器人產(chǎn)業(yè)的核心支撐，半導體領域的市場增長同樣勢頭強勁。根據(jù) MarketsandMarkets 的預測，全球機器人用半導體市場規(guī)模將從2025年的112.3億美元增至2030年的412.4億美元，年復合增長率達29.7%??。

機器人技術核心方向

一、世界模型重塑物理 AI 開發(fā)，降低機器人研發(fā)門檻

世界模型將成為機器人等物理AI系統(tǒng)開發(fā)的關鍵基礎工具，依托高保真模擬技術支撐的虛擬環(huán)境加速研發(fā)迭代。

世界模型可構建精準反映真實物理規(guī)律的虛擬場景，為機器人提供沙盒化的“AI 仿真測試平臺”，支持開發(fā)者在系統(tǒng)部署前完成訓練、壓力測試與迭代優(yōu)化，大幅降低研發(fā)風險并顯著縮短開發(fā)周期。這一技術對制造業(yè)、物流、自動駕駛等領域的機器人應用至關重要，將成為企業(yè)的核心競爭剛需與推動物理 AI 技術突破的核心催化劑。例如，可用于倉儲等復雜場景的機器人研發(fā)與性能驗證。
二、自主 AI 智能體崛起，推動機器人多場景協(xié)同
AI將從輔助工具進化為自主智能體，多智能體編排技術將在機器人領域廣泛應用。
未來機器人將具備有限人工干預下的感知、推理與行動能力，多智能體協(xié)同模式將在工業(yè)制造、物流等場景全面普及。例如，工廠自動化中，“監(jiān)督式 AI” 可自主監(jiān)控生產(chǎn)流程、檢測異常工況、預測產(chǎn)能瓶頸，并自主啟動糾偏措施，聯(lián)動工業(yè)機器人完成高效協(xié)同作業(yè)；物流場景中，智能體系統(tǒng)可持續(xù)監(jiān)控物流流向，主動調度機器人完成補貨、路徑調整或向管理人員發(fā)出預警，替代傳統(tǒng)被動響應模式。

三、物理 AI 規(guī)?；涞兀寗訖C器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展

物理 AI 將實現(xiàn)規(guī)?；渴穑乱淮悄軝C器人將重塑醫(yī)療健康、制造、采礦、交通運輸?shù)榷嘈袠I(yè)生產(chǎn)力格局。

依托多模態(tài)模型與更高效訓練、推理管線的技術突破，物理 AI 將賦能各類自主機器人，不僅能顯著提升生產(chǎn)效率，還可在對人類存在安全風險的環(huán)境中穩(wěn)定可靠運行。值得關注的是，面向汽車與機器人自動化場景的通用計算平臺將逐步涌現(xiàn)，車載芯片有望通過技術復用與適配，應用于人形機器人、工業(yè)機器人領域，進一步提升規(guī)模經(jīng)濟效益，加速物理 AI 系統(tǒng)的研發(fā)與落地進程。

Arm在機器人領域的優(yōu)勢

隨著物理AI 時代的加速演進，汽車正從交通工具轉變?yōu)橛?a href="http://www.brongaenegriffin.com/v/tag/150/" target="_blank">人工智能(AI) 定義的平臺，可支持自動駕駛、AI 驅動的信息娛樂功能及個性化車載體驗。與此同時，機器人技術也邁入了新篇章——人形機器人、自主移動機器人(AMR) 和智能工業(yè)系統(tǒng)等都將具備實時感知、推理與決策響應的能力。

要充分釋放這類智能設備的潛力，需要一套“安全為先”的計算平臺，既具備卓越的算力性能、靈活的可擴展性，又能實現(xiàn)極致能效。Arm 正處于這場變革的核心，其面向汽車領域打造的成熟解決方案，可通過技術復用與場景化適配，無縫遷移至人形機器人、工業(yè)機器人領域，疊加 Arm 技術的強大生態(tài)協(xié)同能力，為機器人產(chǎn)業(yè)的智能化發(fā)展注入核心動力。

如今，Arm 處理器已廣泛應用于各類機器人產(chǎn)品，并持續(xù)與全球生態(tài)伙伴深度協(xié)作，憑借“高能效+高可靠+高適配”的技術優(yōu)勢，成為未來AI 機器人發(fā)展的核心技術基石。

英偉達、云深處科技基于Arm架構，成功開發(fā)機器人計算平臺

以 Arm Neoverse 作為 CPU 核心基礎，NVIDIA 推出了搭載 NVIDIA Jetson Thor 的前沿計算平臺。該平臺專為實時、多模態(tài)AI 工作流打造，可支持機器人同步實現(xiàn)感知、推理與行動，而Neoverse V3AE 賦予的卓越單核性能與每瓦效率，保障設備并行運行多AI 模型且不影響響應速度。

Neoverse V3AE 單線程性能卓越、可擴展性強，可并行運行多個復雜AI 模型。依托Arm 領先的每瓦性能，系統(tǒng)在邊緣機器人上可持續(xù)運行先進AI 工作負載，優(yōu)勢整合后可實現(xiàn)多傳感器數(shù)據(jù)融合、生成式AI 運行，并在高響應要求場景下做出安全實時決策。

NVIDIA Jetson Thor 在多領域展現(xiàn)出強大應用價值。在人形機器人領域，它助力設備實現(xiàn)自然交互，還支持機器人在動態(tài)非結構化環(huán)境中高效執(zhí)行真實作業(yè)任務并實現(xiàn)人機無縫協(xié)作；在工業(yè)自動化場景中，它提升自主設備與機械臂的效率和安全性，同時賦能機器人完成工業(yè)碼垛、拆垛及物料箱搬運等復雜作業(yè)，更支持人形機器人實現(xiàn)自主換電功能以保障持續(xù)作業(yè)；在醫(yī)療系統(tǒng)中，它支持醫(yī)療機器人執(zhí)行監(jiān)護、康復及手術輔助等任務；同時，平臺搭載性能提升 3.1 倍的 CPU，整合更多核心與更強 GPU 性能，進一步夯實先進機器人實時控制的算力基礎。

云深處科技從 x86 架構轉向 Arm 架構的瑞芯微 RK3588 芯片，突破能效、散熱等限制，為機器人動態(tài)運動提供高效算力支撐。

Arm架構憑借精簡軟件棧、高能效、小巧強悍三大優(yōu)勢，高效賦能云深處科技機器人開發(fā)。

精簡的軟件棧：憑借Arm架構，云深處科技能夠以最少的依賴項采用基于Linux的精簡系統(tǒng)，是運行定制開發(fā)的運動控制算法和強化學習模型的理想之選。

高能效：與功耗約30瓦的傳統(tǒng)英特爾平臺相比，基于Arm架構的系統(tǒng)僅消耗10瓦出頭的功耗。功耗和散熱的大幅優(yōu)化，使機器人續(xù)航更長、電池更小、散熱更簡單。

小巧強悍：只需單個基于Arm架構的SoC，就能驅動所有12個電機，控制站立、行走和奔跑等運動模式。即便運行了基于強化學習的運動控制器，RK3588芯片仍留有充足的性能空間，可支持更多附加功能。