产业碎片化催生机器人“通用语言”需求，Arm引领能力分级新框架

每经记者：李少婷 编辑：杨翼（徽声在线整理）

9月8日，在Arm Everywhere China年度盛会上，Arm控股有限公司宣布将“Arm Total Design”生态项目延伸至物理AI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，首项核心合作倡议聚焦于构建机器人能力分级框架，旨在打造一套统一的标准体系，用于精准描述、科学评估和高效交流自主机器人的能力发展水平。

值得注意的是，机器人行业分级框架并非首次出现：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，智元机器人联合创始人、总裁兼CTO彭志辉又提出了从L1至L5的具身智能能力分级框架，为行业提供了新的参考视角。

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》采访时表示，当前市场上对于机器人具体能力边界的定义尚不清晰，“我们并非要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。”

“行业亟需一套通用语言”

机器人产业正蓬勃发展，物理AI成为背后的关键驱动力。

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。这一巨大潜力促使行业必须寻求新的协作模式。

Arm方面指出，要让智能机器具备感知、推理和行动能力，需跨越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。市场上没有一家企业能够独自应对这些挑战，因此整个产业必须围绕共同的计算基础展开协作。

“机器人技术日新月异，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。这种碎片化现状使得机器人系统的设计、集成和规模化部署面临更大挑战。”Arm首席架构师Richard Grisenthwaite比喻道，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，机器人产业也需要一套属于自己的“通用语”。

Arm的这一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大会上表示，只有让具身智能大规模走进物理世界，产业才能迎来真正的突破。她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。”

作为芯片与软件的交汇点，Arm在产业生态中扮演着纽带角色。Arm方面认为，其有能力汇聚产业力量，共同应对产业碎片化挑战。

Arm方面透露，未来还将与傅利叶、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这一行列。

据介绍，该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紧密关联起来。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多个方面。

机器人能力分级框架图示（Arm供图）

行业内分级标准层出不穷

事实上，除了Arm，行业内已有多份公开披露的分级标准。

以2025年5月发布的《人形机器人智能化分级》（T/CIE 298—2025）团体标准为例，该标准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。它设置了“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，构建L1~L5五级智能化能力分级体系，智能化能力水平逐级递增。

而2026年5月彭志辉提出的具身智能能力分级框架则以“一体三智”（本体能力、运动智能、交互智能和作业智能）为核心，从L1至L5划分了具身智能的能力等级。其中，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。智元方面表示，具身智能的分级意义不仅在于技术分类，更在于帮助行业回答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，基于前期的团体标准研制工作，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的能力边界、任务完成条件以及安全与可靠性验证形成共同认识。

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——无法清晰告知和明确机器人的能力边界。“我们希望能够帮助整个生态系统参与方更好地定义机器人本身的能力边界和能力上限。”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？上海财经大学特聘教授胡延平向记者分析称，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、指南和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。

对于业内各家都在推广自己的分级标准的现象，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，未来谁的生态地位就更主动。可以说，谁主导起草标准，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。”

该中心还强调，形成广泛认可的标准需要产学研用各方共同参与和努力。