IDC發布預測數據顯示，到 2029 年全球機器人市場規模將超過 4,000 億美元。其中，中國市場佔據近半份額，並以近 15% 的複合增長率位居全球前列，成為推動全球產業增長的重要引擎。

此外，摩根士丹利在《機器人年鑑》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，並在 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，市場規模可能成倍增長。到 2050 年，中國將佔據全球機器人銷量的約 26%，其中在工業機器人和無人機領域的份額更高。

作為機器人產業的核心支撐，半導體領域的市場增長同樣勢頭強勁。根據 MarketsandMarkets 的預測，全球機器人用半導體市場規模將從2025年的112.3億美元增至2030年的412.4億美元，年複合增長率達29.7%‌‌。

機器人技術核心方向

一、世界模型重塑物理AI開發，降低機器人研發門檻

世界模型將成為機器人等物理AI系統開發的關鍵基礎工具，依託高保真模擬技術支撐的虛擬環境加速研發迭代。

世界模型可構建精準反映真實物理規律的虛擬場景，為機器人提供沙盒化的「AI仿真測試平台」，支持開發者在系統部署前完成訓練、壓力測試與迭代優化，大幅降低研發風險並顯著縮短開發周期。這一技術對製造業、物流、自動駕駛等領域的機器人應用至關重要，將成為企業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，可用於倉儲等複雜場景的機器人研發與性能驗證。

二、自主 AI 智能體崛起，推動機器人多場景協同

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，多智能體協同模式將在工業製造、物流等場景全面普及。例如，工廠自動化中，「監督式 AI」 可自主監控生產流程、檢測異常工況、預測產能瓶頸，並自主啓動糾偏措施，聯動工業機器人完成高效協同作業；物流場景中，智能體系統可持續監控物流流向，主動調度機器人完成補貨、路徑調整或向管理人員發出預警，替代傳統被動響應模式。

三、物理 AI 規模化落地，驅動機器人產業發展

物理 AI 將實現規模化部署，新一代智能機器人將重塑醫療健康、製造、採礦、交通運輸等多行業生產力格局。

依託多模態模型與更高效訓練、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效率，還可在對人類存在安全風險的環境中穩定可靠運行。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台將逐步湧現，車載芯片有望通過技術複用與適配，應用於人形機器人、工業機器人領域，進一步提升規模經濟效益，加速物理 AI 系統的研發與落地進程。

Arm在機器人領域的優勢

隨着物理AI 時代的加速演進，汽車正從交通工具轉變為由人工智能(AI) 定義的平台，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) 和智能工業系統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」的計算平台，既具備卓越的算力性能、靈活的可擴展性，又能實現極致能效。Arm 正處於這場變革的核心，其面向汽車領域打造的成熟解決方案，可通過技術複用與場景化適配，無縫遷移至人形機器人、工業機器人領域，疊加 Arm 技術的強大生態協同能力，為機器人產業的智能化發展注入核心動力。

如今，Arm處理器已廣泛應用於各類機器人產品，並持續與全球生態夥伴深度協作，憑藉「高能效+高可靠+高適配」的技術優勢，成為未來AI 機器人發展的核心技術基石。

英偉達、雲深處科技基於Arm架構，成功開發機器人計算平台

以 Arm Neoverse 作為CPU核心基礎，NVIDIA 推出了搭載 NVIDIA Jetson Thor 的前沿計算平台。該平台專為實時、多模態AI 工作流打造，可支持機器人同步實現感知、推理與行動，而Neoverse V3AE 賦予的卓越單核性能與每瓦效率，保障設備並行運行多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，可並行運行多個複雜AI 模型。依託Arm 領先的每瓦性能，系統在邊緣機器人上可持續運行先進AI 工作負載，優勢整合後可實現多傳感器數據融合、生成式AI 運行，並在高響應要求場景下做出安全實時決策。

NVIDIA Jetson Thor 在多領域展現出強大應用價值。在人形機器人領域，它助力設備實現自然交互，還支持機器人在動態非結構化環境中高效執行真實作業任務並實現人機無縫協作；在工業自動化場景中，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碼垛、拆垛及物料箱搬運等複雜作業，更支持人形機器人實現自主換電功能以保障持續作業；在醫療系統中，它支持醫療機器人執行監護、康復及手術輔助等任務；同時，平台搭載性能提升 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。

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

Arm架構憑藉精簡軟件棧、高能效、小巧強悍三大優勢，高效賦能雲深處科技機器人開發。

精簡的軟件棧：憑藉Arm架構，雲深處科技能夠以最少的依賴項採用基於Linux的精簡系統，是運行定製開發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瓦的傳統英特爾平台相比，基於Arm架構的系統僅消耗10瓦出頭的功耗。功耗和散熱的大幅優化，使機器人續航更長、電池更小、散熱更簡單。

小巧強悍：只需單個基於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。即便運行了基於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。