大小脑融合驱动具身智能落地，英特尔重塑机器人产业新范式

在人工智能从感知智能走向通用智能的关键拐点上，具身智能正逐步成为新一轮科技革命与产业升级的核心引擎。它不仅关乎机器人技术的演进，更代表着智能系统从虚拟空间走向现实物理世界的能力跃迁。作为通用人工智能（AGI）的一种关键形态，具身智能承载着学术界和产业界的高度期待。

近日，英特尔联合本土科研机构与生态伙伴，共同发布了全新“大小脑融合方案”。围绕这一新架构，来自芯片设计、机器人制造、工业控制、AI算法等多个领域的代表展开深入探讨，旨在推进具身智能从“实验室演示”走向“产业规模化落地”。

具身智能迎来哪些发展新机遇

近年来，随着机器人频繁亮相春晚、展会和短视频平台，具身智能这一概念逐渐走进公众视野。然而相比于热度飙升的表面，实际的产业落地却面临着技术与成本的多重挑战。

英特尔中国边缘计算事业部高级总监李岩

英特尔中国边缘计算事业部高级总监李岩指出：“具身智能是中国市场新的增长点，机器人进入千行百业的趋势已不可逆转。英特尔希望在这一过程中扮演核心技术的推动者角色。”

行业数据显示，2023年中国市场人形机器人销量预计为2400台，至2030年有望达到16.2万台。尽管相比高盛此前“2030年30万台”的预测略有回调，但业内普遍认为这是市场理性化的体现。

过去一年，行业预期经历了从高潮到冷静的转变。我们看到人形机器人已在教育、科研、展示等场景实现初步应用。但要真正进入制造、服务等刚性需求行业，仍需系统性地解决落地障碍。

这些障碍主要体现在三方面，首先是数据稀缺，尤其是多模态、高精度的动作数据；其次是架构割裂，传统机器人常将运动控制与AI推理分置不同芯片，存在明显延迟；最后则是硬件形态和接口标准缺失，导致产品部署周期长、成本高。

打造“大小脑融合方案”，酷睿Ultra提供支撑

英特尔此次发布的“大小脑融合方案”是对上述痛点的直接回应。基于酷睿Ultra系统级芯片平台，英特尔将高性能CPU、GPU与专用AI加速器NPU进行异构融合，实现单一芯片对机器人“感知、认知、运动”的全流程调度。

“我们的客户告诉我们，有的机器人摔倒，并不是因为机械结构问题，而是控制信号传输滞后。”李岩举例说，“大小脑融合就是要让机器人的‘大脑’和‘小脑’在同一平台上进行协调，减少系统通信延迟。”

在算力表现上，酷睿Ultra可提供高达90TOPS的AI性能，涵盖视觉处理、语义理解、动作规划等模块；其GPU部分支持大模型推理任务，NPU则专注于低功耗、高频率的传感器数据处理。

英特尔技术专家表示：“目前很多机器人采用双系统架构，控制逻辑和AI算法运行在不同芯片、不同操作系统上，维护成本极高。我们希望通过单系统方案，让中小型开发者也能便捷实现复杂的智能行为。”

从工业自动化、商用服务到特种作业场景，这种“架构级整合”不仅提升性能，更降低部署门槛，为具身智能的规模化应用奠定基础。

芯片之外的竞争力，软件栈和生态实力

如果说芯片是具身智能的“底座”，那么软件栈和本土生态则决定了它能否真正“站起来”。

英特尔中国网络与边缘技术总监王景佳

英特尔中国网络与边缘技术总监王景佳指出：“大小脑融合的核心不只是硬件整合，而是打通从芯片到算法到开发工具的整个生态。我们始终强调三个关键词：融合、生态、本土化。”

在软件方面，英特尔推出了完整的开发工具链，包括OpenVINO深度学习推理框架、oneAPI异构计算平台、IPEX大模型优化工具，以及工业级的BSP和实时内核配置方案。

“这些工具的目标是让AI模型开发不再是‘大公司专属’。”李岩补充道，“我们已经看到很多中小型机器人公司利用英特尔平台完成视觉语言模型（VLM）、模仿学习模型等部署，性能和能效表现都非常亮眼。”

具身智能行业落地及未来发展

信步科技副总裁叶志辉

本次发布的另一大看点，是信步科技联合打造的HB03具身智能控制平台正式亮相。信步科技副总裁叶志辉介绍道：“HB03在设计之初，就以‘实用可落地’为标准。我们将96TOPS算力集成在仅53毫米厚的模块中，既满足机器人尺寸限制，又确保运行可靠。”

该平台采用板载内存、定制化IO接口、金属加固结构，并预留多种扩展能力，可广泛适配人形机器人、双臂协作机器人、轮式平台等典型形态。同时，针对灵巧手、视觉伺服、嵌入式语音等前沿应用，也预设了驱动与计算支持。

在英特尔软件套件加持下，HB03不仅是“主控板”，更是一个可开箱即用的具身智能开发平台。

浙江人形机器人创新中心首席科学家、浙江大学求是特聘教授熊蓉

与此同时，浙江人形机器人创新中心首席科学家、浙江大学求是特聘教授熊蓉还对具身智能发展现状、挑战及未来进行详细解读，她指出：“具身智能不仅是AI前沿课题，也是真正实现大模型价值的抓手。它推动我们从碎片化模块走向系统性协同。”

当前，在科研端，具身智能已成为人工智能、控制科学、机器人学等多个交叉领域的研究重点。大量高校与研究机构正围绕行为建模、语义理解、类脑系统等方向展开前沿探索。

与此同时，产业界对“实用化”的需求愈发迫切。熊蓉指出，“实验室的成功只是起点，最终我们要解决的是机器人能不能在流水线上持续作业，在真实家庭中安全交互。”

另外，当前产业最大的瓶颈之一是缺乏统一标准，熊蓉强调，“像HB03这样的平台，如果能被广泛采纳，有望形成事实标准，从而加速整个生态协同效率。”

她也提醒业界，“模型大不等于能力强。落地场景依然高度依赖数据、硬件实时性和系统鲁棒性，这是一场长跑。”

写在最后

最后，英特尔展示了若干具身智能的参考应用，如模仿学习训练下的双臂协同装配、VSLAM支持下的自主导航、基于语言指令的任务自动编排等。

在某场景演示中，一台机器人完成了在3C产线的贴膜和螺丝安装操作，其成功率已接近经验工人水平。业内专家评价称，这一进展说明具身智能已初具工程实用性。

王景佳表示：“我们期待通过与科研机构、初创团队、终端客户的深度协同，在工业、物流、康养等垂直领域率先打通技术路径。”他还透露，英特尔还将提供边缘部署的标准开发样机、简化训练数据包与参考算法，助力更多企业快速迭代产品，减少试错成本。

我们认为，机器人不再只是实验室里的实验品，而是真正走向千家万户的产业引擎。我们相信，具身智能将有望在全球实现价值释放。

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