行业现状与核心挑战 - 当前人形机器人在从演示走向实际工业应用过程中存在巨大鸿沟，大量机器人连稳定完成基本操作都困难，例如特斯拉Optimus反应迟缓、1X演示被揭露依赖远程遥控[7] - 行业普遍采用“大脑+小脑”架构，大脑负责LLM、VLM等复杂认知任务，小脑负责高频率（500Hz~1000Hz）的实时控制如步态控制和机械臂操作[9] - 算力需求呈几何级增长，现有芯片方案（100~200 TOPS稀疏算力）仍无法满足工业场景需求，导致企业被迫采用拼凑方案如Intel酷睿搭配NVIDIA Jetson Orin，造成跨芯片通信延迟和系统协同问题[10] - 算力平台不仅是技术瓶颈，更是经济性问题，制造业对ROI考核严苛，需综合考虑稳定性、安全性、成本、功耗等硬指标，以及部署灵活性和可扩展性等软指标[10][11] 英特尔解决方案：大小脑融合架构 - 公司推出“大小脑融合”方案，通过单颗酷睿Ultra处理器SoC将智能认知与实时控制统一到同一架构，集成CPU、GPU和NPU并实现三者协同[14] - 该方案在单一封装内提供约100 TOPS的AI算力，内置GPU拥有77 TOPS算力，可支持7B~13B级别VLM运行，NPU负责低功耗常驻任务，CPU则优化实时控制（抖动小于20微秒）[17][18][20][21] - 方案支持按需扩展，通过Intel Arc独显可将算力提升至千TOPS量级，并结合云脑或边缘大脑协同推理，明年将推出的Panther Lake进一步将AI算力提升至180 TOPS，图形性能最高提升50%，同等性能下功耗降低40%[19][22] 软件生态与部署支持 - 公司提供全栈软件套件，包括整机级方案AI Edge Systems（含操作系统、驱动、SDK等）、Open Edge Software Toolkit（AI库和OSV级优化）以及行业模板AI Suites，缩短开发周期[24][26][29] - 通过oneAPI实现CPU/GPU/NPU/FPGA算力自动调度与优化，OpenVINO与IPEX-LLM组合优化AI推理和本地大模型运行，支持不同年代和规格的边缘设备[27][28] - 技术路径开放弹性，支持代码在Intel与Arm平台间切换，兼容主流AI框架和ROS2等开源算法库，已有国内数十家具身智能厂商进入验证或POC阶段[31]