文章核心观点 - 当前具身智能/人形机器人在迈向大规模工业应用时面临核心瓶颈，即“大脑”（智能认知）与“小脑”（实时控制）分离的算力架构导致性能、成本与集成难题 [3][4] - 英特尔提出“大小脑融合”方案，通过集成CPU、GPU、NPU的单一SoC（酷睿Ultra处理器）统一智能与实时控制，旨在解决算力、功耗、延迟和开发复杂度问题，推动具身智能落地 [5][6] - 英特尔通过提供从硬件到软件的全栈解决方案（包括AI Edge Systems、Open Edge Software Toolkit、oneAPI、OpenVINO+IPEX-LLM、AI Suites），降低开发门槛，并坚持开放生态策略，以加速行业应用 [11][13][14][15] 行业现状与挑战 - 近期多款知名机器人演示出现故障，例如俄罗斯AI人形机器人“艾多尔”迅速摔倒，特斯拉Optimus被指反应迟缓，1X预售款演示被揭露依赖远程遥控，暴露出现实与演示的差距 [1][2][3] - 业内成熟的人形机器人多采用“大脑+小脑”架构：“大脑”负责LLM、VLM等世界建模和理解（慢系统），“小脑”负责3D定位导航、机械臂控制等实时任务，控制频率高达500Hz~1000Hz（快系统）[3] - 动作生成模型、多模态感知与大模型推理叠加，使算力需求呈几何级增长，现有芯片算力（如100~200 TOPS稀疏算力）仍感不足 [4] - 为满足双重需求，许多企业采用“拼凑”方案，例如用Intel酷睿跑“大脑”，NVIDIA Jetson Orin跑“小脑”，导致跨芯片通信延迟、系统协同复杂，是造成机器人精度、效率问题及端侧控制器性能瓶颈的原因之一 [4] - 算力平台不仅是技术挑战，更是经济挑战，制造业对机器人ROI（投资回报率）考核严苛，需权衡稳定性、安全性、成本、功耗等因素 [4] - 企业还希望机器人能灵活扩展或缩减，以适应产线变化，避免成为“一次性死资产”，而硬件堆叠的“两套班子”方案在开发成本、散热、功耗、价格、部署和可扩展性上难以满足要求 [4][5] 英特尔的核心解决方案：“大小脑融合” - 方案核心是使用一颗SoC（系统级芯片）将智能认知与实时控制统一到同一架构，即英特尔的酷睿Ultra处理器 [5] - 酷睿Ultra在单一封装内集成CPU、英特尔锐炫™ GPU和NPU，三者协同工作，兼顾AI推理、高性能计算与工业级实时控制 [6] - 该方案类比“九宫格火锅”，各计算单元（IP）可像菜品一样按需自由组合，满足机器人厂商的不同需求 [8] - 该设计使得原本需上云的大模型推理可直接在端侧运行，提升响应速度、隐私性和经济性 [8] - 酷睿Ultra在保持类似功耗下实现约100 TOPS的AI算力，用户通过升级CPU即可让原有产品获得AI能力，无需重构系统 [8] - **GPU部分**：内置GPU提供77 TOPS AI算力，专用于处理重型视觉与大模型任务，可支撑7B～13B级别VLM运行，胜任物体识别、路径规划等任务；需更强AI算力时可外接Intel Arc独显扩展 [8] - **NPU部分**：负责轻负载常驻AI任务（如语音唤醒、动态物体检测），保证低功耗和“零感延迟” [9] - **CPU部分**：凭借多年机器人运控积累和底层优化，CPU运行传统视觉算法、运动规划更快更稳，实时抖动小于20微秒，能处理平衡控制、复杂力控等对延迟极敏感的任务；CPU还加入专用AI加速指令，可分担部分原由GPU执行的AI推理与轨迹规划任务，使算力调度更灵活、能效更优 [9] - 未来规划：明年1月发布的Panther Lake（18A工艺）将进一步提升性能，图形性能最高提升50%，同等性能下功耗降低40%，AI加速力提升至180 TOPS，并支持扩展温度范围与工业级实时性，进一步推开具身智能应用边界 [9] 软件栈与生态支持 - 英特尔提供全栈软件套件，覆盖从机器人感知、学习、行动到系统调度、驱动、实时控制的完整链条，让开发者无需从零开始 [11] - **对硬件制造商（OXMs/ODMs/OEMs）**：提供整机级方案AI Edge Systems，打包操作系统、驱动、SDK、实时优化、BSP、EtherCAT驱动等，例如已打好Preempt-RT的BSP可让机器人快速具备“工业级心跳” [13] - **对系统软件厂商**：提供Open Edge Software Toolkit，包含AI库、工具及大量OSV级优化，确保在不同平台稳定榨取芯片算力 [13] - **关键软件工具1：oneAPI**：作为贯通CPU/GPU/NPU/FPGA的“算力高速路”，允许开发者写一次代码，系统自动调度和优化算力单元，打破算力“孤岛”，并支持通过接入Intel Arc扩展算力 [13] - **关键软件工具2：OpenVINO + IPEX-LLM组合**：OpenVINO负责AI推理加速，对TensorFlow、PyTorch等模型进行自动压缩、量化及格式转换，并自动决定推理执行单元与负载均衡；IPEX-LLM优化大模型本地运行速度；该组合能适配不同年代和规格的边缘设备，应对工业现场复杂环境 [14] - **对行业方案开发者（ISV/SI）**：提供现成的行业模板AI Suites，集成抓取、导航等常见技能，可一键接入LLM、VLM、VLA等大模型，并自带参考Demo，大幅缩短从“裸机”到“能干活的机器人”的开发周期 [14] 开放生态与合作进展 - 英特尔的技术路径强调开放与弹性：同一套代码可在CPU/GPU/NPU/FPGA及Intel与Arm平台间自由切换；兼容主流AI框架与模型，不锁定库或模型；全面支持ROS2与各类开源算法库 [15] - 企业可按需自由组合从底层算力、网络到软件栈、模型框架、应用框架的各个部分，无需推翻既有系统或被单一供应商锁定，可在现有IT/OT基础上演进 [15] - 合作进展：过去几个月，英特尔已与国内数十家具身智能厂商深入合作，其中十余家已进入验证或POC（概念验证）阶段 [15]

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]

产品发布与定位 - NVIDIA宣布Jetson AGX Thor开发者套件和量产模块全面上市 该产品是专为机器人设计的高性能计算平台 目标应用于制造业、物流、运输、医疗、农业和零售等行业的数百万机器人[1][15] - 新产品定位为"终极超级计算机" 旨在推动物理AI和通用机器人时代 具备无与伦比的性能和能效 能够在边缘端运行多个生成式AI模型[3][16] 技术规格与性能 - Jetson Thor搭载NVIDIA Blackwell GPU 配备128GB内存 提供高达2,070 FP4 teraflops的AI算力 功耗仅为130瓦[3] - 相比前代产品Jetson Orin AI算力提升7.5倍 能效提高3.5倍 能够运行包括视觉语言动作模型和大型语言模型在内的各类生成式AI模型[4][16] - 新产品解决了机器人领域的重大挑战 能够运行多AI工作流 实现机器人与人类及物理世界的实时智能交互 特别适用于人形机器人、农业和手术辅助等高性能物理AI应用[5][16] 生态系统与客户采用 - 早期采用者包括Agility Robotics、亚马逊机器人、波士顿动力、卡特彼勒、Figure、Hexagon、美敦力和Meta等行业领导者 同时1X、约翰迪尔、OpenAI和Physical Intelligence正在评估该平台[2][16] - 自2014年以来 NVIDIA Jetson平台已吸引超过200万开发者 拥有150多家硬件系统、软件和传感器合作伙伴生态系统 Jetson Orin已被7,000多家客户用于跨行业边缘AI应用[7] - 全球机器人技术领导者正在采用Jetson Thor为其下一代机器人提供动力[8] 行业应用与合作伙伴评价 - Figure公司认为Jetson Thor的服务器级性能结合紧凑高效设计 使人形机器人能够在复杂非结构化环境中进行感知、推理和行动[9] - 亚马逊机器人强调该平台提供必要的计算能力和能效 用于开发可安全有效运行在动态现实环境中的AI驱动机器人 改变全球货物移动和管理方式[9] - 卡特彼勒指出边缘计算对实时决策至关重要 Jetson Thor提供所需的AI性能来开发和部署未来建筑采矿设备 提高精度、减少浪费并改善客户安全[9] 产品供应与定价 - Jetson AGX Thor开发者套件起售价为3,499美元 T5000量产模块可通过全球分销合作伙伴获取 生产系统和载板可从嵌入式合作伙伴处购买[10]

财务数据和关键指标变化 - 第二季度GAAP运营费用为860万美元 较2025年第一季度的680万美元有所增加 主要由于租赁结算相关的一次性费用调整以及工程、业务发展和人员成本增加 [21] - 第二季度非GAAP运营费用为680万美元 较上一季度增加120万美元 [21] - 第二季度GAAP净亏损为930万美元 每股亏损0.48美元 较2025年第一季度的800万美元净亏损增加130万美元 [22] - 第二季度非GAAP净亏损为670万美元 每股亏损0.35美元 较上一季度的550万美元净亏损有所增加 [22] - 第二季度经营活动使用的净现金减少至640万美元 较2025年第一季度的780万美元有所改善 [22] - 季度末现金及现金等价物和可交易证券为1920万美元 季度结束后这一余额增加了两倍多 将现金跑道延长至2027年 [22] - 公司总潜在流动性(包括手头现金、ELOC和ATM设施)现在约为1.26亿美元 [23] - 预计2025年全年现金消耗将在之前公布的2700万至2900万美元范围的高端 [23] 各条业务线数据和关键指标变化 - Apollo LiDAR传感器在汽车行业获得重大进展 成为NVIDIA DRIVE AGX认证合作伙伴 并入选GM支持的Wintour项目 [6][8] - Apollo在非汽车领域也取得突破 包括智能交通系统、安全、国防、铁路和航空等多个市场 [11] - 新推出的Optus平台已在多个客户处部署 是一个全栈灵活的LiDAR解决方案 [13] - 销售渠道呈指数级增长 新增30个潜在高价值客户接触点 签署了6份创收合同 [7] - 非汽车订单可见度达数千台 [18] 各个市场数据和关键指标变化 - 在美国和欧洲与顶级汽车OEM进行现场测试驾驶 获得积极反馈 [11] - 在中国市场也有客户部署 [11] - 智能基础设施领域表现突出 获得多个合同 [51] - 国防、安全、铁路和航空等领域也取得进展 [40] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 采用资本轻量化的财务策略 保持行业最低成本结构 [13] - 与NVIDIA的战略合作伙伴关系达到新高度 可能开启新的OEM合作 [9] - Apollo的软件定义架构使其能够快速适应多种用例 [12] - 通过Optus平台向第三方开放 形成全球创新网络 [12] - Apollo被认为是唯一能够实现挡风玻璃后部署的长距离解决方案 [16] - 在物理AI和智能系统领域扩展影响力 [14] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 公司已明确从产品开发阶段过渡到积极销售和部署阶段 [13] - 市场验证强劲 客户参与度激增 产品出货量增长 [14] - 预计今年将有更多Optus部署和新客户胜利 [14] - 虽然今年剩余时间的收入增长可能保持温和 但重点是加速新客户参与和扩大用例范围 [19] - 许多客户合同从较小的初始范围开始 为后续更大订单奠定基础 [19] - 行业多样性(从汽车和国防到智能基础设施、航空等)凸显了技术的变革潜力 [20] 其他重要信息 - 与Lite On的制造生产线已准备好扩大生产以满足不断增长的客户需求 [7] - 通过退出不利协议 有效减轻了640万美元的潜在现金负债 [20] - 将参加多个投资者和行业活动 包括摩根大通汽车会议、KPMG汽车创新峰会和ITS世界大会 [93] 问答环节所有的提问和回答 关于NVIDIA整合 - NVIDIA开发者网站上AI Apollo LiDAR在性能和检测范围方面名列前茅 [29] - 这种合作伙伴关系加速了与OEM的对话 并为Hyperion平台的直接集成铺平了道路 [30] - 同样获得NVIDIA在非汽车领域的营销和销售渠道支持 [31] 关于Optus平台 - Optus是一个结合传感器和AI分析的完整解决方案 特别适合非汽车领域的快速部署 [35] - 通过向第三方开发者开放平台 实现快速规模化部署 [37] - 产品已经上市并在全球多个地区部署 [37] 关于客户渠道 - 目前与100多个潜在客户接触 其中30个处于高级谈判阶段 [39] - 看到智能基础设施领域的强劲需求 同时在安全、国防等领域也有机会 [40] - 传感器的高性能和软件可重构性是关键优势 [41] - 预计未来6-12个月内订单量将增加 [52] 关于3000万美元的OEM机会 - 目前正在按客户时间表进行整合和部署 [48] - 预计收入将在未来2-3年内实现 不是年度数字 [64] - 这是与3000万美元合同不同的另一个前五大全球OEM机会 [88][90] 关于财务细节 - 销售和营销费用增加主要是内部费用重新分配 而非大幅增量支出 [53] - 现金余额从1920万美元增加了两倍多 但具体分配将在Q文件中披露 [85] 关于物理AI - 物理AI指AI和传感与现实世界的交互 主要指自动驾驶以外的应用 [70] - NVIDIA也在积极支持这一领域 使用Jetson Orin产品 [73] - Apollo的千米级高分辨率检测能力带来了独立商机 [74] 关于国防市场 - Apollo的随机扫描模式在国防领域具有独特优势 [76] - 采用多管齐下的市场进入策略 包括与大型国防承包商和小型创新公司合作 [80] - 也有直接与国防部合作的SBIR项目 [81]

纪要涉及的公司和行业 - **公司**：灰犀智能 - **行业**：机器人芯片、自动驾驶、具身智能 纪要提到的核心观点和论据 灰犀智能公司情况 - 成立于 2022 年初，是专注创新计算平台和国产大算力芯片的初创企业，已获多轮融资，2024 年 6 月流片，9 月推出首颗国产高算力芯片[2] - 推出的 500 TOPS 算力芯片通用计算能力是英伟达 Orin X 的两倍，符合车规功能安全要求，已在高阶自动驾驶、具身智能、车路云等领域落地，在具身智能领域与多家头部机器人公司合作[1][2] 芯片优势 - 与英伟达 Orin X 相比，通过 8 个 SMT 大核实现 500 TOPS 算力，支持自主编程和多个 AI 加速模块，还提供 1T Flops GPU 算力及 24 H8A CPU 算力，在编程灵活性、图形加速和 AI 辅助计算方面更优[1][4] 预判行业趋势能力 - 通过深入分析自动驾驶及机器人领域发展趋势，提前 2 - 3 年调整芯片架构设计，如预测 VRA 框架重要性，产品领先同行约两年，获客户对架构先进性认可[1][6] 团队实力 - 采用数据闭环理念定义芯片，团队在算法、产品工程、架构设计和制造工艺等领域深入研究，能提前 3 - 6 个月预判最新变化及其影响[1][7] 未来开发方式 - 未来机器人芯片开发方式超越传统手机或服务器领域，芯片能替代 NVIDIA Jetson Orin 加 Intel X86 I5/I7 组合，提升软件性能、减小体积功耗并降低成本，从底层指令集开始设计计算架构[1][8] 国产芯片价格与需求 - 量产前国产芯片一 TOPS 成本约 0.6 - 0.7 美刀，2025 年需求量接近万台，2026 年预计达十几万台，规模到百万辆时价格竞争力才真正体现[3][10][20] 不同企业竞争情况 - 未来机器人芯片领域是中国企业天下，高通主导消费电子，NVIDIA 定义 AI 计算，中国企业在智生智能领域软硬件结构创新早，拓展速度远超电动车[9] 芯片应用领域差异 - 机器人起步需高阶芯片处理复杂参数模型，国内新能源车使用英伟达中高阶芯片，扫地机等二维平面设备不算巨升智能范畴[11] 国产芯片供应商挑战与机遇 - 面临起步要求高，需高算力和高适配度芯片的挑战，但也有孵化自身技术机会，可通过创新和迭代满足市场需求[12] 产品技术要求差异 - 低阶产品对成本、供应链和数量流量要求严格，高阶产品对研发投入、算法和整体体系要求更高，都需不同技术支持和市场策略[13] 应对客户需求变化策略 - 提供优质服务和算法支持，预判客户需求，建立完善软件开发工具链生态，适配下一代高阶自动驾驶和智能领域需求[3][14][15] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 自动驾驶领域从高速公路向城区扩展摄像头数量，车载操作系统 R3 不断演进，具身智能领域 BL 加从 270 技术路线成主流方向，芯片底层架构适配这两个技术路线方向[4] - 芯片研发周期长约两年以上，算法迭代周期短约半年，设计阶段需预判算法及行业发展趋势[4] - 芯片厂商已形成成熟产业链模式，带动相关产业链发展，不开发底层操作系统，适配 Linux RT、Windows AUTOS 及客户指定其他操作系统[21][22] - 合作域控供应商包括经纬恒润等，支持芯片设计和软件开发等生态建设[23] - 500 TOPS 算力级别芯片做成完整盒子卖给本体厂商，完整盒子占整车成本约 10%，若本体厂家价格 10 万元，盒子价格一两万元级别[24]

工业视频PC领域创新 - 公司推出Pandora NX Super和AIR NX Super平台 重新定义实时视频分析与自主决策 [1] - 基于NVIDIA Jetson Orin平台 为海事安全、农业优化和空中检测带来突破性创新 [1] 智能海事巡逻解决方案 - Smart Sea Patrol提供实时威胁检测和360度海事环境监控 [3] - 集成Isaac ROS和DeepStream SDK 实现多传感器数据无缝处理 快速识别危险和非法船只 [3] 智能农业技术 - Smart Farming解决方案利用NVIDIA Isaac Sim实现精准作物监测和资源优化 [4] - 结合GNSS、LiDAR和Isaac ROS 实现实时路径规划与环境分析 无人机技术用于害虫检测和精准喷洒 [4] 智能无人机应用 - Smart Drone基于Jetson Orin NX 提供高分辨率低延迟空中检测 [5] - 采用NVIDIA CUDA和TensorRT 擅长基础设施监控、应急响应和农业调查 [5] NVIDIA技术赋能 - 解决方案依托NVIDIA Isaac平台 支持实时边缘AI和多传感器融合 [6] - 即将推出的ARC AI平台旨在增强人形机器人的环境交互和类人自主性 [6] 行业展会信息 - 公司将在COMPUTEX 2025展示下一代AI机器人技术 涵盖陆地、海洋和空中应用 [6]