人形机器人的落地难题，竟被一顿「九宫格」火锅解开？
文章摘要
【关 键 词】 具身智能、算力架构、机器人控制、异构计算、工业应用
具身智能在迈向大规模应用的过程中面临算力架构的瓶颈。近期多款人形机器人演示失败，如俄罗斯的「艾多尔」和特斯拉的Optimus，暴露了当前机器人在稳定性与实用性上的不足。许多演示依赖人工操控，实际应用中机器人甚至难以完成基本操作，凸显了「能跑会跳」与「能在产线干活」之间的巨大鸿沟。
算力平台成为具身智能落地的核心障碍。当前主流机器人采用「大脑+小脑」架构，其中「大脑」负责复杂建模与推理，「小脑」负责实时控制，两者对算力的需求呈几何级增长。然而，现有芯片算力仍无法满足工业场景需求，部分企业被迫拼凑多套系统，导致跨芯片通信延迟和性能瓶颈。此外，算力问题不仅是技术挑战，更是经济问题，制造业对投资回报率（ROI）的严苛要求使得成本、功耗和可扩展性成为关键考量。
英特尔提出「大小脑融合」方案，通过一颗SoC（酷睿Ultra处理器）整合CPU、GPU和NPU，实现智能认知与实时控制的统一。这一设计显著提升了算力利用效率，同时降低功耗和开发成本。GPU负责视觉与大模型任务，NPU处理轻量级常驻任务，CPU则优化传统运控算法，三者协同支持端侧推理与实时响应。未来Panther Lake芯片将进一步推高算力上限，为具身智能拓展应用边界。
软件生态的完善加速了技术落地。英特尔提供全栈工具链，包括整机级方案、AI加速库和行业模板，覆盖从硬件驱动到应用开发的各个环节。oneAPI实现跨算力单元自动调度，OpenVINO与IPEX-LLM优化模型推理效率，而现成的技能模板则缩短了开发周期。这种开放架构支持多平台兼容和自由组合，避免厂商被单一技术路线锁定。
目前，英特尔已与国内多家机器人企业展开合作，部分进入验证阶段。开放、灵活的异构算力体系或将成为具身智能突破工业场景的关键路径，推动技术从实验室走向产线。
原文和模型
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【原文作者】 机器之心
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
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