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英特尔两大“巧思”,让AI加速下沉到物理世界
“人之巧，乃可与造化者同功乎？”
9月22日至23日，「同芯·智远」英特尔技术创新与产业生态大会在苏州举行。23日上午，作为本次大会核心板块的英特尔行业解决方案大会以“潮涌智行，千帆共济”为主题隆重登场。
这场大会把如今AI两条落地主线摆上了台前：行业AI如何解决企业“敢不敢用”的问题，物理AI又如何回答机器人“好不好造”的问题。
这两个问题都指向同一个判断——AI的价值，正在从云端模型的能力竞赛，转向边缘与业务现场的部署竞赛。
而英特尔，在本次大会给出了自己AI下沉的“两个答案”。
AI的重心，正在从云端滑向业务现场
“今天想讨论的不是几个新产品、几项新技术，而是怎样把前沿能力真正带到客户身边，落到真实的业务场景，转化为可以衡量、可以复制、可以持续的行业价值。”英特尔中国行业及解决方案业务部总经理王景佳在开场致辞中，为整场大会定下基调，其亦援引22日主论坛分享的预测数据：到2030年，约80%的Token消耗将发生在端侧。
英特尔中国行业及解决方案业务部总经理王景佳
英特尔公司副总裁兼英特尔边缘计算事业部总经理Dan Rodriguez在主题演讲中进一步指出，AI正在从理解信息走向理解世界、并在现实世界中采取行动，智能体AI与物理AI已现融合迹象——真正驱动产业加速的，不是某一个模型或某一款芯片，而是模型、仿真、算力、硬件与现场数据共同形成的闭环。
英特尔公司副总裁兼英特尔边缘计算事业部总经理Dan Rodriguez
机会摆在面前，但要把机会变成生意，中间还隔着两道门槛——这正是英特尔在本次大会上给出“两个答案”的原因。
行业AI：让智能体连着数据，一起留在厂门之内
行业AI落地的坎，已经从技术关，跳到了信任关。
如今多数企业愿意让智能体进场，却只敢开一道“只读”权限——一个能读懂业务、却不可控、动不了业务的智能体，并不是企业真正想要的AI。
企业敢放权前，要解决三件事：权限能不能分级、操作能不能留痕、数据能不能不出域。
针对这道坎，英特尔给出的答案是英特尔®Agent Box，据悉这一边缘智能体算力方案以“软硬一体、本地优先、混合调度”为设计理念：入门档位基于第三代酷睿Ultra处理器，无需独立显卡即可承载端侧推理；进阶档位搭配锐炫™Pro B60/B70专业显卡；面向大型企业全私有化部署的旗舰档位，则以至强®处理器搭配多张锐炫Pro显卡。
该方案独到之处在于内置全链路安全特性，涵盖存储加密、敏感数据识别、权限分级管控与操作审计留痕，混合推理路由按任务复杂度自动在本地与云端之间分流，客户不必再自己搭一遍，让合规、成本、时延这本“企业账”更算得过来。
聚焦到平台层面，Dan Rodriguez强调，边缘侧的AI不能把数据中心方案简单缩小了事：VLM、VLA等新模型要求实时感知、推理与行动，异构计算因此不是炫技的选项，而是边缘AI的必然要求——酷睿Ultra在一颗SoC中集成CPU、GPU、NPU多引擎。
而在软件侧，英特尔开发的模块化开源平台——Open Edge Platform，目前已获得60多家供应合作伙伴的系统认证，收录125个经过优化的ISV组件，让价值链可以大规模部署边缘AI。
图：Dan Rodriguez正展示Open Edge Platform
物理AI：不让每一代本体，都从零开始
“中国最早的机器人是什么时候造出来的？”英特尔公司副总裁兼端侧计算和物理AI事业部中国区总经理高嵩的演讲，从《列子·汤问》“偃师献技”的典故讲起：三千年前，周穆王在西巡归途中遇见工匠偃师，看他献上能歌善舞的偶人，感叹“人之巧，乃可与造化者同功乎”。
英特尔公司副总裁兼端侧计算和物理AI事业部中国区总经理高嵩
典故延续到今天的物理AI语境，成了一个恰当的隐喻——高嵩援引的数据显示，全球约80%的机器人在中国制造，年增速约94%。中国机器人“能跑能跳、能文能武”，市场热度空前高涨，但多数机器人仍在固定工位、用固定动作、做固定的事，落地泛化相当不容易。
如果每换一款本体、每换一条产线架构，开发体验、软件兼容性、系统稳定性都要重走一遍，客户为此支付的沉没成本将极高。
英特尔中国行业及解决方案业务部销售总监李喆把机器人开发的拦路虎总结为“三座大山”：新模型发布后算子不支持、跑不起来；大参数模型一上负载，就撞上散热设计导致的“功率墙”，性能掉线；实时控制、大模型推理、多路传感器并发挤在同一平台，任务抖动难以收敛。多数开发者最终不得不接受“一个控制器管大脑、一个管小脑、一个管感知”的三机方案，用三倍的成本，去实现原本三分之一成本就能完成的功能。
英特尔中国行业及解决方案业务部销售总监李喆
英特尔的解法，是把大脑和小脑塞进同一颗芯片——基于第三代酷睿Ultra处理器的大小脑融合方案。
该方案在一颗SoC内完成分工：GPU采用全新Xe架构、提供最高120 TOPS INT8稠密算力，承担大模型推理、环境理解与任务规划；NPU以最高50 TOPS INT8的低功耗姿态常开常守，像哨兵一样把周围信息收进来；CPU则提供低于10微秒的任务调度延迟，全身运动控制抖动小于10微秒——既保证大模型的“能思考”，也保证实时控制的“不出错”。
另一项发布，则进一步把工程开发的重担从开发者身上卸了下来——英特尔联合科通技术与神州数码正式发布的英特尔具身智能开发套件。
据悉该套件同样基于第三代酷睿Ultra，从底层BSP、BIOS到ROS2中间件、面向最新模型的优化与参考代码全部预装到位，开发环境一键部署、开箱即用；散热方案针对满载场景重新设计，环境怎么变、性能不掉线；体积适配主流人形、四足、轮式机器人的胸腔空间，核心板设计保持不变、只需更换Io载板，即可在1至2个月内走向规模化量产。
图：英特尔具身智能开发套件正式发布现场
发布会现场，搭载该平台的人形机器人“小英”，今年也继续登台亮相，相比去年载歌载舞，今年开始干起了“真活”——基于VLA模型，在开放环境下完成了不同灯光条件下的精准抓取。
图：“小英”现场演示
千帆共济：两个域，一个生态
在大会中，众多英特尔的产业生态伙伴分享自身基于英特尔平台打造的成果，如派兹互连的AI EDA一体机把从一颗芯片到一块板卡的流程串成一条数据流；MAXHUB医疗智能终端已进入上海市第四人民医院多个核心科室，病历书写、医嘱开立等高频场景操作效率提升20%至60%；商米科技携手英特尔打造覆盖商业终端与门店边缘节点的智慧商业方案，共用DMP平台，面向全球提供软硬一体商业IoT+AI方案；奇炬智能展示基于酷睿Ultra与Open Edge Platform的工业方案，通过工艺世界模型与边缘推理实现机器人工艺自适应与跨工种协同；基于酷睿Ultra平台的AI Box Ultra方案，也正随深蓝汽车驶入智能座舱……
随后的圆桌对话《AI走向产业规模化落地》上，来自ODM/OEM、聚合商与端侧模型厂商的嘉宾把观点收拢成一句话：AI走向规模化落地，没有谁能独自完成整段旅程。
图：圆桌对话现场
结语
最后回到三千年前那个问题——“人之巧，乃可与造化者同功乎？”
英特尔今天的回答写在两处。其一“巧”，在于把实时控制和AI推理塞进同一颗芯片，机器人的大脑与小脑自此同芯共济——上一台调好的经验不必清零，下一代本体可以从同一个起点出发；其二“巧”，在于把具身智能开发套件连同Agent Box这样的方案一起交到开发者与企业手上，让企业更敢于把业务交给智能体。
而比两大“巧思”更巧的是，这两套方案共用同一代处理器、同一套工具链——边缘AI由此从一次次项目交付，沉淀为可复用的基础设施。
三千年前，偃师的偶人曲终即被拆开；三千年后，英特尔的具身智能技术链条正加速走向世界各地的机器人产线与胸腔，赋能众多产业生态伙伴，让千变万化的AI技术加速在物理世界开花结果。
这，或许就是英特尔，在这个时代对“造化同功”的作答。
#英特尔技术创新与产业生态大会#边缘计算#具身智能#人形机器人
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