在具身智能邁向大規(guī)模應(yīng)用的關(guān)鍵節(jié)點，算力架構(gòu)的突破成為行業(yè)焦點。近期，俄羅斯首個AI人形機器人“艾多爾”在演示中意外“翻車”——伴隨電影《洛奇》主題曲登場后，它僅完成揮手動作便因失去平衡倒地抽搐，被工作人員緊急撤離。這一場景折射出當(dāng)前人形機器人技術(shù)的普遍困境：即便能完成基礎(chǔ)動作，距離穩(wěn)定執(zhí)行工業(yè)任務(wù)仍存在巨大差距。

行業(yè)痛點在近期多起事件中集中暴露。特斯拉Optimus因反應(yīng)遲緩遭用戶吐槽，1X公司預(yù)售款機器人被曝依賴遠(yuǎn)程遙控完成演示，引發(fā)輿論質(zhì)疑。業(yè)內(nèi)專家指出，當(dāng)前多數(shù)機器人采用“大腦+小腦”的分離架構(gòu)，其中“大腦”負(fù)責(zé)復(fù)雜認(rèn)知任務(wù)（如大模型推理），“小腦”處理實時運動控制（如步態(tài)平衡）。但隨著多模態(tài)感知與動作生成模型的疊加，算力需求呈指數(shù)級增長，傳統(tǒng)芯片方案已難以支撐。

在重慶舉辦的2025英特爾技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)生態(tài)大會上，算力平臺瓶頸被反復(fù)提及。某企業(yè)代表透露，其使用的行業(yè)芯片雖具備100-200TOPS稀疏算力，但仍無法滿足工業(yè)場景需求。為應(yīng)對挑戰(zhàn)，部分企業(yè)采用“拼湊式”方案：用Intel酷睿處理器運行“大腦”，NVIDIA Jetson Orin芯片驅(qū)動“小腦”。然而這種跨芯片通信模式導(dǎo)致視覺指令傳輸延遲，直接引發(fā)機器人失衡問題，同時面臨開發(fā)成本高、功耗大、擴展性差等衍生難題。

制造業(yè)對技術(shù)落地的嚴(yán)苛要求進(jìn)一步加劇挑戰(zhàn)。企業(yè)不僅需要機器人具備穩(wěn)定性、安全性，還需嚴(yán)格評估投資回報率（ROI）。某與會嘉賓直言：“硬件堆砌模式在功耗、價格、部署效率等方面均無法滿足產(chǎn)線需求，技術(shù)投資若無法靈活適配產(chǎn)線變化，將淪為‘一次性資產(chǎn)’。”隨著算力融合效率成為行業(yè)落地關(guān)鍵，整合CPU、GPU、NPU的異構(gòu)計算方案成為破局方向。

英特爾提出的“大小腦融合”方案引發(fā)關(guān)注。其酷睿Ultra處理器通過單顆SoC集成CPU、銳炫GPU和NPU，實現(xiàn)智能認(rèn)知與實時控制的統(tǒng)一架構(gòu)。該方案支持按需調(diào)用異構(gòu)算力：GPU承擔(dān)77TOPS算力的視覺與大模型任務(wù)，NPU處理語音喚醒等輕負(fù)載常駐任務(wù)，CPU則通過專用AI加速指令優(yōu)化傳統(tǒng)運控算法。實測數(shù)據(jù)顯示，該處理器在保持功耗水平的同時，可提供約100TOPS的AI算力，支持7B-13B級別視覺語言模型（VLM）運行。

為降低開發(fā)門檻，英特爾同步推出全棧軟件工具鏈。針對硬件制造商，AI Edge Systems提供預(yù)集成操作系統(tǒng)、驅(qū)動和實時優(yōu)化包；面向系統(tǒng)軟件廠商，Open Edge Software Toolkit包含AI庫與跨平臺優(yōu)化工具；行業(yè)方案開發(fā)者則可通過AI Suites獲取抓取、導(dǎo)航等現(xiàn)成技能模板，支持快速接入大模型。其oneAPI工具包更實現(xiàn)代碼跨CPU/GPU/NPU自動調(diào)度，OpenVINO與IPEX-LLM組合則優(yōu)化了模型推理效率。

這條開放技術(shù)路徑正獲得行業(yè)響應(yīng)。不同于封閉式“全家桶”方案，英特爾允許代碼在Intel與Arm平臺間遷移，兼容主流AI框架與開源算法庫。目前已有十余家國內(nèi)具身智能企業(yè)進(jìn)入方案驗證階段，其彈性架構(gòu)使企業(yè)無需重構(gòu)現(xiàn)有系統(tǒng)，即可在保留IT/OT基礎(chǔ)設(shè)施的前提下，將數(shù)據(jù)與大模型轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。這種“漸進(jìn)式創(chuàng)新”模式，或為技術(shù)落地提供更務(wù)實的選擇。