电子发烧友网报道（文/莫婷婷）具身智能作为新兴市场，有望为国内市场带来新的增长点。自动化技术已在工业和各个行业得到应用，工业机器人厂商开始探索具身智能领域。然而人形机器人/具身智能还面临着落地挑战，例如数据匮乏、硬件设计的挑战，落地确定性、安全性以及成本等问题。

为此，英特尔基于公司在AI领域的技术基础，正式发布了基于酷睿Ultra系列处理器的具身智能大小脑融合方案，通过大小脑融合的单系统架构解决当前双系统方案存在的问题，推动具身智能加速落地。

这是一套怎么样的解决方案，能够解决具身智能机器人的哪些痛点，落地情况如何？

双系统架构难解具身智能落地难题

在具身智能机器人中，机器人的大脑负责处理从各种外部设备如传感器收集的数据，通过分析这些数据来引导机器人的行为，做出相应决策。机器人的小脑专注于接收来自多种传感器的信息，对这些信息进行处理与分析后，指导机器人的精确运动控制。

现阶段，具身智能机器人主流算力平台采用的是大小脑双系统方案，小脑部分是以x86为主，包括英特尔12、13代酷睿，凌动N97、N305等，采用小板子实现功耗和尺寸的优化；大脑部分主流方案还是以业界主流GPU为主。两个系统通过网络进行通信，最终实现双系统方案。

英特尔技术专家指出，双系统方案的确是解决了部分问题，但很多时候更多是无奈之举，因为现在市面上没有单系统能同时提供CPU算力和GPU算力。双系统方案存在硬件成本较高、功耗与尺寸优化空间有限、网络通信不可控延迟、软硬件研发成本上升等。

浙江人形机器人创新中心首席科学家、浙江大学求是特聘教授熊蓉在接受媒体采访时表示，双系统方案很难去做多种传感器的融合，如果一些传感器放在大脑上，它往下传就会出现信息过大，对带宽会有要求，有延迟等问题。

与此同时，具身智能计算负载需求不断演变，从人工设计算法慢慢转向到数据驱动模型的阶段，计算也从CPU为主计算发展到CPU、GPU并重，甚至云端辅助的阶段。

面向新的需求，当前大小脑融合架构采用的双系统方案存在的痛点制约了具身智能的进一步发展。英特尔认为具身智能机器人的发展需要异构算力，单系统架构成为解题思路。

英特尔大小脑融合架构，AI计算能力近100 TOPS

英特尔中国网络与边缘技术产品总监王景佳表示，英特尔在AI领域进行了大量的产品研发，2023年英特尔发布酷睿Ultra系列处理器。它并非单纯的CPU，而是突破性地把CPU、GPU、NPU封装在一起，让低功耗的SoC可以提供强劲的算力，由此满足了具身智能在绝大多数场景需求。

图：英特尔中国网络与边缘技术产品总监王景佳

英特尔以酷睿Ultra高性能异构SoC计算平台为核心，英特尔结合硬件模块化的设计，以及全新软件开发套件和AI加速框架，推出了具身智能大小脑融合解决方案。

酷睿Ultra系列处理器集成了CPU、GPU和NPU三大处理单元，以提供强大的综合性能，尤其是在AI相关的任务处理上。

CPU提供了X86算力与实现实时的运动控制，运行主频最高可达5.1GHz。在AI工作负载下，其实时确定性可达到20微秒抖动。NPU的AI 性能/瓦特效率高达20 倍，在2W的工作负载下提供13 TOPS的AI推理能力。GPU能够提供高性能推理与并行加速，实现最高77 TOP算力。这对于AI计算而言是非常大的助力，可以支持各类视觉模型、大型语言模型，甚至端到端大模型。

这些强大的性能，成为英特尔具身智能大小脑融合解决方案的基石。

英特尔技术专家介绍，在硬件层面，英特尔具身智能方案搭配英特尔酷睿Ultra核心板，基于Arrow Lake-H可提供高达96 TOPS的性能。基于18A的下一代Panther Lake将提供180 TOPS的性能，计划在今年下半年发布。未来英特尔的产品算力还将进一步提升，为具备智能机器人的落地提供强大的算力支持。

方案还支持MxM嵌入式显卡插槽，可以进一步扩展英特尔锐炫独立显卡，从而进一步扩展系统AI计算能力。还提供摄像头转接板以及独立的IO载板。

在软件与AI层面，英特尔提供全栈开发软件。同时，为了更好支持实时运动控制，提供实时调优的BKC、RTLinux内核、EtherCAT IgH主站协议栈示例，适配EtherCAT接口电机。英特尔还在CPU上优化传统视觉和运动规划算法，通过iGPU和NPU优化基于深度学习和大模型的感知操作。

图：英特尔具身智能软件开发套件

英特尔技术专家表示，我们在集成显卡（iGPU）上也进行了具身智能相关算法的测试。例如，对于机器人在物体检测中常用的YOLO v8算法，在2048x2048高分辨率下，使用FP16的网络精度进行测试，推理效率可以达到108 FPS，效率非常高。

此外，英特尔具身智能方案搭载了最新一代的英特尔锐炫B系列显卡（Battlemage），采用Xe2架构核心。每个Xe核心的性能提升高达70%，每瓦性能也提升了50%。AI能力进一步扩展。

以6B-9B规模的大模型为例，在锐炫B系列显卡上进行大语言模型推理测试显示，首个token的生成时间约为100毫秒，后续token的生成时间约为10-15毫秒。这对于具身智能应用中的人机交互、内容生成，以及通过大语言模型进行动作编排的应用场景来说，都是非常出色的解决方案。

英特尔通过大小脑融合的方式，以基础通用大模型与硬件技术的协同突破，以及开放生态所带来的加速效应，推动具身智能向实践应用场景的迈进。

具身智能大小脑融合方案加速落地

英特尔中国边缘计算事业部行业解决方案高级总监李岩表示，具身智能机器人的核心在于“具身智能”，即通过物理实体与环境交互，实现感知、决策和控制。英特尔在机器人控制系统方面积累了丰富的经验，尤其是在强实时性和可靠性方面。目前，市面上大部分机器人均采用英特尔芯片。

图：英特尔中国边缘计算事业部行业解决方案高级总监李岩

2025英特尔具身智能解决方案推介会上，信步科技副总经理叶志辉推出了具身智能硬件开发平台HB03，搭载英特尔酷睿 Ultra 200系列处理器和英特尔锐炫 B570显卡，AI性能更强大。HB03提供薄款（50×142×53mm）和厚款（150×142×78mm），薄款在保证系统可靠性、低功耗、高效散热的前提下，提供了更紧凑的尺寸，能够适配人形机器人内部空间限制。此外，HB03采用模块化设计也更便于开发定制。

图：信步科技具身智能硬件开发平台HB03

浙江人形机器人创新中心也推出了基于英特尔酷睿处理器的人形机器人——“领航者2号NAVIAI”。与上一代相比，强化手臂作业能力，实现5公斤负载和0.1毫米精度，全身有41个自由度。“在具身智能方面，我们首先专注于打造底层控制，提供各个关节力位姿的高精准高实时控制，最高控制频率可以达到4000Hz，英特尔CPU为其提供了很大的支撑。”熊蓉教授提到。

小结

“在看待具身智能整个市场时，不仅要关注新兴的人形机器人，更要看到更广阔的、需要智能化赋能的市场。”英特尔认为，具身智能≠人形机器人，专用场景市场也有着巨大的机会，例如手臂机器人、AGV/AMR等。

英特尔推出的基于酷睿Ultra系列处理器的具身智能大小脑融合方案，为行业提供了高效、可靠的解决方案，也将成为具身智能领域的一次重要技术进步。通过开放生态与持续迭代，英特尔不仅推动了人形机器人的发展，也为更广泛的智能设备市场带来了新的机遇，如手臂机器人和AGV/AMR等，加速了具身智能技术的实际落地应用。