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　　在此产业浪潮下，第25届中国国际工业博览会（以下简称“工博会”）成为技术落地与生态协同的“主战场”。中国工业报通过参观英特尔展台，并深度采访英特尔及其合作富临精工股份有限公司（以下简称“富临精工”）、成都安努智能技术有限公司（以下简称“安努智能”），揭示了工业智能化从“技术可行”到“经济可行”的关键逻辑。

　　在工博会期间，英特尔展示围绕“工业AI深化”与“具身智能落地”形成双重突破：一方面发布《基于具身智能的智慧工厂创新应用白皮书（2025）》《智启边缘：英特尔软硬件一体化赋能产业AI应用实践白皮书》等三本重磅文件，系统梳理技术路径；另一方面联合富临精工、安努智能等伙伴，展示经实战验证的工厂案例，让“大小脑融合”“跨本体部署”等技术从概念变为现实。

　　“中国制造业不仅是全球规模最大的单体市场，在具身智能、工业AI这些前沿领域，中国客户的技术落地速度也是全球最快的。”英特尔中国行业与解决方案业务部总经理王景佳在接受中国工业报等媒体采访中强调，“我们服务中国工业客户近30年，见证了他们从‘追随’到‘引领’的转变，现在要做的就是通过全栈方案，帮客户把技术优势转化为全球市场竞争力。”

　　英特尔中国边缘计算事业部行业解决方案总经理李岩则补充了技术落地的核心逻辑：“AI不是新东西，但直到近年算力突破、生态成熟，才真正给工业带来提质增效的价值；具身智能也是如此，它不是‘为了做机器人而做机器人’，而是要解决工厂的实际问题——比如富临精工面临的小批量、多品种生产需求，这才是技术落地的根本。”

　　在现场演示区，英特尔与安努智能、富临精工联合打造的“具身智能搬运系统”成为焦点：基于英特尔酷睿™Ultra处理器，该系统实现3小时800箱物料搬运零故障，搬运节拍从最初的3分钟/箱压缩至35秒/箱，达到人类作业速度。“这不是演示效果，而是我们工厂里正在运行的实际场景。”富临精工副董事长程在采访中直言，“对制造业来说，‘好看’不如‘好用’，英特尔的方案让我们看到了具身智能从‘技术可行’向‘经济可行’迈进的希望。”

　　为何英特尔能在工业AI与具身智能领域快速落地？李岩、RickyWatts等英特尔高管从技术底层拆解了核心优势，而这些优势也通过与伙伴的合作得到验证。

　　传统机器人系统中，“大脑”（AI推理）依赖独立GPU或云端算力，“小脑”（运动控制）靠专用PLC，两者需通过通信接口协同，不仅成本高，还可能因延迟影响精度。英特尔提出的“大小脑融合”方案，通过酷睿Ultra处理器的CPU+GPU+NPU异构架构，实现了“三芯合一”的高效协同。

　　“未来主流的具身智能方案，一定是性价比与功耗比的平衡体。”李岩分析，“我们不是要给每个机器人配高端‘算力背包’，而是用一颗SoC满足80%以上的工业场景需求——GPU跑视觉语言模型、NPU做低功耗AI推理、CPU负责实时运动控制，这样既降低了硬件成本，又减少了系统延迟。”他举例，浙江人形机器人创新中心基于酷睿Ultra，通过图神经网络建模，实现了复杂场景下的精准视觉伺服控制，“这就是大小脑融合的实际价值，单芯片解决了过去双系统才能做的事。”

　　对于特种行业的高算力需求，李岩也给出了灵活方案：“可以加‘背包’补充算力，但核心还是先做好单芯片的均衡——毕竟工厂不会为了‘炫技’买单，他们要的是‘够用、不贵、稳定’。”

　　当被问及“为何X86比其他架构更适合运动控制”时，李岩以长期合作的客户为例：“倍福（Beckhoff）基于X86的运动控制方案做了几十年，我们和他们一起优化底层指令、打磨实时调度算法，现在X86平台的控制效能，已经能和传统专用PLC媲美，甚至在多轴协同上更有优势。”

　　英特尔边缘计算事业部工业与机器人团队市场拓展总经理RickyWatts则从行业经验角度补充：“我在工业制造和机器人领域做了20多年，深知工业场景对芯片的要求不只是性能，还有‘长期可靠’——英特尔能为工业客户提供5-7年的产品供应保障，这是很多新兴芯片厂商做不到的。”他强调，开放生态也是X86的核心优势，“我们和西门子、ABB这些工控巨头合作，确保客户的现有软件栈能无缝对接AI功能，不用重构系统，这大大降低了他们的转型成本。”

　　王景佳则用客户反馈印证了生态的价值：“很多客户告诉我们，选择英特尔，不仅是因为芯片性能，更是因为‘不用担心兼容性’——他们原来用的软PLC、机器视觉软件，都能在酷睿Ultra上顺畅运行，这就是生态的力量。”

　　工业智能化从来不是“单打独斗”，英特尔的技术优势需通过生态伙伴转化为行业解决方案。程、文宏杰在接受中国工业报等媒体采访时，分别从“终端制造”与“技术集成”视角，分享了落地经验，而这些经验也印证了英特尔方案的实用性。

　　作为全球汽车零部件领域的头部企业（发动机AAT、电子连杆等产品全球前三），富临精工近年切入机器人关节业务，却面临新挑战：“原来我们做汽车零部件是大批量标准化生产，一条产线只生产一种零件；现在做机器人关节，客户要小批量、多品种，一天可能要换3-5种规格，传统生产模式根本跟不上。”程在采访中坦言。

　　与英特尔、安努智能的合作，让富临精工找到了破局之道。“英特尔的酷睿Ultra平台帮我们解决了‘算力不够用’的问题——原来要用工控机+PLC，现在单芯片就能同时跑AI感知和运动控制；安努的中间件则帮我们实现了机器人与产线的协同。”程分享了具体成果，“现在我们的搬运机器人能两班倒（每班10.5小时），每台能替代0.7名工人，按年产300天算，单台年节省人力成本超10万元；更重要的是，机器人能自动避障、动态调整路线，和柔性产线完美耦合，这是人工很难做到的。”

　　对于具身智能的未来，程有明确的判断：“现在行业都关注‘灵巧手’，但对制造业来说，先解决‘繁重、危险、重复’的工种更迫切——比如料箱搬运、大件装配，这些场景技术成熟度高，ROI也清晰，应该先规模化推广。我们作为关节部件供应商，也会跟着英特尔的算力升级，不断优化产品精度。”

　　安努智能CEO文宏杰面临的是另一个行业痛点：“目前国内有50-60家机器人本体厂商，每家的关节参数、力控逻辑、数据格式都不一样，形成了几十个‘数据烟囱’——A厂商的机器人采集的数据，B厂商的用不了，这导致具身智能模型很难跨本体部署，规模化落地受阻。”

　　安努智能的解决方案，是基于英特尔酷睿Ultra平台开发“中间件算法”。“我们的中间件不跟任何关节硬件绑定，而是把不同本体的数据转化为标准化格式，再输入AI模型。”文宏杰解释道，“这就像给不同品牌的手机装了统一的操作系统，不管硬件差异多大，软件都能通用。”

　　英特尔的算力支撑，让中间件的优势得以发挥：“酷睿Ultra的异构架构，能同时运行标准化算法和AI模型——GPU处理视觉数据，NPU做抓取姿态估计，CPU实时调整力控参数，这让跨本体部署的响应速度提高了3倍。”文宏杰举例，“我们测试过活鱼抓取——鱼在桌面上滑动时，机器人通过中间件实时调整参数，一次抓取成功率达95%，而直接用大模型推理的成功率只有60%。”

　　“我们的股东包括智元机器人、巨星新材料、东土科技、格力博，从上游原材料到下游市场都有覆盖，再加上英特尔的算力，形成了‘硬件-软件-场景’的闭环。”文宏杰说，“富临精工的项目就是最好的证明，我们三方合作，3个月就实现了从方案设计到落地运行，这在以前是不可想象的。”

　　尽管工业AI与具身智能前景广阔，但采访中多位嘉宾也坦言，行业仍面临现实挑战。李岩、王景佳、RickyWatts从英特尔的视角，分享了应对策略，这些策略也体现了“以客户为中心”的理念。

　　“工业客户对新技术很谨慎，他们不会因为‘概念新’就买单，而是要算清楚ROI——投入100万，能省多少钱、提多少效、多久回本。”李岩在回答“为何很多企业对AI持观望态度”时表示，“这不是保守，而是工业生产追求高可靠、高稳定的天性决定的。”

　　为打消客户疑虑，英特尔推出“零号客户计划（CustomerZero）”：“我们选择富临精工、自己的成都工厂等作为试点，先落地小规模项目，积累数据后再推广。”李岩举例，“英特尔成都工厂今年启动了12个工业AI项目，比如关键设备预测性维护——通过本地知识库和边缘AI服务器，把宕机时间减少40%；AI辅助质量检测——用酷睿Ultra的NPU运行缺陷检测模型，准确率从人工的92%提升至99.5%。这些数据摆出来，客户自然会有信心。”

　　王景佳补充道：“我们不是‘卖完芯片就走’，而是全程参与项目——从硬件选型、软件优化到现场调试，和客户一起做‘0到1’的验证。富临精工的项目，我们的技术团队驻场了一个月，帮他们把搬运节拍从3分钟压到35秒，这样的实证比任何宣传都有效。”

　　针对具身智能领域“本体不兼容、模型难迁移”的问题，英特尔从硬件、软件两方面发力。

　　硬件层面，英特尔发布“开放式机器人系统（ORS）规范”：“我们收集了数十家人形机器人厂商的反馈，明确了电气接口、机械尺寸、散热设计等要求——比如建议6-8个千兆以太网接口（连接伺服电机与激光雷达）、4个USB3.0Type-C接口（连接深度相机），帮合作伙伴少走弯路。”李岩解释说。

　　软件层面，英特尔则坚持开源化：“我们把机器人开发框架、端到端管道代码上传到GitHub，开发者可以免费获取、修改，不用征得我们许可。”RickyWatts强调，“比如基于ROS2Humble版本的运动控制代码、OpenVINO工具的AI模型部署教程，已经帮助数十家中小企业快速启动项目。开放不是口号，是要让开发者‘拿过来就能用’。”

　　RickyWatts还提到了全球标准化的重要性：“我们有专门的团队做全球标准化工作，和行业伙伴一起制定开放规范，确保不同厂商的机器人本体、传感器能无缝对接。这样一来，客户不用绑定单一供应商，生态也能更健康地发展。”

　　谈及未来，受访者均认为，工业场景是具身智能的“第一战场”，但长期来看，技术将向更多领域延伸，而英特尔将持续以算力和生态支撑这一进程。

　　“现在我们关注工厂的搬运、装配，未来机器人可能走进商超理货、家庭养老，甚至帮人做饭。”王景佳畅想道，“但这需要更强大的算力、更轻量化的模型——酷睿Ultra系列会持续迭代，2025年的LunarLakeAI算力达100TOPS，2026年的PantherLake（300系列）会进一步突破，让芯片的能效比再上一个台阶。”

　　RickyWatts则看好中国市场的引领作用：“全球没有哪个市场像中国这样，既有庞大的制造业基础，又有快速的技术落地能力。英特尔会加大与中国伙伴的合作，不仅帮他们在国内落地，还会支持他们出海——比如富临精工的关节部件，未来可能随机器人厂商进入全球市场，我们的全球供应链和技术支持能帮他们降低出海门槛。”

　　“希望英特尔能继续优化算力成本，让更多中小制造企业用得起具身智能方案。”程说。文宏杰则表示，“我们计划基于英特尔的方案，拓展物流、新能源等场景，让中间件的标准化优势在更多领域发挥作用。”

　　“具身智能的核心不是‘造机器人’，而是‘用技术解决客户痛点’。无论是富临精工的柔性生产，还是安努智能的跨本体部署，本质都是让技术回归产业价值。未来，英特尔会继续和生态伙伴一起，把‘工业AI+具身智能’的蛋糕做大，推动制造业从‘中国制造’向‘中国智造’加速迈进。”李岩说。

　　工业AI与具身智能已不再是“未来概念”，而是正在重塑制造业的“现实力量”。英特尔凭借“大小脑融合”的技术创新、X86生态的深厚积累，以及“零号客户计划”的落地策略，搭建了“芯片-软件-生态-场景”的完整价值链；而富临精工、安努智能等伙伴的实践，则证明了这一价值链的商业价值。

　　正如王景佳所言：“中国制造业的智能化转型，需要‘技术引领’，更需要‘生态共荣’。”未来，随着更多伙伴的加入，工业AI与具身智能必将为制造业解锁更多新可能，推动全球工业迈向更高质量的发展阶段。

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