從波士頓動力的空翻機器人，到特斯拉Optimus機器人走進汽車制造車間，再到北京機器人馬拉松比賽……具身智能這個高冷、硬核的專業術語，近年來在全球范圍內掀起新一輪技術革命浪潮。

　　作為人工智能、機器人學與認知科學的交叉領域，具身智能的核心是通過物理實體與環境的動態交互，實現“感知-決策-行動”的閉環，從而推動智能體從虛擬認知向實體操作的躍遷。如今，具身智能被視為人形機器人、工業自動化及服務機器人領域的關鍵驅動力，并正以前所未有的速度刷新著人們的認知。

　　不過，從技術創新到場景落地始終需要跨越巨大的鴻溝，尤其是人形機器人依然面臨著各色各樣的挑戰。那么，在具身智能、AI大模型快速發展的今天，人形機器人未來發展趨勢有哪些？當下最重要的技術挑戰是什么？未來有哪些值得探索的落地場景？

　　事實的確如此。在政策驅動和技術進步等多重因素的驅動下，全球人形機器人市場迎來爆發式增長。根據高工機器人產業研究所（Gell）數據顯示，中國人形機器人2024年的出貨量達到2400臺，到20230年則有望達到16.25W臺，擁有著廣闊的市場前景。

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　　當前，以人形機器人為代表的具身智能產品已經在制造業的部分場景中得到了快速落地與部署，例如像汽車裝配線、特種/惡劣環境等；另外，像醫療護理等場景未來也有著較強的需求，不過具身智能在醫療護理場景的技術成熟度有待進一步提升；個人/家庭服務是人形機器人的最終形態，未來市場潛力不可低估。

　　不過，人形機器人距離真正大規模量產商用化依然有著一定的距離，在數據、硬件架構、成本以及安全性等方面存在不少亟待解決的挑戰。英特爾中國邊緣計算事業部EIS高級總監李巖直言：“以人形機器人為代表的具身智能行業發展迅速，但也存在系統架構的非一致性、解決方案的泛化能力不足、場景適配的復雜性等問題。”

　　這其中，當前人形機器人主流采用的大小腦解決方案存在的瓶頸愈發明顯。所謂大小腦方案，即機器人需同時處理實時控制（“小腦”功能）與復雜決策（“大腦”功能），導致對異構算力的需求激增。在很多現有方案中，“大小腦雙系統”不僅會帶來硬件成本的升高，而且通信延遲現象明顯，甚至可靠性、功耗等方面等挑戰也不容忽視。

　　例如，大小腦的方案從硬件層面上是分開的，這使得多種傳感器融合變得很困難。英特爾中國網絡與邊緣技術與產品總監王景佳介紹：“大小腦雙系統方案更多是產業之前發展階段的無奈之舉。這種架構設計不可避免需要系統之間信息交互、同步，導致帶寬限制和通信延遲，還需要維護兩套系統。”

　　那么，是否有大小腦的替代方案，來助推人形機器人進一步加速發展與壯大？對此，英特爾帶來了其具身智能大小腦融合方案。

　　針對人形機器人的大小腦方案的種種挑戰，英特爾提出“大小腦融合”的具身智能解決方案，其核心思路是通過異構計算架構與軟硬件協同優化，降低系統復雜度與成本。

　　具體來看，英特爾的具身智能解決方案首先構建起了一體化的計算平臺，英特爾 酷睿Ultra處理器通過CPU 、集成的英特爾銳炫 GPU 與 NPU 協同運行，以實現異構計算的融合、高精度實時性能和靈活擴展，且支持具身智能的多樣化負載穩定運行，大幅提升具身智能系統的整體效率和響應能力。

　　“融合方案能夠使得人形機器人的感知、交互、任務規劃和運動控制在統一的系統中實現高效整合。”王景佳介紹道，“在英特爾SoC一體化計算平臺中，CPU可支持具身智能方案進行復雜的運動控制，GPU用于具身智能處理環境感知、任務識別、任務規劃、大語言模型（LLM）、視覺語言模型（VLM）和端到端模型等復雜任務，而NPU 則承載語音識別、實時視覺處理、傳感器數據分析等需長時間運行的 AI 任務。”

　　其次，人形機器人本身在在軟件層面也在高速進化，除了傳統的運動軌跡規劃、全身步態控制、定位導航之外，也加入視覺感知、大語言模型和基于AI模仿學習的動作模型等一系列算法與應用。王景佳直言，這不僅僅需要異構算力支撐，還需要在軟件層面進行優化，從而實現人形機器人整體性能和用戶體驗的提升。

　　為此，英特爾提供具身智能軟件全站開發套件，通過包括OpenVINO 工具套件、英特爾 oneAPI 工具包、Intel Extension for PyTorch-LLM（IPEX）、英特爾工業邊緣控制平臺（ECI）、基于開源機器人操作系統的庫、中間件和示例應用程序，使代碼實現一次開發多平臺部署，縮短評估和開發時間，加快客戶應用程序的部署以及算法和應用的運行。此外，英特爾還提供跨平臺 AI 模型優化工具以及端到端流程加速方案，以簡化方案搭建過程，加快產品上市。

　　“從長遠看，融合一定是人形機器人的趨勢。無論是大小腦的融合，還是內置各種模型的融合。相比于其他方案，英特爾的具身智能融合方案從性能、成本、可靠性等綜合來看都是具有優勢的。”

　　從短期內來看，以人形機器人為代表的具身智能會聚焦落地場景的進一步突破，通過英特爾大小腦融合方案來加速技術迭代與創新，逐步在更多應用場景中探索落地；從長期來看，人形機器人面臨著作業對象和場景多、感知模態和類別多、運動DOF和模式多等情況，未來依然面臨著交互行為學習訓練數據匱乏、可泛化、自適應、安全性等長期挑戰。

　　在王景佳看來，開放的生態有利于產學研用聯動起來，共同推動整個產業鏈的協同創新。尤其是在中國市場，人形機器人產業發展速度極為快速，更加需要一個良性、健康的生態為產業發展注入活力。

　　為此，英特爾攜手本地生態伙伴展開深度合作，探索從技術研發到場景落地的全鏈路協同模式，構建起協同共進的產業生態格局，為行業發展注入強勁動力。以信步科技的具身智能硬件開發平臺HB03，其具身智能“大小腦”融合構建了有力的硬件支撐；而浙江人形機器人創新中心的“領航者2號NAVIAI”人形機器人，實現了可泛化高精準視覺伺服、多行為聯合學習的長序列行為規劃、視力融合的操作行為學習等技術突破，使得人形機器人在工業場景中執行復雜任務等。

　　“構建良性的產業生態一直都是英特爾致力去做的。在具身智能領域，英特爾擁有龐大且健康的ODM產業群和硬件產業群，非常有利于推動人形機器人的規模化發展；另外，在MCU和傳感器等周邊生態方面，英特爾也與合作伙伴有著廣泛與緊密的合作；而且在軟件與社區方面，英特爾也是秉持開放的態度，與機器人廠商、科研機構和社區有著深厚的合作基礎。”李巖最后表示道。

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