人形機器人的融合之勢從“芯”開始

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(yè)術(shù)語，近年來在全球范圍內(nèi)掀起新一輪技術(shù)革命浪潮。

作為人工智能、機器人學(xué)與認知科學(xué)的交叉領(lǐng)域，具身智能的核心是通過物理實體與環(huán)境的動態(tài)交互，實現(xiàn)“感知-決策-行動”的閉環(huán)，從而推動智能體從虛擬認知向?qū)嶓w操作的躍遷。如今，具身智能被視為人形機器人、工業(yè)自動化及服務(wù)機器人領(lǐng)域的關(guān)鍵驅(qū)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(shù)創(chuàng)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(zhàn)。那么，在具身智能、AI大模型快速發(fā)展的今天，人形機器人未來發(fā)展趨勢有哪些？當(dāng)下最重要的技術(shù)挑戰(zhàn)是什么？未來有哪些值得探索的落地場景？

<ph1 class="ql-align-justify"> 人形機器人當(dāng)下最迫切的挑戰(zhàn)是什么

2025年，被產(chǎn)業(yè)界視為人形機器人的量產(chǎn)元年、爆發(fā)元年。

事實的確如此。在政策驅(qū)動和技術(shù)進步等多重因素的驅(qū)動下，全球人形機器人市場迎來爆發(fā)式增長。根據(jù)高工機器人產(chǎn)業(yè)研究所（Gell）數(shù)據(jù)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。

當(dāng)前，以人形機器人為代表的具身智能產(chǎn)品已經(jīng)在制造業(yè)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(huán)境等；另外，像醫(yī)療護理等場景未來也有著較強的需求，不過具身智能在醫(yī)療護理場景的技術(shù)成熟度有待進一步提升；個人/家庭服務(wù)是人形機器人的最終形態(tài)，未來市場潛力不可低估。

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

這其中，當(dāng)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(fā)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(fù)雜決策（“大腦”功能），導(dǎo)致對異構(gòu)算力的需求激增。在很多現(xiàn)有方案中，“大小腦雙系統(tǒng)”不僅會帶來硬件成本的升高，而且通信延遲現(xiàn)象明顯，甚至可靠性、功耗等方面等挑戰(zhàn)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(wǎng)絡(luò)與邊緣技術(shù)與產(chǎn)品總監(jiān)王景佳介紹：“大小腦雙系統(tǒng)方案更多是產(chǎn)業(yè)之前發(fā)展階段的無奈之舉。這種架構(gòu)設(shè)計不可避免需要系統(tǒng)之間信息交互、同步，導(dǎo)致帶寬限制和通信延遲，還需要維護兩套系統(tǒng)?！?/p>

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(fā)展與壯大？對此，英特爾帶來了其具身智能大小腦融合方案。

<ph1 class="ql-align-justify"> 大小腦融合方案為何是趨勢

針對人形機器人的大小腦方案的種種挑戰(zhàn)，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(gòu)計算架構(gòu)與軟硬件協(xié)同優(yōu)化，降低系統(tǒng)復(fù)雜度與成本。

具體來看，英特爾的具身智能解決方案首先構(gòu)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(xié)同運行，以實現(xiàn)異構(gòu)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(wěn)定運行，大幅提升具身智能系統(tǒng)的整體效率和響應(yīng)能力。

“融合方案能夠使得人形機器人的感知、交互、任務(wù)規(guī)劃和運動控制在統(tǒng)一的系統(tǒng)中實現(xiàn)高效整合?！蓖蹙凹呀榻B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(fù)雜的運動控制，GPU用于具身智能處理環(huán)境感知、任務(wù)識別、任務(wù)規(guī)劃、大語言模型（LLM）、視覺語言模型（VLM）和端到端模型等復(fù)雜任務(wù)，而NPU 則承載語音識別、實時視覺處理、傳感器數(shù)據(jù)分析等需長時間運行的 AI 任務(wù)?！?/p>

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(tǒng)的運動軌跡規(guī)劃、全身步態(tài)控制、定位導(dǎo)航之外，也加入視覺感知、大語言模型和基于AI模仿學(xué)習(xí)的動作模型等一系列算法與應(yīng)用。王景佳直言，這不僅僅需要異構(gòu)算力支撐，還需要在軟件層面進行優(yōu)化，從而實現(xiàn)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(fā)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(yè)邊緣控制平臺（ECI）、基于開源機器人操作系統(tǒng)的庫、中間件和示例應(yīng)用程序，使代碼實現(xiàn)一次開發(fā)多平臺部署，縮短評估和開發(fā)時間，加快客戶應(yīng)用程序的部署以及算法和應(yīng)用的運行。此外，英特爾還提供跨平臺 AI 模型優(yōu)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(chǎn)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(nèi)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(yōu)勢的。”

人形機器人未來如何行穩(wěn)致遠

從短期內(nèi)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(shù)迭代與創(chuàng)新，逐步在更多應(yīng)用場景中探索落地；從長期來看，人形機器人面臨著作業(yè)對象和場景多、感知模態(tài)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(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)匱乏、可泛化、自適應(yīng)、安全性等長期挑戰(zhàn)。

如何才能讓人形機器人未來發(fā)展行穩(wěn)致遠？

在王景佳看來，開放的生態(tài)有利于產(chǎn)學(xué)研用聯(lián)動起來，共同推動整個產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同創(chuàng)新。尤其是在中國市場，人形機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度極為快速，更加需要一個良性、健康的生態(tài)為產(chǎn)業(yè)發(fā)展注入活力。

為此，英特爾攜手本地生態(tài)伙伴展開深度合作，探索從技術(shù)研發(fā)到場景落地的全鏈路協(xié)同模式，構(gòu)建起協(xié)同共進的產(chǎn)業(yè)生態(tài)格局，為行業(yè)發(fā)展注入強勁動力。以信步科技的具身智能硬件開發(fā)平臺HB03，其具身智能“大小腦”融合構(gòu)建了有力的硬件支撐；而浙江人形機器人創(chuàng)新中心的“領(lǐng)航者2號NAVIAI”人形機器人，實現(xiàn)了可泛化高精準(zhǔn)視覺伺服、多行為聯(lián)合學(xué)習(xí)的長序列行為規(guī)劃、視力融合的操作行為學(xué)習(xí)等技術(shù)突破，使得人形機器人在工業(yè)場景中執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)等。

“構(gòu)建良性的產(chǎn)業(yè)生態(tài)一直都是英特爾致力去做的。在具身智能領(lǐng)域，英特爾擁有龐大且健康的ODM產(chǎn)業(yè)群和硬件產(chǎn)業(yè)群，非常有利于推動人形機器人的規(guī)?；l(fā)展；另外，在MCU和傳感器等周邊生態(tài)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(qū)方面，英特爾也是秉持開放的態(tài)度，與機器人廠商、科研機構(gòu)和社區(qū)有著深厚的合作基礎(chǔ)?！崩顜r最后表示道。

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