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英特爾舉辦行業解決方案大會,共同打造機器人“芯”動脈

章鷹觀察 ? 來源:廠商供稿 ? 作者:英特爾 ? 2025-11-19 21:51 ? 次閱讀
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11月19日,在2025英特爾行業解決方案大會上,英特爾展示了基于英特爾? 酷睿? Ultra平臺的最新邊緣AI產品及解決方案,并預覽了針對邊緣側的英特爾? 酷睿? Ultra處理器(第三代),面向具身智能和機器人應用提供強大算力支持。會上,英特爾攜手普聯技術、海石商用、海信醫療、阿丘科技等眾多的生態伙伴,共同分享了豐富的行業應用成果,攜手勾勒出端側AI領域的未來發展新藍圖。

英特爾副總裁兼中國區軟件工程和客戶端產品事業部總經理高嵩表示,“邊緣計算憑借其極其豐富的應用場景,以萬象更新之勢,為AI帶來了新的發展機遇。立足于x86系統的生態優勢、AI PC的領導力與技術創新,英特爾正通過更強大、高度集成的軟硬一體AI解決方案,為客戶提供更具成本效益的邊緣算力,加速機器人、智慧教育、智慧交通、智能制造等關鍵應用場景的落地。我們與廣泛的生態合作伙伴緊密協作,共同幫助客戶降本增效,推動創新成果更快地走向市場,以卓越的總體擁有成本(TCO)優勢,加速產業智能化轉型。”

軟硬件協同,以AI加速引擎實現更優TCO效益

從智能零售的自助結賬系統、工業個人電腦,到醫療影像的核磁共振設備,乃至優化交通與公共安全的邊緣服務器,邊緣計算正以前所未有的速度重塑企業運營和日常生活。生成式AI與機器視覺的融合催生了新的可能,但同時也面臨行業應用碎片化、傳統基礎設施復雜、AI工作負載集成困難等挑戰。因此,衡量邊緣AI解決方案不應僅限于理論性能(如TOPS),更應高效整合軟硬件資源,提供適配多樣化場景的創新方案,并綜合考量端到端系統性能與TCO,追求整體價值最大化。

英特爾以動態的邊緣AI路線圖,通過自上而下的可擴展性、集成AI加速能力的SoC以及廣泛開放的軟件生態系統,為邊緣AI帶來卓越的TCO優勢。當前,英特爾酷睿Ultra 200H系列處理器在同等功耗和尺寸下,通過架構創新可提供99 TOPS的AI算力。其將AI工作負載高效整合至單顆芯片,顯著降低了對獨立顯卡的需求,從而減少系統功耗,并優化散熱與電源設計。這使得酷睿Ultra處理器在超聲診斷、制造質檢和AI醫療影像等場景中,能在五年部署周期內為客戶帶來可觀的成本節省。

新一代酷睿Ultra處理器,打造機器人“芯”動脈

邊緣AI與具身智能技術的飛速發展,正推動機器人市場迎來新的高潮。從工廠里的機械臂到協作機器人、從自主移動機器人(AMR)以及人形機器人,更多創新應用正在走進真實的生活場景。基于Intel 18A制程的英特爾酷睿Ultra處理器(第三代),將實現AI處理和邊緣特定功能的突破性改進,實現更快的AI推理速度、更精準的控制能力以及工業級的可靠性,完美響應嚴苛的邊緣計算和物理AI的需求。其核心亮點包括:

  • 強大AI算力:集成近180 TOPS的強大AI算力,同時顯著提升計算與圖形處理性能。
  • 卓越環境適應性:具備卓越的工業級耐用性和靈活性,能夠從容應對工廠車間、戶外交通、物流分揀及各類具身智能應用等嚴苛復雜的環境挑戰。
  • XPU架構創新:采用混合CPU架構,融合強大的CPU核心、增強型GPU和先進的集成NPU,使得AI計算能力相較前代提升高達1.8倍。1
  • 實時性能保障:原生支持英特爾時序協調運算(TCC)和時間敏感網絡(TSN),為機器人等關鍵任務提供超低延遲的實時AI支持。

同時,為進一步加速物理AI解決方案的早期開發,英特爾推出了全新的機器人AI軟件套件和機器人參考主板。這些工具基于英特爾在機器人控制解決方案方面的深厚積累,可以幫助客戶快速創新、降低開發門檻,打造更具成本效益的機器人。該軟件套件不僅支持開放標準(如ROS 2)、VLA模型和先進視覺算法,還允許在單個CPU上同時支持控制器和AI功能,從而進一步優化TCO。

以持續的產品創新,攜手推動邊緣AI普及

此外,英特爾通過廣泛而開放的邊緣生態系統,為上下游企業提供全方位便利,加速產品上市進程,共同推動邊緣AI的普及。其中的重要舉措如下:

  • 面向OEM和ODM:提供AI邊緣系統,助力交付AI就緒的解決方案,并已合作認證了40+邊緣AI系統。
  • 面向ISV、系統集成商和解決方案開發商:提供邊緣AI套件,包含參考應用、示例代碼和基準測試,加速AI應用開發和規模化。
  • 面向OSV、ISV和系統集成商:提供開放邊緣軟件,包含工具包、AI庫和英特爾最新的軟硬件性能優化,并通過GitHub社區分享代碼,助力開發者充分利用硬件優勢。

通過協同整個價值鏈的緊密協同,英特爾致力于加速AI在邊緣的發展速度,與生態伙伴共同塑造一個更加智能、高效和互聯的未來,創造更多價值。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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