工程化应用面临实时性与可靠性瓶颈:从实验室原型到产线连续稳定运行，需突破实时控制、系统容错和长期鲁棒性等关键障碍。运动控制和环境交互需实现毫秒至微秒级响应，传统分层计算架构难以满足高实时闭环要求，必须实现软硬一体化的深度优化。多家领先企业普遍强调，垂直应用场景的高质量数据持续累积是实现规模化落地的关键成功要素。真正有价值的高质量真机操作数据必须在真实应用场景的深度交互过程中产生和积累，这使得与各行业龙头客户建立深度场景共建合作关系成为破解规模化应用难题的核心密码。
在长期连续运行的真实应用场景下，智能机器人系统仍会受到光照变化、粉尘污染、温度差异等复杂环境因素的显著影响，容易出现感知精度偏差或动作执行不稳定等问题。灵巧手操作、力控模组等关键核心技术在面对柔性物体处理、复杂表面精细操作等高难度任务时，系统稳定性和操作精度仍有待进一步提高和完善。同时，高性能算力需求与设备续航能力之间的平衡优化问题仍未 业背景及现状得到完全有效解决。
从工业机器人到具身智能，英特尔平台已被全球领先客户选择，得到了规模部署验证。依托在具身智能方面的技术创新优势以及覆盖全球的生态系统，英特尔联合富基于具身智能的智慧工厂创新解决方案临精工、安努智能、智元机器人推出基于具身智能的智慧工厂创新解决方案(下称具身智能方案)。
该方案融入了英特尔在具身智能和制造业应用场景方面的理解，提供了涵盖异构算力芯片、全栈软件架构在内的全套计算方案，满足具身智能在AI感知、运动控制方面的需求，实现了具身智能在成本、算力、准确性、泛化性方面的高度平衡。
英特尔酷睿“Ultra处理器是该方案的算力中枢，该处理器创新性地采用了混合集成的片上系统架构，通过中央处理器(CentralProcessingUnit,CPU)以及内置的英特尔锐炫"图形处理器(GraphicsProcessing Unit,GPU)与神经网络处理器(NeuralProcessingUnit,NPU)协同运行，以卓越的异构算力加速具身智能的多样化负载运行。
CPU适合运行复杂的运动控制、运动规划、传感器数据处理、SLAM导航避障运算等。得益于英特尔@Speed Shift技术，英特尔@酷睿mUltra处理器的CPU核心可以在高于基准频率的恒定频率下运行，提供低于20微秒的任务调度延迟，从而提升具身智能方案中运动控制的实时性能。此外，对于非实时任务，处理器核心能够根据实际负载动态调节频率，实现高度灵 活的性能管理。GPU适合运行大型AI模型的推理。英特尔@酷睿”Ultra 处理器集成了英特尔锐炫"GPU，可用于在任务识别、任务规划以及端到端等大型模型的推理。对于需要更高推理性能的具身智能系统，还可以部署独立的英特尔锐炫mGPU,以实现更高效的推理加速效果。
NPU非常适合运行小型AI模型的推理。英特尔@酷睿mUltra处理器中的NPU采用专用电路设计，以减少能耗波动，确保性能输出的稳定性。在具身智能系统中,NPU能够高效处理语音识别、实时视觉处理和传感器数据分析等AI任务。例如，以低能耗加速Whisper、Yolo 等模型的推理运行。此外，得益于英特尔酷睿m处理器对以太网控制自动化技术(Ethernet forControlAutomationTechnology EtherCAT)的优化，该方案能够进一步降低通信的时延，从而提升具身智能的实时性能。
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