基于具身智能的智慧工廠創(chuàng)新應(yīng)用白皮書(2025)intel

intelintel

intel富臨精工

安努智能FULIN

P.M.

ANU

INTELLIGENT智元機(jī)器人

intel.鄧揚(yáng)，文宏杰2,潘湖杰3,田文鑫3,楊曾2,

Lee,Chan

Yuin?,張恒?,馬小龍?,楊洪4,張珂?,林麗莉“,朱晟偉，瞿好聰

，

楊

湘富臨精工股份有限公司2成都安努智能技術(shù)有限公司

智元機(jī)器人英特爾(中國)有限公司作者

：公司

：序言……………………

1前

言

3縮

略

詞………………………………41.1具身智能技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀………

51.2具身智能技術(shù)的應(yīng)用場景………………………61.3具身智能落地的挑戰(zhàn)……………82.1計算革新：具身智能邊緣計算的高性價比之選………………112.2架構(gòu)融合：具身智能工程化部署的最佳實踐……………

142.3智能作業(yè)：具身智能制造業(yè)落地的規(guī)?；瘧?yīng)用……………1605總結(jié)與展望

26行

業(yè)

背

景

及

現(xiàn)

狀

5應(yīng)

用

案

例

：

富

臨

精

工

工

廠

場

景

1

804

應(yīng)用案例：英特爾成都工廠場景

2302

基于具身智能的智慧工廠創(chuàng)新解決方案

1序言作為智元機(jī)器人通用業(yè)務(wù)線總裁，我深感榮幸能夠見證并參與這一具有里程碑意義的產(chǎn)業(yè)合作。在全球制造業(yè)加速向智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時期，智元與安努智能、富臨精工、英特爾的戰(zhàn)略合作，代表著機(jī)器人本體技術(shù)與先進(jìn)計算平臺、精密制造工藝以及人工智能算法的深度融合。這份白皮書記錄了我們四方在智能制造領(lǐng)域的創(chuàng)新探索與實踐成果。英特爾作為全球領(lǐng)先的計算技術(shù)提供商，為我們的機(jī)器人本體注入了強(qiáng)大的運動控制能力；富臨精工憑借其在精密制造領(lǐng)域的深厚積淀，為產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用提供了堅實的工藝基礎(chǔ)；安努智能在人工智能中間件算法方面的專業(yè)化能力，則為機(jī)器人的工程化落地和商業(yè)化部署提供了穩(wěn)定保障。從機(jī)器人本體的角度，我們深刻理解硬件平臺在整個智能制造生態(tài)中的關(guān)鍵作用。通過與合作伙伴的協(xié)同創(chuàng)新，我們不僅實現(xiàn)了機(jī)器人硬件性能的顯著提升，更重要的是構(gòu)建了一個開放、靈活、可擴(kuò)展的智能制造解決方案架構(gòu)。這種跨領(lǐng)域的深度合作模式，正在重新定義機(jī)器人在現(xiàn)代工業(yè)中的價值創(chuàng)造方式。我們相信，這一合作成果將為全球制造業(yè)的智能化升級提供重要參考，推動機(jī)器人技術(shù)在更廣泛的工業(yè)場景中發(fā)揮關(guān)鍵作用。55智元機(jī)器人

通用業(yè)務(wù)線總裁五

闖6G1序言在人工智能與邊緣計算技術(shù)快速發(fā)展的今天，英特爾始終致力于為智能制造領(lǐng)域提供最先進(jìn)的計算解決方案，而與智元機(jī)器人、安努智能、富臨精工的深度合作，正是我們在機(jī)器人智能化道路上的重要里程碑。英特爾在這一合作中發(fā)揮的核心作用，是將我們在處理器架構(gòu)、邊緣AI加速、實時計算等領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)勢，深度融入到機(jī)器人的運動控制和智能決策系統(tǒng)中。通過我們的高性能計算平臺，機(jī)器人不僅獲得了更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，更實現(xiàn)了從感知到?jīng)Q策的全鏈路智能化升級。這種硬件與軟件的深度協(xié)同，為工業(yè)機(jī)器人在復(fù)雜制造環(huán)境中的精準(zhǔn)作業(yè)提供了堅實的技術(shù)保障。我們深信，計算技術(shù)的創(chuàng)新是推動智能制造變革的核心驅(qū)動力。在這次四方合作中，英特爾不僅貢獻(xiàn)了領(lǐng)先的芯片技術(shù)，更重要的是與合作伙伴共同探索了一種全新的產(chǎn)業(yè)協(xié)作模式——通過開放的技術(shù)架構(gòu)和標(biāo)準(zhǔn)化的接口設(shè)計，我們正在構(gòu)建一個更加包容、高效的智能制造生態(tài)系統(tǒng)。展望未來，英特爾將繼續(xù)深化在機(jī)器人領(lǐng)域的技術(shù)投入，與更多優(yōu)秀的合作伙伴攜手，共同推動全球制造業(yè)向更高水平的智能化邁進(jìn)。我們相信，這份白皮書所記錄的合作成果，將為整個行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供寶貴的實踐經(jīng)驗和技術(shù)參考。55英特爾中國區(qū)客戶端

邊緣計算事業(yè)部

EIS總經(jīng)理李

巖662前言近年來，具身智能技術(shù)在制造業(yè)的應(yīng)用迅速擴(kuò)展，推動了智慧工廠的柔性智能化轉(zhuǎn)型。在

具身智能技術(shù)的支持下，工業(yè)企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)復(fù)雜的感知、決策和控制任務(wù)，提升生產(chǎn)線的

自動化和智能化水平。然而，傳統(tǒng)的工業(yè)應(yīng)用在算力、系統(tǒng)集成和工程化轉(zhuǎn)化等方面仍面

臨挑戰(zhàn)，導(dǎo)致在某些特定場景中可能出現(xiàn)性能與成本不平衡、系統(tǒng)整合難度大以及穩(wěn)定性

不足等問題。首先，復(fù)雜的感知、決策和控制任務(wù)需要強(qiáng)大的邊緣計算能力，傳統(tǒng)方案難以在性能與成

本之間取得平衡。其次，系統(tǒng)集成難題亟待解決，視覺感知、運動控制和環(huán)境建模等多個

人工智能(Artificial

Intelligence,Al)模塊的協(xié)同運行要求極高的整合能力。此外，從實

驗室到生產(chǎn)線的工程化轉(zhuǎn)化充滿不確定性，亟需可靠的軟硬件一體化解決方案。最后，工

業(yè)環(huán)境下的連續(xù)作業(yè)對機(jī)器人系統(tǒng)的魯棒性和穩(wěn)定性提出了嚴(yán)苛要求。富臨精工、安努智能、智元機(jī)器人與英特爾攜手推出基于具身智能的智慧工廠創(chuàng)新解決方

案。該方案結(jié)合安努智能的人形機(jī)器人技術(shù)，充分利用英特爾酷睿"Ultra處理器的高效邊

緣計算能力和開放式機(jī)器人系統(tǒng)(Open

Robotics

system,ORS)的集成優(yōu)勢，提供了

強(qiáng)大的算力支持和系統(tǒng)集成能力，能夠更好地保障機(jī)器人在動態(tài)環(huán)境中的快速反應(yīng)和精準(zhǔn)

控制。通過英特爾具身智能軟件開發(fā)工具包的統(tǒng)一框架，方案實現(xiàn)了計算機(jī)視覺、AI操控、運動控制和同步定位與建圖(Simultaneous

Localizationand

Mapping,SLAM)的

高效協(xié)同，為工業(yè)場景中的人形機(jī)器人提供了穩(wěn)定的運行環(huán)境。目前，該解決方案已在富臨精工智能制造基地成功應(yīng)用，智元機(jī)器人A2-W

在長達(dá)3小時的

連續(xù)工作中展現(xiàn)了卓越的自主作業(yè)能力，包括主動任務(wù)識別、動作策略規(guī)劃、導(dǎo)航避障、拆垛搬運和精準(zhǔn)貨架歸類。在單班完成800余個周轉(zhuǎn)箱的搬運任務(wù)，全程零失誤，顯著提升

了生產(chǎn)線的效率和穩(wěn)定性。該方案為智慧工廠提供了高效能、低成本、強(qiáng)泛化的機(jī)器人系

統(tǒng)，加速了智能制造的轉(zhuǎn)型進(jìn)程。展望未來，英特爾將繼續(xù)攜手生態(tài)伙伴，探索包括“人在環(huán)路”(Human-in-the-loop,HITL)和視覺-語言-動作(Vision-Language-Action,VLA)

模型技術(shù)在內(nèi)的突破性方案，并進(jìn)一步優(yōu)化大小腦融合架構(gòu)，整合認(rèn)知智能與運動能力，實現(xiàn)高

效能、低成本、強(qiáng)泛化的機(jī)器人系統(tǒng)，加速智能實體設(shè)備的產(chǎn)業(yè)化落地。通過持續(xù)

的技術(shù)創(chuàng)新與深度合作，充分釋放具身智能的潛力，共同開創(chuàng)智能制造新篇章。3縮略詞英文中文AlArtificial

lntelligence人工智能ORSOpen

Robotics

System開放式機(jī)器人系統(tǒng)VLAVision-Language-Action視覺-語言-動作HITLHuman-in-the-loop人在環(huán)路SLAMSimultaneousLocalization

and

Mapping同步定位與建圖LLMLargeLanguage

Model大語言模型CPUCentralProcessing

Unit中央處理器GPUGraphicsProcessing

Unit圖形處理器NPUNeuralProcessing

Unit神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器EtherCATEthernetforControlAutomation

Technology以太網(wǎng)控制自動化技術(shù)4具身智能技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀顯示出其在多個行業(yè)中的迅速崛起和廣泛應(yīng)用。隨著人工智能、機(jī)器人技術(shù)和傳感器技術(shù)的不斷進(jìn)步，具身智能在制造業(yè)、醫(yī)療、物流等領(lǐng)

域展現(xiàn)出巨大的潛力。全球人形機(jī)器人出貨量快速增長，中國在全球人形機(jī)器人行

業(yè)中成為重要的推動力量。在制造業(yè)中，具身智能通過協(xié)作機(jī)器人和智能制造系統(tǒng)的應(yīng)用，實現(xiàn)了生產(chǎn)線的柔性化和自動化，大幅提升了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。醫(yī)療領(lǐng)域則利用具身智能技術(shù)開

發(fā)手術(shù)機(jī)器人和康復(fù)設(shè)備，提供更精準(zhǔn)的醫(yī)療服務(wù)和個性化的康復(fù)方案。物流行業(yè)

也開始采用具身智能技術(shù)進(jìn)行倉儲管理和自動化配送，優(yōu)化供應(yīng)鏈效率。從政策角度來看，許多國家和地區(qū)正在積極推動具身智能技術(shù)的發(fā)展，出臺了一系列支持創(chuàng)新和技術(shù)研發(fā)的政策，以促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級和經(jīng)濟(jì)增長。同時，隨著全球人口

老齡化趨勢的加劇，具身智能技術(shù)在醫(yī)療和養(yǎng)老服務(wù)中的應(yīng)用需求也在不斷增加，

為該技術(shù)的發(fā)展提供了新的動力?？傮w而言，具身智能技術(shù)正逐步從實驗室走向?qū)?/p>

際應(yīng)用，成為推動各行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的重要力量。隨著人工智能技術(shù)的不斷演進(jìn)，結(jié)合IDC

等權(quán)威機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)，人形機(jī)器人行業(yè)處于重要拐點，技術(shù)與市場雙重驅(qū)動，具身智能發(fā)展進(jìn)入高度智能化階段。未來發(fā)展前景

廣

闊

。1.1具身智能技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀行

業(yè)

背

景

及

現(xiàn)

狀015具身智能技術(shù)作為一種新興的智能化手段，正在改變多個行業(yè)的運作方式。通過將人工智能與物理實體相結(jié)合，具身智能技術(shù)賦予機(jī)器感知、理解和行動的能力，從

而實現(xiàn)更高效、更靈活的操作。本文將探討具身智能技術(shù)的應(yīng)用場景，并通過具體

案例分析其在不同領(lǐng)域的影響。1.

制造業(yè)中的柔性生產(chǎn)具身智能技術(shù)在制造業(yè)中被廣泛應(yīng)用于柔性生產(chǎn)線的構(gòu)建。協(xié)作機(jī)器人能夠與人類工人安全地共享工作空間，并通過智能算法實現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的自動化。例如，某汽車制造商通過引入具身智能技術(shù)，實現(xiàn)了多車型混線生產(chǎn)，生產(chǎn)效率

提高了30%,同時降低了運營成本。工業(yè)制造場景中，通過換型時間縮短與精

度提升，助力企業(yè)降本增效，加速智能化轉(zhuǎn)型。01行業(yè)背景及現(xiàn)狀2.醫(yī)療領(lǐng)域的精準(zhǔn)手術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域，具身智能技術(shù)被用于開發(fā)手術(shù)機(jī)器人。這些機(jī)器人通過高精度的傳感器和智能控制系統(tǒng)，能夠輔助外科醫(yī)生進(jìn)行復(fù)雜手術(shù)，提高了手術(shù)的精準(zhǔn)

度和安全性。例如，達(dá)芬奇手術(shù)機(jī)器人已經(jīng)在全球范圍內(nèi)被廣泛應(yīng)用于微創(chuàng)手

術(shù)，顯著減少了患者的恢復(fù)時間。64.服務(wù)行業(yè)的智能客服在服務(wù)行業(yè)，具身智能技術(shù)被用于開發(fā)智能客服機(jī)器人。這些機(jī)器人通過自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，能夠理解客戶需求并提供個性化服務(wù)。例如，銀行業(yè)中的智能客服機(jī)器人可以處理客戶查詢、提供金融建議，提升了客戶滿意度。機(jī)器人在講解接待場景能夠顯著降低人力成本、提升運營效率，為用戶提供高效、智能的接待服務(wù)。為企業(yè)創(chuàng)造可觀的商業(yè)價值。3.物流行業(yè)的自動化倉儲具身智能技術(shù)在物流行業(yè)的應(yīng)用主要體現(xiàn)在自動化倉儲和配送系統(tǒng)。智能倉儲系統(tǒng)通過傳感器網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器人技術(shù)，實現(xiàn)了貨物的自動分揀和搬運，優(yōu)化了倉儲效率，實現(xiàn)高效分揀并快速回收成本。例如，亞馬遜的自動化倉庫使用具身智能技術(shù)進(jìn)行貨物管理，大幅提高了訂單處理速度。01機(jī)器人在汽車、3C、鋰電等行業(yè)廣泛應(yīng)用，助力企業(yè)提升生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量，推動工業(yè)智能制造升級。行

業(yè)

背

景

及

現(xiàn)

狀7算力需求與能效成本的平衡難題：具身智能系統(tǒng)需實時處理感知、推理、規(guī)劃和控制等多類負(fù)載。隨著LLM/VLA

等大模型的引入，算力需求呈指數(shù)級增長，帶來功耗上升和總體擁有成本的提高，亟需構(gòu)建兼顧性能、能耗與成本的高效能算力架構(gòu)。機(jī)器人產(chǎn)業(yè)正經(jīng)歷前所未有的“技術(shù)路線發(fā)散探索期”,業(yè)界關(guān)于模型優(yōu)化策略優(yōu)于海量數(shù)據(jù)采集的技術(shù)觀點引發(fā)廣泛爭論和深度思考。在訓(xùn)練方式選擇上，仿真數(shù)據(jù)訓(xùn)練與真實環(huán)境數(shù)據(jù)訓(xùn)練各有優(yōu)劣，同時VLA

模型架構(gòu)與世界模型構(gòu)建的技術(shù)路徑出現(xiàn)明顯分化，充分表明整個行業(yè)正處于多元化技術(shù)探索的關(guān)鍵階段。這一技術(shù)路線爭論進(jìn)一步體現(xiàn)了行業(yè)在核心技術(shù)路徑選擇上的根本性分歧，需要通過實踐驗證來逐步形成共識。目前國產(chǎn)核心零部件的自主化占比已達(dá)到相當(dāng)高的水平(約80%),今年各大企業(yè)已通過系統(tǒng)性設(shè)計優(yōu)化進(jìn)一步實現(xiàn)成本降低。然而，要達(dá)到完全的商業(yè)經(jīng)濟(jì)可行性和市場競爭力，仍需要在保證產(chǎn)品質(zhì)量的前提下進(jìn)一步大幅降低制造成本和顯著提高系統(tǒng)長期可靠性表現(xiàn)。具身智能作為工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的重要方向，正從技術(shù)演示邁向規(guī)?；瘧?yīng)用。隨著大語言模型

(Large

Language

Model,LLM)和視覺-語言-動作

(Vision-Language-Action,VLA)模型等技術(shù)的突破，機(jī)器人在感知泛化、任務(wù)理解和自主決策方面展

現(xiàn)出顯著進(jìn)步，推動行業(yè)從傳統(tǒng)“單一任務(wù)高效執(zhí)行”向“多場景通用適應(yīng)”演進(jìn)。然而，要實現(xiàn)真正意義上的工業(yè)落地，仍需克服以下幾方面核心挑戰(zhàn)：行業(yè)

背

景

及

現(xiàn)

狀018多模態(tài)系統(tǒng)集成與協(xié)同調(diào)度的復(fù)雜性：機(jī)器人需并行處理視覺、語言、運動等不同模態(tài)任務(wù)?，F(xiàn)有方案通常采用異構(gòu)硬件和分立架構(gòu)實現(xiàn)不同功能，導(dǎo)致系統(tǒng)冗余度高、集成復(fù)雜，且難以實現(xiàn)跨模塊的高效協(xié)同與統(tǒng)一資源管理。盡管核心硬件組件價格呈現(xiàn)下降趨勢，但將智能機(jī)器人系統(tǒng)無縫接入企業(yè)現(xiàn)有的復(fù)雜信息化系統(tǒng)架構(gòu)(包括ERP

企業(yè)資源規(guī)劃、WMS

倉儲管理、MES

制造執(zhí)行、安防監(jiān)控平臺等多套信息化系統(tǒng)),仍然需要投入高額的定制化開發(fā)成本，這在很大程度上嚴(yán)重影響了部署實施速度和規(guī)模化復(fù)制推廣能力。場景泛化與適配靈活性不足：工業(yè)場景對響應(yīng)延遲、操作精度和可靠性要求嚴(yán)苛且差異顯著。當(dāng)前系統(tǒng)往往針對特定場景定制開發(fā)，跨產(chǎn)線、跨工序遷移時容易出現(xiàn)性能損失，難以快速適應(yīng)動態(tài)變化的工業(yè)環(huán)境。智能機(jī)器人應(yīng)用正從傳統(tǒng)工業(yè)制造領(lǐng)域向更多新興應(yīng)用領(lǐng)域快速滲透擴(kuò)展。醫(yī)療健康、物流配送、養(yǎng)老服務(wù)等服務(wù)型機(jī)器人正深度融入人們的日常生活；深空探測、深海作業(yè)、應(yīng)急救援等特種專業(yè)機(jī)器人不斷拓展人類活動的邊界范圍。根據(jù)高盛等權(quán)威機(jī)構(gòu)的市場分析預(yù)測，短期內(nèi)教育培訓(xùn)、情感陪伴及娛樂休閑等應(yīng)用領(lǐng)域的市場需求潛力可能表現(xiàn)較為強(qiáng)勁，為行業(yè)發(fā)展提供新的增長動力和商業(yè)機(jī)會。01行業(yè)

背

早

及

現(xiàn)

狀9工程化應(yīng)用面臨實時性與可靠性瓶頸：從實驗室原型到產(chǎn)線連續(xù)穩(wěn)定運行，需突破實時控制、系統(tǒng)容錯和長期魯棒性等關(guān)鍵障礙。運動控制和環(huán)境交互需實現(xiàn)毫秒至微秒級響應(yīng)，傳統(tǒng)分層計算架構(gòu)難以滿足高實時閉環(huán)要求，必須實現(xiàn)軟硬一體化的深度優(yōu)化。多家領(lǐng)先企業(yè)普遍強(qiáng)調(diào)，垂直應(yīng)用場景的高質(zhì)量數(shù)據(jù)持續(xù)累積是實現(xiàn)規(guī)模化落地的關(guān)鍵成功要素。真正有價值的高質(zhì)量真機(jī)操作數(shù)據(jù)必須在真實應(yīng)用場景的深度交互過程中產(chǎn)生和積累，這使得與各行業(yè)龍頭客戶建立深度場景共建合作關(guān)系成為破解規(guī)?；瘧?yīng)用難題的核心密碼。在長期連續(xù)運行的真實應(yīng)用場景下，智能機(jī)器人系統(tǒng)仍會受到光照變化、粉塵污染、溫度差異等復(fù)雜環(huán)境因素的顯著影響，容易出現(xiàn)感知精度偏差或動作執(zhí)行不穩(wěn)定等問題。靈巧手操作、力控模組等關(guān)鍵核心技術(shù)在面對柔性物體處理、復(fù)雜表面精細(xì)操作等高難度任務(wù)時，系統(tǒng)穩(wěn)定性和操作精度仍有待進(jìn)一步提高和完善。同時，高性能算力需求與設(shè)備續(xù)航能力之間的平衡優(yōu)化問題仍未得到完全有效解決。01面對上述挑戰(zhàn)，亟需構(gòu)建端到端的技術(shù)棧支撐，從芯片、軟件到系統(tǒng)層面實現(xiàn)跨層協(xié)同與全局優(yōu)化，以推動具身智能在工業(yè)場景中實現(xiàn)高效、穩(wěn)定和規(guī)模化落地。行

業(yè)

背

景

及

現(xiàn)

狀10從工業(yè)機(jī)器人到具身智能，英特爾平臺已被全球領(lǐng)先客戶選擇，得到了規(guī)模部署驗證。依托在具身智能方面的技術(shù)創(chuàng)新優(yōu)勢以及覆蓋全球的生態(tài)系統(tǒng)，英特爾聯(lián)合富

臨精工、安努智能、智元機(jī)器人推出基于具身智能的智慧工廠創(chuàng)新解決方案(下稱

具身智能方案)。該方案融入了英特爾在具身智能和制造業(yè)應(yīng)用場景方面的理解，提供了涵蓋異構(gòu)算力芯片、全棧軟件架構(gòu)在內(nèi)的全套計算方案，滿足具身智能在AI

感知、運動控制方

面的需求，實現(xiàn)了具身智能在成本、算力、準(zhǔn)確性、泛化性方面的高度平衡。英特爾酷?！癠ltra處理器是該方案的算力中樞，該處理器創(chuàng)新性地采用了混合集成的片上系統(tǒng)架構(gòu)，通過中央處理器(Central

Processing

Unit,CPU)以及內(nèi)置的英特爾銳炫“圖形處理器(Graphics

Processing

Unit,GPU)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器

(Neural

Processing

Unit,NPU)協(xié)同運行，以卓越的異構(gòu)算力加速具身智能的多

樣化負(fù)載運行。高性能AI

推理與并行加速·

采用新LPG+架構(gòu)，增加XMX陣列實規(guī)最高77TOPS,支持各類視貿(mào)模型，大語言模型與錮到儲大橫型·

通

過OpenVINO“或IPEXLLM快速實現(xiàn)AI

部署與性能優(yōu)化·

通

過oneAPI實現(xiàn)并行計算加速專用低功耗人工冒能推理引攀·

專

用ASIC加速播，與CPU相比，AL性院/瓦特效率高達(dá)20悟·

在約2W低功耗下提供13TOPSAL

推理性能·

通

過DpenINO”實現(xiàn)快速AI愿署強(qiáng)

勁X56

算力與實時響應(yīng)晶新Lian

Cove(性能核)與5kymont(能雙核)微架構(gòu)·

多達(dá)6核配置，預(yù)率高達(dá)5.1GHz+小于20秒實時抖動基于具身智能的智慧工廠創(chuàng)新解決方案GPUNPUCPU圖1英特爾高性價比異構(gòu)計算平臺0211CPU

適合運行復(fù)雜的運動控制、運動規(guī)劃、傳感器數(shù)據(jù)處理、SLAM

導(dǎo)航避障運算等。得益于英

特爾Speed

Shift技術(shù)，英特爾

酷睿TUltra

處理器的CPU

核心可

以在高于基準(zhǔn)頻率的恒定頻率下運

行，提供低于20微秒的任務(wù)調(diào)度延

遲

，從而提升具身智能方案中運

動控制的實時性能。此外，對于非

實時任務(wù)，處理器核心能夠根據(jù)實際負(fù)載動態(tài)調(diào)節(jié)頻率，實現(xiàn)高度靈

活的性能管理。GPU

適合運行大型Al

模型的推理。英特爾酷睿

Ultra

處理器集

成了英特爾銳炫”“GPU,可用于在

具身智能解決方案中處理環(huán)境感知、任務(wù)識別、任務(wù)規(guī)劃以及端到

端等大型模型的推理。對于需要更高推理性能的具身智能系統(tǒng)，還可

以部署獨立的英特爾銳炫“GPU,以實現(xiàn)更高效的推理加速效果。NPU

非常適合運行小型Al

模型的推理。英特爾酷睿

Ultra

處理器中的NPU

采用專用電路設(shè)計，以減少能耗波動，確保性能輸出的穩(wěn)定性。在具身智能系統(tǒng)中，NPU

能夠高效處理語音識別、實時視覺處理和傳感器數(shù)據(jù)分析等

AI

任務(wù)。例如，以

低能耗加速Whisper、Yolo

等模型的推理運行。此外，得益于英特爾◎酷睿處理

器對以太網(wǎng)控制自動化技術(shù)(Ethernet

for

Control

Automation

Technology,EtherCAT)的優(yōu)化，該方案能夠進(jìn)一步降低通信的時延，從而提升具身智能的實時性能。02基于具身智能的智慧工廠創(chuàng)新解決方案12英特爾⑧酷睿

Ultra

處理器通過融合

CPU、NPU

與內(nèi)置銳炫MGPU

三類計算單元，在單一平臺上實現(xiàn)高效的異構(gòu)計算。該集成方案能夠在低功耗下完成“感知-決策-控制”的閉環(huán)處理，具備端到端的實時響應(yīng)能力，尤其適用于高確定性要求的工業(yè)邊

緣場景。面對更復(fù)雜的計算需求，英特爾銳炫獨立

GPU

可提供靈活的算力擴(kuò)展，將單機(jī)整體

AI

算力平滑擴(kuò)展至100TOPS

以上，實現(xiàn)系統(tǒng)級的梯度算力支持，為不同規(guī)模的

邊緣AI

應(yīng)用提供可持續(xù)且高性價比的算力基礎(chǔ)。面向未來，英特爾將持續(xù)提升下一代酷睿"Ultra

處理器和銳炫顯卡的性能，通過硬件架構(gòu)創(chuàng)新與軟件棧優(yōu)化，為具身智能技術(shù)的演進(jìn)和落地提供覆蓋全場景的高性

價比算力支撐。02基于具身智能的智慧工廠創(chuàng)新解決方案13PROGRESS2.2架構(gòu)融合：具身智能工程化部署的最佳實踐英特爾具身智能軟件開發(fā)套件-軟件架構(gòu)膨考演示及代碼基于

的伽作模覺模組E

停面1u銷體4AEnGCAh醫(yī)即但灣煙務(wù)模語嘉子7的顆州橢型相動

物習(xí)所ERQ52加速軟件流和柜果英特爾響PoJDU,onM.eDMLaneVLouDFL

4DNN,oCDLime

LSBS英特爾最佳配置

rnT)姆保實時性的圖件OS

嘉動外設(shè)SDKintel除了高性能的異構(gòu)算力芯片之外，英特爾還為具身智能提供了全面的開發(fā)套件。該套件旨在降低在英特爾硬件上開發(fā)與擴(kuò)展物理AI應(yīng)用的門檻，提供完整的具身智能

軟件框架、預(yù)構(gòu)建庫、高效工具以及Al感知與實時控制性能優(yōu)化的行業(yè)最佳實踐。

它支持多種機(jī)器人平臺的開發(fā)，并提供模型部署教程與參考示例代碼，幫助開發(fā)者

在英特爾平臺(如英特爾酷?！癠ltra

處理器系列)上更輕松地構(gòu)建具身智能解決

方案，加速產(chǎn)品上市進(jìn)程?；诰呱碇悄艿闹腔酃S創(chuàng)新解決方案邊于的擇作操作類怖規(guī)運動服財庫法和示例

運動類博頻動選應(yīng)科

MP

庫化平遼英特爾nuAN編譚器和選故庫

英特爾實時優(yōu)化恍化的erarSrzed

siI技術(shù)圖

2

英

特

爾

具

身

智

能

方

案

軟

件

架

構(gòu)02RCS2中間件軟件英特

爾買時性能聘優(yōu)工具的

態(tài)住

事

型大模型AM編

譚14Open

RoboticsSystemCAN

BUSEtherCATControlLiDARUSB0RGBDCameraRS232UART/SPIIMUStorageM.2M-KeyNVMe

SSD其中，英特爾具身智能方案軟件架構(gòu)包括OpenVINO

工具套件、英特爾oneAPI工具包、英特爾IPEX-LLM、基于開源機(jī)器人操作系統(tǒng)的庫、中間件和示例應(yīng)用程

序，允許代碼實現(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，從而構(gòu)建從設(shè)備到邊緣的完整端到端解決方案。在此基礎(chǔ)上，英特爾的ORS

進(jìn)一步提升了機(jī)器人系統(tǒng)的整體性能。ORS

融合了運動控制和Al技術(shù)，提供了全面的運動控制、感知處理和路徑規(guī)劃功能。通過集成多個

功能模塊，包括存儲、交互、異常處理和安全，

ORS

為機(jī)器人的行動提供了必要的

內(nèi)部計算能力和豐富的外部I/O

端口支持，確保了機(jī)器人在復(fù)雜工業(yè)環(huán)境中的高效運

行和穩(wěn)定性?；诰呱碇悄艿闹腔酃S創(chuàng)新解決方案M.2

E-KeyM.2

B-Key,Display→Perception

Processing圖3英特爾具身智能方案開放式機(jī)器人系統(tǒng)ExceptionHandlingWFI顯國RS485GPIO02SafetyInteractionEthernetMotionGMSLAudio15制造業(yè)正加速向智能化、柔性化方向轉(zhuǎn)型，具身智能技術(shù)已成為推動產(chǎn)線升級、提升作業(yè)自主性的關(guān)鍵支撐。HITL、VLA

以及agentic

AI等前沿技術(shù)，為機(jī)器人系統(tǒng)提

供了更高的認(rèn)知能力和運動靈活性，使其能夠在復(fù)雜的生產(chǎn)環(huán)境中自主決策和執(zhí)行

任務(wù)，推動具身智能從單點應(yīng)用走向規(guī)?；涞?。HITL技術(shù)通過人機(jī)協(xié)作，確保機(jī)器人在執(zhí)行過程中能夠?qū)崟r調(diào)整和優(yōu)化操作。VLA技術(shù)則通過視覺、語言和行動的整合，使機(jī)器人能夠更好地理解和響應(yīng)環(huán)境變

化。AgenticAI賦予機(jī)器人自主性，使其能夠在動態(tài)環(huán)境中進(jìn)行自我學(xué)習(xí)和適應(yīng)。

這些技術(shù)共同構(gòu)成具身智能的核心架構(gòu)，為規(guī)?；瘧?yīng)用奠定基礎(chǔ)?；诰呱碇悄艿闹腔酃S創(chuàng)新解決方案0216在推進(jìn)智能作業(yè)規(guī)模化落地過程中，堅實可靠的底層技術(shù)架構(gòu)尤為關(guān)鍵。英特爾憑借高性能異構(gòu)計算架構(gòu)與全棧式開發(fā)套件，為機(jī)器人系統(tǒng)提供從感知、決策到控制

的端到端支持。英特爾開放兼容、軟硬協(xié)同的解決方案，顯著提升了多模態(tài)AI模型

的推理效率與系統(tǒng)響應(yīng)實時性，同時大幅降低開發(fā)與部署門檻。同時，英特爾攜手富臨精工、安努智能、智元機(jī)器人等生態(tài)伙伴，共同構(gòu)建高效可靠的機(jī)器人智能作業(yè)系統(tǒng)，助力企業(yè)突破技術(shù)落地中的工程化瓶頸。通過提供高性

能、低延遲、易擴(kuò)展的技術(shù)底座，英特爾幫助制造企業(yè)實現(xiàn)生產(chǎn)線的智能化升級，

在提升作業(yè)精度與生產(chǎn)效率的同時，降低運營成本與能耗水平，加速智能制造的規(guī)

模化應(yīng)用進(jìn)程。作為具身智能制造業(yè)落地的核心推動力，英特爾的技術(shù)方案正助力行業(yè)突破"最后一公里"實施難題，賦能制造業(yè)構(gòu)建更加智能、高效、可持續(xù)的生產(chǎn)范式，邁向規(guī)?；?/p>

應(yīng)用的新階段。02基于具身智能的智慧工廠創(chuàng)新解決方案17富臨精工，作為具身智能工業(yè)落地的先行者，成功將這一前沿技術(shù)融入其實際生產(chǎn)環(huán)

節(jié)

。富臨精工綿陽工廠減速車間和動力總成車間的線邊超市場景中，智元遠(yuǎn)征A2-W通用具身機(jī)器人承擔(dān)了周轉(zhuǎn)箱拆垛上料任務(wù)。機(jī)器人需從托盤抓取400×300×120mm、

重量達(dá)10公斤的標(biāo)準(zhǔn)料箱，搬運至集中超市料架。其雙臂協(xié)同操作可模擬人類“先拉

動箱子騰出空間”的邏輯，針對托盤碼放置不規(guī)范的場景(如箱體傾斜、間距不均),

通過多模態(tài)感知系統(tǒng)實時調(diào)整抓取姿態(tài)，單次作業(yè)節(jié)拍穩(wěn)定在40秒/箱，接近人工

30-35秒/箱的效率。機(jī)器人在工廠實現(xiàn)24小時不間斷作業(yè)，續(xù)航約6小時且支持

熱插拔換電，換電過程中任務(wù)不中斷。當(dāng)前節(jié)拍為40秒/箱，后續(xù)計劃優(yōu)化至30秒

/箱，與人工效率基本持平。通過替代人工搬運，顯著降低了職業(yè)傷病風(fēng)險，并釋放

勞動力轉(zhuǎn)向設(shè)備管理等更高價值崗位。智元遠(yuǎn)征

A2-W

的應(yīng)用，依托于其三大核心技術(shù)突破。多模態(tài)感知與動態(tài)避障：機(jī)器人集成3D視覺、激光雷達(dá)、力覺傳感器等多模態(tài)感知系統(tǒng)，可實時識別人員、設(shè)備、物料等動態(tài)障礙物，在人機(jī)混場環(huán)境中自主規(guī)劃路徑

并觸發(fā)安全冗余機(jī)制(如語音提醒“請讓一下”)。例如，在搬運過程中若工人誤入作

業(yè)區(qū)域，機(jī)器人會立即暫停并調(diào)整路徑，確保零碰撞風(fēng)險。應(yīng)用案例,富臨精工工廠場景0318雙臂協(xié)同與高精度控制：雙臂設(shè)計能動態(tài)適配不同尺寸、重量的料箱，實現(xiàn)高精度控制。例如，對于緊密堆疊的箱體，其末端夾爪可先通過視覺反饋精確拉動箱子，

再由另一手臂完成抓取，動作邏輯與人類作業(yè)高度一致。自主糾錯與閉環(huán)控制：基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的自主糾錯算法，機(jī)器人可處理料箱位置偏移、托盤移位等異常情況。智元機(jī)器人A2-W,

搭載英特爾◎酷睿“第13代高性能處理器，在富臨精工智能制造基地進(jìn)行了全球首次長達(dá)3小時的人形機(jī)器人連續(xù)工作實況直播。

A2-W

機(jī)器人通過

領(lǐng)先的具身智能技術(shù)，能夠?qū)ξ锪舷涞亩讯膺M(jìn)行主動任務(wù)識別、動作策略規(guī)劃，導(dǎo)航避

障、拆垛搬運、精準(zhǔn)貨架歸類放置等工作。在三個小時的連續(xù)工作實況直播過程中，A2-W

完成了搬運3000次周轉(zhuǎn)箱的搬運動作，全程零失誤。英特爾◎酷睿芯片

承載了其中重要的EtherCAT

通信，手臂、身體運控，遙操等功能。具身智能機(jī)器人進(jìn)入產(chǎn)線，從處理復(fù)雜生產(chǎn)線的工程難題到工廠部署能力的復(fù)用，每一步都考驗著具身智能算力硬件、算法、機(jī)械本體、系統(tǒng)集成和現(xiàn)場工程的協(xié)同

配合和創(chuàng)新。安努智能作為具身智能人形機(jī)器人系統(tǒng)的集成部署專家，成功解決了

機(jī)器人應(yīng)用的“最后一百米”難題。應(yīng)用案例

富臨精工工廠場景03…19安努智能的核心優(yōu)勢是國內(nèi)首創(chuàng)的智能中間件強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法平臺。相比傳統(tǒng)方案更加可控，更易泛化地支持機(jī)器人完成柔性作業(yè)。安努智能中間件強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法平臺主要包括三個方面的亮點：跨本體中間件算法平臺就像安卓系統(tǒng)一樣，可以屏蔽底層機(jī)器人軟硬件差異。一套AI能力可以快速部署到所有具備規(guī)劃能力的機(jī)器人上，實現(xiàn)規(guī)模化復(fù)制，打破硬件、算法和工程的壁壘，技術(shù)路徑比單純追求模型參

數(shù)能力更具商業(yè)化實現(xiàn)價值。高泛化性中間件通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)對真機(jī)數(shù)據(jù)、工程數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，實現(xiàn)任務(wù)級泛化而非動作級泛化。AI只需理解做什么,由中間件編譯成目標(biāo)、約束

等中間狀態(tài)，極大降低了AI模型的復(fù)雜度與定制成本。高安全性安努智能在AI與控制器之間構(gòu)建了安全護(hù)欄。所有Al指令必須經(jīng)安努

智能中間件的實時可行性、碰撞、安全規(guī)則校驗，確保絕對可靠，滿

足工業(yè)級要求。規(guī)劃控制

tn*rdepun

(b)Mtinn

Planning03

道過安務(wù)督能自研興身圖能太模型中間件算法實現(xiàn)更加可控，里易泛化的桑性操怍應(yīng)用案例,富臨精工工廠場景“藍(lán)ajaDValue

Map

GemposItinn大模型

中間件ouenim

foptrwu

lrifothalvsulNarouLaneuEammanderr*"“D

oatething”

n

ugeMocLaLargMi-9Yotio-LevalNLPTasvirencntChangpePlanturit

Frobkem20Plannn在富臨精工工廠線邊超市場景的部署中，安努智能發(fā)揮智能中間件高安全性高泛化性特點，采用基于規(guī)則的算法+成熟AI專用小模型的框架，既保證了機(jī)器人動作預(yù)期

可控，人機(jī)混場工作安全，又可以優(yōu)化節(jié)拍，提高機(jī)器人投資的經(jīng)濟(jì)性；既實現(xiàn)了

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的感知能力、基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的操作泛化能力，又降低了對數(shù)據(jù)采集、邊緣計算復(fù)雜度的需求。安努智能中間件通過大語言模型將任務(wù)需求轉(zhuǎn)化為針對機(jī)

器人本體底層能力、專用小模型的映射與配置，結(jié)合針對異常情況提供的自主糾錯

算法，實現(xiàn)場景的高效部署。安努智能創(chuàng)新性地采用算力背包部署形態(tài)，將機(jī)器人核心感知模塊遷移至英特爾酷睿"Ultra

系列芯片平臺。這一技術(shù)實踐充分體現(xiàn)了安努智能中間件平臺的底層屏蔽

能力，允許感知算法模型運行在包括英特爾酷睿"Ultra

系列在內(nèi)的多個芯片平臺

上。這一新型部署形式不僅可以實現(xiàn)感知算力與機(jī)器人本體的靈活解耦，更為基于

英特爾◎酷睿"Ultra

芯片的一體化大小腦方案提供了關(guān)鍵場景驗證，成功邁出技術(shù)

落地的堅實第一步，為后續(xù)方案優(yōu)化與規(guī)模化應(yīng)用奠定核心基礎(chǔ)。03應(yīng)用案例…富臨精工工廠場景21英特爾酷睿"Ultra處理器提供了強(qiáng)大的邊緣計算支持，其異構(gòu)計算設(shè)計在邊緣端提供充沛的Al推理能力，相比傳統(tǒng)GPU

方案大幅降低了部署成本和功耗。同時，低延

遲的本地計算確保機(jī)器人在動態(tài)環(huán)境中的快速反應(yīng)和精準(zhǔn)控制。英特爾具身智能軟

件開發(fā)工具包將計算機(jī)視覺、AI驅(qū)動的操控、運動控制、SLAM

和大模型集成到統(tǒng)一

框架中，為長時間、高強(qiáng)度、動態(tài)干擾環(huán)境下的穩(wěn)定運行提供了堅實保障。此外，英特爾的ORS進(jìn)一步提升了機(jī)器人系統(tǒng)的整體性能。ORS

融合了運動控制和AI技術(shù)，提供了全面的運動控制、感知處理和路徑規(guī)劃功能。通過集成多個功能模塊，包括存儲、交互、異常處理和安全，

ORS

為機(jī)器人的行動提供了必要的內(nèi)部計算能

力和豐富的外部I/O端口支持，確保了機(jī)器人在復(fù)雜工業(yè)環(huán)境中的高效運行和穩(wěn)定

性。在富臨精工的實際應(yīng)用中，

A2-W

機(jī)器人表現(xiàn)出了出色的現(xiàn)場適應(yīng)性和穩(wěn)定性。目前它在拆垛任務(wù)中取得了超過百分之九十的成功率，即

便面對非規(guī)則堆疊的料垛，它也具備自主糾偏和抗干擾能力，能夠靈

活調(diào)整動作姿態(tài)，實現(xiàn)穩(wěn)定抓取。這不僅提升了產(chǎn)線的智能化水平，

也為我們在動態(tài)環(huán)境中的持續(xù)性作業(yè)提供了可靠保障。安努智能在機(jī)器人系統(tǒng)集成與現(xiàn)場工程落地方面展現(xiàn)出深厚的專業(yè)積累，尤其在多模態(tài)感知適配、運動控制優(yōu)化及動態(tài)環(huán)境部署等環(huán)節(jié)，為我們提供了穩(wěn)定可靠的整機(jī)方案。結(jié)合英特爾◎酷睿處理器的強(qiáng)大

算力基礎(chǔ)、OpenVINO”"工具套所帶來的推理加速能力，以及其在機(jī)

器人軟件開發(fā)框架中的底層支持，雙方技術(shù)的有效協(xié)同，使我們能夠

在實際生產(chǎn)中快速部署高可用、低延遲的具身智能系統(tǒng)，同時顯著降

低了復(fù)雜場景的適配與維護(hù)成本。55富臨精工股份有限公司

工程中心主任

鄧

揚(yáng)03應(yīng)用案例,富臨精工工廠場景22在英特爾成都工廠，傳統(tǒng)制造業(yè)面臨著諸多挑戰(zhàn)：人工操作效率低、重復(fù)性勞動強(qiáng)度大、生產(chǎn)線柔性不足等痛點。為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，英特爾不斷探索具身智能技術(shù)

的生產(chǎn)應(yīng)用。期望通過引入先進(jìn)的機(jī)器人技術(shù)和AI算法，結(jié)合搭載英特爾酷睿“處

理器和OpenVINO

“工具套件，實現(xiàn)智能化的創(chuàng)新升級以及生產(chǎn)效率的顯著提升。未

來預(yù)期具身智能賦能后的生產(chǎn)制造系統(tǒng)，不僅能夠執(zhí)行物料搬運、上下料等任務(wù)，更希望通過VLA,HITL實現(xiàn)高階認(rèn)知與決策能力，完成對復(fù)雜任務(wù)的主動識別、動

態(tài)環(huán)境下的動作策略生成與實時規(guī)劃。應(yīng)

用

案

例英

特

爾

成

都

工

廠

場

景04…23在英特爾成都工廠的產(chǎn)品成品包裝箱周轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)中，基于英特爾硬件及OpenVINO工具套件的具身智能機(jī)器人，預(yù)期可完成多品類周轉(zhuǎn)紙箱的自主搬運與精準(zhǔn)堆疊拆

垛任務(wù)。該系統(tǒng)依托英特爾◎酷睿處理器的高性能異構(gòu)算力、英特爾銳炫獨立

GPU

的算力擴(kuò)展與具身智能開發(fā)套件的優(yōu)化能力，實現(xiàn)了VLA

在邊緣的高效推理和

快速部署。機(jī)器人能夠?qū)崟r感知混放紙箱的堆疊狀態(tài)，動態(tài)規(guī)劃拆垛與取放順序，

在確保無破損、堆高受控的前提下，自主完成整垛處理與轉(zhuǎn)運，并優(yōu)化貨架空間利

用率。在轉(zhuǎn)運過程中，機(jī)器人憑借本地低延遲計算能力，實現(xiàn)實時的導(dǎo)航與避障，

在固定通道內(nèi)穩(wěn)定運行。放料時，系統(tǒng)依據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則與實時視覺反饋，自適應(yīng)調(diào)整

放置策略，嚴(yán)格保障工藝要求。英特爾以軟硬一體的全棧技術(shù)方案，為VLA等前沿

具身智能技術(shù)在復(fù)雜工業(yè)場景中的穩(wěn)定、高效部署提供了堅實基礎(chǔ)，顯著提升自動

化流程的智能水平和執(zhí)行可靠性。這一創(chuàng)新技術(shù)方案不僅優(yōu)化了具身智能技術(shù)在復(fù)

雜工業(yè)場景中的適應(yīng)性，也為智能制造系統(tǒng)提供了端到端支持。英特爾將持續(xù)深化具身智能技術(shù)在制造業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用。隨著技術(shù)的不斷成熟，預(yù)期將實現(xiàn)更大規(guī)模的產(chǎn)線智能化改造，構(gòu)建涵蓋生產(chǎn)、質(zhì)檢、物流、維護(hù)等全流程的

智能制造生態(tài)系統(tǒng)。通過多機(jī)器人協(xié)同作業(yè)、跨工序智能調(diào)度和預(yù)測性維護(hù)等先進(jìn)

功能，進(jìn)一步提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。04應(yīng)

用

案

例,

英

特

爾

成

都

工

廠

場

景246G作為具身智能系統(tǒng)集成與落地應(yīng)用的重要合作伙伴，我們高度認(rèn)可英特爾技術(shù)在具身智能落地中的關(guān)鍵價值。在富臨精工項目中，基于英特爾酷睿“處理器的機(jī)器人系統(tǒng)實現(xiàn)了長時間連續(xù)作

業(yè)的高負(fù)荷驗證、全程零失誤運行，展現(xiàn)出卓越的穩(wěn)定性和實時

性能。英特爾處理器強(qiáng)大的異構(gòu)算力為機(jī)器人的實時感知、決策與精準(zhǔn)控制提供了高效支撐，其軟件開發(fā)套件及ORS

顯著簡化了系統(tǒng)集

成難度，幫助我們高效解決“最后一百米”的部署挑戰(zhàn)。我們相