对话英特尔宋继强：具身智能与异构算力的结合方向
（图片来自网络）
在CES 2026人形机器人发展热潮下，围绕具身智能与异构算力结合方向，英特尔中国研究院院长宋继强展开详细解读。
一、具身机器人发展阶段解析
- 具身机器人落地分为三个阶段：第一阶段为模型性能提升期，第二阶段为产业试炼期（解决实际问题并实现盈亏平衡），第三阶段为规模化商用期（头部企业入局并加速商用）。当前2026年即将进入产业试炼期，涉及新技术碰撞、智能架构完善、数据标准沉淀等产业升级脉络。
二、具身智能最优方案与VLA模型
- 业界具身智能方案分两类：模型组合与端到端大模型，正趋向统一的VLA模型收敛。VLA模型虽具泛化性，但在准确性、动作执行精度、幻觉问题上有待解决，需构建可信赖异构硬件平台。
三、异构算力硬件平台三级架构
- 第一层（规划和决策）：引入规则与先验知识，形成混合模式控制，提升运动控制下限。
- 第二层（动作执行）：引入汽车安全系统，进行安全风险识别与监控，保障执行可靠性。
- 第三层（动作反馈）：引入应急系统，遇风险时安全回归，类似汽车靠边停车。
四、系统0与异构算力驱动
- 具身机器人系统含系统0（快速MPC运动控制）、系统1（语义理解大模型，GPU驱动）、系统2（理性决策慢系统），需CPU、GPU、NPU异构架构驱动。
- 英特尔第三代酷睿Ultra处理器（XPU异构架构，180TOPS）具备工业级用例认证，适合具身机器人场景部署。
五、专用芯片布局探索
- 当下具身机器人多基于汽车、PC芯片裁剪，因产业早期与标准未统一。
- 英特尔愿为具身机器人定制ASIC芯片，大厂合作可快速设计测试。
宋继强指出，具身智能需融合创新技术与成熟方法，通过系统化工程实现稳健落地，工业场景落地路径为VLA模型短程任务+世界模型补充+传统控制提升安全下限。
（声明：该内容经AI精编）
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