人工智能正加速从数字世界向物理世界延伸。英特尔公司副总裁兼端侧计算和物理AI事业部中国区总经理高嵩在2026 Intel Connection 期间接受媒体采访，就物理AI发展趋势、机器人架构、芯片路线及标准化等问题阐述了公司观点。高嵩表示，数字AI有相对固定的范式，物理世界则没有统一形态，行业、场景、任务各不相同，既催生新的机遇，也带来新的挑战。英特尔虽不直接制造机器人，但以CPU为基础，并通过CPU、GPU、NPU协同的XPU混合架构，并依托工程沉淀、IP储备、客户合作经验和应用技术积累，通过开放平台提供算力、软件和生态支持，可满足不同需求。
大小脑协同，布局机器人神经轴架构
当前，由大脑、小脑、神经节构成的机器人神经轴架构，已成为业界普遍采用的主流架构。高嵩表示，大脑对AI算力有要求，小脑对CPU的实时控制能力也有极高要求，英特尔在两方面均具备能力，其中小脑的实时控制能力处于业界领先水平。
他介绍，英特尔在小脑领域的优势体现在三方面：一是产品迭代，自2023年底推出AI PC以来已更新三代，第三代酷睿Ultra的AI算力达到180 TOPS；二是软件投入，在持续提供OpenVINO工具套件的同时，积极适配开源社区AI框架，提升模型支持速度；三是联合调优，英特尔在中国设有专门团队，与客户从应用、Runtime、架构、模型支持到底层开展全栈优化。
高嵩表示，英特尔正推动将感知、运动控制和底盘控制三类负载整合到单台控制器，如第三代酷睿Ultra 12Xe，以替代过去三类控制分别使用控制器的方案。
通用与专用芯片并存，是否定制取决于客户需求
针对人形机器人应采用通用芯片还是专用芯片，高嵩表示，二者各有优势，“这个市场是足够大的，解决方案就不止一个”。
他指出，当前市场对通用芯片的需求明确且规模较大，原因是通用方案上手快、供应稳定、生态成熟，不少客户的软件架构基于x86搭建，合作厂商中选择通用芯片者占多数。其中，搭载12 Xe的第三代酷睿Ultra侧重高算力，第三代酷睿产品侧重性价比。
开发专用芯片需以单一细分场景具备足够大规模为前提，以摊薄研发和流片成本，现阶段行业仍以通用芯片为主。英特尔是否开发专用芯片将以市场和客户的真实需求为依据，衡量标准是客户能否获得综合收益，包括性能、算力、功耗及总体拥有成本（TCO）。
高嵩表示，英特尔也设有客户特制芯片部门，具备定制化芯片能力，现有产品及后续路线图可覆盖当前客户的主要需求。
推进标准化，兼顾产业协同与内部规范
标准化是物理AI持续发展的关键，英特尔的相关工作分为两个维度：一是参与产业标准制定，二是推动企业内部标准化。在产业标准方面，英特尔与中国标准化机构保持合作，范围覆盖机器人、AI、AI PC等领域。在内部标准化方面，本次发布的开发套件是相关工作的一部分，前身为去年4月在深圳推出的HB03开发盒。高嵩表示，标准化有助于降低上手难度、形成行业共识。
高嵩表示，物理AI市场仍处于探索和增长阶段。未来随着持续性地发展，该市场将能够容纳繁荣、开放的生态系统，业内企业可共同推动物理AI落地。
