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英特尔在首尔展示与韩国伙伴的机器人落地成果，战略重心转向物理人工智能。
生成式AI受挫后，英特尔凭借CPU实时控制优势，二季度数据中心收入同比增59%。
推出Core Ultra Series 3单芯片方案及OpenVINO平台，以开放性构建差异化壁垒。
本摘要由 AI 辅助整理，请以正文内容为准。
在首尔举办的Intel Robotics Workshop上，英特尔展示了与韩国合作伙伴在机器人领域的最新落地成果。Movensys展示了使用Core Ultra Series 3处理器在单台PC上同时处理AI推理和运动控制的方案，Circulus则演示了基于英特尔Panther Lake芯片和Unitree硬件的人形机器人软件。这标志着英特尔正将战略重心明确转向“物理人工智能”（Physical AI），试图在机器人与工业自动化市场寻找新的增长曲线。
01从GPU受挫到CPU价值回归
2024年，英特尔因AI芯片“Gaudi”销售不及预期，录得188亿美元净亏损并启动大规模裁员。在生成式AI的GPU竞争中受挫后，英特尔开始重新审视自身的传统优势。随着AI向执行任务的Agent AI演进，CPU在获取数据和协调任务中的作用重新凸显。英特尔今年第二季度数据中心和AI部门收入同比增长59%，证明了CPU在AI时代的价值回归。英特尔正试图利用其在CPU实时控制和异构计算上的优势，通过物理AI在机器人领域破局，不过物理AI市场的整体爆发速度仍受制于硬件成本和实际场景的可靠性验证。
02物理AI的核心逻辑与单芯片方案
英特尔提出的“物理人工智能”，是指通过摄像头和传感器识别环境并控制机器人或机器的技术。与生成式AI追求模型推理速度不同，物理AI更强调实时控制和安全要求。为此，英特尔特别强调“时间确定性”（Time determinism），即CPU不仅支持AI模型，还在实时控制和系统安全管理中发挥关键作用，确保机器人在规定时间内完成动作，解决从AI决策到物理执行的延迟问题。
在硬件落地路径上，英特尔推出了基于Core Ultra Series 3处理器的方案。该方案将CPU、GPU和NPU集成于单芯片，实现AI推理与机器人运动控制的协同，旨在降低机器人系统的总体拥有成本和开发功耗。
03以开放生态构建差异化壁垒
面对英伟达Isaac等强势的机器人开发平台，英特尔选择以“开放性”和降低总体拥有成本作为差异化竞争策略。针对机器人开发，英特尔推出了Physical AI Studio和OpenVINO Physical AI平台，支持模仿学习、数据收集和模型训练。该平台主打开放策略，允许开发者在任何地方训练模型并部署到英特尔平台，试图通过跨平台训练工具降低非模型训练专家的领域开发者的迁移和部署门槛。然而，开放生态的粘性通常弱于封闭生态，英特尔仍需证明其工具链在复杂工业场景下的稳定性。