英特爾擴大布局實體AI、邊緣運算　推出機器人開發套件

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隨著人工智慧應用從雲端持續延伸至終端與邊緣，機器人與各類智慧設備正逐步具備感知、理解、推理及行動能力。面對勞動力短缺、成本上升與產能壓力，企業正加速投資機器人與自動化技術，以維持產線運作並提升生產效率。在此演進趨勢下，機器人平台正從傳統的確定性系統，逐步轉向具備高度自主能力的實體AI（Physical AI）系統。

英特爾今日（9/16）召開媒體說明會，闡述該公司在邊緣AI和實體AI的布局。英特爾指出，憑藉公司在邊緣運算領域數十年的深厚經驗，已攜手合作夥伴在全球完成超過10萬個邊緣應用實際案例。英特爾的策略核心是透過開放生態系架構與標準化藍圖，協助企業在既有基礎建設與邊緣工作流程中無縫導入AI，同時達成控制總持有成本、兼顧能耗效率與推論效能的目標。

現今許多邊緣AI部署仍以傳統機器學習和電腦視覺為主要應用。英特爾除了提供符合不同需求的邊緣AI系統，並透過開放式邊緣平台促進軟體生態系之間的協作。

其中，邊緣AI開發套件（Edge AI Suites）可加速先進AI應用的部署，提供給獨立軟體供應商、系統整合商和解決方案開發者使用。這些解決方案可簡化AI與既有基礎架構的整合，協助零售、製造、智慧城市、媒體與娛樂等產業加速導入邊緣AI。

英特爾目前已正式推出六套邊緣AI開發套件，包括針對城市交通、零售、教育及製造等產業的開發套件，以及今年推出的機器人AI開發套件和醫療與生命科學AI開發套件。此外，英特爾於今年七月底推出政府與航太AI開發套件預覽版。

Intel Core Ultra系列3邊緣運算處理器於今年一月首度與PC版本同步推出，採用最先進半導體製程Intel 18A，並通過嵌入式與工業應用認證，提供更寬廣的工作溫度範圍、可預測效能表現，以及支援24×7全天候運作的可靠性。Core Ultra系列3採用系統單晶片（SoC）解決方案，相較於傳統CPU搭配GPU的多晶片架構，可大幅降低整體持有成本。

在邊緣AI所奠定的技術基礎上，英特爾進一步推動Physical AI的實際應用與規模化部署。然而，過去大規模部署Physical AI模型時，需要針對每台機器人打造高度客製化的流程，以處理感測器、編解碼器、推論迴圈與控制執行等需求，也因此常使客戶採用過度配置的雙運算平台，不僅提高系統複雜度，也增加部署與維護成本。

英特爾推出Physical AI Studio與OpenVINO Physical AI，作為英特爾機器人AI開發套件的一部分，可協助開發者與營運團隊將實驗階段的模型，推向可大規模部署的真實世界應用。

搭載英特爾系列3處理器的機器人與邊緣AI產品已取得重大進展，促成超過130項邊緣AI與邊緣運算產品及解決方案設計。其中包括英特爾與Sensory AI合作打造的Ella系統，是全球首個在公開商業場域營運的多代理Physical AI商店。該系統採用英特爾架構，充分展現Intel Core Ultra系列3處理器與機器人AI開發套件的優勢。

Sensory AI在Ella系統中，將原先由CPU搭配獨立加速器組成的分散式架構，整合為單一Intel Core Ultra系列3平台，同時負責即時控制與AI運算。該系統可在單一SoC平台上同步運行Avatar、Guardian與Ella Agent三個專用AI代理，分別負責顧客互動、系統營運及門市層級的商業智慧分析，並由具備確定性控制能力的協調器統一調度機器人運作。

這套架構不僅可減少硬體元件，亦能降低軟體複雜度、提升投資報酬率，並為未來在英特爾平台上擴展新一代機器人設計建立更簡便的開發路徑。

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