搶攻實體AI商機 英特爾力推機器人套件：大腦加小腦才是關鍵

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英特爾（Intel）16日舉行邊緣運算座談會，宣布擴大實體AI（Physical AI）與機器人領域布局，推出包括Physical AI Studio、OpenVINO Physical AI框架，以及採用Intel 18A製程的Intel Core Ultra系列3邊緣處理器等軟硬體解決方案；英特爾高層親自來台解析技術策略，強調面對全球勞動力短缺與生產成本挑戰，機器人正從傳統確定性控制邁向自主行動，英特爾將透過軟硬體整合架構，協助企業以高性價比加速實體AI落地。

邊緣運算事業部生態系統建設與教育部門總經理杜唯揚指出，邊緣運算的核心在於感測（Sense）、推理（Reason）與行動（Act）的閉環架構。他表示：「英特爾在邊緣領域耕耘已超過40年，從早期嵌入式、物聯網到現在的AI時代，我們不是市場的新手。」杜唯揚強調，實體AI並非盲目外掛高耗能、高成本的獨立GPU，英特爾處理器內建整合式GPU（iGPU）與NPU的異質架構，已足以因應大部分多模態與視覺語言動作（VLA）模型推論，有助於企業大幅降低整體持有成本。目前英特爾在全球已累積逾10萬個邊緣應用案例。

邊緣運算事業群平台研發協理王宗業指出，英特爾提供5層架構，涵蓋底層晶片至最上層的機器人AI開發套件（Robotics AI Suite），並說明，半導體晶圓廠搬運晶圓卡匣的自主移動機器人（AMR），必須在誤差僅數毫米的嚴苛條件下維持高精準度與重複性；另在餐飲零售領域，Sensory AI打造的Ella咖啡機器人，也是透過單一處理器平台同步運作多個AI代理，同時處理點餐、沖煮及營運分析，解決餐飲業流動率高與招工困難的痛點。

針對實體AI專案的導入時程與人機替代疑慮，王宗業說明，一般專案技術開發期約3至9個月，但實體AI機器人需在實體環境與人互動，為確保工安與運作無虞，通常需額外進行半年至1年以上的場域實測（Field test）。

談及AI是否會導致失業，王宗業直言：「AI不會取代人，而是把人從重複性勞動中解放出來。」他舉例，如同醫療影像AI是輔助放射科醫師加速篩檢，最終仍由醫師把關，自動化不僅降低人力負擔，後續更會衍生出設備維護與模型調優等新型態就業需求。

針對業界關於「全AI控制」與「傳統自動化加AI」兩派路線的爭論，王宗業分析，機器人架構可區分為負責動作控制的「小腦」與AI決策的「大腦」，工控領域的小腦本來就是英特爾的強項。他直言：「想用純AI做完整套控制的方案，目前受限於功耗與硬體成本，根本難以量產；純AI不會做到100分，將成熟的運動控制結合AI規劃，兩者加在一起才能做到100分。」英特爾未來將持續攜手台灣OEM與ODM合作夥伴，以開放生態系加速邊緣與實體AI普及。

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