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在英特尔商议院副总裁宋继强看来，具身智能果然要走进工场、走向家庭，必须跨过“可靠性”这座大山——而关键，是给机器东说念主装上三套系统。

凤凰网科技 出品

作家｜于浩

裁剪｜董雨晴

1月20日，英特尔商议院副总裁、英特尔中国商议院院长宋继强接受了包括凤凰网在内的媒体采访。

“今天的具身智能机器东说念主，像是一个‘天才儿童’：在理念念景色下说明惊艳，一朝际遇无意，就可能七手八脚。”宋继强如斯描摹面前行业濒临的共同挑战。

在他死后的屏幕上，展示着一个三层架构的系统框图——这恰是英特尔为布置上述挑战提议的“三重系统”决策。

跟着 ChatGPT 掀翻的大模子海浪缓缓渗入至物理天下，具身智能（Embodied AI）已成为巨匠科技竞赛的下一焦点。从特斯拉的 Optimus 到小鹏汽车推出的 Iron，机器东说念主正被赋予前所未有的结实和决策智商。

可是，从演示视频走向真实场景，一齐关乎“可靠性”的鸿沟横亘在目前。宋继强指出，面前基于视觉话语模子（VLA）的机器东说念主，其作为生成的准确率“约略在百分之六七十驾驭”，幻觉、环境稳当性差、长任务缠绵智商弱等问题仍未处治。

“淌若咱们但愿它在3年驾驭杀青果然落地，且不出现因安全问题导致的重要事故，就需要尽早拓荒说合框架，凝华行业共鸣。”宋继强说。

01

系统架构：为机器东说念主装上“三重保障”

在宋继强的说明中，一套果然赖的具身智能系统应由三个档次组成：主系统（Primary System）、安全系统（Safety System）和后备系统（Fallback System）。

主系统承载了机器东说念主的“智能”，厚爱决策、缠绵与活动生成。英特尔力推的“神经记号AI”关键是其中枢，旨在联接神经汇集的泛化智商与记号逻辑的可靠性与可讲解性。

“它既应用了神经汇集的泛化智商，幸免机器东说念主局限于单一场景和单一决策，又能将传统基于记号、章程与学问的关键会通进来。”宋继强讲解，这额外于“举高机器东说念主的下限”，确保其不会因幻觉等问题产生不酣畅性效能。

可是，现实天下充怡悦外。履行器故障、传感器任性、未知守秘物、大地打滑……这些都在主系统的领路界限除外。为此，需要引入更底层的保障。

安全系统是一个轻量、高可靠的监控层，捏续比对机器东说念主的履奇迹态与预设安全章程（如“不得碰撞东说念主类”、“捏锐利物体需保捏安全距离”），一朝发现偏离即刻告警或侵略。

若安全系统也无法处理，举例机器东说念主行将颠仆，后备系统将被激活。它的方针不是让机器东说念主“急停”，而是指导其进入一个可靠的左迁景色。

“举例，机器东说念主不错像汽车相通慢速靠边泊岸；若行将颠仆，可采选无东说念主区域，通过锁定部分关节杀青安宁颠仆。”宋继强说。

这套“PMDF”框架(别离是具身智能主控系统、监控系统、安全决策和故障处理和收复)，已被写入英特尔连合多家配搭伙伴发布的《具身机器东说念主智能安全子系统白皮书》中。宋继强清爽，发布后反响庞杂，不少学术界和业界单元但愿参与鼓舞。

02

专用芯片未至，英特尔押注“传统上风”

当话题转向硬件，凤凰网科技提议了一个问题：异日机器东说念主领域会否出现专用芯片？面对特斯拉、小鹏等车企自研芯片的趋势，英特尔的契机安在？

宋继强的修起坦诚而求实。他明确判断，当今机器东说念主市集鸿沟尚小，专用芯片在经济上不行行。“中枢原因在于机器东说念主市集的鸿沟当今还很小，对于芯片厂商而言，特意为机器东说念主定制芯片难以杀青盈利。”

面前行业大都复用手机、汽车、PC等领域的练习芯片，进行改良适配。更深层的原因在于，机器东说念主的“责任负载”尚不决型。“咱们无法明确，芯片是应针对VLA的责任负载进行优化，也曾为后续的天下模子责任负载提供复古。”

在这种情况下，通用芯片是更稳妥的采选。宋继强瞻望，唯有当行业酿成圭臬化的责任负载后，专用芯片（ASIC）才会出现，其研发周期可能在10-18个月。

那么，英特尔的契机在那处？宋继强将谜底指向了英特尔在工业落拓领域弥远被忽略的“隐形冠军”地位。

“在传统工业自动化领域，英特尔的市时局位不错用‘扫数上风’来形容……在工业场景的高精度、高频率畅通落拓领域，大部单干控居品和工控板都基于英特尔的CPU开发。”

他归来了三大上风：一是本领搬动，将工业畅通落拓警告搬动至机器东说念主的作为落拓层；二是资源退换优化，确保畅通落拓等毫秒级任务不被其他任务干扰；三是多系统会通智商，杀青断绝监控与快速安全反应。

对于当下炙手可热的酷睿Ultra等集成AI算力的芯片，宋继强视其为“赋闲的硬件底座”。若算力不及，可非常建树AI算力卡。他预判，异日的主流部署花式将是“机器东说念主终局+角落管事器”，在低延伸前提下，将大模子部署于角落，酿成跨汇集的异构缠绵资源池。

03

现实瓶颈：数据孤岛、VLA幻觉与本钱绝壁

尽管蓝图明晰，但通向可靠具身智能的说念路上布满壅塞。宋继强在修起多个问题时，勾画出了面前最主要的几大瓶颈。

首当其冲的是VLA（视觉话语模子）的智商天花板。 宋继强直言，面前VLA的准确率仅在百分之六七十，存在显赫幻觉问题，且对视觉环境变化明锐，泛化智商弱。“它并未果然结实场景的本质，不具备对场景中物体三维关系、因果关系的领路智商。”

这亦然行业转而和顺“天下模子”的原因——为其补充物理定律和因果关系领路。但天下模子本身也濒临与真实场景会通的挑战。

更深层、更根底的挑战来自于数据。 宋继强指出，数据问题是行业核肉痛点。具身智能需要场景结实、任务缠绵和机器东说念主践诺三类数据，但近况是“数据孤岛”严重。

“不同业业场景、不同机器东说念主践诺、不同任务类型所需的数据各异极大。”他列举了四个联合数据圭臬拓荒的难点：数据完好性界说不解（是否需要触觉等）；操作精度和频率无联合条款；机器东说念主践诺无公认最优决策；数据蚁合视角未细则。

“因此，面前行业仍处于各自探索的阶段，短期内会保管‘百花王人放’的景色。”

临了一个关卡是量产与本钱。 宋继强领导，当今展会上的机器东说念主多是“手工制作的原型机”，零部件未达到车规级或工业级圭臬，一致性差。“机器东说念主举座价钱的着落也依赖于大厂的入局。”

他以特斯拉为例，指出行业看好其的中枢原因之一恰是弘远的量产智商。唯有通过工业化量产压硬件本钱，同期智能智商达标，机器东说念主才有可能走向更开阔的商用乃至耗尽场景。

04

异日三年：从“展示天才”到“可靠工匠”

面对如斯多的挑战，具身智能的落地时辰表究竟怎样？宋继强给出了一个审慎的预测。

“要将这些智商整合为一套可靠的处治决策，把VLA的准确率从当今的百分之六七十，提高到工业级应用条款的99%以上，瞻望还需要两三年的时辰。”

他形容了一条明晰的落地旅途：

短期（1-2年），在物流分拣、工场搬运、圭臬件拼装等半结构化场景杀青小鸿沟部署。这些场景用工本钱高、环境相对可控，能容忍机器东说念主初期的高本钱。

中期（3年驾驭），跟着智能智商可靠性提高、行业安全框架酿成共鸣，在以上场景中扩大应用鸿沟。

弥远，则取决于量产一致性和本钱落拓的打破，需要大型车企等具备工业化出产智商的企业入局推动。

“这一发展旅途恰当Gartner成长弧线的规矩。”宋继强归来说念，先以本领预期诱导进入，快速提高智商；后在部署中处治问题，在早期场景中考据交易化；最终大厂入局，推动鸿沟化。

在采访的临了，宋继强反复强调“会通”与“解耦”这一双看似矛盾的关键词。

会通，是新老本领的会通——将前沿的AI模子与历警告证的传统落拓本领、安全工程相联接。解耦，是软硬件在智商层面的解耦——让表层的感知缠绵模块能适配不同机器东说念主践诺，缩小开发本钱。

“具身智能的发展不会依赖单一本领打破，而是需要新老本领的重迭会通。”宋继强说。一个未经充分考据的新本领无法径直用于关键任务，唯有与练习本领联接，才调酿成完好可靠的处治决策。

这偶然恰是英特尔在这场具身智能竞赛中的特有定位：不作念最激进的颠覆者，而是作念最可靠的整合者。用其在工业领域数十年的“隐性学问”，为决骤的AI“天才少年”，装上接管过物理天下锻练的“小脑”与“反射神经”。

当机器东说念主离开聚光灯下的展示台开云体育，走进嘈杂、交集、充满不细则性的真实天下时，决定其价值的将不再是它最惊艳的一忽儿，而是它最不会出错的下限。而这，恰是一场对于“可靠”的漫长工程的开头。