機器人普及前，可能需要一套新標準：異構系統+安全框架

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Lake處理器——這代產品罕見地同步面向PC和邊緣領域問世，當時面向機器人的參考板、軟件套裝都已準備就緒。可見在這代產品上，Intel對於包括機器人在內的邊緣市場的重視。去年Intel在媒體活動上提出了「大小腦融合」的機器人發展路線——「大小腦」這一概念的本質是實時運動控制（小腦）+基於AI或傳統算法做處理與運動規劃決策（大腦）；處理器層面也就是常説的異構。而在最近的媒體會上，Intel似乎又對這一思路做了擴展：異構層級、算力來源還能延伸；並基於當代具身智能機器人的可靠性問題痛點，提出了新的框架——或許是未來具身智能大規模應用的答案。理解Intel的這套方案，也有助於我們釐清現如今以具身智能技術為依託的機器人，究竟走在怎樣一條路上。機器人體內的異構系統與AI模型此前電子工程專輯數度撰文探討過當代具身智能機器人的定義。相比諸如工業自動化領域已經在線上應用的機器人——從感知到執行，對每個問題做建模，並尋求合適的數學求解方法。而所謂的「具身智能」機器人，則強調對LLM、VLM、VLA等類型AI模型的採用。宋繼強（英特爾研究院副總裁、英特爾中國研究院院長）在媒體會上補充説，具身智能不再像過去那樣基於預先編程實現，「而是通過多智能體，按照用户要求、場景等變化，自動構成業務流；利用AI生成相應智能體，構造智能體去滿足需求」。與數字世界的AI不同，具身智能要求物理實體能夠通過執行器去改變世界，比如汽車的移動，機器人的現場作業，無人機完成運送任務；與此同時，「造成的改變又會對後續的操作與決策產生影響，形成閉環」，這「才叫具身智能」。此前的文章裏，我們就提過對於AI技術的採用，行業曾一度很流行用VLA視覺語言動作大模型，基於整套「端到端」方案來解決問題（如上圖中貫穿多個層級的VLA）：在視覺、語言輸入後，直接輸出動作。只不過這類方案的效果也並不見得理想。而更多的，仍舊傾向於採用分層方案，「每一層選‘各自最好的模型/方法’組合在一起」。宋繼強也説全套VLA方案「不是萬能的」「也需要配合其他模型使用」。事實上，行業正「探索多種方式」，「沒有一種能覆蓋所有精度與準確度要求」；「我們傾向於選擇混合的異構框架，綜合採用不同模型與AI方法」。包括在AI之外，還要「融合傳統的符號、規則、知識方法，提高機器人的下限」。所以，Intel給出面向機器人應用的操作控制流程大框架是這樣的：其中最左邊的系統2，就是VLM視覺語言模型所在位置——也就是此前Intel定義的具身智能機器人的「大腦」：理解視覺輸入，併產生「要做什麼」的規劃，是個高吞吐的「慢系統」；中間的系統1「Action Expert」則「根據規劃任務，結合設備本身（如機器狗、人形或輪臂式），將任務映射到設備需要控制的關節電機、輪子等多自由度執行器，生成控制指令」；系統0「MPC controller」就是實時控制系統了，「比如電機頻率做到1000Hz級別」——即此前Intel定義的「小腦」部分，作為快速響應系統，實時性要求<10μs的抖動。Intel認為，這三個系統分別跑在GPU、NPU、CPU上是最合適的。無論是GPU的高吞吐能力、NPU的低功耗與更高的實時性，還是CPU所能達成的強實時性和高精度浮點運算能力，都契合「在三種不同架構中各司其職」的目標。這也是Intel推這套框架的業務邏輯，是機器人底層算力芯片需要「異構」的基礎：不僅是新發布採用Intel 18A工藝的Panther Lake，近代酷睿Ulta處理器都集成了這3種類型的處理器——且面向邊緣應用時，在強調諸如寬温、可靠性等工業級要求的同時，也針對高實時性、高精度要求做了強化。異構系統框架與軟硬解耦不過這還不是Intel眼中，底層算力「異構」的全部。宋繼強在答記者問時談到，在可達成的180 TOPS AI總算力的第三代酷睿Ultra之外，「客户也可以選擇更高功率的型號和產品」或搭配「AI加速器或其他廠商的GPU」——「國內機器人廠商的常見做法就是既有CPU也有獨立GPU」；在本地算力基礎上，為實現VLA更出色的性能，」他們還會加一台邊緣服務器」，「既然通信已經有了低時延保障，為什麼不把更大的模型offload到邊緣呢？」尤其在諸如生產或物流這類機器人集羣協作的場景，「邊緣服務器對機器人狀態做聯合建模，對機器人羣體做協同優化」...在宋繼強看來，所謂的異構不僅侷限於終端本地，也可以是「跨網絡資源池」。如上圖所示，我們平常所説的「智能體」內部不同步驟流程，及其之間的協同與編排，由於「這些任務kernel、數據量級、並行度的不同」，本身就需要跑在不同類型、不同算力資源的處理器或系統之中——這也是即便單純從「大腦」角度出發，也依舊需要異構硬件的基礎。而往算力的更上層看，是如何將不同的應用、算法、AI模型用在這些異構硬件資源之上，以及因此涉及到的多樣化問題。「這中間需要出色的系統基礎設施，幫助硬件隔離多樣性，也能靈活應對供應商的變化；同時讓軟件側的業務投入長期有效」；面向開發者時，「上層需要穩定的軟件API接口」，實現硬件細節的隱藏。聽起來，這是個嘗試構建標準、強調靈活性的軟硬解耦的異構系統。單純從高抽象層級視角來看，開放的軟件棧似乎是不利於Intel構建綁定自家硬件、更具粘性的生態的（雖然中間層的效率優化，大概率對Intel自家硬件更友好）；不過面對不同應用場景、不同構型的機器人時，這可能也是必須的。這好像也是Intel在其固有優勢市場一直以來擅長的方案：在沒有標準的情況下，先打造標準。標準或抽象層面對底層硬件時，「硬件在分頭演進，各廠商協同度不高，所以中間需要系統級框架、混合編排層，將異構資源整合起來」——包括前文提到的邊緣服務器。而在面對上層應用時，更大程度緩解了開發難度高、重複開發、綁定硬件或供應商的問題。「上層感知和規劃可以相對獨立」，比如VLM感知場景、接收語言輸入，產生語言token及後續的動作序列，「這套序列不會直接映射到關節控制參數」，實現了解耦；但宋繼強也提到，「後面拿到規劃任務，生成具體機器人控制指令，不同機器人的自由度不同，就無法解耦」，這仍然和機器人具體的執行系統強相關。即「系統2相對好解耦」，而「系統0和系統1不好解耦」。還需要解決可靠性問題有了硬件和上層框架之後，對現在仍未全方位落地並普及的具身智能機器人而言，更關鍵的一個問題是可靠性或「可信賴性」——畢竟AI做感知、任務規劃和決策，仍然可能存在模型幻覺問題。「要實現機器人的儘早落地，最好要儘快形成可靠性框架，併成為業界共識。」宋繼強提出，具身智能可信賴性至少體現在3個層級：規劃決策是否可信賴；執行是否可信賴；系統出錯時，整體是否仍舊可靠...對於規劃決策是否可信賴的問題，Intel的方案也是不全部基於AI方法解決問題，而採用「混合模式控制」——從PPT來看，這套控制方案已經「基本完成示範線建設」：「需要有規則與知識嵌入其中，來檢驗產生決策的可靠性」，強調「場景相關+領域知識注入」，滿足實時性要求。「若決策有問題就讓它重新決策，然後再把結果交給執行層」。如「神經符號AI（Neural-Symbolic AI）」結合了AI與「傳統的符號、規則、知識方法」——AI用於提高機器人的上限，符號檢測則確保下限。但其他環節，如感知、執行仍然可能出錯，或環境異常（如地面積水導致打滑）導致的問題。「超出了主系統認知、可控範圍」時，「就需要再引入一個安全系統」，如上面這張PPT的中間部分所示。宋繼強介紹説，這套安全系統輕量可靠，「持續通過對傳感器輸入、執行器狀態監控，判斷系統執行是否與上層主要目標一致、是否存在安全風險」——預定義的安全風險比如「不能碰到人」，「持尖鋭物體時必須與其他對象保持距離」等...最後，在安全系統也處理不了、機器人出問題時，Intel還定義了一套備用系統（Fallback System）：讓系統回到可靠狀態，且不是直接放棄任務——「即便出現風險，也能以可行的方式繼續，比如汽車慢速靠邊而非突然急停」，「機器人可能要摔倒時，可選擇方向、躲避人羣，或者卡死某些關節緩解摔倒帶來的影響」等。上述3套系統的設計可見於去年12月Intel在英特爾中國學術峯會上聯合多家業作夥伴發布的《具身智能機器人安全子系統白皮書》，在網絡與電氣安全之外，專注於上述安全問題的探討。宋繼強表示在提出這套「PMDF框架」的第一版之後，「反響很好，學術界和業界都有單位表示希望參與推進落地，我們也在積極開展合作」。具身智能機器人走向量產之前…上述所有方案實際上和Intel一路走來在其他領域建設生態的思路是一脈相承的。雖然我們不知道宋繼強談到的這些內容，包括框架、技術棧、子系統的組建已經走到了哪一步，但如前文所述，它體現的就是Intel在具身智能機器人真正起量前打造標準的嘗試；而這套生態方案，也需要機器人產業上下游的協同和參與。目前已知Intel方面所做的工作包括芯片層面、本身提供異構計算能力的酷睿Ultra處理器，以及英特爾機器人AI套件——涵蓋開發版+軟件包——「既能跑傳統視覺模型，也能跑優化過的大模型，滿足機器人常規的感知、規劃與操控應用」，「如果需要更強的能力擴展，還可以通過EtherCAT及其他實時互聯方式，將其與邊緣AI連接起來」。Intel的新版具身智能SDK也已經增加了對大語言模型的支持，如基於LLM做任務規劃，同時將EtherCAT支持納入軟件棧，「並在實時庫方面補齊」，「其餘很多部分也複用了Intel在工業機器人與服務機器人領域長期以來使用的軟件開發包和能力積累。」值得一提的是，目前市場上的大部分機器人工控板都應用Intel處理器。「我們在傳統工業機器人的運動控制、高精度浮點計算和逆運動學求解等場景中，憑藉高可靠性的工業控制板和豐富的視覺庫，已經有了相當的經驗積累。」宋繼強表示，「這部分能力對具身智能機器人依舊非常有價值。」「在與具身智能機器人廠商合作過程中，合作伙伴最需要我們提供幫助的一塊，就是實時性與控制精度的部分。」因為很多具身智能機器人企業強項在大模型、AI相關領域，底層運控並非強項。「我們作為傳統機器人廠商的供應商，理解合作伙伴的底層要求，也就能告訴他們做上層任務時，如何處理、分配、調度底層CPU核、內存、I/O等資源，在虛擬化隔離、內核綁定、操作系統穿透等方面，確保達成實時性目標。」宋繼強在談具身機器人發展現狀時説，現在我們看到的很多機器人並非工業化量產產品，「大部分還是‘手搓’」，「零部件也尚未達到車規或工業級要求」，「機器人產業要實現成本優化和規模化普及，可能需要大型企業，例如具備成熟工業化體系的車企，來推高機器人零部件及整體的量產能力。」隨智能技術水平持續提升，硬件成本下降，機器人產能突破，機器人也才能在更多市場普及：例如宋繼強提到有機會應用VLA模型方案的「任務沒那麼複雜」的「半結構化」場景，像是工廠備料、搬運、組裝等，「是現有訓練數據集與成本約束下更可行的方向」，甚至有企業樂觀估計一兩年內或許就能在工廠裏部署。總的來説，宋繼強在總結中説，具身智能技術發展路徑符合成熟度曲線（Gartner Hype Cycle）所揭示的規律：初期吸引資本與技術投入，藉由大模型等技術推高產業能力上限；部署實踐階段則暴露出技術瓶頸與商業化挑戰，促使資源聚焦到核心問題的解決；跨越障礙後，在特定細分領域實現小範圍可行性驗證；最終隨技術迭代與市場認知深化，更多大型企業加入，規模化效應持續壓縮成本，促成市場擴大的良性循環。即便現階段具身智能機器人的全面落地仍存在諸多挑戰，無論是AI業務能力方面的「準確性、可靠性、可擴展性」挑戰，以合理的成本結構達成性能要求的「系統性能」挑戰，還是系統安全方面的挑戰——包括信息安全、物理安全及其付出的成本，包括Intel在內的市場參與者仍舊對具身智能機器人的市場潛力保持着十分的樂觀。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"}}}