英特尔发布具身智能大小脑融合方案，开辟智能新路径

2025年4月18日，英特尔在具身智能解决方案推介会上发布了具身智能大小脑融合方案，该方案基于酷睿Ultra处理器，实现CPU、GPU与NPU协同运行，支持多样化负载，同时推出软件开发套件及AI模型优化工具，为具身智能发展注入新动力，引发行业对具身智能领域的广泛关注。

或许很多人还不太清楚什么是具身智能，简单来说，具身智能就像是给人工智能赋予了一个“身体”。以往的人工智能大多在虚拟数字世界里处理数据，而具身智能让人工智能能够依托真实的物理实体，通过视觉、触觉等感知能力，在现实环境中与物体和人互动，边感知边学习，再做出合理决策并采取行动。比如能帮人打扫房间的智能机器人、辅助医生进行手术的机械臂，都是具身智能的实际应用。

随着大模型技术的成熟，具身智能发展迅猛，与多模态大模型、世界模型等前沿技术的融合成为新趋势。以人形机器人为代表的具身智能产品不断涌现，在2025年CES上，NVIDIA创始人黄仁勋指出人形机器人时代即将来临。这类机器人通过3D视觉与触觉感知技术，极大提升对环境与物体的信息捕捉和操作精细度；大模型与轻量化模型的双重驱动，让机器人的感知、决策与自主学习能力得到显著增强 。

从市场数据来看，具身智能前景广阔。2024年中国具身智能市场规模突破8600亿元，预计2025年市场规模将突破9700亿元，2031年有望突破万亿元。在政策与资本的双重推动下，北京、上海、深圳、杭州等地纷纷出台政策，设立大规模产业基金，支持具身智能产业发展。蚂蚁集团、科大讯飞等企业也纷纷布局，探索具身智能在金融、智能语音等领域的应用。

然而，具身智能发展也面临诸多挑战。具身智能产业链涵盖上游核心零部件、中游本体制造、下游系统集成与应用服务等多个环节，各环节产品性能的协同至关重要。上游的传感器精度、芯片算力，中游的机械结构设计、动力系统性能，下游的场景适配与算法优化，任何一个环节的短板都会制约整体效能。例如，传感器的延迟可能导致机器人动作失准，算力不足会影响决策响应速度，这些问题都亟待解决。

在此背景下，仿真分析与CAE技术成为攻克产业难题的关键“利器”。具身智能产品研发涉及多学科交叉、多技术融合，传统试错式研发模式不仅耗时耗力，还难以满足复杂场景下的性能需求。而仿真分析与有限元分析技术，能够为技术研发工程师提供全流程数字化解决方案：在概念设计阶段，通过多物理场耦合仿真，模拟产品在实际工况下的运行状态，提前暴露潜在的设计缺陷；在优化阶段，工程师可基于仿真结果快速调整结构参数、材料选型和算法逻辑，实现产品性能的迭代升级。

以结构仿真为例，在具身智能机器人设计时，通过有限元分析可模拟机器人关节、骨架在不同负载下的应力应变，优化结构设计，保障其在复杂动作和外力作用下的稳定性。热仿真技术则能预测设备运行时的温度分布，优化散热设计，如智能客服机器人通过热仿真优化散热，确保长时间稳定运行。流体仿真在水下机器人等产品研发中，可模拟水流作用力，优化外形设计，提升运动效率；电磁仿真能解决智能设备内部电子系统和通信模块的电磁兼容性问题，确保设备稳定运行 。

这些仿真技术大幅减少了传统研发中反复制作物理原型的时间和材料损耗，提升了产品的安全性与可靠性，加速产品从设计到量产的进程，助力企业在市场竞争中抢占先机。同时，仿真分析还能促进产业链上下游的协同创新，通过建立统一的数字孪生模型，实现各环节数据共享与联动优化，推动具身智能产业整体升级。

英特尔具身智能大小脑融合方案的发布，是具身智能领域的重要进展。在技术突破与市场需求的双重驱动下，具身智能产业前景光明，但也需克服诸多挑战。仿真分析与CAE技术的深度应用，为具身智能产品研发提供了高效、可靠的解决方案，有望推动具身智能产业迈向新高度，实现更多创新应用，重塑产业格局 。