Intel分析從邊緣AI到實體AI策略與解決方案，推出多種運算單元滿足差異化需求

Intel於「從Edge AI 到Physical AI：英特爾策略與解決方案」說明會中，邀請多位專家與分享趨勢分析，並說明多種不同運算單元的特色。

XPU異質運算各展所長

Intel表示自身擁有數十年邊緣運算領域的深厚經驗，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，並與合作夥伴共同在全球完成超過10萬個邊緣應用實際案例。

延伸閱讀：
Intel於Hot Chips 2026展示代理式AI與企業級產品，Diamond Rapids導入Intel 18A-P製程與扇出拓樸
Intel Panther Lake處理器架構解析，3種衍生型號最多可選16核搭12組Xe 3核心
Intel Panther Lake邊緣運算動態展示，將推出工控寬溫版還有迷你單板電腦

現今許多邊緣AI（Edge AI）與實體AI（Physical AI）的應用仍以傳統機器學習和電腦視覺為主要應用，Intel提供運算單元以滿足不同需求的邊緣AI系統，並透過開放式邊緣平台（Open Edge Platform）、邊緣AI開發套件（Edge AI Suites）加速AI應用程式的開發與部署。，簡化AI與現有基礎架構的整合，協助零售、製造、智慧城市、媒體與娛樂等產業加速邊緣AI轉型。

Intel邊緣運算事業群生態系發展部門總經理杜唯揚表示，當技術發展的路線從代理式AI進一步到實體AI，最大的差別在於系統完成推理階段之後，還需要將推理所得到的成果進一步轉換為機器人或各式邊緣裝置的行動。而需要以電腦中的文字、圖像等資訊控制真實世界的裝置，則是需要克服的技術難題。

杜唯揚也提到，目前產業遇到的困境並非沒有AI模型可用，而是有太多不同的模型，因此該如何根據需求挑選適合的模型就成了當務之急。另一方面，Intel提供伺服器級的Xeon處理器、中階Core Ultra處理器與Arc顯示卡、輕量的Core處理器與Atom處理器，部分產品中也整合了CPU（處理器）、GPU（繪圖處理器）、NPU（神經處理器）等不同運算單元，分別適合搭配參數量為70B、15B（或30B MOE混合專家模型）、7~9B等量級的模型，以滿足不同需求。

▲ Intel展示為邊緣運算設計的Panther Lake參考平台，提供更多網路與CAN Bus。端子。

▲ 機身另一面也提供4組USB 3.2 Type-C端子以及整合式雜項端子，以滿足工控電腦的擴充需求。

▲ Intel邊緣運算事業群生態系發展部門總經理杜唯揚在說明會上半場為大家解說實體AI的發展趨勢。

▲ 杜唯揚提到無論是邊緣AI或實體AI，有越來越多應用都會採納代理式AI的運算框架，而Panther Lake處理器中的CPU、GPU、NPU與媒體引擎能在不同運算負載中發揮所長。

▲ 代理式AI的運作重點是會透過攝影機、感應器等元件感知外部資訊後，進行自動化閉環推理運算，最後驅動實體機器人或工業設備做出行動。

▲ Intel提供多種合作夥伴已經導入AI的轉型成功案例，其中包含零售、教育、醫療、製造業、交通、智慧城市等等。

▲ Intel提供上至伺服器級的Xeon處理器，以及中階Core Ultra處理器、Arc顯示卡，還有輕量的Core處理器、Atom處理器，適合搭配參數量為70B、15B（或30B MOE模型）、7~9B等不同量級的模型。

▲ 根據Intel提供的數據，Core Ultra X7 358H處理器與競爭對手NVIDIA Jetson AGX Orin平台相比，在多項運算負載的效能表現可達1.5~2.5倍，在影片分析的單位成本效能表現達到2.2倍。

▲ Intel的Open Edge Platform平台提供底層作業繫系統（Linux與RTOS）、中層的工具與函數庫、上層的參考應用程式，讓開發者可以快速將構想轉換為實際方案。

▲ Intel AI以及累積63位系統夥伴並推出155款系統，軟體部分則有125位夥伴推出137款應用程式。

▲ Intel能在邊緣AI領域提供完善的異質運算與大規模營運平台，並加速從開發都收益的流程。

混合傳統與AI運算更具效益

Intel邊緣運算事業群平台研發協理王宗業則是較偏技術的角度，分析Intel在軟體堆疊、開發工具，以及實體AI的硬體平台所具備的優勢。

他特別強調硬體參考平台搭載代號為Panther Lake的Core Ultra系列3處理器，具有最新世代的CPU、GPU、NPU運算單元，分別能夠提供「10 + 120+ 50」全機共180 TOPS的AI運算效能，對於許多邊緣與實體AI應用來說十分充沛。

王宗業也提到混合以規則為基礎（Rule Based）的傳統運算與AI運算的概念，並餐飲業使用機器手臂折毛巾為範例。在折毛巾的部分可以使用傳統運算進行高度重覆性的工作，並依各分店空間與需求不同，透過AI協助辨識將毛巾放置於特定位置，或依指定數量堆疊並裝箱，在完成任物需求的同時，降低Token（字詞）的消耗量以節約成本。

▲ Intel邊緣運算事業群平台研發協理王宗業在說明會下半場分析Intel的技術與優勢。

▲ Intel以處理器、GPU、網路等晶片做為堅實的基礎，並與合作夥伴共同推出開發工具鏈、管理框架、函數庫、軟體套件等資源。

▲ 機器人AI軟體套件也是集合Intel與生態系統中多項資源，提供完整的控制、實體AI、電腦視覺等等軟、硬體功能。

▲ Intel推出採用代號為Panther Lake的Core Ultra系列3處理器的參考平台，能夠應用於工業機械手臂、協作機器人、自動導引車（AGV）、自主移動機器人（AMR）、機器視覺控制器、人型機器人等場域。

▲ Core Ultra系列3處理器能夠搭配OpenVINO Physical AI、Physical AI Studio以及多款軟體套件，充分活用CPU、GPU、NPU的異質運算單元。

▲ 以AI驅動的電腦視覺PCB檢測為例，可以利用CPU進行文字轉語音輸出的運算，GPU則負責規劃機器人動作、語音轉文字輸入，NPU用於持續影像辨識。

▲ Intel具有數十年的生產資歷、長產品生命週期的可靠度、生態系統創新等優勢，提供多種運算單元與晶片滿足不同AI應用的需求。

Intel表示於2026年1月正式發表的Core Ultra系列3處理器採用最先進Intel 18A節點製程，邊緣運算專用型號通過嵌入式與工業應用認證，並提寬溫、可預測效能表現、支援24×7全天候運作的可靠性，更適合應用於工控領域。

筆者也將於下篇文章整理Intel先前說明Panther Lake、Wildcat Lake等處理器於邊緣運算與自主機器人應用的情況，請讀者參加下方目錄繼續閱讀。

Intel實體AI趨勢分析系列目錄
Intel分析從邊緣AI到實體AI策略與解決方案，推出多種運算單元滿足差異化需求（本文）
Panther Lake、Wildcat Lake發威，Intel說明Core Ultra系列3處理器搭配OpenVINO實體AI框架的邊緣運算與自主機器人優勢（工作中，預計10/1刊登）