英特尔警示：机器人集群规模扩张之际，行业就绪度存在缺口

机器人应用正在加速普及。最新研究显示，六成企业高层管理者预计，所在机构将在五年内部署机器人集群，但目前仅有 40% 的企业拥有正式战略来管理人机协同的混合劳动力。

该调研结果对 eepw 的读者具备参考意义：机器人规模化落地高度依赖边缘计算、AI 基础设施、低延迟处理能力以及安全标准。到本十年末，部署目标与基础设施就绪度之间的落差，或将影响处理器、传感器以及物理 AI（Physical AI）技术的市场需求。

机器人落地愿景超前于配套战略

英特尔《机器人就绪度缺口》报告，调研了来自美国、英国、德国、日本、中国、韩国的 800 位企业与 IT 高管、机器人领域专家、政府及医疗行业负责人，受访机构年营收均高于 5 亿美元英特尔。

调研表明，机器人正在走出试点验证阶段。企业管理者预估，全面规模化部署机器人有望让业务产出实现翻倍；67% 的受访者认为，到 2030 年，自身企业将具备管理人机混合劳动力的能力。

人力规划也与自动化战略深度绑定，74% 的受访者表示，到 2030 年，机器人战略和人力规划将密不可分。

但人才技能依旧是发展制约。四成受访者表示，相关技能人才供给不足，阻碍了企业扩大机器人应用规模；尽管有三分之二的受访者认为，机器人会促使人类劳动者提升技能，而非替代人类。

“机器人应用的下一阶段，核心不在于企业能不能部署机器人，而在于企业是否做好规模化运营的准备。只有将机器人与物理 AI 嵌入核心业务流程，而非简单叠加在现有系统之上，企业才能充分收获这场变革带来的全部价值。”

—— 约翰・希利（John Healy），英特尔工业与机器人事业部副总裁兼总经理

边缘 AI 成为关键要素

基础设施是另一大潜在瓶颈。超七成五受访者表示，关键机器人业务需要在100 毫秒内完成决策，近四分之一的场景要求响应时间低于 10 毫秒。

这就要求 AI 算力尽量在机器人本地完成处理，而不是完全依赖云端。目前仅有 42% 受访企业已经制定并落实预算的边缘 / 端侧 AI 战略，另有 39% 的企业正在制定相关战略。

安全问题同样会拖慢部署节奏。虽然 31% 的受访者认为，安全是机器人已经创造最大价值的领域，但 55% 的受访者表示出于安全方面的顾虑，机器人部署项目被迫延期。约 68% 的受访者认为，如果拥有更加明晰的全球安全标准，将加速机器人技术落地。

物理 AI 走向工业场景

英特尔观察到，机器人技术正与物理 AI 深度融合：把基于 AI 的感知、推理与决策能力赋予真实物理环境下运行的机器。

针对这一行业趋势，英特尔布局边缘 AI 芯片，同时推出机器人 AI 套件以及 OpenVINO 物理 AI 工具集。报告指出，当企业从单台机器人试点转向大规模机器人集群时，计算基础设施、人力配套战略、安全框架，都必须和机器人本身同步完成规模扩张。