Intel Computex 2026 重磅出擊：OpenVINO Physical AI 如何讓機器人走出實驗室？

在台北 Computex 2026 大展前夕，英特爾（Intel）投下了一枚震撼彈，企圖解開機器人產業最難解的結之一：讓「物理 AI」走出實驗室，進入具成本效益的現實生產環境 。這場發表會的核心，便是全新的開源框架 OpenVINO Physical AI，它被設計來提供開發者一條從模型實驗到部署機器人大軍的直達路徑。

這項發布標誌著英特爾邊緣運算策略的重大轉向。透過將最新軟體與自家矽晶片結合，該公司給出的不僅是一個新工具，更是一套簡化且統一的架構，直指長久以來受困於高昂客製化整合成本的碎片化產業現狀。

核心發表：OpenVINO Physical AI

英特爾將 OpenVINO Physical AI 描述為首個包含矽晶片最佳化推論執行環境的開源機器人函式庫 。它解決的核心問題正是所謂的「部署鴻溝」：機器人策略與多模態 AI 模型在受控環境中往往運作良好，但一旦擴展到工廠產線，就變得脆弱且難以管理 。

該框架整合了像是英特爾自家的 Physical AI Studio 以及 Hugging Face 的 LeRobot 等開發環境，讓模型匯出更為順暢 。這意味著開發者可以在工作室環境中微調一個視覺-語言-動作（VLA）模型，然後直接將其部署到搭載英特爾處理器的機器人上，無需為每臺機器重新編寫推論流程。

配套工具：Physical AI Studio

英特爾也同步推出了 Physical AI Studio，作為其 Robotics AI Suite 的一部分。這項工具為 VLA 模型提供了端到端的工作流程，涵蓋了資料收集、模型微調、最佳化、量化，乃至最終匯出以供部署 。該工作室現已可用，而 OpenVINO Physical AI 框架則已在 GitHub 上提供預覽版本，正式版本預計於 2026 年下半年全面發布 。

硬體新格局：Intel Core Ultra Series 3 奪下逾 130 個設計案

軟體消息的背後，伴隨著一項重要的硬體里程碑。英特爾揭露其 Intel Core Ultra Series 3 處理器系列 已獲得超過 130 個設計合作案，該處理器同時也是英特爾先進 18A 製程的首款產品 。

英特爾正將 Series 3 處理器與 OpenVINO Physical AI 框架的組合，定位為現有機器人設計主流模式的統一替代方案。目前的設計常態，是仰賴混合獨立的 CPU 與加速器 。英特爾的論述直截了當：將即時控制與 AI 推論整合到單一系統單晶片（SoC）上，以降低總體擁有成本（TCO）、實現代碼在不同機器人類型間的重複使用，並簡化工廠、倉庫與零售空間中的機器人大軍規模化部署 。

旗艦設計案：揭密 Sensory AI 的 Ella

為了證明這套統一方法的商業價值，英特爾公開了與 Sensory AI 的高規格合作案。Sensory AI 的 Ella 被描述為首個在公眾商業服務中運行的多代理人實體 AI 商店 。這款機器人先前的架構採用常見卻複雜的分散式 CPU 加上獨立加速器設計 。

Sensory AI 對 Ella 的內部系統進行了大翻修，並移轉至單一 Intel Core Ultra Series 3 平台。這顆晶片現在同時處理店內所有的即時控制與 AI 推論 。其成果是一個更乾淨、更有效率的系統，並由一個確定性調度器協調，同時運行三個專門的 AI 代理人 ：

• Avatar 代理人： 處理直接的顧客對話與互動。
• Guardian 代理人： 監控系統運作、安全與健康狀態。
• Ella 代理人： 管理店鋪層級的商業智慧與數據分析。

根據英特爾的說法，這次的移轉消除了整整一類的零組件，降低了軟體複雜度，並為未來的機器人設計創造了更具可擴展性的路徑 。

物理 AI 框架崛起的產業背景

英特爾此次的發表，正值機器人領域經歷根本性轉變之際。該公司指出，持續的 勞動力短缺、營運成本上升以及日益增長的競爭壓力，是加速自動化投資的關鍵因素 。同時，機器人的技術要求正從簡單的確定性機器，演進為必須以毫秒級精度進行感知、推理和行動的自主物理 AI 系統 。

然而，將這些 AI 模型進行規模化部署，至今仍是一項高度客製化且昂貴的事業。在此之前，大多數的生產流程都將客戶鎖定在過度配置的雙運算解決方案上，這些方案不僅採購成本昂貴，維護起來也十分困難 。

「物理 AI 模型正在改變機器人技術，但部署速度卻因碎片化的軟體堆疊及每臺機器人『一次性』的整合方式而延遲，」英特爾邊緣運算事業群副總裁暨企業副總裁 Dan Rodriguez 表示。「透過 Intel Core Ultra Series 3 與 OpenVINO Physical AI，我們提供了一條統一、開放且可擴展的路徑，從 AI 實驗走向生產等級的機器人。」