英特尔报告：机器人采用加速但多数企业缺乏混合劳动力战略

2026年8月24日，英特尔（Intel）委托的一项新研究显示，机器人采用正在加速，六成高级管理者预计其所在组织将在五年内运营机器人车队，但目前仅40%的企业制定了管理人类与机器人混合劳动力的正式战略。

这项研究对行业意义重大，因为机器人规模化将高度依赖边缘计算（edge computing）、AI基础设施、低延迟处理和安全标准。部署雄心与基础设施准备度之间的差距，可能影响本十年结束前市场对处理器、传感器和Physical AI（物理AI）技术的需求。

机器人雄心超战略

英特尔《机器人准备度缺口报告》（Robotics Readiness Gap）调查了来自美国、英国、德国、日本、中国和韩国的800名高级业务及IT主管、机器人专家以及政府和医疗官员，所有受访组织年收入均超过5亿美元。

研究显示，机器人技术正走出试点阶段。领导者估计，全面部署可能使运营产出翻倍；67%的受访者相信，其组织到2030年将能够管理人类与机器人混合的劳动力。74%的受访者表示，到2030年机器人战略与劳动力规划将密不可分。

然而，技能仍是制约因素。四成受访者表示，技能和人才短缺正在阻碍其组织扩大机器人应用，尽管三分之二的受访者认为机器人将让人类工人变得更加熟练，而非相反。

英特尔工业与机器人事业部副总裁兼总经理John Healy（约翰·希利）表示：“机器人应用下一阶段的胜负不在于组织能否部署机器人，而在于它们是否准备好扩大规模。那些将机器人和物理AI嵌入核心业务，而非简单叠加在现有系统之上的企业，才能充分捕获这一转型的全部价值。”

边缘AI成为关键

基础设施是另一个潜在瓶颈。超过四分之三的受访者表示，关键机器人应用需要在100毫秒内作出决策，近四分之一的受访者需要不足10毫秒的响应。这要求尽可能在机器人附近处理AI工作负载，而非完全依赖云基础设施。目前，42%的受访组织已有明确且获得资金支持的边缘或设备端AI战略，另有39%正在制定此类战略。

安全也可能拖慢部署。尽管31%的受访者认为机器人已在安全领域带来最大价值，但55%表示安全顾虑曾导致部署延期。约68%的受访者认为，更清晰的全球安全标准将加速机器人采用。

物理AI走进工业

英特尔观察到，机器人技术正日益与Physical AI融合；Physical AI将基于AI的感知、推理和决策引入在现实环境中运行的机器。该公司正通过边缘AI芯片、Robotics AI Suite（机器人AI套件）和OpenVINO Physical AI工具来瞄准这一趋势。研究显示，随着企业从单个机器人试点走向更大规模的车队，计算基础设施、劳动力战略和安全框架需要与机器人本身以大致相同的速度扩展。