文 | 财华社，作者 | 毛婷 文 | 财华社，作者 ❤️| 毛婷 2005年，时任英特尔（INTC.US）CE😢O的保罗▪欧德宁（Paul Otellini）向董事会提出以⭐200亿美元收购当时还很弱小的英伟达（NVDA.US），然而🎉，董事会认为这笔交易成本过高，且对是否要巨额投资于GPU芯片😁领域存在分歧，最终否决了这一提议。 二十年风水轮流转。👍 谁也未曾想到，两家公司的命运会发生如此显著的变化。 🔥 如今的英伟达已成为AI芯片领域的巨擘，市值达到4.28🌟万亿美元，是全球市值最高的上市公司，而英特尔却在为生存挣扎，😢市值仅千亿美元，还不到英伟达一个零头。 2025年9月😀18日，英伟达宣布，将以每股23.28美元的价格——较英特尔😜前一个交易日收市价24.90美元折让6.5%，向英特尔投资5🙌0亿美元，或大约相当于英特尔交易公布前市值的4.6%左右。 😉 双方合作些什么？ 根据公告，双方将联合开发多代定⭐制化数据中心及个人电脑（PC）产品，为超大规模、企业级和消费🎉级市场的应用与工作负载提供加速支持。重点通过英伟达的NVLi🚀nk技术实现两大架构的无缝衔接——整合英伟达于AI和加速计算😀领域的优势，与英特尔领先的CPU技术和x86生态系统，为客户🙄打造尖端解决方案。 在数据中心领域，英特尔将为英伟达定😊制x86架构CPU，而英伟达将把这些芯片整合到自身的AI基础🎉设施平台中，并推向市场。 在个人计算领域，英特尔将研发😀并向市场推出集成英伟达RTX GPU芯片组的x86架构系统级🙌芯片（SoC），这一全新的x86 RTX系统级芯片将为各类对😂高端CPU与GPU集成有需求的PC设备提供核心动力。 😎总括而言，这项交易的核心要点包括：1）英伟达入股英特尔的财务🤯投资；2）英特尔将为英伟达定制x86架构CPU，英伟达会将这🥳些定制的CPU整合进自身AI基础设施平台，这有助于英伟达将自😢身在AI与加速计算技术的优势，与英特尔在x86架构CPU方面😀的技术相结合，打造更强大的数据中心解决方案的CPU和x86生😢态融合；3）让英伟达能够接触到英特尔的企业客户，尽管英伟达在🥳销售AI芯片方面成绩斐然，但在企业数据中心业务方面并没有太大😆的进展，英特尔在企业数据中心方面的优势或可为其提供帮助。 🤗 英伟达的GPU+英特尔的CPU？ 将时间线拉回到大😴约19年前。 2006年，全世界大部分的个人电脑都使用😅英特尔的CPU，英特尔成功战胜了AMD（AMD.US），成为⭐最顶尖的x86指令集架构芯片供应商，x86也成为英特尔长久以🌟来的价值护城河。 苹果（AAPL.US）是唯一一家不使🎉用基于x86芯片的大型计算机制造商。2006年，乔布斯与英特🤩尔达成将英特尔芯片植入苹果电脑的协议。 展开全文 😅 但与此同时，乔布斯想知道，英特尔是否也会为苹果的最新智能手🎉机产品生产芯片，当时英特尔的CEO欧德宁拒绝了iPhone的🤗合同，因为他认为iPhone只是一个尼基小市场，英特尔犯不着🚀为此斥巨资开辟一个新的战场。 于是，乔布斯转向了Arm😜架构。 1990年，苹果和两个合作伙伴在英国剑桥成立了😊一家名为Arm（ARM.US）的合资企业，该公司使用一种不同😎于x86的新指令集架构RISC来设计处理器芯片，虽然英特尔也😢曾考虑该架构，但既有x86这样的护城河，而且要考虑到脱离x8😜6的巨大代价，最终还是拒绝使用RISC。 但对于Arm😴这样的初创企业而言，没客户、没收入，完全没有摆脱x86的包袱🥳，却有着要取代英特尔的雄心壮志。很快，Arm简化的智能架构在😡小型便携设备中流行起来，并且经过持续优化，更能满足乔布斯的要👍求。 2007年，iPhone开启移动互联网新时代，苹🚀果基于ARM架构打造的A系列芯片成为iPhone的“动力心脏👍”。 欧德宁没想到的是，他所认为的尼基小市场迅速演变成🥳席卷全球的“苹果生态”，iPhone所产生的收入甚至超越了英🤔特尔销售PC处理器的收入。 2010年，英特尔试图涉足🙌手机领域，这一举措刺激了Arm，Arm决定反向进军PC市场，🤯并在第二年高调推行该计划。微软（MSFT.US）于2011年😢推出基于32位Arm架构的PC操作系统Windows RT，😂并于2012年发布搭载此系统、采用ARM架构NVIDIA T😁egra 3芯片的Surface RT平板，被视为Arm芯片🌟开始进入面向主流PC用户的设备。 关键节点出现在202🎉0年，苹果宣布Mac产品引入自研Arm架构芯片，首款M1芯片🤗问世。由于iPhone、iPad上的App可同步到Mac使用😉，开发者基于Arm架构开发应用时，能更便捷地覆盖苹果多品类设🤩备，构建起软硬件一体化的生态闭环，使得Arm架构在苹果生态内😆从移动端自然延伸至计算机端，带动Arm在计算机领域的影响力大😡幅提升。 到如今，全球绝大多数计算设备可以划分为两类，🤗一类是基于Arm架构的CPU“核心”驱动，另一类是围绕英特尔😜x86架构搭建，这两种架构没有绝对的“好坏”，只是各有擅长的🙄领域。 Arm阵营胜在“精简高效”，是移动设备的“心头😀好”，以英伟达的Grace芯片和苹果用于iPhone的“A系🥳列”芯片为代表；另一个阵营是围绕英特尔x86架构构建的设备，😆x86架构凭“兼容性”称霸多年，是电脑和服务器的“老大哥”，😎核心优势是“兼容和全能”，当前在PC领域的代表包括英特尔的酷😅睿系列和AMD的锐龙系列，在服务器方面的代表有英特尔的至强（🔥Xeon）芯片和AMD的霄龙（EPYC）芯片。 英伟达🚀在适合AI处理的GPU领域占据全球八成的市场份额，但与其GP😘U组合提供给客户的CPU，一直依赖于Arm的设计技术。 😡 2020年，英伟达宣布以400亿美元的价格从软银手中收购A😎rm，但遭到了监管机构的反对，于2022年放弃收购。最近，A🙄rm表示有意打造自己的AI芯片，这可能会与英伟达的AI芯片业😴务形成竞争。 这次与英特尔共同开发x86微处理器标准的😘芯片，或有助英伟达接触到更多依赖x86技术来运行系统的企业，🚀而且也能在Arm之外，拥有其他的选择。 黄仁勋在与此交🤗易有关的电话会议上表示，英伟达计划成为英特尔至强（Xeon）😆系列服务器CPU的“主要客户”，而两家公司即将开展的合作将带😢来每年约250亿-500亿美元的业务机会。 他表示，有🤔了英特尔的x86 CPU，英伟达可将其直接集成到NVLink😡生态系统，打造出机架规模的AI超级计算机，而且两家公司联合开😢发的集成CPU+GPU产品，将催生出前所未有的笔记本计算。 🤗 此外，将CPU和英伟达的RTX GPU融合成一个虚拟的😅大型SoC，将成为世界上从未出现过的一类新型集成显卡笔记本电😉脑。 谁是交易的受害者？ 英特尔和英伟达的交易，😜让两家公司的股价狂飙，但是也有竞争对手黯然神伤，这包括Arm🎉和最近已成功抢占英特尔x86市场份额的AMD，两家公司于9月🚀18日的股价分别下跌4.45%和0.78%。 在这场备🥳受瞩目的合作中，黄仁勋巧妙地避谈了英特尔当前最为棘手的难题之❤️一——持续亏损的代工业务，反而将全部焦点集中在技术整合与市场😊机遇上，强调英伟达对Xeon处理器的采购承诺与联合开发的潜力😆。 这一刻意回避或许正揭示了交易的深层逻辑：对英伟达而😅言，投资英特尔并非为了挽救其代工业务，而是为了直接绑定x86😎生态的核心能力，强化自身在AI基础设施领域的领导地位。黄仁勋😴不需要英特尔的制造能力——他需要的是x86架构的通行证、企业💯市场的渠道，以及一个能在CPU领域制衡Arm的合作伙伴。 😁 结语 软银于8月19日宣布以每股23美元的价格认购😀英特尔的普通股，总投资额约20亿美元，而美国政府则于8月22😘日与英特尔达成协议，以每股20.47美元的价格收购4.33亿😂股英特尔普通股，总投资或约89亿美元。 当软银和美国政🌟府以财务投资者身份入场时，英伟达却以战略协同者的姿态，用50😁亿美元撬动了可能重塑行业格局的杠杆。这笔交易不仅是一次技术互🥳补，更是一场生态博弈：英伟达在Arm之外开辟了第二条战线，而😆英特尔则不得不依靠曾经的“弃子”、后来的对手和现在的合作伙伴😆，来寻找翻盘的可能。未来的较量中，代工业务的亏损或许仍是英特😁尔的隐痛，但对黄仁勋而言，可能只是棋盘之外的杂音。返回搜狐，😡查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

第一财经 不同硬件、不同大脑，不同机器人厂商进入不同场🌟景，在多方变量的加持下，机器人的规模化落地似乎遥遥无期。 😎 9月17日，第一财经记者在采访第三方部署方、机器人本体厂🤗商和场景落地方时发现，一个行业新角色正在出现。一个类似于安卓🤗操作系统的中间算法层正在承担屏蔽硬件差异、兼容不同大脑架构的🔥功能，为机器人在真实场景中的规模化落地提供可能。 如今😁，这一产业角色已经吸引了谷歌、智元、富临精工（300432.❤️SZ）、格力博（301260.SZ）、东土科技（300353😴.SZ）、巨星新材料等企业押注。但在硬件厂商坚持自家体系、大🤗模型企业追逐通用智能的格局下，行业的“安卓时刻”何时到来，仍😂有待市场与现实工况的双重检验。 机器人涌入场景，跨本体🎉训练遇阻 当机器人厂商涌向场景方，新的问题正在出现。 🥳 “这个月至少有两家机器人公司正在和我们谈合作。”Kel🤩vin是长三角一家物流上市公司的技术负责人，他告诉记者，为了😢和人形机器人厂商进行合作，自己不得不拨出一个八人左右的团队和😢不同机器人企业进行对接。“我们需要开放不同的数据接口，提供一😁个专门的实验场景，还需要根据各家机器人的要求不断调整流程和测😊试参数”。 在大量的人力和物力投入之外，Kelvin坦❤️言自己算不过来ROI（Return on Investmen💯t，投资回报率）。“机器的工作效率不稳定，且运维需要大量后续😁的费用。”他向第一财经记者透露，物流企业马上就会备战“双11🤩”时间，在此期间是否继续让机器人上岗，他还在犹豫。 更😂大的问题是，由于不同厂商的机器人算法不兼容、硬件各自封闭，导🌟致一个场景的成功经验难以迁移到另一个场景。“有的时候我们的流😁水线哪怕是多一个弯折，机器人都需要重新走一轮POC（Proo⭐f of Concept，概念验证）。” “厂商觉得我🙌们不够开放，我们觉得机器人厂商要得太多。”Kelvin说，这🎉是产业上下游之间对接存在的普遍问题。第一财经记者了解到，一些👍“中间人”的角色正在产业链中诞生。前上汽自动驾驶域控制器算法😘负责人，安努智能工程算法总监杨曾告诉记者，团队正在研发的一套⭐中间件算法平台，希望像手机里的操作系统一样，把不同厂商的机器🔥人纳入统一的兼容框架。 就像手机的操作系统让不同软件在💯同一套规则下运转一样，中间件希望能够通过屏蔽底层硬件差异，使😉一套算法能够迁移到不同厂商的机器人上。“如果每遇到一个新的硬🙄件，就要重新训练，机器人在实际场景部署的速度就会非常慢。”重🌟庆大学助理教授，人工智能及多模态实验室具身智能负责人，安努智🤗能首席科学家胡喆告诉第一财经记者，想要提高机器人的通用化，跨😅本体是必须跨过的门槛。 在不改动模型本身的前提下，兼容🤩不同机器人的大脑，成为中间件的挑战。“虽然主流的模型是VLA🤔模型（Vision-Language-Action Mode😢l，视觉-语言-动作模型），但其中的架构仍然不同，有端到端，🥳也有分层式。”胡喆说，中间件在机器人大脑和机器人作业的实际场💯景中充当一个“翻译官”的角色。在他的设想里，输出的指令会先被😆中间件被转化为统一的目标和约束，再交由各家机器人自身的规划控😊制器执行。 “这样我们就不必为每一个新厂商重新训练模型🤔，只需要向每一个机器人的规划控制器下达指令，就能让中间件跑通🤗整个流程。”胡喆说。 展开全文 物理规律难仿真，🎉机器人“干中学” “我们曾经试过，在实验室里跑通了所有😴算法，结果到实际场景中发现完全不是一回事儿。”钛维云创的创始🤯人张磊告诉记者，当自己试图让机器人处理布料这样的柔性物体时，🚀由于布料材质、厚薄、摩擦力不同，实验室的环境并不能完全满足操😆作需要。 张磊透露，像布料、不规则包裹等物体，POC周😜期“很长，且难以给出确切的时间”，“因为我们需要提前磨合算法🙄、下线采集数据、再拿到实验室反复训练，才能勉强适配场景”。 🎉 工厂中的物料、工艺成千上万，换一条生产线、换一个工位，😅都可能带来完全不同的情况。 “离线的强化学习不可能把所🙄有真实场景一网打尽。”胡喆告诉第一财经记者，机器人不仅需要根😎据场景反复调试算法，还往往要重新采集数据回到实验室做离线训练😂，这让整个周期被拉长，时间和人力都被大量消耗。 边做边🚀改，或许才是机器人进行学习的关键。 胡喆透露，他正在尝😴试利用实时的在线学习算法，允许机器人在实际作业过程中一边操作😜一边采集数据，并实时更新模型。这种方式只需在现场额外增加几秒👏钟运行和100个数据量，“我们会根据模型出来的结果选择数据，😉让机器人在不断学习的过程中遗忘无用的数据，保持数据的精简，也😀不会对算力提出过多的要求”。 机器人“干中学”的另一边🙄，团队也在尝试利用仿真等手段降低机器人的学习成本。“现在大部🎉分机器人仿真环境离现实工况还有很大差距，因为仿真环境中缺乏物🔥理定律的支撑。”美国肯塔基大学空气动力实验室仿真负责人、安努❤️智能联席科学家付博直言，大部分仿真平台依赖数据驱动，却缺乏物😴理定律的支撑。 “如果只是换个环境光影、物体形状等表层🔥变量，那在这种仿真里能跑通的算法，一旦放到现实中，往往会失效😀。”付博说。 让虚拟环境逼近真实世界，并不是一件容易的🔥事。“摩擦力、空气流动等连续变化的环境很难被拆成可以极端的小👏单元。”付博解释，以机器人搬箱子举例，这个场景涉及了力学、刚😡体运动学与工程力学等基本的物理规律。付博说，加入这些规律的仿🤔真能够模拟不同重量箱子堆叠时的微小形变，计算箱内散落零件导致😡的重心偏移，并让机器人理解物体变化对抓取稳定性的影响，以及机🤩器人发力点与物体形变的关联。 他坦言，将这些物理定律的😢融入仿真环境是一个“正在进行的过程”，需逐步攻克计算量庞大的🙄技术难题。付博认为，只有当机器人在仿真环境中充分理解并内化这🤩些物理规律，才能在真实场景中更好地应对突发情况，实现泛化能力🎉的提升。“模型永远无法完全替代实验，但我们希望通过极致的物理😀仿真，让真实实验只需做一次就能验证可行性。” 谷歌提前⭐布局，中间件或成规模化关键 从机器人本体和大脑厂商到最😉终的应用企业，中间还需要大量复杂的部署工作——包括接口打通、😂场景适配、算法迁移等环节。对整个产业链而言，这是一块颇具吸引🤩力的“肥肉”，盯上的远不止安努智能一家企业。 今年6月🤗，银河通用和博世中国成立合资公司博银合创。根据双方披露内容，😀合资公司将聚焦复杂装配、智能质检等高精度制造场景，并且构建标😂准化、模块化、可复制的训练与部署体系，支撑机器人产品的快速迭🤔代与规模化部署。 今年年初，富临精工宣布公司与智元机器⭐人等相关方签署了《人形机器人应用项目投资合作协议》，各方共同😂投资设立合资公司实施人形机器人项目。当前，富临精工、智元、巨😢星新材料均为安努智能股东。就在9月，专注于北美市场的产业股东🤩格力博、聚焦机器人操作系统的东土科技也宣布增资安努智能。 👏 在海外，Google（谷歌）的母公司Alphabet孵化😎的Intrinsic也在扮演类似的角色。Intrinsic试🤩图通过通用算法和工具链降低机器人系统的集成成本，让不同厂商的😆机器人在同一套兼容框架下运行。 通过一个类似操作系统的😂中间件来对接不同机器人厂商和场景，这是安努智能董事长文宏杰提😍出的解题思路。虽然路径各异，但上述三家兼具机器人和产业方背景🙄的第三方部署商，它们的共同点都是试图在碎片化的产业格局中，寻👏找一套能跨越厂商和场景的兼容方式。 不过，机器人产业是👏否会像手机产业那样，最终走向由统一“操作系统”支撑的格局，仍😢充满疑问。一位由数码3C行业转至机器人产业的工程师告诉第一财😆经记者。与手机产业面临的问题不同，机器人领域的情况更为复杂，😅硬件厂商坚持各自的体系，而大模型企业则瞄准通用智能，“屁股决😊定脑袋，大家想的未必是同一个目标”。 多方角力之下，第😊三方部署商设想的中间件是否能够建立起产业上下游的桥梁，还需要😴进一步观察。“模型如果停留在实验室、本体如果只会跳几支舞，那😜最终只是一个故事。”文宏杰认为，在当下的机器人产业，关键不是😆讲模型和本体的“故事”，而是扎进具体场景，通过部署获取真机数🥳据和工程化经验，将商业化的流程拉通、沉淀。 在他看来，🔥这些工程化的经验和数据才能汇聚成类似“操作系统”的底座，真正🔥支撑机器人跨厂商、跨场景的落地。“如果中间件能够像安卓这样的🚀操作系统一样稳定通用、开放兼容，任何厂商都能接入，机器人产业😜的规模化会越来越近。” (本文来自第一财经)返回搜狐，😊查看更多