前言
智能制造正步入一个全新的发展阶段。传统工业自动化以提升生产效率和质量控制为核心目标，而今天的制造业正面临着更加复杂和动态的挑战。市场个性化需求的激增、供应链的不确定性，以及劳动力结构的深刻变化，都在推动制造企业寻求更加智能和自适应的解决方案。
具身智能技术的突破性进展为这一转型提供了新的可能性。通过将感知、认知和执行能力有机结合，现代制造系统正在从被动响应向主动适应转变。AI与控制系统的深度融合不再是概念验证，而是成为了提升竞争力的关键技术路径。在这一融合过程中，负载整合技术发挥着至关重要的作用，它打破了传统系统中AI处理和实时控制相互独立的架构壁垒，实现了多种计算任务在统一平台上的协同优化。
新一代计算平台的异构架构优势在此背景下显得尤为重要。通过整合高性能CPU、GPU和专用AI加速器，结合先进的负载整合技术，单一平台即可同时处理实时控制任务和复杂AI推理，实现了前所未有的计算效率和系统简化。这种技术创新不仅消除了传统多系统架构的延迟和同步问题，更通过智能负载调度和资源动态分配，显著提升了系统的整体性能和可靠性。从智能质检到自适应加工，从协作机器人到柔性产线，负载整合技术正在成为AI与控制融合的核心使能技术。
本白皮书将深入探讨这些技术趋势如何重塑制造业格局，特别是负载整合技术在推动AI与控制系统融合中的关键价值，以及英特尔如何携手产业伙伴，通过创新的计算解决方案加速智能制造的普及和深化，共同开启制造业的智能化新纪元。
一李岩
英特尔公司边缘计算事业部行业解决方案中国区高级总监
随着软件定义自动化技术在工业领域的深入应用，以及基于PC架构的运动控制器广泛部署，特定的技术需求和行业趋势)渐显现：
·多轴协同控制需求激增：生产流程的复杂化和精细化推动了对更多电机和执行器同步控制的需求增长，以实
·超短控制周期追求：追求更短的控制周期以提高控制精度已成为行业发展的核心趋势。在高速自动化生产线、
现精确的多点协调和同步。传统的单一控制解决方案，如独立的PLC或微控制器，在处理大规模轴控任务时精密加工以及高精度定位系统中，缩短控制周期能够显著提升系统响应速度和加工精度，同时减小系统抖动面临性能瓶颈，难以满足现代工业对高度集成和协调性能的要求。和网络传输延时，这些都是实现高效、高质量生产的关键因素。
·智能化控制算法演进：随着生产环境向智能化发展，控制算法正从传统的开环或闭环控制向具备自适应、预
测和学习能力的智能算法演进。现代控制系统必须能够管理复杂的动态系统，通过集成机器学习技术实现参数自调优、故障预测和性能优化。
·多元化负载整合与资源优化：随着自动化控制与信息化、智能化的深度融合，多任务负载整合成为核心发展
方向。现代工业系统需要在单一平台上同时运行实时控制、AI推理、数据分析、视觉处理、通信管理等多种工作负载，通过统一的计算平台实现硬件资源的高效利用和系统成本的显著优化。在这一整合过程中，确保实时控制任务的确定性性能、保障系统安全性、实现不同优先级任务间的有效隔离，成为了技术实现的关键挑战。
·AI驱动的控制系统变革：在智能算法基础上，AI技术正在重新定义自动化控制架构，推动从“传统控制+Al
辅助”向“AI原生控制系统”的根本性转变。通过将机器视觉、自然语言处理、大模型推理等AI能力深度嵌入控制回路，系统实现从被动响应到主动感知、从规则驱动到数据驱动、从固定逻辑到自主学习的全面升级，构建具备自主决策、持续优化和协同智能的新一代控制系统。英特尔为软件定义自动化提供了全方位的硬件平台支撑，涵盖英特尔凌动◎、酷睿m、至强◎等多层次处理器产品线，以及丰富的可扩展高速IO和外围接口电路。这些硬件平台不仅能够满足从基础到高级的不同控制系统需求，更重要的是，它们在软件定义自动化的核心技术挑战方面提供了关键的硬件能力支撑。
面对现代工业自动化对高性能计算、确定性实时响应、多元化负载整合以及AI智能化的迫切需求，英特尔◎芯片平台通过先进的架构设计和技术创新，为软件定义自动化的成功实施提供了坚实的硬件基础。从强劲的算力引擎到精准的实时控制能力，从智能的负载调度到原生的AI加速支持，英特尔平台全面赋能软件定义自动化技术的深度应用和持续演进。
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