"今天的具身智能机器人，像是一个'天才儿童'：在理想状态下表现惊艳，一旦遇到意外，就可能手足 无措。"宋继强如此描述当前行业面临的共同挑战。 在他身后的屏幕上，展示着一个三层架构的系统框图——这正是英特尔为应对上述挑战提出的"三重系 统"方案。 随着 ChatGPT 掀起的大模型浪潮逐渐渗透至物理世界，具身智能（Embodied AI）已成为全球科技竞赛 的下一焦点。从特斯拉的 Optimus 到小鹏汽车推出的 Iron，机器人正被赋予前所未有的理解和决策能 力。 主系统承载了机器人的"智能"，负责决策、规划与行动生成。英特尔力推的"神经符号AI"方法是其核 心，旨在结合神经网络的泛化能力与符号逻辑的可靠性与可解释性。 在英特尔研究院副总裁宋继强看来，具身智能真正要走进工厂、走向家庭，必须跨过"可靠性"这座大山 ——而方法，是给机器人装上三套系统。 1月20日，英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长宋继强接受了包括凤凰网在内的媒体采访。 然而，从演示视频走向真实场景，一道关乎"可靠性"的鸿沟横亘在眼前。宋继强指出，当前基于视觉语 言模型（VLA）的机器人，其动作生成的准确率"大概在百分之六七十左右"，幻觉、 ...