從腦機介面到AI新藥開發！Intel押注實體AI，攜西門子、日立布局工廠、機器人與量子運算

AI競賽不只發生在雲端資料中心，也正走向工廠、機器人、智慧城市、腦機介面與新藥開發現場。美國半導體大廠英特爾（Intel）今（2）日在COMPUTEX 2026宣布多項AI創新成果，除了機櫃級AI基礎設施、Xeon 6+處理器與AI PC平台，也把Physical AI（實體AI）與垂直產業解決方案列為新Intel的重要布局。

英特爾指出，AI正在改變每個產業，但不同產業的運算需求，會因業務環境、工作流程與客戶型態而有很大差異。因此，Intel此次宣布與鴻海（2317）、西門子（Siemens）、日立（Hitachi）、Echo Neurotechnologies與Greenstone Biosciences等夥伴合作，基於英特爾處理器與客製化晶片，共同開發產業特定解決方案。

過去幾年，AI產業焦點大多集中在大型資料中心、GPU叢集與模型訓練。但隨著AI推論、代理式AI與實體世界應用興起，AI運算正在從雲端走向邊緣，進入實際產線、機器人、醫療與智慧城市場景。這也是Intel此次把Physical AI放進Computex主軸的原因。

Intel表示，數十年來已為製造業、機器人、零售及智慧城市等產業的邊緣裝置提供技術支援與運算效能。最新系列3技術平台也將首次同步推向全球數千家邊緣運算客戶，目前已有超過130家客戶採用系列3處理器，應用於邊緣AI與機器人設計。

這代表Intel希望把Core Ultra系列3與Core系列3所累積的PC平台能力，延伸到更廣泛的邊緣AI應用。對製造、零售或智慧城市客戶而言，AI不只是雲端模型，而是必須在現場即時感知、判斷與反應的系統。這也讓低延遲、穩定供應、功耗控制與軟硬體整合能力，成為Physical AI落地的關鍵。

在垂直產業合作中，西門子是Intel此次強調的重要夥伴之一。西門子長期布局工業、基礎設施、交通與醫療保健，並在晶片設計、製造、生命週期管理，以及晶圓廠數位化、自動化與電氣化方面具備深厚能力。

英特爾指出，西門子與Intel於2023年首次合作，如今雙方將擴大現有合作，從設計、製造到西門子產品中的嵌入式晶片，強化整個價值鏈布局。此次合作也將探索Intel客製化晶片在西門子多種運算需求中的應用，包括邊緣裝置、高效能運算與機器人技術。

這項合作的意義在於，AI進入工業現場後，需求不只是把模型放進機器，而是要與既有自動化、電氣化、產線監控、設備維護與生命週期管理整合。Intel若能透過處理器與客製化晶片切入西門子的工業系統，將有助於把AI運算帶進更深層的製造流程。

另一個值得關注的合作對象是日立。英特爾指出，日立作為數位創新與永續解決方案的全球企業，計畫與Intel在晶圓廠工具與量子運算等一系列解決方案上展開合作。 （相關報導： 台積電是對手還是夥伴？陳立武：我不把人看作競爭者，Intel仍是台積電大客戶 ｜ 更多文章 ）

這項合作同時觸及半導體製造與新興運算兩個方向。晶圓廠工具是半導體製程與量產效率的重要基礎，若能結合AI、資料分析與高效運算，有機會提升製造設備監控、良率優化與智慧維護能力。而量子運算則是未來高階運算競賽的重要方向，雖然商業化仍需時間，但已成為國際科技大廠布局長線研發的戰場。

對Intel而言，日立合作可補足其Physical AI布局中較偏基礎設施與製造端的場景，也讓Intel的AI敘事不只停留在PC、資料中心與伺服器，而能延伸到晶圓廠與未來運算技術。

除了工業與半導體場景，Intel此次也把AI應用推向更前沿的人機互動領域。Echo Neurotechnologies作為神經科學與腦機介面（Brain-Computer Interface, BCI）解決方案開發商，正與Intel共同探索全新的神經形態技術，以推進神經AI、語音神經科學、腦機介面，以及Intel未來的神經形態與傳統硬體架構。

神經形態運算的概念，是讓硬體架構更接近生物神經系統的運作方式，目標是在低功耗條件下進行更高效率的感知、學習與推論。雖然這類應用仍屬前沿技術，但若能與腦機介面、語音神經科學與醫療場景結合，未來可能打開不同於傳統AI加速器的新市場。

對Intel而言，這類合作未必會在短期內帶來大量營收，但它能說明公司希望在AI硬體架構上保留長期選項。當AI從螢幕與雲端走進人體感知、神經訊號與醫療輔助場景，晶片設計也可能需要跳脫傳統CPU、GPU架構，朝更低功耗、更接近感測與推論一體化的方向發展。

生技與新藥開發也是Intel此次垂直產業布局的一部分。Greenstone Biosciences計畫使用英特爾處理器、客製化晶片，以及英特爾健康與生命科學AI套件，結合幹細胞、類器官、基因組學與AI，加速以人為本的藥物開發。

這項合作顯示，AI在生命科學的應用，已經從資料分析進一步延伸到藥物發現、疾病模型與個人化醫療。對生技公司而言，AI模型需要處理大量基因組、細胞與臨床相關資料；對晶片公司而言，這些工作負載也可能催生特定的運算架構與客製化晶片需求。

從西門子、日立到Echo Neurotechnologies與Greenstone Biosciences，Intel此次Physical AI布局顯示，公司正在把處理器、客製化晶片與AI軟體工具，推向更分散、也更貼近產業現場的應用場景。未來AI硬體競爭將不只比誰的晶片跑得更快，也會比誰更理解產業流程、能否把運算能力整合進真實世界的設備、工廠、醫療與科研場域。 （相關報導： 台積電是對手還是夥伴？陳立武：我不把人看作競爭者，Intel仍是台積電大客戶 ｜ 更多文章 ）

對陳立武主導的新Intel而言，Physical AI不是單一產品線，而是Intel從資料中心走向實體世界的長線布局。當AI逐步進入機器人、工廠、晶圓廠、醫療與新藥開發，Intel能否把既有處理器優勢轉化為產業解決方案，將決定它在下一階段AI應用市場中的位置。