聚焦应用多维赋能英特尔加速边缘计算与AI融合_雷竞技须安全稳定

【雷竞技须安全稳定企业频道】AI PC将大模型、生成式AI带入终端，帮助用户激发灵感、释放生产力;AI与企业深度融合，带来了业务模式和业务流程创新，实现增效降本;AI部署在行业制造产线，减轻人力成本并提高生产效率;在云端智算中心、数据中心持续探索AI能力的新极限，成为发展新质生产力的关键基础设施…

从终端用户到千行百业，拥抱AI正成为迈入数智世界的重要一步。

“AI有望成为近几十年最具颠覆性的技术，它将帮助企业大幅提升处理复杂商业问题的能力。英特尔专注于帮助企业简化在PC、边缘和数据中心部署AI的复杂流程，以实现‘让AI无处不在’的愿景。结合我们强大的芯片基础、软件定义的简便性以及开放多元的生态系统，英特尔能够为客户提供丰富的选择，并助力他们充分释放AI潜力。”

在前不久举行的第十七届英特尔网络与边缘计算行业大会期间，英特尔公司高级副总裁兼网络与边缘事业部总经理Sachin Katti分享对AI趋势看法时这样说道。

相较于前两年，如今大模型与生成式AI在不同场景的应用实践更受关注。IDC公布数据显示，中国生成式AI投资增长加速，2022到2027年五年的复合年增长率达到86.2%，生成式AI正在成为驱动智能发展的关键技术。

对于英特尔而言，AI的大规模普及也是必须把握的发展机遇。在构筑算力底层的“核芯”能力方面，英特尔完备的产品组合覆盖终端、边缘到云端，无论是时下最火热的AI PC，还是企业与边缘需要的算力节点、集群，又或者是数据中心用于推理、训练的大型与超大型集群，英特尔均能提供对应的产品及解决方案。

同时，英特尔提供的软件框架及工具套件，可以帮助开发者和合作伙伴充分发挥软硬件平台优势，敏捷高效开发部署，将AI算力转化为企业、场景需要的生产力。生态层面英特尔布局则更为广泛，这也是其多年以来累积的行业优势。无论是终端侧、边缘还是云端，广泛的软硬件生态合作能够更灵活应对多元化、复杂化市场需求，针对数字化及智能化需求提供相匹配的解决方案。英特尔也积极赋能合作伙伴，通过技术、培训等多维度赋能，让广大AI生态能够持续涌现更有竞争力、创新性的产品。

作为本次英特尔网络与边缘计算行业大会的焦点，英特尔着重介绍了推动边缘计算与AI深度融合的一系列布局。对于逐步迈向数字化、智能化转型深水区的企业及教育、医疗、制造等行业而言，边缘侧AI能力的释放，可以加快构建新质生产力，打造敏捷业务模式，促进增效降本。据Gartner预测，到2026年80%的全球企业将使用生成式AI，50%的全球边缘部署将包含AI。

基于对行业深入洞察，英特尔进一步发挥多元化芯片组合优势，推出了专为边缘和网络AI打造的模块化平台，涵盖英特尔凌动处理器、酷睿处理器、酷睿Ultra处理器、锐炫GPU、至强6处理器以及IPU基础设施处理器(E2100)，还有以太网解决方案。

Sachin Katti在介绍中提到，企业在部署AI时会遇到很多复杂问题，如数据资产的安全防护、运维管控的投入，因此需要提供灵活、简便以及企业就绪的技术与解决方案。

他表示，英特尔提供的生态体系每一个环节都是灵活、开放的。在硬件层面，可以根据需求灵活组合、定制。不仅如此，英特尔Tiber边缘平台可提供数据管理，AI模型、框架和软件工具、基础设施管理与编排等能力，帮助企业更快部署，尽早做到“AI即就绪”，在保护企业数据资产安全的前提下，降低了AI部署门槛和投入。

英特尔还针对行业提供AI套件，帮助企业与行业加快边缘部署AI应用。英特尔公司副总裁兼网络与边缘解决方案事业部总经理Dan Rodriguez表示，企业需要借助本地部署的AI能力改善工作流，从而应对市场挑战，英特尔通过深入理解客户需求，共同打造更适合的解决方案，释放AI能力与价值。

Dan Rodriguez介绍了英特尔视觉分析AI套件、生命科学AI套件、媒体和娱乐AI套件以及制造业AI套件等多个领域的垂直解决方案套件，赋能企业与开发者，通过英特尔为边缘AI提供的模块化平台满足不同行业领域客户需求。以制造业AI套件为例，提供从缺陷检测，到高级控制、机器视觉和产品检验等全应用场景的自动化能力。帮助制造商能够在生产线上实时进行缺陷检测和产品检验，并主动调整上游控制来纠正问题。可以由传统人工检测方式改为全自动化检测，节省时间与成本。

不仅是芯片和软件工具与平台，正如上文提到的，英特尔积极构建强大的生态系统，并持续赋能合作伙伴。Dan Rodriguez表示，创新是将AI和边缘相结合的关键一环，英特尔为合作伙伴提供培训、社区交流机会，还通过标准制定与联盟合作，让各方参与者都能充分融入并发挥其优势。

Dan Rodriguez在采访中也提到，英特尔非常珍视生态系统中的合作伙伴，他们对于推动AI的进一步发展至关重要。英特尔认为建立一个广泛且开放的生态系统，是能够改变市场的。针对AI，他表示一个广泛开放的系统包含两个关键要素。首先，广泛开放的生态系统为客户提供了选择权，能够在恰当的时间为用户匹配合适的合作伙伴。其次，开放生态系统鼓励所有人参与贡献，共同创造一个创新的良性循环，能够开发出支持广泛用户的产品。

截至目前，英特尔网络与边缘事业部在中国已经与500多家OEM/ODM和150多家ISV建立了合作关系，使超过200万开发者受益。

英特尔公司副总裁兼网络与边缘事业部中国区总经理陈伟提到，AI解决方案落地一个非常实际的问题就是在实现解决方案落地的基础上增加AI的思考，尤其是对于边缘AI。包括边缘技术、边缘AI都在随着技术快速演进，应用场景、需求和部署环境持续发生变化，为此英特尔也在携手合作伙伴持续演进，通过加速对AI的应用与创新来取得更多成果，包括英特尔自身也是AI落地到企业经营的受益者。

陈伟表示：“从运用AI 进行创新的‘+AI时代’，到今天以AI为主导推动创新的‘AI+时代’，我们正站在技术转型的前沿。英特尔将进一步深化战略，确保我们的技术更贴近中国用户，更深入地推动各行业的数字化转型。我们坚信，通过创新与合作，英特尔将与合作伙伴和客户共同开启‘AI+时代’的新篇章。”

在英特尔网络与边缘计算行业大会期间，英特尔携手中国本土合作伙伴围绕教育、工业数字化、网络及零售等行业领域分享了AI与大模型落地的成功案例。

例如，英特尔与希沃合作打造的“AI+教育”，可以从备课、授课等多个环节提升教学效果。借助英特尔酷睿Ultra处理器实现的本地AI教学大模型运行，能够让老师快速获得课堂教学反馈和评价，给出更具参考性的建议来提升帮助优化教学方式。在零售领域，英特尔与开域集团合作，通过发挥边缘AI平台提供的算力、灵活性优势，在大模型落地后带来了准确、高效、灵活三项显著提升，实现客户门店AI巡检误报率下降90%，运营人力投入节省80%。

在合作伙伴的分享中提到，英特尔的赋能可以称之为“嵌入式赋能”——从解决方案优化，到大模型的优化，到客户侧支持、方案上线，整个过程中帮助企业解决了非常多的问题，确保AI解决方案能够最终落地。得益于英特尔硬件、软件、架构与生态的持续投入，下游产品及解决方案提供商能够围绕其客户需求进行灵活的方案定制，并保证落地应用的安全可靠、按需扩展及易运维等能力，规避创新风险的同时节省运营成本。

在大模型、生成式AI驱动下，企业从数字化迈入智能化的步伐正在加快。尽管行业预期乐观，但大模型落地到应用场景仍有许多挑战。攻克这些挑战，就需要产品与解决方案提供商给出符合市场需求的解题思路。

包括英特尔在内，处在行业前沿的巨头均在抓紧AI布局，且都能称得上“All In”的战略投入。如果单从平台性能来看，不同解决方案各有优劣，至于英特尔的优势不仅在于拥有完整软硬件平台，更在于AI领域深厚积淀以及广泛开放的生态体系。英特尔的开放系统包括来自多厂商的芯片、硬件参考平台、软件基础设施以及AI工具，使从设备制造商到软件和服务提供商等广泛的AI生态系统都能够提供解决方案，满足各行业企业对定制化生成式AI的需求。特别是全栈开放式软件框架，简化了开发过程，实现了从设备到边缘再到数据中心的全面生成式AI部署。