在经历了多年大规模的云端建设之后，不少企业都开始重新审视数字化战略的布局方向。随着工业质检、无人巡检、AR远程协作等场景对实时智能决策的需求激增，传统"云端处理+边缘执行"的模式已难以满足业务需求。据Gartner预测，到2025年年底，50%企业管理的数据并不会在传统数据中心或云上进行保存或处理，而是在诸如零售商店、制造工厂和医疗机构的边缘端进行。到 2026 年，至少一半的边缘计算部署将涉及机器学习。
“边缘AI”不再“边缘”，何为“边缘”？
在IT领域，“边缘”通常指的是一些非云端、非中心化的物理位置，且无论是物理位置还是网络位置，都会离用户更近一些，最常见的智能手机、智能手表、电视等设备都可以视作边缘终端。而边缘计算作为一种分布式计算框架，它使计算和数据存储更接近实际设备，从而优化了数据处理和传输的速度和响应时间，从而弥补云计算在时效性、有效性、成本等方面的不足。
与此同时，伴随人工智能的飞速发展，AI Agent成为了时下科技领域最热门的话题之一。Agent代表了无需人工干预即可主动决策和行动的新范式。而这种范式转变也让决策权限和AI能力开始下沉至边缘设备终端，构建起自感知、自判断、自执行的闭环体系，从而推动制造、智慧城市、零售等多个领域的变革。
例如在工业制造场景，边缘设备不仅可以实时检测到产品缺陷，还能自主采取修正措施，调整工作流程，并增强系统安全性；在智慧城市场景，交通信号自主调流缓解拥堵，救援无人机能快速响应突发事件，能源网络也能实时平衡供需波动；在零售场景，货架传感器不再仅止于库存预警，而是能联动供应链自动补货，甚至可以根据客户数据和行为进行扩展和调整，提供更加个性化的服务……
通过边缘AI的力量，人们正在解锁效率和创新的全新可能。
边缘AI落地，仍面临多重考验
从理论上来说，边缘AI在数据处理和实时响应方面有着无可比拟的优势，但现实是，边缘AI在部署过程中仍然存在一些难以避免的问题。
首要挑战就是资源迁移带来的成本问题。将算力从云端下沉到边缘节点需要投入额外的硬件购置、部署实施、运维管理和能源消耗成本，企业需要在价值、质量和成本之间做出权衡，算一笔“经济帐”。
其次，技术实现层面的复杂性成为了边缘AI落地的核心阻碍，以最典型的“AI幻觉”为例，在边缘计算场景中，受数据质量缺陷、模型训练不充分或硬件性能约束等多重因素影响，AI模型很可能产生显著偏离实际场景的结果。
最后，高度多样化与碎片化的边缘应用场景也为边缘AI的部署带来了挑战。边缘设备的设备类型、功能需求及负载特性等方面呈现出显著的差异性，如何设计出既灵活又可扩展的标准化方案，以适应不同场景的需求，成为实现边缘AI规模化应用的关键。
英特尔边缘AI“三件套”：开放生态系统下的秘密武器
在边缘计算场景中，面对不同的应用负载和场景需求，通用处理器和通用算力芯片是满足这些多样化场景的最佳方案，而这正是英特尔的优势所在。
多年以来，英特尔一直在持续推出从云网络到移动和电信网络、从托管边缘到网络边缘再到本地边缘的软件定义的、可编程硬件产品组合，包括Atom系列、Core系列，Core Ultra系列、Xeon系列、以及面向边缘的Arc GPU、IPU和网络适配器等等，以满足复杂场景下的多样需求。
当然，芯片灵活只是基础，对终端用户而言，他们更希望在现有边缘基础设施和工作流程中实现边缘AI的无缝集成，且需要在空间受限、低能耗、成本敏感的环境中进行。
基于此，英特尔发布了全新的“边缘AI三件套”：AI边缘系统、边缘AI套件和开放边缘平台计划。通过简化与现有基础设施的集成，这些解决方案可以有效加速AI在边缘侧的应用，包括在零售、制造、智慧城市、媒体和娱乐等行业的部署。此外，通过由广泛的生态合作伙伴组成的强大生态系统，可以帮助企业应对各种特定行业的挑战，从而推动边缘AI部署的创新。
- AI边缘系统：重构边缘AI落地底层逻辑
当生成式AI与计算机视觉在产业端碰撞出火花，边缘设备的算力焦虑却成为绊脚石。英特尔全新推出的AI边缘系统恰似为原始设备制造商 （OEM）和原始设计制造商 （ODM）递上了一套全能“组合包”：针对边缘AI用例优化的标准化蓝图、基准测试和验证工具。
这套"开箱即用"的“组合包”让解决方案提供商能够轻松配置系统，从而满足视觉AI或生成式AI（GenAI）等用例的性能需求。与此同时，基于英特尔全面的硬件产品组合，这些解决方案也可以在满足能耗、尺寸和性能选项的同时，确保硬件和软件的最佳集成。
- 边缘AI套件：解决垂直行业核心痛点
如上文所述，边缘AI的一大特点是高度碎片化，每个行业都暗藏着独特的需求。英特尔边缘AI套件作为一套开源的、针对特定行业的AI软件开发工具包 （SDK），专为独立软件供应商（ISV）、系统集成商和解决方案构建商而设计，堪比一本"行业武功秘籍"，为开发者们打开了定制行业专属边缘AI的任意门。
套件中包含了精选的参考应用程序、示例代码和基准测试，可以有效加速应用的开发，为各行各业定制边缘AI解决方案的创建提供帮助。目前，边缘AI套件有四个套件可用，分别针对零售、制造、智慧城市以及媒体和娱乐领域的专门用例进行了优化。
- 开放边缘平台：打破边缘AI效率困局
传统的边缘AI部署更像是“手工定制”，每个项目都要从头构建。而英特尔开放边缘平台则为开发者提供了“乐高式”的组件库。作为一个模块化的开源平台，开放边缘平台可以有效简化大规模边缘及 AI 应用的开发、部署和管理。该平台拥有类似于云的简便性，独立软件供应商、解决方案构建商和操作系统供应商可高效地构建和集成软件组件，并从英特尔最新的软件优化中获得性能提升。
与此同时，远程运维的痛点也被巧妙化解，由于开放边缘平台集成了英特尔vPro和英特尔AMT主动管理技术，开发者可以在远程边缘设备上高效地构建和部署容器化工作负载，从而实现整个软件生态系统的协作与创新。
One more thing：生态协同重构共赢逻辑
到目前为止，英特尔已经与合作伙伴共同推出了超过10万个实际边缘部署案例（其中许多都已采用AI）。对英特尔来说，合作伙伴始终都是英特尔推进技术创新过程中不可或缺的一部分。多年以来，英特尔一直都在围绕行业的技术落地、技术路径、部署模式、客户价值等方面，与不同领域、不同行业的客户持续展开广泛而深入的合作。
例如在工业领域，科东软件通过先进大语言模型实现任务理解及代码生成，并依托科东智能控制器的多模态视觉语言模型，实现对机器人动作的精准控制，极大简化了开发流程并提升了生产效率。
在网络领域，深信服采用英特尔至强处理器和高速以太网连接技术，成功实现了垂直领域安全大模型SecurityGPT的高效能部署。
在零售领域，为助力开域集团大模型AI解决方案得以快速落地，英特尔为其提供了从硬件到软件的全方位支持，涵盖凌动、至强处理器、英特尔锐炫GPU系列、酷睿Ultra处理器等多种硬件组合。
此外，包括联想、meldCX、Wipro、思科、红帽在内的多家合作伙伴都与英特尔展开了针对边缘AI的合作，加速边缘AI的跨行业渗透。
在英特尔的棋盘上，边缘AI并非云端的延伸，而是重构物理世界的神经系统。英特尔针对边缘AI打造的“三件套”，不仅展现了英特尔自身的技术底蕴，更彰显了对行业的深刻洞察。
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