在近日召开的第十七届英特尔网络与边缘计算产业大会上，英特尔展示了基于英特尔边缘AI解决方案在教育、智能制造等垂直领域的最新精彩应用实例。英特尔高级副总裁兼网络与边缘事业部总经理Sachin Katti在会后接受记者采访时表示，在“让AI无处不在”的愿景下，英特尔拥有强大的芯片基础、软件定义的简单性和开放性。多元化的生态系统帮助企业简化在PC、边缘和数据中心部署人工智能的复杂流程，帮助企业充分释放人工智能的潜力。

推动边缘计算与AI深度融合，让AI无处不在近年来，生成式AI风靡全球，各种大型模型应用层出不穷。如何将大模型与企业业务场景相结合，提高生产效率和创新能力，成为很多企业探索的主要方向。 IDC数据显示，中国生成式AI投资增长正在加速，2022年至2027年五年间复合年增长率高达86.2%，生成式AI正在成为驱动智能化发展的关键技术。

除了在数据中心和云端部署各种大模型应用之外，在边缘部署大模型应用也成为近年来的热门话题。事实上，AI PC是边缘生成AI应用的重要体现，其受欢迎程度仍然很高。 Gartner 预测，到2026 年，全球80% 的企业将使用生成式AI，全球50% 的边缘部署将包含AI。

Sachin Katti表示，英特尔一直非常关注如何处理和分析数据。我们使企业能够在本地存储，而无需将数据移动到云端。通过本地化的数据存储，企业可以很好地利用AI代理。 Sachin Katti强调，这种转变已经开始，许多全球公司已经尝试过，预计未来一两年内将看到更多智能代理的出现。

凭借多元化的芯片产品，包括英特尔 酷睿 处理器、英特尔 酷睿 Ultra 处理器、面向边缘设计的英特尔 Sharp GPU、英特尔 至强 处理器等，结合高效的软件解决方案，英特尔可以提供定制化的垂直解决方案面向不同行业的套件，帮助客户加速AI在边缘和网络的设计和开发，快速拓展其应用范围。

谈到在边缘部署大模型应用，英特尔公司副总裁、中国网络与边缘事业部总经理陈伟博士表示，模型的规模并不是越大越好，而是要适合市场应用场景的实际需求。他强调，边缘计算的部署需要考虑很多因素，比如时延要求、实用性、微数据的可调优化等。我们观察到，市场上的模型种类繁多，很多客户正在基于通用大型模型构建软硬件解决方案并优化性能。该模型可以促进边缘大模型应用的快速发展。

秉承开放合作构建完善生态，携手合作伙伴共同推动AI大模型落地不同行业不同用户部署大模型应用的方式不同。对于英特尔来说，满足不同行业的不同定制需求，保证大型号在不同行业的应用至关重要。

英特尔公司营销集团副总裁、英特尔中国网络与边缘与渠道数据中心事业部总经理郭伟表示，中国大模型在业界的落地需要重点关注三个方面：一是大模型必须与行业应用紧密结合。走得更快；第二，不能单纯依靠模型训练，今年推理能力的提升尤为重要；第三，要保证大模型算力从端到边缘到云端的均衡布局。

英特尔公司营销集团副总裁、英特尔中国网络与边缘与渠道数据中心事业部总经理郭伟也表示，在不同行业落地AI大模型的过程中，应用场景是一个主导方向，指导我们的技术应该如何发展。发展。因此，需要通过开放的技术支持和对行业场景的持续深入探索，保证大人工智能模型在不同行业应用场景的落地。据了解，英特尔采取了三大举措来深度探索行业场景：

一是将AI技术融入现有的智能解决方案中；二是积极拥抱当前爆发式增长的大模型和生成式人工智能技术；三是支撑整个生态系统。

在当地的会议上，我们看到了在教育、工业、医疗、零售等行业展示的边缘AI应用案例。在教育行业，希沃第七代互动智能平板和最新教师终端利用AI功能，帮助教师完成一键备课、互动教学、课堂反馈等任务，大幅提升课堂效率和教学质量。在工业领域，科东软件通过先进的大语言模型实现任务理解和代码生成，并依托科东智能控制器的多模态视觉语言模型实现机器人动作的精确控制，大大简化了开发流程，提高了生产效率效率。

英特尔网络与边缘解决方案事业部副总裁兼总经理Dan Rodriguez强调，从顶层设计的角度来看，建立广泛、开放的生态系统可以改变市场。首先，它为客户提供了选择，一个在正确的时间将用户与正确的合作伙伴匹配的系统。其次，开放的体系鼓励大家参与贡献，共同创造创新的良性循环。

凭借长期开放广泛的生态系统、深厚的技术基础以及对各行业需求和趋势的敏锐洞察，英特尔能够与众多中国本土合作伙伴共同支持大语言模型（LLM）在不同行业的落地。

正如陈薇博士在大会演讲中所说，我们不仅是技术的提供者，更是当地合作伙伴的倾听者和同行。经过几年的努力，我们与合作伙伴紧密合作，打造出真正满足中国行业需求的解决方案。从人工智能创新的“+AI时代”，到今天人工智能引领创新的“AI+时代”，我们站在了技术变革的最前沿。

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