在經歷了多年大規模的雲端建設之後，不少企業都開始重新審視數位化戰略的佈局方向。隨著工業質檢、無人巡檢、AR遠端協作等場景對即時智慧決策的需求激增，傳統"雲端處理+邊緣執行"的模式已難以滿足業務需求。據Gartner預測，到2025年年底，50%企業管理的數據並不會在傳統數據中心或雲上進行保存或處理，而是在諸如零售商店、製造工廠和醫療機構的邊緣端進行。到 2026 年，至少一半的邊緣計算部署將涉及機器學習。
“邊緣AI”不再“邊緣”，何為“邊緣”？
在IT領域，“邊緣”通常指的是一些非雲端、非中心化的物理位置，且無論是物理位置還是網路位置，都會離使用者更近一些，最常見的智能手機、智慧手錶、電視等設備都可以視作邊緣終端。而邊緣計算作為一種分散式計算框架，它使計算和數據存儲更接近實際設備，從而優化了數據處理和傳輸的速度和回應時間，從而彌補雲計算在時效性、有效性、成本等方面的不足。
與此同時，伴隨人工智慧的飛速發展，AI Agent成為了時下科技領域最熱門的話題之一。Agent代表了無需人工干預即可主動決策和行動的新範式。而這種範式轉變也讓決策許可權和AI能力開始下沉至邊緣設備終端，構建起自感知、自我評判、自執行的閉環體系，從而推動製造、智慧城市、零售等多個領域的變革。
例如在工業製造場景，邊緣設備不僅可以即時檢測到產品缺陷，還能自主採取修正措施，調整工作流程，並增強系統安全性；在智慧城市場景，交通信號自主調流緩解擁堵，救援無人機能快速響應突發事件，能源網路也能即時平衡供需波動；在零售場景，貨架感測器不再僅止於庫存預警，而是能聯動供應鏈自動補貨，甚至可以根據客戶數據和行為進行擴展和調整，提供更加個人化的服務……
通過邊緣AI的力量，人們正在解鎖效率和創新的全新可能。
邊緣AI落地，仍面臨多重考驗
從理論上來說，邊緣AI在數據處理和即時回應方面有著無可比擬的優勢，但現實是，邊緣AI在部署過程中仍然存在一些難以避免的問題。
首要挑戰就是資源遷移帶來的成本問題。將算力從雲端下沉到邊緣節點需要投入額外的硬體購置、部署實施、運維管理和能源消耗成本，企業需要在價值、品質和成本之間做出權衡，算一筆“經濟帳”。
其次，技術實現層面的複雜性成為了邊緣AI落地的核心阻礙，以最典型的“AI幻覺”為例，在邊緣計算場景中，受數據品質缺陷、模型訓練不充分或硬體性能約束等多重因素影響，AI模型很可能產生顯著偏離實際場景的結果。
最後，高度多樣化與碎片化的邊緣應用場景也為邊緣AI的部署帶來了挑戰。邊緣設備的設備類型、功能需求及負載特性等方面呈現出顯著的差異性，如何設計出既靈活又可擴展的標準化方案，以適應不同場景的需求，成為實現邊緣AI規模化應用的關鍵。
英特爾邊緣AI“三件套”：開放生態系統下的秘密武器
在邊緣計算場景中，面對不同的應用負載和場景需求，通用處理器和通用算力晶元是滿足這些多樣化場景的最佳方案，而這正是英特爾的優勢所在。
多年以來，英特爾一直在持續推出從雲網路到移動和電信網路、從託管邊緣到網路邊緣再到本地邊緣的軟體定義的、可程式設計硬體產品群組，包括Atom系列、Core系列，Core Ultra系列、Xeon系列、以及面向邊緣的Arc GPU、IPU和網路適配器等等，以滿足複雜場景下的多樣需求。
當然，晶片靈活只是基礎，對終端使用者而言，他們更希望在現有邊緣基礎設施和工作流程中實現邊緣AI的無縫集成，且需要在空間受限、低能耗、成本敏感的環境中進行。
基於此，英特爾發佈了全新的“邊緣AI三件套”：AI邊緣系統、邊緣AI套件和開放邊緣平台計劃。通過簡化與現有基礎設施的集成，這些解決方案可以有效加速AI在邊緣側的應用，包括在零售、製造、智慧城市、媒體和娛樂等行業的部署。此外，通過由廣泛的生態合作夥伴組成的強大生態系統，可以幫助企業應對各種特定行業的挑戰，從而推動邊緣AI部署的創新。
當生成式AI與電腦視覺在產業端碰撞出火花，邊緣設備的算力焦慮卻成為絆腳石。英特爾全新推出的AI邊緣系統恰似為原始設備製造商 （OEM）和原始設計製造商 （ODM）遞上了一套全能“組合包”：針對邊緣AI用例優化的標準化藍圖、基準測試和驗證工具。
這套"開箱即用"的“組合包”讓解決方案供應商能夠輕鬆配置系統，從而滿足視覺AI或生成式AI（GenAI）等用例的性能需求。與此同時，基於英特爾全面的硬體產品群組，這些解決方案也可以在滿足能耗、尺寸和性能選項的同時，確保硬體和軟體的最佳集成。
如上文所述，邊緣AI的一大特點是高度碎片化，每個行業都暗藏著獨特的需求。英特爾邊緣AI套件作為一套開源的、針對特定行業的AI軟體開發工具包 （SDK），專為獨立軟體供應商（ISV）、系統整合商和解決方案構建商而設計，堪比一本"行業武功秘笈"，為開發者們打開了定製行業專屬邊緣AI的任意門。
套件中包含了精選的參考應用程式、示例代碼和基準測試，可以有效加速應用的開發，為各行各業定製邊緣AI解決方案的創建提供説明。目前，邊緣AI套件有四個套件可用，分別針對零售、製造、智慧城市以及媒體和娛樂領域的專門用例進行了優化。
傳統的邊緣AI部署更像是“手工定製”，每個專案都要從頭構建。而英特爾開放邊緣平臺則為開發者提供了“樂高式”的元件庫。作為一個模組化的開源平臺，開放邊緣平臺可以有效簡化大規模邊緣及 AI 應用的開發、部署和管理。該平台擁有類似於雲的簡便性，獨立軟體供應商、解決方案構建商和作業系統供應商可高效地構建和整合軟體元件，並從英特爾最新的軟體優化中獲得性能提升。
與此同時，遠端運維的痛點也被巧妙化解，由於開放邊緣平臺集成了英特爾vPro和英特爾AMT主動管理技術，開發者可以在遠端邊緣設備上高效地構建和部署容器化工作負載，從而實現整個軟體生態系統的協作與創新。
One more thing：生態協同重構共贏邏輯
到目前為止，英特爾已經與合作夥伴共同推出了超過10萬個實際邊緣部署案例（其中許多都已採用AI）。對英特爾來說，合作夥伴始終都是英特爾推進技術創新過程中不可或缺的一部分。多年以來，英特爾一直都在圍繞行業的技術落地、技術路徑、部署模式、客戶價值等方面，與不同領域、不同行業的客戶持續展開廣泛而深入的合作。
例如在工業領域，科東軟體通過先進大語言模型實現任務理解及代碼生成，並依託科東智慧控制器的多模態視覺語言模型，實現對機器人動作的精準控制，極大簡化了開發流程並提升了生產效率。
在網路領域，深信服採用英特爾至強處理器和高速乙太網連接技術，成功實現了垂直領域安全大模型SecurityGPT的高效能部署。
在零售領域，為助力開域集團大模型AI解決方案得以快速落地，英特爾為其提供了從硬體到軟體的全方位支援，涵蓋凌動、至強處理器、英特爾銳炫GPU系列、酷睿Ultra處理器等多種硬體組合。
此外，包括聯想、meldCX、Wipro、思科、紅帽在內的多家合作夥伴都與英特爾展開了針對邊緣AI的合作，加速邊緣AI的跨行業滲透。
在英特爾的棋盤上，邊緣AI並非雲端的延伸，而是重構物理世界的神經系統。英特爾針對邊緣AI打造的“三件套”，不僅展現了英特爾自身的技術底蘊，更彰顯了對行業的深刻洞察。