适合市场的，才是能赢的。

文丨江思远

大模型和 AI 正在不断推高算力需求，各路科技公司都在用最新、最强大的硬件来通向终极智能体的塔尖，这当然是科技公司们追逐技术并改变世界的最终愿景，无可厚非。

但对于绝大多数遍布各行各业的商业公司而言，其实并不需要盲目追求“最新技术”或“最高定位”，适时运用 AI 现有的成果来挖掘市场的潜在需求，是更为实际且效用更高的选择。

在近日的 Intel Connection 大会上，英特尔公司首席执行官陈立武表示，“在 AI 浪潮中，英特尔将持续加强与合作伙伴的关系，从客户端、数据中心，到边缘计算，共同把握新机遇。为了实现这一目标，公司正在全力打造一个更强大、更聚焦、更具执行力的英特尔，明确公司的产品能解决合作伙伴最关键的挑战，助力合作伙伴在市场上赢得先机。”

在自身不断追逐更高性能、更低能耗、更多应用场景的智能软硬件同时，英特尔也在为其生态合作伙伴们提供更快、更有效的挖掘市场的工具箱，助力他们更加精准地把握客户真实需求，打造更契合市场痛点的解决方案。

因为最终决定商业成败的，不是技术参数的堆砌，而是能否提供适合的价值。对英特尔如此，对其客户亦如此。

全方位并进，英特尔不会再放过边缘 AI 落地的任何机会

随着新管理层上台、多方资本加持，英特尔正在加速战略重组与技术研发投入，聚焦先进制程突破、AI 芯片布局及晶圆代工业务，通过组织效能提升与生态协同，重拾其在半导体行业的创新锐度与市场竞争力。

在此次大会上，英特尔宣布公司 18A（即 1.8 纳米）制程工艺开始进入大规模量产，该工艺采用全环绕栅极晶体管技术和背面供电技术，实现了能效与密度的双重提升，和上一代 Intel 3 制程工艺相比，18A 每瓦性能提升 15%，芯片密度增加约 30%。

首款搭载 18A 工艺的酷睿 Ultra 第 3 代 Panther Lake 客户端 SoC，要比上一代 Arrow Lake-H 在 TOPS 上提升最高 1.8 倍（达到 180TOPS），GPU 核心数增加最高 50%，CPU 混合架构支持并行 AI 推理计算，在实时性、可靠性、灵活性上进一步强化，更高的制程工艺为英特尔芯片带来了性能和能效的显著提升，大幅提升竞争力。

预计未来硬件升级将成为企业的首要投资目标，以硬件组成为基础的边缘计算部署将释放数千亿级的市场需求。

但边缘 AI 落地仍面临多重考验，随着端侧的需求多样性呈细胞繁殖裂变般迅速扩散，应用碎片化的问题将导致传统基础设施的运营复杂性呈指数上升，如何设计出既灵活又可扩展的标准化方案，如何平衡硬件购置、部署实施、运维管理、能源消耗之间的投入产出效益，成了最为关键的问题之二。

为此，英特尔给出的方案是在边缘侧提供软硬一体化的、全家桶式的边缘 AI 综合解决方案，

通过从入门级到高性能级的 CPU/GPU/NPU AI 硬件扩展组合，以应对不同场景的负载工况；

基于 x86 芯片架构，英特尔的边缘 AI 方案能够广泛对接和适配现有的各类软件生态系统，优化系统性部署的时间和投入成本；

配合英特尔开源工具套件 OpenVINO，合作伙伴可以提高生成式 AI 在各类场景中的开发效率和部署的便捷度，加速边缘 AI 的推理应用。

具体落到商业维度，英特尔在简单的唯 TOPS 论之外，以 5 年期部署边缘 AI 的总拥有成本 TCO 为更综合的效益指标，来帮助合作伙伴重新度量全周期的商业价值，例如在制造质量控制领域，搭载英特尔最新技术的边缘 AI 部署可以最高节省 63%的 TCO。

英特尔正在为其合作伙伴提供从技术性能、软硬一体解决方案、再到部署项目 TCO 的系统性和全方位服务支持和优化，展现出其不准备放过 AI 落地的任何潜在机会。

多行业部署落地，英特尔伙伴们正在加速泛化其 AI 经验

在商业竞争中，抢占市场先机是关键，先发优势意味着能够以相对可控的资源投入撬动可观的市场收益。

目前边缘 AI 面临着碎片化的需求和系统性部署的难题，作为行业上游最核心的软硬件一体化供应商，英特尔正在尽其所能帮助合作伙伴加速推进各个垂类行业的 AI 应用落地。

阿丘科技：让工业缺陷检测迈入“即插即用”新阶段

在 AI 应用最多的工业质检领域，基于计算机视觉的缺陷检测是保障产品质量的关键环节。

早在 2016 年，AI 技术就开始进入到工业制造领域，由于工业生产中有大量依靠人眼作检测的场景，因此 AI 视觉技术正式切入这一工业细分领域，经历近十年的技术迭代和市场教育，目前这一市场仍然处于加速普及的初期阶段。

行业目前面临的主要挑战在于，一是缺陷样本数据难以自然收集，二是传统成像设备适配性差几数据源难统一，三是 AI 应用部署周期长达 1~6 个月不等，四是 AI 的泛化能力较弱，五是 TCO 过高。

阿丘科技成立于 2017 年，专注以计算机视觉（CV）和深度学习算法（Depp Learning）结合应用至工业检测领域，是中国乃至全球在这一细分市场服务工厂落地 AI 视觉检测应用最多的头部参与者，客户包括富士康、宁德时代、赛力斯的工厂。

从 2022 年开始，阿丘科技通过引入非监督算法和生成式 AI 技术大幅优化了 AI 数据生成的效率，并在应用英特尔软硬一体的边缘 AI 解决方案基础之上，开发了自身的 SV 系列产品（智能 AI 视觉控制器），该产品能够配合多种计算成像模组，适配于各类复杂尺寸测量和 AI 检测场景，并且内置引导式 AI 建模功能，支持多型号产品快速换型。

SV 系列产品搭载的是英特尔酷睿 Ultra 处理器 SoC（集成 CPU、GPU、NPU），英特尔在为产品提供平台级 AI 算力的同时，也提供了英特尔 AI 软件开发工具，通过 OpenVINO 和 PyTroch 全面支持合作伙伴 AI 模型从训练、推理到部署的全流程落地。

例如，在英特尔缺陷样本生成解决方案中，其根据开源模型进行了方案的改进，并在英特尔硬件平台上完成部署与优化，旨在通过生成式 AI 自动合成高质量的缺陷样本，以支持工业缺陷检测模型的训练。

英特尔缺陷样本生成解决方案架构。来源：英特尔官网

在英特尔技术基座之上，阿丘科技也在以软硬一体化的形式开发出即插即用的 AI Box，其融合了计算成像、GPU 芯片及 AI 算法模型，形成整体解决方案，具有即插即用、快速部署、操作和运维门槛低等优势，适用于多种工业检测场景，专为降低 AI 应用落地难度。

据阿丘科技创始人兼 CEO 黄耀表示，如果按照自动驾驶 L0~L5 等级划分，目前工业视觉系统的智能化则处在 L2 级，AI 正在重构整个复杂系统的模块化进程中，未来 AI 将通过视觉算法、工业视觉系统解决方案来实现自适应的学习和迭代，其泛化能力和 TCO 成本将迎来革命性的变化，促使各种应用、各类级别场景的落地。

海信医疗：3D 图像 AI 融合为手术提供“透视三维地图”

医疗行业也一直是 AI 研究发展的前沿领域，行业长期存在医生缺乏和检查设备不足等问题，因此 AI 辅助医疗诊断有着广阔的市场前景。

作为海信集团旗下的子公司，海信医疗是一家专注于医学影像设备和解决方案的供应商，目前已全面启动出海，其与英特尔保持着长期合作关系，其应用以从影像合成、医疗诊断、到术中引导。

例如在传统的 3D CT 扫描领域，由于 3D CT 扫描需要更多数据，意味着需要更高的辐射剂量和更长的扫描时间，并且最终的图像结果的解读也需要医生有更高的技术水平和经验。

在此背景下，海信医疗的智能辅助手术系统会将 CT 或是核磁共振的 2D 医学影像（切面图像）直接转换为 3D 模型效果，这需要巨大的算力支持，同时还要进行卷积神经网络（CNN）处理和图像分割（3D U-net）才有可能实现。

在得到英特尔至强处理器（Intel Xeon）和多核处理方案的智能算力平台支持下，海信医疗将影像数据进行分割成多个并行处理，同时通过 OpenVINO 工具平台将胸腹腔内器官的分割进行深度优化，整个处理性能提升了十几倍，切割成像从两个多小时降至十几分钟。

随着英特尔算力性能的进一步增强，海信医疗目前已经可以在五分钟内实现胸部 CT 的 3D 转换，这项技术在 2019 年获得国家科技进步二等奖，病例制作效率提升 30%以上。

在超声诊断中，海信医疗同样基于算力和模型实现了超声图像的精度测量和低延时性，并助力不同年资医生一键获取“教科书级”标准切面。

通过 AI 模型的深度优化，海信将上述的 3D 影像和超声影像进行了多模态的图像融合，从而能够精准引导介入手术，在腹腔镜手术中为外科医生提供“透视三维地图”，让医生在手术的过程中能更精准地规划出窥镜针的路线，从而规避手术风险。

这种影像的生成需要极高的实时性，因为脏器存在生物力学的形变，手术中计算机需要有极高的实时处理能力，让三维影像和实时脏器进行模型匹配，基于英特尔至强处理器和 OpenVINO 对图像融合算法优化处理，海信医疗的这项产品技术已经达到国际领先水平。

未来海信医疗也将继续与英特尔合作优化低功耗算力（如酷睿处理器），推动便携化医疗设备发展。

TP-Link：从设备供应商到智能体运营商的 AI 转型

智慧城市是一个非常宏大的概念，英特尔的合作伙伴 TP-Link 给出了他的理解和推动应用落地的方案。

TP-Link 最为人所熟知的身份是一家路由器品牌商，但早在十年前其已经踏足视频视觉感知领域，其产品已从数字信号拓展至自然多光谱新号处理，并且随着 AI 浪潮，其依托英特尔强大的计算底座打造了涵盖集成网联设备与管理、数字融合与可视化、AI 算法生成与应用的通用平台，面相不同行业提供 AI 部署和应用的解决方案。

由于 TP-Link 本身作为网联设备商，其产品被应用于社会商业的各个领域，使其更容易理解智慧城市的具体单元构成，并且基于英特尔架构的全域智能化管理引擎打造了数字化业务——图门智能体。

例如，物业管理人员能够通过与图门智能体进行简单的自然语言交互来管理和跟踪小区或园区的安全巡检和排查；零售管理者能够通过图门智能体在短短几分钟之内检测门店工作人员是否存在揽客行为；农科院的农业检测项目能够在短短两周时间里完成农作物的一个病虫害检测项目等。

TP-Link 图门智能体业务的产业化落地经验可总结为“好、快、省”三字，“好”在于 TP-Link 将头部行业客户的管理实践经验进行了能力组件的标准化，从而赋能给中小企业开箱即用；“快”是建立了端边云的行业模型库，对不同规模的企业自动调度算力和融合方案；“省”则来自于模型的轻量化、计算的高效率、资源的复用率和数据安全性，让客户能够以成本可控的模式享受 AI 应用。

通过英特尔酷睿处理器、GPU 加速器、至强处理器等高集成和可扩展性能，TP-Link 正在搭建一个开放平台，建设包括智能体、应用、算法和模型的四大仓库，转向面对千行百业的智能体综合运营商。

海石商用：从 AI 智能称重到门店终端提效的智能化升维

在零售领域，英特尔的边缘 AI 以及其合作伙伴也正在为消费者提供全新的购物和结算体验，并为零售商带来运营效率和数字化管理能力的提升。

海石商用是一家提供零售硬件及相关解决方案的供应商，是亚太地区最大的收银设备供应商（全球第四），目前已覆盖超 70%的中国连锁百强品牌。

其最早与英特尔合作引入了对生鲜商品的 AI 识别应用，由于收银业务属于相对较轻负载，为了进一步释放闲置算力，海石将生鲜识别与衡器称重、交易结算相融合，形成了 AI 智能秤的产品应用，不仅提高了整体算力设备的利用率，还提升了收银效率、降低了对收银员的业务熟练水平。

随着 AI 算力的发展，海石不断引入英特尔更新的边缘 AI 产品和方案，目前已经能够识别散装商品的识别和称重，其计划未来通过 AI 能够识别整个超市里标准品的结算，用户不再需要扫描条形码，这将给超市带来运营管理上的巨大提效。

事实上，随着 AI 应用在零售领域的部署和渗透，门店能够进一步通过观察客户的购物行为、货架停留时间、商品选择量等信息来优化和管理存货，端侧的应用会不断增大，其边缘 AI 的本地部署需要更优的性能储备，也对灵活性和扩展性提出更高要求。

在海石看来，英特尔提供的 AI 整体解决方案是其面临的诸多选择中的最优解，不仅仅是性能的充沛，而是在性价比、软件生态和技术支持上的综合最优，在节省海石投入的同时，为其服务客户带来了高效率和高效益的应用结果。

在 AI 技术狂飙突进的当下，英特尔正以“技术为基、商业为锚”的战略内涵引领千行百业穿越算力迷雾、把握市场商机。

从 18A 制程工艺突破到边缘 AI 全家桶解决方案，从维 TOPS 论到全周期 TCO 优化，英特尔不仅用 1.8 纳米晶体管在追逐半导体创新前沿，更以软硬协同的生态思维破解行业 AI 应用碎片化难题。

商业的本质是价值创造，英特尔与其生态伙伴正用“适合市场的解决方案”证明，真正的智能革命不在于参数堆砌，而在于让每一分技术投入都转化为可衡量的商业成功。

题图来源：英特尔

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