前言
当前，人工智能(AI)正以前所未有的速度重塑着各行各业的发展格局。从智能制造到智慧零售，从智慧交通到智慧城市，AI技术的广泛应用正在推动产业数字化转型进入新的发展阶段。然而，随着数据量的爆发式增长和实时性要求的不断提升，传统的云端集中式AI计算模式面临着网络延迟、带宽限制、数据隐私等诸多挑战。边缘AI作为解决这些痛点的关键技术路径，正成为产业智能化升级的重要驱动力。
英特尔作为全球领先的计算技术创新者，始终致力于为边缘Al的产业化落地提供强有力的技术支撑。我们深刻理解，真正的边缘AI不仅需要强大的硬件算力支持，更需要完整的软件生态和端到端的解决方案。基于这一理念，英特尔构建了从硬件平台到软件工具链的全栈式边缘AI技术体系，为各行业的智能化转型提供了坚实的技术底座。
本白皮书汇集了英特尔在边缘Al领域的最新技术成果和丰富的产业实践经验，不仅详细介绍了英特尔◎酷睿TM Ultra系列处理器、英特尔四锐炫9系列显卡等硬件平台的技术优势，还深入阐述了OpenVINO工具套件、PyTorch XPU、EdgeAI Suites等软件解决方案的创新特性。更重要的是，白皮书通过智慧工厂、智慧社区、智慧交通等多个垂直领域的成功案例，展示了英特尔边缘AI技术在实际应用中的卓越表现和商业价值。
我们相信，边缘AI的未来在于开放合作与生态共建。英特尔将继续秉承开放创新的理念，与产业伙伴携手推动边缘Al技术的持续演进和规模化应用，共同开启智能边缘的新纪元，为数字经济的高质量发展贡献更大力量。
产业背景、趋势与挑战
大模型(Large Model,也称基座模型，即Foundation Model),是指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，能够处理海量数据、完成各种复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。大模型通常包括大语言模型(LLM)、视觉大模型(CV)、多模态大模型等各种类型。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测，能够处理更加复杂的任务和数据。
随着人工智能(AI)技术的迅猛发展，全球各行业正在经历一场深刻的变革。在国家政策层面，科技部等六部门发布《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》,推动人工智能发展的决策部署，统筹推进人工智能场景创新，全面提升人工智能发展质量和水平，以更好支撑高质量发展。人工智能场景创新对于促进人工智能更高水平应用和支撑高质量发展具有重要意义。同时，边缘AI正成为企业创新的关键驱动力。根据Gartner预测，到2025年底，50%的企业管理数据将在传统数据中心或云之外的地方(例如，零售店、制造工厂和医疗机构)进行处理。到2026年，至少有一半的边缘计算部署将涉及到机器学习领域。在多重因素的推动下，边缘AI为智慧城市、工业智能制造等领域带来了新的市场机遇。而伴随着Al技术在这些边缘产业的快速扩张与发展，近年来，“AI CITY”的发展模式逐渐兴起，通过“大模型+知识库”改造信息化系统，利用大模型的能力训练城市大模型，打造具备自感知、自适应等能力的城市智能体也逐步深化。一系列政策举措为智慧城市建设指明方向、保驾护航。2024年5月，国家数据局联合国家发改委、财政部、自然资源部印发《关于深化智慧城市发展推进城市全域数字化转型的指导意见》,明确利用人工智能贯穿城市规划设计、建设、管理等各个环节，驱动城市智能化进阶，有效提升城市精细精准治理能力和公共服务效能。
在工业智能制造领域，人工智能和大模型的应用正在推动行业的数字化转型和智能化发展。AI将成为未来影响工业企业发展的重要因素，IDC预测中国工业企业AI支出将大幅增加。预计到2028年，中国工业企业AI支出将达到900亿人民币，CAGR为37.7%²。通过利用先进的算法和强大的计算能力，AI和大模型能够优化生产流程、提高产品质量、降低成本，并增强供应链管理。
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