英特尔“芯”AI,赋能云边端|第一期:开启 AI 新时代的云边端闭环

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作者：微信文章


2025 年，人工智能（AI）正迈入新的时代。全球范围内，边缘计算的增长显著，预计 50% 以上的企业数据将在边缘设备上处理。与此同时，大型语言模型（LLM）的热潮席卷各行各业，从智能客服到数据分析，AI 的应用场景日益多元化。然而，企业和组织在拥抱 AI 转型时面临诸多挑战：高昂的硬件成本（传统 GPU 解决方案动辄 5000 美元/节点）、数据隐私风险，以及云端计算带来的延迟问题。

为了应对这些挑战，上海亿琪软件有限公司推出 YiCoreAI 平台，依托英特尔强大的产品栈，打造了一个通用的 云边端 AI 闭环解决方案。YiCoreAI 整合了英特尔 Xeon CPU、Arc A770 GPU、Core Ultra NPU，以及 OpenVINO、IPEX（Intel® Extension for PyTorch） 和 EdgeX Foundry 等技术，通过 训练（YiAISTUDIO）、管理/下发（YiCONNECT）、推理/优化（YiEDGE） 的闭环流程，为各种行业和领域提供灵活、高效的 AI 赋能。

目录

演示视频背景与趋势面临的挑战YiCoreAI 的通用解决方案技术优势亿琪软件与英特尔生态的协同未来展望

演示视频

背景与趋势

近年来，AI 的计算需求激增。据预测，到 2025 年，全球 AI 市场规模将超过 1 万亿美元，其中边缘 AI 的增长尤为迅猛。边缘计算的优势在于减少数据传输延迟、增强隐私保护，但也对计算能力和成本提出更高要求。与此同时，LLM 模型（如 Qwen-7B）的普及推动了智能问答、文本生成等应用的爆发，传统云端解决方案已难以满足多场景需求。
面临的挑战

成本问题：高性能 GPU（如 Nvidia H100）的采购和维护成本让许多中小企业望而却步。隐私与延迟：云端集中式计算可能导致数据泄露风险，且远程传输延迟影响实时性。行业适配性：单一解决方案难以满足零售、安防、物流、教育等多样化需求。

那么，我们势必需要一款 通用解决方案，既能满足不同行业的 AI 需求，又能降低成本，同时确保数据安全和实时响应。
YiCoreAI 的通用解决方案

YiCoreAI 平台通过 云边端协同，解决上述难题。其核心架构包括：

YiAISTUDIO（训练）：利用英特尔 Xeon CPU 和 Arc 系列 GPU（如：A770/B580），提供高效的模型训练支持，适配各种 AI 模型（如 YOLOv8/v11 对象检测、Qwen-7B 智能问答）。YiCONNECT（管理/下发）：基于 Kubernetes 和 Kubeflow 生态，实现模型管理和设备分发，确保跨设备无缝协作。YiEDGE（推理/优化）：依托英特尔 AIPC(Core Ultra NPU) 和 OpenVINO(OVMS: OpenVINO Model Server)，优化边缘推理，支持多种数据类型（图像、文本、传感器数据）。

技术优势

成本优化：YiCoreAI 每节点成本仅 2000 美元，相比传统方案节省 20-60%。英特尔 Arc A770 GPU（300 美元）提供接近 RTX 3060 的性能（250 images/sec），性价比突出。性能提升：Core Ultra NPU 推理延迟低至 30-50ms，OpenVINO 的 INT8 量化技术进一步提升效率，且功耗大幅降低，对于成千上万台设备，可节省数万美元/年。通用性：支持多种模型和数据类型，适配零售（库存管理）、安防（视频分析）、物流（路径优化）、教育（智能问答）等行业，满足多样化需求。

在这样的技术优势下，我们相信 YiCoreAI 将成为 AI 新时代的云边端闭环解决方案，助力企业和组织实现数字化和 AI 转型。
亿琪软件与英特尔生态的协同

作为 EdgeX TSC 成员，亿琪软件深耕边缘计算领域，结合 YiLABEL（数据标注）和 YiEDGE（边缘计算），为 YiCoreAI 提供强大的技术基础。英特尔生态的支持进一步增强了平台的兼容性和扩展性。
未来展望

YiCoreAI 计划开源代码，吸引全球开发者社区，并积极参与社区活动，如 2025 英特尔人工智能创新应用大赛。我们期待与更多企业和开发者合作，共同推动 AI 技术的创新与应用。