（魏德龄/文）很多人对于每次大型会议活动中模式化的伴手礼早已司空见惯，然而上周英特尔一场活动中的礼品却有点不一样，组织方根据每个人所提交的16型人格，专门定制了不同的纪念杯，寓意为“内‘芯’人格”。有趣的是，本次活动相比以往一个最大不同在于，英特尔各家合作伙伴的展台上涌现出了大量边缘侧AI与大模型相结合的案例，同样呈现出了来自不同行业的“个性”魅力。
“深层次人工智能这两年在中国是热议话题，从去年到今年，英特尔也和国内领先的大模型厂商展开了非常深入的合作，在AI PC领域进行大量合作与推广，也期待深耕网络与边缘领域的各位合作伙伴们能够把深层次人工智能、英特尔的技术，以及与各行业的落地业务进行有机结合。”英特尔市场营销集团副总裁兼中国区总经理王稚聪表示，目前出现了很多具备前瞻性的基于英特尔技术的人工智能思考及落地解决方案。
在2024英特尔网络与边缘计算行业大会上，深层次人工智能所呈现的种种案例，绝非简单臆断下的“取代谁”与“颠覆谁”，而是AI与不同行业“个性”间的融入整合，进而绽放出独有的魅力。
AI融入行业的今天与明天
就像很多人已经开始习惯于用AI助手来替换部分搜索引擎的任务，AI在行业中的融入已经不可避免，并将持续深化。英特尔公司高级副总裁兼网络与边缘事业部总经理Sachin Katti将这一过程展望为三个阶段：AI辅助时代、AI助手时代、全功能AI时代。
“我们很快就能看到AI助手时代，AI好像拥有一个工作流，可以自动去执行。”Sachin Katti表示在下一个时代，企业可以把其中一个领域的工作流交由AI来完成，例如在汽车穿梭餐厅，可以由AI智能体来提供点餐服务。
无独有偶，小英同学的亮相作为本次主题演讲环节中的亮点之一，吸引了很多人的关注。据英特尔公司副总裁兼网络与边缘事业部中国区总经理陈伟博士介绍，这款能够进行正常对话交流的智能虚拟数字体，最大不同之处在于完全部署于边缘，运行于英特尔的软硬件之上，除了实现4K高清渲染，还在本地集成了大模型。
“我可以扮演营业厅的客服角色，为客户提供详细咨询和周到服务，在商场可以担任导购，引领他们发现心仪之物，在博物馆可以担当讲解员，为访客带来丰富且深入的历史、文化解析。”小英同学表示。也就是说，Sachin Katti口中的AI助手时代，在边缘侧已经具备了充足的技术力。
在第三个阶段全功能AI时代中，智能体之间将能够相互交流，如同人类的协同工作一样，智能部门、安全部门、财务部门间的智能体将形成协作，提供部门级的解决方案。
与不同行业的融入，也就意味着AI将会进一步发挥不同行业的“个性”，例如AI之于通信在频谱利用的优化、AI之于机器人在智能上的突破、AI之于教育在因材施教上的挖掘。不同行业之中的潜能与挑战并存，如何发扬“个性”又能易部署，自然成为AI能否快速落地千行百业的关键点。
有个性也要易相处
每种行业，甚至是每家公司下的不同职能部门，显然也如同16型人格中的不同组合，也会产生完全不同的个性化需求，这就意味着单一固化的垂直解决方案将难以融入不同行业或公司组织。英特尔NEX在以往曾将软件定义的网络寓意为一部可以灵活安装应用来实现不同功能的智能手机，对于AI在行业中的融入同理如此。
在2024英特尔网络与边缘计算行业大会的主题演讲上的案例分享中，还是现场展区，深层次AI在不同行业中的百花齐放已经是不争的事实，不同行业的“个性”都正在得到淋漓尽致的呈现。
在英特尔的成都工厂，基于英特尔边缘控制平台，通过软POC，将AI视觉识别和智能模块有机结合在一起。解决以往晶圆减薄工艺中通过肉眼抽检方式存在的漏检风险，在不对原有机器设备做较大改动，不影响生产节拍的基础上，实现了“很短时间内在一个足球场找到一根头发丝”的能力。
在学校，希沃利用AI升级的课堂观察系统正在助力授课效率的提升，利用英特尔酷睿Ultra的本地AI算力，老师能够在课后10分钟内收到完整的课堂报告，通过希沃教学大模型生成的课堂总结与建议，包含课程总揽、问答对话、课堂互动、新课标落实四部分内容，显著提升了课堂效率和教学质量。
在医院，医学智能影像系统通过酷睿处理器与专业医疗显示器的结合，让AI辅助诊断软件赋能乳腺和甲状腺超声检查，可自动识别扫查部位，实现同步分析病灶；智慧医疗分析终端通过酷睿处理器与锐炫显卡的算力，实现AI算法的迁移与算法性能的优化。
在网络安全领域，深信服采用英特尔至强处理器和高速以太网连接技术，成功实现了垂直领域安全大模型SecurityGPT的高效能部署。这一集成方案不仅提供了高带宽HBM加速，极大提升了大语言模型的处理速度，还通过RDMA网络技术支持多节点的轻松扩展。
而在工厂、校园、医院、网安这些以往可能毫无关联的领域，各种AI用例的纷纷落地背后，一定有一个共同的答案。
“现在的企业其实有很多复杂问题，我们需要的技术应该是灵活、简便以及企业就绪的。”Sachin Katti说出了三个关键点。他表示，英特尔的生态系统是灵活、开放的，在每一层的系统上，都能给到大家充分的选择，可以灵活组合CPU、GPU、软件以及网络设备，来解决企业的问题。另外在能够帮助客户灵活解决问题的同时，英特尔还确保不会牺牲简便性。
整体上看，英特尔提供了一个完整的面向边缘AI的模块化平台，底层拥有全面广泛的芯片作为基础，包括从凌动、酷睿到至强，以及面向边缘的Arc GPU以及IPU网络适配器。中间还有着能够将芯片与软件结合在一起的Tiber边缘平台，大大降低了部署的复杂度。最上层则提供了垂直解决方案套件，涉及工业、医学、零售等不同领域，客户可以利用套件进行个性化、定制化的应用及开发。
“前端无限灵活，中后相对稳定，且能够支撑基本需求，同时让我们规避大量创新风险，节省运营成本。”开域集团CUE数字科技总经理应翔翔这样形容与英特尔合作所带来的优势，从解决方案与大模型的优化，到客户侧支持与最终方案上线，针对不同场景、型号、地方，都有一整套AI方案来进行灵活适配。
英特尔公司副总裁兼网络与边缘解决方案事业部总经理Dan Rodriguez专门在主题演讲中介绍了视觉分析AI套件、生命科学AI套件、媒体和娱乐AI套件、制造业AI套件，能够帮助应用开发者开发行业解决方案，以满足不同行业领域客户的需求，进而在边缘实现AI推理，惠及每一个垂直行业的每一个企业。
伴随着AI的深度融入，英特尔及其合作伙伴的众多用例中，也悄然揭示出了关于未来AI将会如何改变工作的图景。
与AI一起工作
Gartner预测，到2026年，80%的全球企业将使用生成式AI，50%的全球边缘部署将包含AI。目前在硅谷，在AI助力下的全新初创企业正在成为热议话题，有人认为未来这类企业可能只有一个雇员，但通过AI智能助手或者智能体的帮助，能创造不计其数的产出。与此同时，关于AI是否会成为未来人们工作中新枷锁的讨论也愈演愈烈。
“科技向善非常重要，我们希望把人工智能更用于提升生产力，提高生产质量，提高产品的创新，服务于人，希望英特尔能够跟大家一起走得更稳、走得更好。”王稚聪表示。
纵观本次大会中的各种案例可以发现，深层次AI在边缘的部署，一方面破解了原有的工作难题，另一方面也在修正过往的一些工作问题，带来了更加人性化的一面。
在破解工作难题方面，例如教师能够通过本地AI算力与灌注了教学大纲和教学逻辑的大模型，来生成出具备实用性、呼应新课标、符合大纲要求的课件；在工业领域，开发人员对于机械臂的调试方法也得到了显著优化，过往一台机械臂在位置迁移后，人工调校时间可能多达两天，现在只需把人工指令发布到AI大模型，大模型会将整个指令转化成机器可执行的代码，最终便可形成规划路径的点位。
“AI不是制造焦虑的，是用来激发热情、创造想象的，在课堂中能够真正帮助老师。”希沃商用计算机事业部副总经理郭潇向与会者分享了这样一个案例，很多老师看到了自己的课堂行动轨迹后才发现，原来有一些教室中的位置是自己从来没去过的，而有一些学生可能一周都没被提问过。“我们不评价老师，只是告诉老师他本应该知道的事情，从而优化教学结构，提升教学能力。”
大模型对于小模型的取代，也让算法变得更加精准，避免了错判漏判，告别了以往“人工+智能”的尴尬辨别方式。例如，在实际工作场景下，对于工帽的佩戴，以往在员工低头、俯身等动作时，小模型往往失效或误报，通过大模型的引入则让整体误报率可下降90%。
这种美好改变的背后，也有着英特尔NEX部门对于理想的热忱与坚持。尽管如前文所述他们曾经拿智能手机作为软件定义的比喻，但基础设施领域在以往与之相伴的更多是封闭的系统。“NEX希望能够把我们的这种能量和能力注入到开发者当中，为他们能够创造一个开放、灵活、易用的平台，我们有信心让开发者能够在这个平台上创造出奇迹，通过我们的平台开发和解决在商业运营中的问题。”Dan Rodriguez在谈到部门的理想与价值观时说，不是要让AI盒子们单打独斗，而是进一步和边缘结合，让人们能更好地使用这些设施。
可以想象这样一个未来的工作情景，AI成为人们工作中的伙伴，或是某个岗位中的一分子。与此同时，还能依据所需来创造出不同的AI员工，它的形态可能是一位虚拟人，也可能是某一台终端或设备。它释放着不同行业的个性与创造力，同时亲近易用，温暖相伴。
