当前，人工智能与视觉技术正加速推动智能与边缘计算的深度融合，这一趋势将为汽车、互联网、教育等十余个行业带来实质性的数智化升级——货架分析、文本识别、热力图、车辆检测、缺陷检测等场景均可实现更高效的运行。简而言之，智能边缘作为边缘计算的核心演进方向，正与AI、5G这两大关键技术转折点相互交织，共同将智能推向新的拐点。

面对广阔的市场机遇，英特尔的战略布局十分清晰：产品领导力、创新方案推动力、生态构建力——三力齐发。其核心依托于多种形态、灵活部署的卓越算力，配合完整的软件栈，以及多点协同、广泛互联的生态协作体系。可以说，英特尔在加速智能边缘开发与部署方面已做好充分准备，目标正是引领智能边缘的未来发展。

近期，英特尔正式推出全新“英特尔AI计算盒参考设计”（简称“AI计算盒”），同时发布“英特尔中国AI生态合作伙伴算法方案集萃”（简称“算法方案集萃”）。这两项举措不仅全面展示了英特尔在视觉技术与智能边缘市场中的产品组合实力，更释放出一个明确信号：英特尔正携手生态伙伴，通过视觉技术为城市管理、零售、工业、教育等各行各业带来真正的“数智化”变革。

英特尔公司物联网事业部副总裁、中国区总经理陈伟指出一个关键现象：数据正以指数级速度增长。若将所有数据全部传输至云端处理，当前带宽与传输速度显然难以承受。因此，在边缘端完成部分数据处理已成为必然选择。他直言，智能边缘将是未来一项重大的转型性技术，而英特尔凭借丰富的技术积累与完善的生态系统，有足够能力推动并加速边缘计算（即智能边缘）的落地。

智能边缘本质上是一种赋能型趋势——通过AI技术让边缘变得更加智能。英特尔不久前提出的物联网战略包含三大组成部分：第一，为物联网定制高性能计算及加速芯片；第二，推动边缘计算负载整合的技术方向，把握网络与器件边缘计算的机会；第三，专注于计算机视觉。在英特尔看来，计算机视觉与AI计算的应用将带来巨大的转型变革。

为实现这三大战略，英特尔在开发者工具与生态环境上投入了大量资源。通过与生态伙伴的合作，共同为终端用户提供行业整体解决方案——“智能边缘＋AI＋产业”的故事才刚刚拉开序幕。

陈伟总结得十分务实：“边缘计算的落地，尤其是‘边缘计算＋AI＋行业’的应用模式，说明只有贴近真实应用需求，才能让边缘计算在当今数字社会生根发芽。英特尔AI计算盒参考设计，是我们在中国本土的又一次尝试。我们着力发展能力型合作伙伴，协调生态关系，发挥生态的多边网络效应，让生态真正形成合力，实现智能边缘的进化。”

产品力组合与软件赋能 细数英特尔AI计算盒参考设计亮点

边缘计算的特点在于：不同应用场景对算力的需求非常灵活，且会使用不同的神经网络模型。针对这一特点，英特尔AI计算盒参考设计搭配了一系列软硬件组合，旨在高效帮助开发人员和客户灵活选择、优化部署，缩短开发时间与成本，支持多元计算需求与不同应用场景。AI计算盒参考设计主要包含三大部分：各类硬件参考平台、各类算法、各类解决方案。

英特尔技术专家表示，AI计算盒参考设计的硬件特质可概括为四个关键词：通用计算、媒体能力、超凡AI力、可扩展。这四个亮点充分展现了产品力。“英特尔最大的优势在于硬件平台优势。我们在半导体生产、制造与设计上投入了巨大的研发与制造成本，产品种类极为丰富，可满足各类客户需求。”

从硬件层面看，依托英特尔高性能CPU、带集显的CPU以及X86架构的算力保障，AI计算盒能为多样化的企业级应用软件提供强劲的兼容能力。在功耗与成本方面，从英特尔凌动到酷睿、至强处理器，提供了不同选择。可扩展性上，除主控CPU的强劲处理性能外，还可搭配VPU进行AI加速，在高并发计算需求下灵活扩展。

“英特尔AI计算盒参考设计以不同算力的CPU平台作为主控，充分考虑了客户应用场景的差异。算力需求不同，我们完全可以在主控平台的计算盒上辅以插卡式FPGA或ASIC加速卡，让客户在算力需求上获得富有弹性、伸缩性的解决方案。”技术专家这样解释。

软件层面，英特尔提供了一套完整的软件栈来加速智能边缘开发，包括示例应用、管道优化、框架媒体和库运行。底层提供针对英特尔硬件优化的底层库以提升性能，例如媒体处理Media SDK、深度学习推理工具OpenVINO工具套件，以及算法库和算子级优化的库与编程接口。再往上，AI计算盒支持G-streamer、FFMPEG等不同媒体框架，并提供基于视频场景优化的管道——如IPC输入、解码/VPP、转码、RAID存储、视频分析、拼接/显示、特征匹配等，更易使用和集成。此外，应用层还提供接近实际应用的参考示例，帮助客户快速进行原型开发，缩短上市时间。

英特尔技术专家提到，在早期方案预演与原型阶段，客户面临的最大问题是如何让目标平台在计算性能与功耗之间达到最优。AI计算盒参考设计以OpenVINO工具套件、Media SDK为主的软件工具，能让客户在更短时间内实现早期功能预演，同时快速达到优化效果，对最终部署落地的目标平台有更精确的定位。

边缘侧要实现AI加速，尤其是AI加速计算，从开发到部署确实存在不少痛点。因此，英特尔AI计算盒参考设计在软硬件、尤其是软件方面做了强化，旨在帮助客户与生态伙伴解决AI算法落地的难题，将算法融入最终应用场景，提升研发效率，降低研发成本，缩短研发周期。

在新AI落地开发环节中，OpenVINO工具套件发挥了关键作用。它专注于充分利用当前学术界与业界相对成熟的预训练模型——基于TensorFlow、Caffe、MXNet等主流框架——对这些标准网络进行相应优化，并在Runtime下进行硬件计算资源配置，从而降低开发难度、缩短开发周期。

除了提供AI计算盒参考设计，英特尔还举办了一系列研讨会，并上线了一站式网站，包含技术资料、在线课程和案例分析，方便客户和AI-on-IA生态伙伴更快上手。

引领智能边缘未来市场 英特尔与生态伙伴的协同创新

生态建设是智能边缘发展壮大的关键因素。除完备的软硬件产品组合与出众算力外，英特尔还携手小钴科技、科沃斯、云图睿视等十余家合作伙伴，共同打造了“英特尔AI生态合作伙伴算法方案集萃”。这份集萃全面展现了智能边缘在市场与技术方面的发展趋势，基于英特尔架构的智能边缘平台与算法，以及英特尔与各领域生态伙伴在智慧城市、智慧零售、智慧教育、工业互联网等多元化场景中的应用实践。

在算法层面，软件开发商（SV）可快速定制和场景化不同应用场景的软件及算法，加速产品定义、算法研发及AIoT整体解决方案的落地。可以说，这是推动智能边缘精准落地的催化剂。同时，英特尔还与ODM/OEM、系统集成商（SI）在目标检测、活体检测、缺陷检测、视频结构化等多方面深度合作，共同驱动智慧商超、智慧城市、智慧医疗、智能检测等领域的创新发展。

英特尔公司物联网销售市场部中国区总监谢青山认为，无论是人工智能还是边缘计算，都需要更多系统集成商与软件服务商共同参与。人工智能要在边缘应用上取得成功，三个基本要素缺一不可：算力、算法和生态合作伙伴。其中生态合作伙伴负责根据实际用户需求，将算力与算法转化为解决方案。“只有这三个因素有机结合起来，才能推动行业整体发展。开发算力，联合有算法能力的合作伙伴，联合有生态拓展能力的合作伙伴，让他们更多考虑细分市场和场景，共同让人工智能在边缘侧获得成功。”

英特尔AI计算盒参考设计是一个包含硬件平台、软件开发工具和实用案例的一站式解决方案，将算力、算法、生态有机结合，帮助合作伙伴完成完整的产品设计，快速开发出真正满足用户需求的产品。除AI计算盒外，英特尔还发布了中国AI生态合作伙伴算法方案集萃。谢青山介绍：“在算法方案集萃白皮书中，我们提供了15家合作伙伴的60多种算法，帮助客户解决边缘人工智能的问题，更快地加速智能边缘的部署。”

在生态构建方面，英特尔依托多年在IT领域（包括PC和服务器）的成功合作经验，推出了完整的合作伙伴计划。其中包括英特尔物联网解决方案联盟、英特尔物联网行业整体解决方案、英特尔物联网开发套件、英特尔物联网解决方案聚合商等市场合作计划，携手进军边缘计算与人工智能市场。

“未来，英特尔将继续推进物联网合作伙伴计划，携手越来越多的行业合作伙伴，推出从原型到生产加速智能边缘的解决方案，共建AI-on-IA生态，共享智能边缘市场机会，共赢AIoT‘数智’时代新机遇。”谢青山最后总结道。