英特尔软件一体化赋能产业 AI 应用实践白皮书

英特尔软硬件一体化当前，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AI的产业化落地提供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本白皮书汇集了英特尔在边缘AI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™Ultra系列处理器、英特尔®锐炫™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、PyTorchXPU、EdgeAISuites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AI技术的持续演进和规模化应用，共同开启智022.1.1英特尔®酷睿™Ultra200/200U系列处理器2.2软件专区2.2.1OpenVINO™工具套件：英特尔硬件AI推理性能优化方案2.2.2PyTorchXPU：无缝迁移的英特尔GPU深度学习解决方案2.2.3EC-RAG/RAGPilot/XTune：生成式AI边缘化部署的完整工具链2.2.4EdgeAISuites：边缘AI应用开发与部署一体化平台2.2.5OpenEdgePlatform：加速边缘AI方案开发的开放边缘平台2.3项目推广2.3.1英特尔®工业电脑优选项目(PIPC)04050506070708091003成功案例163.1.1英特尔：基于RAG的智能诊断系统183.1.2利珀科技：固晶自动光学检测系统203.1.3诺达佳：新一代视觉控制器213.1.4诺达佳、圆木智能：DeepSeek工业一体机223.1.5英特尔：缺陷样本生成解决方案243.1.6华泰软件：MES问数系统263.1.7富临精工、智元机器人和安努智能：具身智能解决方案283.2智慧城市303.2.1中科创达：全息路口融合感知方案303.2.2中维世纪：高空抛物智能治理方案323.2.3震有智联：智慧工地AI超融合解决方案343.2.4特斯联：3D数字人解决方案3704总结与展望41大模型（LargeModel，也称基座模型，即FoundationModel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1。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在智慧城市的建设中，AI技术的应用已经渗透多个领域，包括智慧社区、智慧园区、智慧交通等。一些典型场景已经在城系统通过摄像头和传感器实时检测老系统通过摄像头和传感器实时检测老人的活动状态，及时发出警报来防止意外发生，或在意外发生第一时间发境数据，提前识别潜在的火灾造信息化系统，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，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，并数据来源：/cn/information-technology/articles/12-data-and-analytics-trends-to-keep-on-your-radar-cn，2025年8月访问。数据来源：IDC。02020303••预测性维护：通过分析设备传感器数据，预测潜在的故障和维护需求，从而减少设备停机时间和维护成本，•质量控制与缺陷检测：深度学习模型能够处理复杂的图像数据，提供高精度的检测结果。大模型具有更强的泛化性。生成式AI通过少量样本，生成更多缺陷样本，混合数据训练提升训练精度。质量检测方案能够提高•生产流程优化：分析生产数据，优化生产流程和资源配置。大模型可以模拟不同的生产场景，帮助企业制定•产品设计与创新：生成式AI可以帮助企业设计新产品和优化现有产品特•在城市交通场景中，AI算法在识别和预测交通状况时可能出现误判，导致潜在的安全隐患。此外，网络攻击与数据隐私和安全问题也是智慧交通领域中AI技术落地应•在智慧社区与城市建设中，AI技术的落地应用需要具备快速响应的能力，以满足城市居民的即时需求。然而，复杂的城•在工业智能制造板块，AI技术则对算法运行的稳定性与精度提出挑战，以确保生产过程的顺利进行。工业环境相较城市通常更为复杂，设备和系统需要长时间稳定运行，而AI算法的任何失误都可能导致生产流程中断或质量问题。此外，AI022.1.1英特尔®酷睿™Ultra200/200U系列处理器英特尔®酷睿™Ultra200/200U系列产品是英特尔最新推出的高性能移动处理器，专为满足现代计算需求而设计。它采用了先进的制程技术，结合多核架构和增强的AI加速单元，提供卓越的计算能力和智能处理性能，适用于广泛的工业智能制1.先进制程技术：面向AI时代，英特尔®酷睿™Ultra200H/200U系列处理器采用更新的制程工艺，提升了晶体管密度和能效比。这不仅提高了处理器的性能，还降低了功耗，使其2.多核架构：英特尔®酷睿™Ultra200H系列处理器配备多个高效能核心（至高六个性能核加八个能效核），支持多线程处理，显著提高了数据处理速度和系统响应能力。无论是复杂3.AI加速单元：英特尔®酷睿™Ultra200H系列处理器以其卓越的AI性能著称，专为满足现代计算需求设计。在无需额外配置独显的情况下，英特尔®酷睿™Ultra200H系列处理器可出色适配于多种高强度AI算力需求的工业控制器产品中，其中集成显卡能够提供高达77TOPS的计算能力，使其在处理复杂AI任务时表现出色。内置最高八个Xe核及增强AI加速单元，NPU可提供最高13TOPS算力，专为深度学习和机器学习任务优化，提供强大的AI算力支持。它能够加速AI模型的训练和推理过程，适用于视觉检测中实时数据分析以及自动化决策系统，帮助企业和开发者实现更高效的智能化解决方案。此外，英特尔®酷睿™Ultra200H系列处理器同样支持大语言模型等各种AI工作负载，更可用于在具身智能解决方案中处理环境感知、任务识别、任务规划以及端到端等大模型的推理，通过其强大的AI性能推动4.扩展性与兼容性：英特尔®酷睿™Ul求，支持最新的内存和接口标准。其支持DDR5内存，提供高达6400MT/s的速率以确保快速数据访问和处理能力。此外，处理器支持PCIe5.0标准，提供高达32GT/s的速率，并配备5.相较于200H系列的高性能与高功耗，英特尔®酷睿™Ultra200U系列处理器更加强调低功耗与高能效，适合需要长续航时间的移动设备。同时，200U系列处理器具有相对较低的热设计功耗(TDP)，更适用于设备内部空间有限的环境，确保设备在长时间使用时保持较低0505英特尔锐炫英特尔锐炫™ProB60显卡0606英特尔锐炫™系列显卡是专为满足现代计算需求而设计的高性能图形处理器。基于英特尔Xe架构，英特尔锐炫™系列显卡具备卓越的图形处理能力和AI加速功能。得益于丰富的性能和显存的配置选项，以及多显卡协同支持能力，英特尔锐炫™系列显卡为广泛应用场景提供了超高性价比方案。同时，英特尔统一的软件工具链和生态体系，为边缘产业多场景提升生产效率与实现AI技术的逐步融合奠定坚实基础，助力AI赋能边缘多产业的全面落地。英特尔锐炫™ProB60基于Xe2架构，搭载英特尔XMXAI核心和先进的光线追踪单元，支持复杂的视觉计算任务与实时数据分析。英特尔锐炫™ProB60专为大语言模型推理应用而设计，AI算力高峰可达197TOPS（INT8精度）。其配备24GB显存，并支持多显卡扩展，可有效支持更大参数量的大语言模型的高效运行，可广泛应用于预测性维护和生产流程优化等多种工业应用场景，为大语言07072.22.2软件专区2.2.1OpenVINO™工具套件：英特尔硬件AI推理性能优化方案英特尔®发行版OpenVINO™工具套件是英特尔推出的一款用于加速AI模型推理的开发平台，专为部署与优化深度学习模型推理而设计。开发者能够在英特尔®硬件平台上充分利用英特尔的硬件优势，实现更高效的AI推理与训练，显著提升AICPUGPUNPUFPGA图：OpenVINO™工具套件OpenVINO™工具套件支持从边缘设备到云端的多种硬件架构，包括CPU、GPU、NPU等，并可支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch和ONNX等，能够无缝集成到现有的AI工作流中。其异构执行功能允许开发者在不同的硬件加速器上运行推理任务。通过异构计算，使用模型可以充分利用系统资源，实现更高的吞吐量和更低延迟。此外，OpenVINO™工具套件还提供了一系列预训练模型和示例代码，帮助开发者快速构建和部署AI应用。08082.2.2PyTorchXPU：无缝迁移的英特尔GPU深度学习中高效构建、训练和测试各类深度学习模型，涵盖计算机视觉、生成式AI等多个领域。PyTorch提供了丰富的API和模块PyTorch代码modelResNet50()to(“xpu”);torchcompile(model)PyTorch编译器TorchDynamo/AOTAutograd/TorchInductor/PrimTorchIntel®优化后端oneDNNGraphAutoMixedPrecisionTritononXPUIntel®OneAPIRuntimeLevelZeroSYCL/DPC++LevelZeroIntel®XPU硬件to(“cuda”)to(“xpu”)torchcompile(model)极少代码即可实现迁移集成英特尔oneAPI优化图：PyTorch框架英特尔推出了PyTorchXPU后端，为GPU（如英特尔®锐炫™系列独立显卡和搭载集成显卡的英特尔®酷睿™Ultra系列处理器）提供了PyTorch原生支持。开发者只需将代码中原本的CUDA设备切换为XPU设备，并结合PyTorch2.x的编译加速功能，即可在英特尔GPU上高效运行PyTorch代码。PyTorchXPU在算子执行、内存调度和精度管理等方面进行了深度优化，并依托Intel®oneAPIRuntime与硬件无缝衔接，充分释放英特尔GPU的并行计算性能和能效优势，同时保持结合OpenVINO™工具套件，开发者能够在英特尔GPU上构建边缘训推一体的工作流。在训练阶段，PyTorchXPU充分在推理阶段，OpenVINO™工具套件可将训练完成的模型进行优化和部署，实现高性能的模型推理。针对PyTorch模型，OpenVINO™工具套件支持多种部署方式，包括直接转换为OpenVINO™IR格式，或通过与PyTorchpile的集以工业机器视觉为例，开发者可以基于以上软件框架，在英特尔GPU上构建完整的训推一体化方案。在边缘端直接采集并标注现场图像，对预训练的目标检测模型进行持续训练与优化，从而提升在实际生产环境下的检测精度。训练完成后，模型可通过OpenVINO™工具套件优化并部署到现场设备，实现高效、低延迟的推理，满足工业检测任务对实时性与准确性的09092.2.3EC-RAG/RAGPilot/XTune：生成式AI边缘化部署的完基于边缘生成式AI的落地实践，英特尔提供了一套软件优化方案。该方案专注于快速发展的AgenticEdgeAI和生成式AI的全行业应用，内含最佳实践和工具，以支持垂直RAG应用的高精度调优。EC-RAG组件（包括索引、检索、重排序和生成）在英特尔集成显卡和独立显卡上进行了KeyHorizontalComponentsModelDeployment&AccelerationHardwarePlatformEC-RAGUIEC-RAGGatewayDataPreparationRAGPilotEC-RAGUIEC-RAGGatewayDataPreparationRAGPilotXtuneEdgeCraftRAGServiceEdgeCraftRAGServicePoweredbyAgenticWorkflowNodeParserKnowledgeBaseManagementPipelineManagementModelManagementIndexerGeneratorRerankerRetrieverProjectBattlematrixIntel®LLMDeploymentandOptimizationFrameworksYLLMPenvIN·ProjectBattlematrixRAGPilot支持端到端的RAGPilot支持端到端的RAG管道应用调优，以满足精度要求。通过持续的人为反馈，精度不断提高，确保输出的准确性。与逐步调优相比，该方案显著提高了效率，节省了数小时到数天的时间。用户可以通过单一界面轻松调优RAG管道，简化了使用此外，XTune支持在英特尔GPU上进行AI模型微调，训练速度达到市场入门级主流显卡的一半，而成本仅为其十分之一，且精度结果相当。支持的模型包括CLIP、AdaCLIP和Qwen2-VL。这些特性使得该方案在性能和成本上都具有显著优势，为行XTuneXTuneUI/CommandLineUI/CommandLineLLamaFactoryUIOptunaOptunaFinetuneToolFullFinetunePartiallyFreePromptAdapterIBSTipAdapterFinetuneAlgorithmsFullFinetuneBitFitIBSFinetuneToolFullFinetunePartiallyFreePromptAdapterIBSTipAdapterFinetuneAlgorithmsFullFinetuneBitFitIBSFinetuneAlgorithmsFullFinetuneFinetuneMethodAdaCLIPMulti-ModalCLIPToolFinetuneAlgorithmsTrainingIntel®ExtensionforPyTorch(IPEX)Intel®ExtensionforPyTorch(IPEX)PyTorchPyTorch图：XTune框架10102.2.4EdgeAISuites：边缘AI应用开发与部署一体化平台EdgeAISuites是面向独立软件供应商(ISV)、系统集成商和解决方案构建商的开放、行业特定的AI软件开发工具包(SDK)。这些套件通过提供精心策划的参考应用、示例代码和性能基准测试，简化了针对各行业的定制AI解决方案的创建过程，从而加速应用开发。套件包含针对不同行业优化的边缘组件和工具集，简化开发流程并提升部制造、智慧城市以及媒体和娱乐四大类打造了边缘生态系统，汇集了经过市场验证的边缘组件，针对多样化AI应用场景进行优化。系统提供可即刻部署、灵活扩展的参考蓝图，支持快速构建符合行业需求的生产级边缘A制造业制造业AI套件：借助响应迅速的可扩展边缘AI为智能工厂赋能。借助开放式生态系统、与新旧系统的无缝集成以及对数据隐私的把控，制造业AI套件可加速AI在工厂车间的部署。该套件针对英特尔产品进行优化，可提供实时洞察，帮助提升运营效率和工厂敏捷度。借力英特尔制造业AI套件，您可便捷开发以城域网城域网AI套件：准确计数对于各种应用均至关重要，包括活动场地和车流分析、建筑物占用率管理和公共安全解决方案。英特尔城域网AI套件可帮助组织构建应用程序，满足此类复杂的安全、安保和智慧城1.快速开发解决方案：适用于生成式AI和视觉AI用例的参考软件（高级视频搜索、视频摘要、自然语言3.经济高效的AI性能：模块化的开放式免费库、工具和微服务可最大限度地提升英特尔®AI边缘系统上的AI和视频性能（视觉和深度学习优化、媒体处理加速、边缘服务器视频分析、ARM到英特尔转换、机器人机器人AI套件：结合高性能x86架构CPU以及高性价比集成显卡iGPU，通过软硬件协同优化能力，为机器人赋能AI+控制的综合解决方案。机器人AI套件提供全面的软件框架、预构建库、工具，以及AI与1.加速计算和AI推理性能：英特尔®酷睿™Ultra处理器凭借异构计算架构，在为运动控制提供确定性实时性能的同时，为AI推理提供强大算力支持，高效运行全身运动控制算法、自主导航避障、手臂作业规划以及感知分析和AI算法。2.降低复杂性并改善总体拥有成本TCO：提供灵活的异构计算配置方案，集成CPU、GPU、NPU多元3.基于x86架构实现快速创新：通过经过验证的底层系统和完整的软件框架，包括感知AI与规划控制之间的实时通信机制、控制总线实现以及丰富的参考案例代码，为开发者提供开箱即用的SDK，加速价2.2.5OpenEdgePlatform：加速边缘AI方案开发的开放OpenEdgePlatform（开放边缘平台）是一个基于英特尔技术，依托于合作伙伴支持，安全可靠并不断迭代优化的边缘开放平台，用于加速边缘AI解决方案的开发。该模块化的开源平台简化了边缘和AI应用的大规模开发、部署和管理。平台提最新软件的迭代带来的性能优化。合作伙伴无需现场访问即可轻松在远程边缘设备上部署容器化工作负载，并使用英特尔®vPro®/英特尔®主动管理技术等工具管理这些部署，从而实现软件生态系统中的协作和创新。图：OpenEdgePlatform架构2.32.3项目推广2.3.1英特尔®工业电脑优选项目(PIPC)英特尔®工业电脑优选项目PIPCSelection是英特尔针对中国工业用户的本地开发习惯，利用英特尔在工业级芯片、工业边缘软件平台的多年积累，挑选适合不同应用的工业电脑产品进行测试及验证的项目。该项目针对机器视觉、工业控制、工业显控一体机(PanelIPC)、AI算力一体机等业界主流应用需求，分别设立硬件规格标准、软件调优等级（优选级/甄选级）、可靠性与安全性验证等，辅以PIPC产品激励计划，能够帮助OxM产品更好、更快地与下游客户进行产品对接，解决OxM同时，英特尔2025年PIPC项目边缘AI的客户合作产品均已通过英特尔®AI边缘系统(Intel®AIEdgeSystem)认证。英特尔®AI边缘系统致力于利用针对边缘产业优化过的开放式互联生态系统，以及与合作伙伴共同开发的易于部署的蓝图，帮助边缘产业将AI引入多样环境中的独特边缘用例。借助经优化的解决方案，英特尔®AI边缘系统提供了经过配置、调优和基准测试的开箱即用的AI方案，以满ModelAIEdgeBOXAIAll-inOne(AIO)RequiredItemsPlatformMainstreamAdvancedAI+MVAI+ControlTops80Tops(INT8)>200Tops(INT8)VVCPU*ARL-H(255H)MTL/ARL/RPL-SVVdGPU*/B580/B60,etc.VVTDP45W-65WTDP:>65WVVMEMORY>=32GB>=32GBVVSTORAGESATA,M.2SSDSATA,M.2SSDVVI/OPorts**MainstreamAdvancedAI+MVAI+ControlDISPLAY>=1*VGA,HDMIorDP>=1*VGA,HDMIorDPVVETHERNET>=4*RJ45(GBE)>=4*RJ45(GBE)VVETHERNETNIC:ControlonlyNIC:i210/i225/i226NIC:i210/i225/i226/VUSB>=2*USB3.0>=4*USB3.0VVM.2forWIFI/WWAN>=1*EKEY/BKEYorminiPCIeFORWIFI/WWAN>=1*EKEY/BKEYorminiPCIeFORWIFI/WWANVVEXPENSION/>=1*PCIE/MXMx8/x16tosupportDiscreteGPUorminiPCIe,PCIe,MXMorcustomizedinterfaceextensionVVCOM>=2*COM:RS232/422/485COM>=2*COM:RS232/422/485COMVVISOLATEDDI/DO>=4*DI/DO>=4*DI/DOVV1313同时，针对工业现场工况和环境，PIPC项目还提高了可靠性要求并进行严格审核：基于标准（如IEC等）的可靠性测试报告与RoHSMTBF(mean-timebeforefailure)30000hrs@25。CTemperatureOperating:0-40。C,Non-operating:-20-60。CHumidityOperating:40。C@95%,non-condensingVibrationIEC60068-2-64:1Grms,random,5~500Hz,1hr/axisShockIEC60068-2-27,10G,halfsinewave,11msdurationRoHSDoC2025年版PIPC增订版手册包含最新项本文节选工业电脑优选产品推荐—2025年增订内容边缘AI工控机与AI算力一体机篇边缘边缘AI工控机AutomationPCNP-6113-MVS1.Intel®Corei3-N305/N972.1xmSATAbay3.1xSO-DIMMDDR5-4800MHz(upto16GB)4.2xUSB3.0,2xUSB2.0,1xUSB2.0TypeA5.2xIntel®i210-ATGbEPOELANcontroller6.Windows10IoT,UbuntuE223系列O3O「卓信创驰®1.Intel®AlderLake-NseriesN50/N97/N200/i3-N3052.单通道DDR5-4800，最高16GB内存3.2USB3.04.3LAN(2xIntel®i210,1xRealtekRTL8111H)5.Windows10/11,centos8,ubuntu20.04/22.041414HPM131-AC156系列HWNINTEK1.Intel®ElkhartLakeplatformJ64122.1xM.2B/M-Key2280,SATA3.03.2xDDR4SO-DIMMsocketssupportupto32GBmemory4.2xUSB3.0;2xUSB2.05.3xGigabitLAN(2xIntel®i210-AT,1xIntel®i226-V)6.Windows10IoTLTSC,LinuxCIP-W21R-RPL11.Intel®Core™13thi3/i5/i7RaptorLake2.1x2.5"DriveBayforSATAHDD/SSD3.1xDDR4SO-DIMM3200MHz,Upto32GB4.2xUSB3.0(Gen1);2xUSB3.0(Gen2)5.1xIntel®I219-VGbE(10/100/1000Mbps),1xIntel®I210-ATGbE(10/100/1000Mbps)6.Windows10-64bit,LinuxKMDA-3306HCTECH1.Intel®Arrowlake系列处理器2.1xM.22280M-Key，支持NVME存储；1xFullSizemSATA，用于存储3.1xDDR55600MHzSODIMM，最大128GB4.2xUSB3.2,4xUSB2.05.3xLAN千兆网口1515AIAI算力一体机（AI算力>200Tops）高性能电脑AIPC-3000-AQ6-7L1.Intel®12/13/14thGenCeleron/Pentium/Core-lseriesprocessor2.1xM.2-2242/2280KeyMslotNVME；2xSATA（3.5寸+2.5寸）3.2xSO-DIMMSlot,Upto64GB4.4xUSB3.05.2xIntel®GbELAN6.Windows10/11,LinuxDeepseek本地部署服务器IPC-610JE控汇智能EmbeddedInteligentplatform1.Intel®RaptorLake处理器2.1TSSD+4THHD硬盘3.4条DDR4UDIMM插槽，支持双通道DDR43200MHz，容量最高可达128GB4.6个USB3.2接口，7个USB2.0接口5.4个标准RJ45网络接口，支持10/100/1000Mbps6.支持Ubuntu操作系统03针对不同场景的AI算力需求，英特尔与伙伴合作，提供了广泛而灵活的硬件选项（如下图所示）。这些硬件通过搭载不同的英特尔®处理器与显卡组合，可在特定的成本要求下，满足用户在传感器数据收集、视频流处理、图像识别、缺陷检测、250TOPS7466X6(Cloudnine)GS-T1009(Easybase)12/13Core视频流处理器、实时大数据分析、复杂图像识别、缺陷检测、语音识别、视频分析E85NODKAEdgeAIBoxJHCAI250TOPS7466X6(Cloudnine)GS-T1009(Easybase)12/13Core视频流处理器、实时大数据分析、复杂图像识别、缺陷检测、语音识别、视频分析E85NODKAEdgeAIBoxJHCAIAIOBRAV-7722(JHC)MXM770T211/T210(Easybase)12/13代酷睿NODKAAIAIOSeavoRoboticController (Easybase)KonghuiAIAIO1000TOPS(DSR170BFP8…)500TOPS(DSDistill32BINT4…)大型数据中心AI推理BRAV-7721(JHC)12/13代酷睿BRAV-7721(JHC)12/13代酷睿100TOPSBRAV-7820(JHC)(Qwen2.52BINT4…)BRAV-7820(JHC)GS-R414I(Easybase)GS-R414I(Easybase)6430,4UYuankongEdgeAIBox空气质量检测等¥¥¥¥¥¥计算成本¥¥¥¥¥¥¥¥¥¥¥¥¥¥¥计算成本配置：配置：凌动/酷睿酷睿Ultra酷睿/至强+多张独立显卡酷睿+2x独立显卡酷睿+1x独立显卡图：英特尔智慧工业/智慧交通/智慧社区产品矩阵17171818在半导体制造等高度自动化的精密工业领域，热压键合机(TCBBonder)等核心设备是保障产能与良率的关键。任何非计划性的设备停机都将直接导致巨大的经济损失。然而，保障这•知识孤岛化与异构性：解决一个设备故障所需的信息，往往散落在不同形式的载体中。例如，设备商提供的上千页PDF操作手册、数据库中存储的历史维修记录、内部Wiki上的最佳实践以及设备生成的实时报警代码。这些数据源互相独立，格式不一，工程师无法高程师的头脑中。随着资深员工的退休或调动，这些宝贵的实践经验面临着流失的风险，造工程师需要手动在多个系统中搜索，逐一翻阅冗长文档，或中断工作去咨询专家。这个过程耗时费力，且诊断的效率和准确性高度依赖当班工程师的个人能力，导致平均故障诊断时间(MTTD)被无效拉长。为应对上述挑战，工厂设计并构建了一套专为TCBBonder故障排除设计的、基于检索增强生成(RAG)的智能诊断系统。该系统旨在将当前分散、低效的人工查询流程，转变为一个统一、高效的智能交互入口工程师不再需要适应不同的数据系统和文档格式，而是可以直接通过自然语言提问（如：“TCBBonder报E-4103错误，Z轴压力异常，应该如何排查？”)。系统通过在后台整合所有相关的知识源—设备手册、历史维修日志、SOP文档、专家知数据提取与智能预处理流水线：建立自动化数据处理流水线，采用混合解析策略（数据提取与智能预处理流水线：建立自动化数据处理流水线，采用混合解析策略（OCR+原生解析）深度解析PDF/Word等异构文档。流水线能够智能抽取复杂表格、建立图文关联，并利用LayoutLM等模知识表示与多维索引引擎：摒弃生硬的文本切割，采用层知识表示与多维索引引擎：摒弃生硬的文本切割，采用层级分块(HierarchicalChunking)策略，创建不高级查询理解与检索引擎：系统首先利用LLM对用户的口语化提问进行意图分析和结构化重写，随后并行发起协同混合检索，并采用重排序模型(Re-ranking)过滤噪音，确保召回的上下文信息质量最高。针03上下文增强与答案生成：根据问题类型动态构建提示上下文增强与答案生成：根据问题类型动态构建提示(Prompt)，引导大语言模型(LLM)进行逻辑推理。LLM生成的答案会经过后处理，严格标注出每一条关键信息的来源（如“根据《TCB-9000维修手册》该智能诊断系统将资深专家的隐性知识转化为可被随时调用的显性知识，实现了专家知识的规模化复制，赋能每一位一线工程师。它不仅可以提供标准操作步骤，还能结合历史记录，提示故障最常见的根本原因，并生成按优先级•显著缩短故障诊断时间(MTTD)将以往数小时的人工查找与问询，缩短为几分钟的机器问答，直接降低设备停机时间，提升产线OEE。让新晋工程师也能快速上手处理复杂问题，缩短培训周期，同时解放资深专家，使其专注于更高价值的工艺优避免因个人经验差异导致的误判和操作遗漏，确保每一新的故障和解决方案可以被轻松地纳入知识库，通过用2020作为现代科技发展的基石，半导体制造产品广泛应用于各类电机、平板电脑，到高性能计算机或数据中心再到边缘服务器，从制造到封装测试都非易事。其中，DieBonding（固晶，又称芯片键合）是将芯片与载片通过材料和技术紧密结合的过程。这一步骤是半导体封装工艺中然而，由于制程影像的复杂纹理，传统光学检测无法利用编写逻辑的方式侦测角度、位移偏差及缺漏等瑕疵，时常造成漏检、误判、错误定位等问题，很大程度上影响封装产线的生产效率。因此，DieBondingAOI（AutomatedOpticalInspection，自动光学检测）这种用于半导体制造过程中芯片键合环节的检测技术显得尤为重要。通过高分辨率摄像头和先进的图像处理算法，AOI设备能够对芯片粘接过程进行实时监测，以确保粘接的精度和质量。固晶自动光学检测系统可自动识别和分类粘接过程中的缺陷，如芯片位置偏移、粘接不良、异物利珀科技的固晶自动光学检测系统搭载第12代英特尔®酷睿™处理器与英特尔锐炫™B580独立显卡，结合利珀自研灵闪(IntelliBlink™)AI软件，避免用户了在硬件上的过度投资，有助于降低总体拥有成本(TCO)，为FlipChip封装提供了全面的质量控制解决方案。系统的内置工控机采用工业级设计，具备宽温范围和多重保护机制，确保在恶劣环境下持续稳定运行。工控机通过严格认证和无风扇散模块化设计支持丰富接口及多种工业协议，具备灵活的存（可根据需求客制化）CPUi7-12700850WGPUA38016GB*22T4T4个HDMI2个2个VGA口1个Camilnk口2个USB口6个Windows1047.2×43×17.5cm英特尔锐炫™B580显卡面向高端用户，采用增强版Xe架构，集成更多计算单元和先进图形技术。其卓越性能适合高负载应用，如视频编辑和工业视觉检测等，同时支持光线追踪和AI加速，能够卓越计算性能、专业级图形支持、广泛应用于工业卓越计算性能、专业级图形支持、广泛应用于工业自动化和边缘计算，提供强大的图形处理能力和利珀科技的固晶自动光学检测系统，以多模态装质量。系统可实现亚微米级定位，捕捉微米级缺陷，支持超高速15K+在线检测及多流道串并近年来，在全球制造业向智能化和自动化转型的浪潮中，机器视觉+AI算法作为现代工业与技术的新兴驱动力，在提升产线生产效率、保障作业安全、推动智能制造及产业升级方面不断展现出非凡的重要性与无限潜力。基于此，视觉工控机对于复杂AI算法的支持与实时数据分析的能力日益成为提升检测精度与速度的核心。而随着生产线对高精度、高效率的需求不断增长，传统的4U工控机为满足更多的AI负载，往往需要搭配额外独立显卡，但这种控制系统不仅功耗高、硬件形态固定，需要风扇散热设计，更重要的是价格高昂，性价比低，可针对于此，诺达佳隆重推出新一代视觉控制器，搭载强大的英特尔®酷睿™Ultra200H系列处理器，旨在为制造业提供更强大的视觉处理能力与AI性能。这款产品不仅集成了最新的图像处理技术和人工智能算法，还具备卓越的扩展性和兼容性，能够轻松适应各种工诺达佳基于英特尔®酷睿™Ultra200H系列处理器的新一代视觉控制器将AI与传统视觉算法系统相结合，开创视觉处理的新范式，以实现更高效的生产流程和更精准的质量检测。通过采用高性能英特尔®酷睿™Ultra200H系列处理器，这款视觉控制器能够在更低的功耗下提供卓越的计算能力，支持复杂的AI模型和实时数据分析。其灵活的硬件设计与小体积和丰富接口，辅以突出的性价比优势，使得企业能够在不增加成本的情况下，显著提升生产线的智能化水平和检测精度。新范式的视觉处理不仅优化了资源利用，还为工业自动化和智能制造提供了强大的技术支持，推动行••CPU：英特尔®酷睿™200H系列处理器，最高睿频可达5.4GHzIntel®Arc™140TGPU，集成8个X核心Max.99TOPS(NPU+CPU+GPU)支持双通道DDR5内存，Max.128G支持双硬盘，mSATA+M.2SATA2280VGAHDMI2x千兆网口4xUSB3.02xRS232/RS485DCIN12V~24V4x千兆PoE网口16xDI16xDO22223.1.4诺达佳、圆木智能：DeepSeek工业一体机随着AI从训练为重走向推理为主，边缘的部署需求迎来爆发式增长。DeepSeek的影响力持续攀升，通过边缘的AI一体机来加速推理应用的落地，展现出更接地气，更具实操价值的灵法等软硬件，可为多行业企业提供本地化、专有化的大模型AI能力。然而，AI一体机要助力•领先的AI模型实现开源，在算法层面奠定AI普惠的基础，DeepSeek的到来无疑为AI普•硬件方案或算力平台需做到真正的多样化，支持基于用户细分需求进行定制化，而非一个综上所述，集成了DeepSeek大模型的软硬件一体机在市场中逐步推广开来。硬件平台如何能更好地平衡性能、成本、多样化程度，以及获取、部署和应用的便捷性便成为更多行业客针对工业行业，DeepSeek工业一体机提供了广泛的应用场景，助力AI在智能制造中的全面落地。依托一体机的算力，工业企业能够实现广泛的AI部署，推动智能化转型。目前，圆木智能等ISV已经通过该一体机，实现了智能体在多个关键场01智能客服/产品手册问答：DeepSeek工业一体机通过集成的大语言模型，能够快速处理和分析大量产品信息与客户查询。企业智能客服系统可借力于此，快速回答客户有关产品使用、故障排除和维护等常见0102工业代码生成：通过集成AIagent，DeepSeek工业一体机可自动生成工业代码并一定程度上实现性能优化。例如，系统可根据工程师的需求与手册指导，生成高效的工业代码，或者快速识别输入代码中的潜在问题，提供debug建议，帮助开发者提高开发效率和代码质量。0203文档校核：文档校核智能体可以智能分析并解读技术文档，提取关键信息，自动识别制造工艺关键点，同时基于对需求文档和方案文档的深度解读，按需求文档的要求，审核方案文档的内容。智能体还能够03232304设备维护：可以提供设备的智能问答，根据故障现象给出排查方案，并根据排查结果推断故障原因，最终生成维修方案。智能体可以协助工程师提前识别系统潜在故障判断，减少非计划停机与维护成本，使0405生产排程：智能体可以充分理解用户上传的各种类型的订单、工序和设备的表格，并将数据识别、转化为系统可以接受的数据格式，排产结果以甘特图的方式进行直观的展现，同时支持用户进行灵活调整。05基于此，英特尔联合诺达佳合作构建DeepSeek工业一体机设备，搭载强大英特尔®酷睿™处理器与英特尔锐炫™系列显卡，确保卓越的计算性能和数据处理能力。这一合作不仅提升了设备的整体性能，还为企业在智能制造领域的创新应用提供了坚实的技术支持。通过持续的技术创新和协作，DeepSeekAIO设备正在引领行业迈向智能化的未来。硬件配置硬件配置核心组件CPU：第12代及以上英特尔®酷睿™桌面处理器GPU：可灵活选择英特尔锐炫™系列显卡内存：64GB硬盘：SSD+HDD主板：NK7306图：诺达佳DeepSeek工业一体机数据不出内网，算力自建，实现完全安全可靠与合规性诺达佳工业一体机设备基于Ubuntu操作系统，预装主流大语言模型部署与调优工具链（如模型微调、本地知识），支持1.5B-32BDeepSeek参数模型，提供量化、蒸馏技相较于企业客户自建服务器集群，一体机的采购与维护2424在工业制造领域，基于计算机视觉的缺陷检测是保障产品质量的关键环节。为了让卷积神经网络(CNN)等AI模型在实际生产中具备高精度的缺陷识别能力，模型训练阶段需要大量高质量且多样化的缺陷样本（NG样本）。然而在许多真实生产环境中，•传统的人工采集方法不仅耗时耗力，而且在缺陷类型分布不均时，很难覆盖所有可能的缺这些挑战直接影响AI模型的泛化能力与检测精度，使得缺陷检测系统在实际生产中的表现英特尔缺陷样本生成解决方案基于开源模型进行改进，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。方案整体实现基于PyTorchXPU与OpenVINO™工具套件，可在缺陷标注微调推理缺陷标注微调推理生成的缺陷样本真实缺陷样本生成的缺陷样本•在真实缺陷样本上标注缺陷区域•使用标注后的真实缺陷样本微调训练Diffusion模型•使用训练好的Diffusion模型，基于正样本+指定区域和形状的缺陷掩码生成新的缺陷样本2525010203数据准备：收集少量真实的良品样本和缺陷样本，并生成对应的缺陷掩码(DefectMask)以标注缺陷模型微调：利用准备好的数据对生成模型进行微调，生成控制信息和结构化的区域分割图(Trimap)，以样本生成：将良品样本、Trimap和文本提示输入到模型中，生成带有缺陷的合成图像样本，用于补充训通过在英特尔GPU硬件平台上的加速优化，该方案能够在保证生成质量的同时，实现快速的样本合成和高效的模型推理，在英特尔成都工厂的CPUTray盘缺陷检测项目中，该缺陷样本生成方法得到了实际应用。项目中仅收集到少量Tray盘边缘缺陷样本，通过该方法生成了约100张不同类型的缺陷样本图像，用于扩充训练数据集。经过增强后的数据集显著提升了2626ChatBI是一种结合了自然语言处理(NLP)、机器学习(ML)和商业智能(BI)技术的智能对话系统，旨在通过自然语言交互的方式帮助用户进行数据分析和决策支持。目前ChatBI的技术路线大多是采用LLM+SQL的模式，也就是基于大模型的能力，生成SQL，然后借助python或者其他手段，执行SQL，并配合图表进行呈现。ChatBI能够通过自然语言处理技术，让业务人员无需复杂操作即可快速获取数据洞察，大大降低了数据分析的门槛。对于一些数据基础较好、业务场景相对简单的企业，或者对数据分析的实时性和灵活性要求比较高的企业，ChatBI提供了高效、快速、简便、准确的数据挖掘华泰软件MES问数工具是ChatBI在制造系统中的一个典型应用。MES系统是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统。MES可以为企业提供包括制造数据管理、计划排程管理、生产调度管理、库工作中心/设备管理、工具工装管理、采购管理、成本管理、项目看板管理、生产过程控制、底层数据集成分析、上层数据制造执行系统协会(ManufacturingExecutionSystemAssociation，MESA)对MES所下的定义：“MES能通过信息传递对从订单下达到产品完成的整个生产过程进行优化管理。当工厂发生实时事件时，MES能对此及时做出反应、报告，并使用当前的准确数据对它们进行指导和处理。这种对状态变化的迅速响应使MES能够减少企业内部没有附加值的活动，有效地指导工厂的生产运作过程，从而使其既能提高工厂及时交货能力，改善物料的流通性能，又能提高生产回报率。MES还MES系统收集了大量生产运营相关的实时数据，如何利用这些数据，挖掘其中有价值的信息，并给企业管理层快速准确的呈现，针对实际状况及时响应并做出决策，是生产部门负责人重点关心的问题。ChatBI借助LLM强大的推理能力，通过自然对话的形式进行清晰的意图识别和判断，在数据库中寻找正确的数据进行处理和呈现，省去了繁琐的人员沟通过程，自动华泰软件“MES问数”应用，通过边缘工作站搭载第13代英特尔®酷睿™处理器与2张英特尔锐炫™ProB6024G独立显卡，本地化部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B模型、NL2SQL等工具以及专业BI组件，对接企业数据库，确保生产数据不出厂，本地快速实现意图识别、数据获取、BI呈现、报告总结的功能。同时，用户可以根据实际需要选择不同的开源模型进行集成，灵活搭配；将传统的MES系统升级成为更智能、交互更便利的AIMES系统。2727图：华泰软件MES问数工具软件界面2828具身智能技术正以前所未有的速度发展，其在制造业的广泛应用正在加速全球产业的柔性智•算力瓶颈：复杂的感知、决策和控制任务需要强大且高效的边缘计算能力，传统方案难以•系统集成难题：视觉感知、运动控制、环境建模等多个AI模块的协同运行要求极高的系统富临精工作为具身智能工业落地的先行者，携手英特尔、智元机器人和安努智能，成功突破上述挑战。智元机器人A2-W在富临精工智能制造基地完成了全球首次长达3小时的人形机器人连续工作实况直播。该机器人搭载英特尔®酷睿™Ultra处A2-W展现出卓越的自主作业能力：主动任务识别、动作策略规划、导航避障、拆垛搬运、精准货架归类等。在三小时内完成800余个周转箱的搬运任务，全程零失误。2929英特尔具身智能软件开发套件—软件架构视觉模组SLAM传统动态控制/MPC库传统运动规划库GPUORB特征提取LLM优化的CV模型优化的ADBSCAN优化的PCL模型VLM运动控制网关模块强化学习模块BEV视觉模组SLAM传统动态控制/MPC库传统运动规划库GPUORB特征提取LLM优化的CV模型优化的ADBSCAN优化的PCL模型VLM运动控制网关模块强化学习模块BEV模型基于CNN的视觉模型VLA模仿学习VA模块机器人AI模型加速软件库和框架英特尔实时优化IgHEtherCAT主栈协议栈示例实时性能调优工具优化的EtherCAT驱动优化的相机驱动LinuxLTSBSP（英特尔最佳配置Preempt-RT）确保实时性的固件SpeedShift技术CAT缓存分配技术视觉伺服基于视觉伺服基于ACT的模仿学习操作优化的运动控制ORB3VSLAMLLM任务规划算法和示例ROS2中间件:英特尔英特尔®oneAPI编译器和函数库英特尔®IPP、oneTBB、oneMKL、oneDAL、oneVPL、oneDPL、oneDNN、oneCCL英特尔®oneAPIDPC++/C++编译器操作系统、驱动和外设SDKdGPUdGPUiGPUiGPUNPUNPUCPUCPU其异构计算设计在边缘端提供充沛的AI推理能力，相比传统GPU方案大幅降低了部署成本和功耗，同时低延迟的本地计算确保机器人在动态环境中的快速反应和精准英特尔具身智能软件开发工具包将计算机视觉、AI驱动的操控、运动控制、SLAM和大模型集成到统一框架中，为长时间、高强度、动态干扰环境下的稳定运行提供了未来，英特尔将继续携手生态伙伴，探索包括“人在环路”(Human-in-the-loop)和VLA(Vision-Language-Action)技术在内的突破性方案，并进一步优化大小脑融合架构，整合认知智能与运动30303.2智慧城市车路云一体化系统是一种综合性的智能交通系统，能够通过创新的通信技术将人、车、路、云的物理空间、信息空间融合为一体，提高整个交通系统的感知、决策和执行能力。与仅依靠视觉数据的感知系统相比，融合了视觉数据、雷达数据的全息感知系统能够从更多维度、全方位地反馈当前的交通状态，也更有利于支撑智能网联汽车等高阶应用。但同时，全息感•在性能层面，为了实现多方位监测，路口感知系统通常需要对多个视频流、雷达流进行处理与分析，解码+感知识别+融合的整体流程通常要控制在40-50ms之间。•在灵活性层面，迥异的应用环境意味着，不同的路口需处理的视频/雷达路数有所区别。此外，在视频和雷达路数更高的路口中，则应支持灵活地采用独立的AI加速器，以提供更加•在稳定性层面，路口环境多变，温度、湿度大幅波动，日晒雨淋、外物冲击等司空见惯，对于MEC设备的稳定性、可维护性等都带来了巨大的挑战。中科创达推出基于英特尔®架构的全息路口融合感知方案，该方案可根据不同场景的负载需求，在路侧边缘计算设备(MEC)中搭载英特尔®酷睿™Ultra处理器、第13代英特尔®酷睿™处理器和英特尔锐炫™显卡，构建能够在路侧对雷达流与视频流进行融合、实时处理，并通过深度学习算法实现交通参与者目标感知与跟踪，为交通执法、交3131方案核心构成方案核心构成MECUltra处理器路侧低时延感知设备（工业相机、毫米波雷达、激光雷达）路端感知边缘计算设备路侧低时延感知设备（工业相机、毫米波雷达、激光雷达）路端感知边缘计算设备路侧通信设备(RSU)感知融合算法感知融合算法云控平台算法管理平台云控平台算法管理平台设备管理与网络诊断数据协同平台数据协同平台路口应用路口应用数字孪生路口数字孪生路口融合感知评测系统按照不同场景对于性能的需求，中科创达与集和诚合作，在MEC设备提供了两种不同的性能配置选项。其中，基础性能版本搭载英特尔®酷睿™Ultra处理器，可支持4路视频+4路雷达数据处理；高阶性能版本搭载第13代英特尔®酷睿™处理器和集和诚TypeB显卡模块，可支持12/16路视频+4路雷达数据处理。图：支持4路视频+4路雷达数据处理器的集和诚路侧MEC设备图：支持12/16路视频+4路雷达数据处理器的集和诚路侧MEC设备•构建了高性能的MEC基础设施平台，支持多路视频流、雷达流等数据的高效处理与处理。同时，借助于软件优•实现了面向车路云一体化应用的软硬件协同，有效地实现了路口的全息感知，支撑基于AI的交通目•符合严格的工业标准与应用规范，具备宽温、防尘、防腐蚀、防震动冲击、抗电磁干扰等出色的可靠性，有助于•依托于庞大的英特尔产品家族，提供了广泛的产品配置组合，用户可以根据算力、视频处理路数、成本控制等方32323.2.2中维世纪：高空抛物智能治理方案近年来，高空抛物、坠物事件不断发生，严重危害社区的生活环境。为了增强对于高空抛物的治理，物业被要求全面规范住宅小区公共区域防护、人防、物防和技防要求，特别是规定高空抛物行为具有隐蔽性、随机性、瞬间性等特点为满足高空抛物治理的需求，中维世纪推出了JVS-B700-T产品。其搭载的英特尔®酷睿™处理器针对要求高速处理、计算机视觉、低时延计算等关键物联网和边缘计算应用需求进行优化，提供了优异的每瓦性能、丰富的图形效果以及I/O集成功能。在英特尔®时序协调计算技术和时间敏感网络技术的支持下，这款处理器能够提供满足多种应用场景需求的实时计算性能。同事处理器还集成英特尔®核芯显卡，支持将AI推理负载转移到英特尔®核芯显卡中完成，实现更高的推理效率。通过JVS-B700-T搭载了高空抛物识别算法，该算法可通过视觉识别分析、深度学习等技术，从实时视频流中精准定位高空抛物。为了增强该算法的推理性能，中维世纪还采用了OpenVINO™工具套件优化模型。OpenVINO™工具套件是用于快速开发应用程序和解决方案，以解决各种任务（包括人类视觉模拟、自动语音识别、自然语言处理和推荐系统等）的综合工具套件。该工具套件基于最新一代的人工神经网络，包括卷积神经网络(CNN)、递归网络和基于注意力的网络，可跨英特尔®硬件扩展计算机视觉和非视觉工作负载，从而大幅提高性能。它通过从边缘到云部署的高性能、人工智能和深度学习推理来为图：中维世纪JVS-B700-T3333表：中维世纪JVS-B700-T硬件配置SystemCPUthGenIntel®Core™TigerLakeIoTProcessorI3-1115G43.0GHz-4.1GHz2Core28WI5-1135G72.4GHz-4.2GHz4Core28WI7-1165G72.8GHz-4.7GHz4Core28WMemoryOnboardSDRAMLPDDR48~24GBStorage1x2.5-inchshock-absorptionharddiskinstallationposition,Standardconfiguration2xM.22280NVMeport,1xmSATAportExtension1xMini-PCIeexpansionslot(with1xSIMcardslot),2xM.2Standardconfiguration(optional2xMini-PCIe,Co-Lay)SystemsupportWindows1064bit,Ubuntu,RedHatDisplay3xHDMI+VGA(InternalreservedeDPport,eitherVGAoreDP)WirelessWi-FiNetworkport2x10/100/1000MbpsRJ45EthernetPorts34343.2.3震有智联：智慧工地AI超融合解决方案随着工程施工对建设效率、资源利用率的要求不断攀升，以及安全规范日益严苛，大模型等AI技术正成为驱动工地管理智慧化转型的核心力量。AI技术的深度赋能不仅针对性地解决了工地施工中安全、环保、质量、耗能等传统难题，更从根本上推动着工地施工向高度自动化大模型凭借其对复杂数据的深度解析、跨模态信息整合及动态推理能力，正在智慧工地的安进度、设备、质量等维度重构智慧工地的管理模式。其核心价指挥调度指挥调度安全监测安全监测视频监控视频监控智能巡检智能巡检应急广播应急广播精确定位精确定位视频会商视频会商边缘层图文理解图文理解结构化数据查询结构化数据查询私有知识库问答私有知识库问答大模型一体机人员入侵识别人数统计目标统计边缘融合一体机安全帽识别人员入侵识别人数统计目标统计边缘融合一体机安全帽识别安全绳识别安全绳识别反光衣识别反光衣识别感知类终端高清摄像头定位标识卡倾斜传感器有毒气体传感器位移传感器气象传感器水位传感器巡检无人机可视安全帽巡检机器人用电监测光储能移动哨兵图：震有智联智慧工地AI超融合解决方案的系统架构3535震有智联建筑施工安全垂直行业应用大模型及AI系统多模态知识问询平台作业全过程安全督导专题数据库与行业知识图谱巡检数据统计与数据分析平台层智能体应用层大模型底座层接入与计算层感知终端层方案，构建出具备多模态理解能力、知识推理能力、自然语言交互能力的多模态知识问询平台作业全过程安全督导专题数据库与行业知识图谱巡检数据统计与数据分析平台层智能体应用层大模型底座层接入与计算层感知终端层知识库对话 多模态零幻觉响应 精准图例匹配规范智能引用数据库对话 自然语言对话 查询意图识别与执行报表｜统计｜历史趋势多模态视频理解 复杂隐患识别 施工流程分析图文语义联动智能语义解析 意图精准识别 上下文联想术语解析流程智能编排 流程智能拆解 任务辅助规划资源动态调度 多模态大模型>320亿参数>70亿参数语言大模型 设备库 多模态大模型>320亿参数>70亿参数语言大模型 设备库 告警库 知识库 样本库 模型库 算法库数据清洗模型训练推理应用数据采集智能标注模型部署在线推理评估英特尔多卡推理服务超融合大模型一体机 视觉大模型>30亿参数实时分析实时分析业务编排流程监测设备接入智能巡视异常告警多模态分析数据协同数据协同边缘融合一体机边缘融合一体机EP50MEC400RockOSPenvN·协议解析库协议解析库定制算法库定制算法库设备参数配置算法应用绑定上云配置管理数据安全管理网络安全管理网络安全管理设备联动管理设备联