你熟知的酷睿Ultra，已經悄悄進軍邊緣AI了

無論是亞利桑那州Fab 52的Panther Lake與Clearwater Forest活動，還是上周在重慶進行的2025英特爾技術創新與產業生態大會，筆記本和服務器已經不再是唯二主角。英特爾有意將SoC功耗與性能的平衡分配成另一個維度，傳統的多線程性能表現可能剛剛夠用，但是亮眼的能效表現展現出了十足的戰斗力，酷睿Ultra 200H就是很好的例子。

如果只將酷睿Ultra用在筆記本和臺式機上，顯然是不夠的。在兩次展會中，英特爾展示出了酷睿Ultra平臺更廣泛的舞臺，也就是聯合生態伙伴，全力推動AI技術在邊緣側規模化、實用化落地，讓AI在日常生活中真正應用起來。

酷睿Ultra就是邊緣AI的捷徑

近期購買PC的同學其實已經發現，無論購買最新處理器的筆記本，還是購買N-1甚至N-2代，計算性能上的差距在實際體驗中很難找到差別，單純追求更快的頻率、線程數量對于大多數使用場景而言，意義已經不大。因此在近幾輪的升級中，英特爾不在單純強調理論算力，而是反復論證其解決方案如何通過軟硬件高度集成，幫助客戶在長達數年的部署周期內實現降本增效，追求最優總體擁有成本TCO。

用CPU定義酷睿Ultra本身其實不在妥當，這款處理器本身內置了海量的加速器，例如GPU、NPU合作構建的AI加速功能，可以幫助許多應用場景省去獨立顯卡配置，在滿足AI加速的同時降低系統功耗、散熱和電源成本。

在展會現場，海石商用就展示了一套完整的邊緣AI解決方案，作為全球排名第四、中國第一的收銀設備供應商，海石商用通過普通攝像頭搭配酷睿Ultra的AI計算機視覺功能，就能完成商品、餐盤識別，直接省略了店員手動輸入代碼、掃描二維碼的工作，不僅提升了效率，也降低了成本。

另外由酷睿Ultra打造的店面邊緣服務器，還能夠幫助實體商家獲得類似網絡電商的門店銷售數據、統計不同品類銷量、評估促銷活動效果等判斷，以往類似的功能需要專業的人員或者復雜統計方案來承擔，現在僅需要酷睿Ultra構建出的AI Box就能解決很多問題。

同樣，阿丘科技的AI視覺檢測方案，已用于寧德時代、富士康等頂級工廠，并正引入VLM（視覺語言模型）提升泛化能力。人工質檢的工作現在可以被機器視覺代替，并且不會疲勞。通過AI賦能，檢測方案將變得更為靈活，比如零件上劃痕、污點、形狀變異等復雜缺陷類型，都能被AI所判斷。目前阿丘科技已經開始使用生成式AI自動創造大量逼真的缺陷樣本，用于補充訓練數據，從而大幅提升模型在真實場景下的準確性和魯棒性。

除此之外，AI加速還能幫助CVTE將教育大屏的書寫延遲壓縮至50ms內，LLM本身就是很好的教師，很快就有機會用于課堂輔助教學。而時下流行的機器人，在邊緣AI加持下，能夠脫離網絡，以低能耗的方式進行自主判斷。

走向AI智能體的普適化

按照英特爾的觀點，早年的人工智能基本屬于感知AI的范疇，例如計算機視覺CV的識別物體、做簡單的物體判斷。隨著邊緣AI的算力快速提升，Panther Lake將會帶來180 AI TOPS算力，相當于初代酷睿Ultra的5倍，這時候邊緣AI不再是計算機視覺判斷那么簡單，邊緣AI正式轉向生成式AI和代理式AI。例如通過VLM深度理解視頻中的內容，做出總結和判斷，不再是單純的物體判斷。

因此AI智能體（AI Agent）順理成章成為AI的下一站，AI智能體可以理解成一個智能助手或者代理，用戶只需要向它下達最終目標，比如之前文章中我們提到的“杜撰康熙野史并制作成視頻”，“續寫紅樓夢并拍成連續劇”，AI智能體就會主動規劃、執行一系列任務，并利用各種工具來達成這個目標。

當邊緣AI用上AI智能體處理復雜任務的時候，就意味著機器人、AIoT具備了自主判斷的意識，機器不再像以往通過遙控器、開關來進行簡單的操作，而是實現更為復雜的目標。

重點是，AI智能體的應用不是對未來某一刻的想象。酷睿Ultra 200H支持128GB內存，并允許核顯Arc 140T調用其中的120GB作為動態顯存，進而運行120B MoE模型，通過雷電接口串聯，還能實現兩臺AI Box，240GB顯存構建更為復雜的AI應用，相比起動則數千瓦功耗的GPU AI服務器，100W不到的AI Box顯然更適合邊緣AI的應用。

在明年初進行的CES 2026上，Panther Lake在推動筆記本升級的同時，也必將推動邊緣AI進入下一個領域。重點在于，英特爾打通了廣泛的供應整合，從硬件和軟件層面加速實際應用落地，特別是與中國本土企業的合作，已經催生出了海量的解決方案，并已經開始向全世界輸送。

目前為止，英特爾芯片已部署在超過450萬臺工業控制器、600萬臺零售POS系統、50萬臺醫療設備上，如果將這些設備與邊緣AI融合，效率的提升是相當值得憧憬的。