市场调研机构Gartner预测数据显示，2026年全球AI模型和平台终端支出将达到642亿美元，同比增长63.4%，其中，领域专用语言模型和专业生成式AI模型支出预计增长210%。
与此同时，企业对AI投入的审视也在变得更加严格，关注点逐渐从模型能做什么，转向成本、时延、性能、可靠性以及可衡量的业务结果。
在云端调用一个模型并不困难，真正困难的是如何让AI进入医院、工厂和门店，接入原有业务系统，在弱网甚至无网环境中稳定运行，处理不能外传的数据，同时还要让企业算得过来成本账。
当大模型持续深入产业落地时，一系列问题也随之而来：
数据应该在哪里处理？不断增长的上下文会不会抵消Token降价带来的红利？不同业务应该如何分配CPU、GPU和NPU？成百上千台边缘设备又该如何部署、升级和管理？
在2026英特尔行业解决方案大会上，英特尔给出了这样一个思路：
以云、边、端协同的混合AI架构承接不同工作负载，再通过英特尔至强处理器、酷睿Ultra处理器、锐炫Pro GPU、OpenVINO和Open Edge Platform组成软硬件底座，并最终与合作伙伴共同把通用算力转化为行业AI解决方案。
基于这一思路，英特尔试图解决的，正是大模型进入产业现场后的“最后一公里”的落地难题。
01 计算越靠近现场，成AI落地刚需
当大模型加速进入产业现场时，一个现实变化正在发生，模型调用的单价成本在下降，但企业真正使用AI的总成本未必因此同步降低。
在演示阶段，用户可能只输入一句提示词，模型也只需要返回一段答案，但当AI进入企业工作流后，这句话背后往往需要携带客户历史、业务规则、设备状态、知识库内容和跨系统数据，智能体甚至还会连续调用模型、工具和数据库，完成任务拆解、执行和验证。
输入看似仍是一句话，系统实际处理的上下文和推理次数却在快速增加，模型能力越深入业务，推理账单越容易从单次调用成本变成持续运营成本。
这也是边缘AI重新受到关注的原因，实际上，它的价值已经不只是节省云端调用费用，还包括实时响应、弱网运行、数据安全和业务连续性。
英特尔行业及解决方案业务部总经理王景佳就给出了这样一个汽车场景的应用案例：
如今智能语音功能在汽车上已经很普及，但在川西等网络条件不稳定的地区，导航和在线服务有时无法正常工作，对汽车、工厂、医院和零售门店而言，能否在无网或弱网环境下继续运行，已经不是体验优化问题，而是业务能否正常开展的问题。
数据安全同样是大模型边缘部署的一个重要推动力，医疗数据涉及患者隐私，电子设计资料和供应链信息属于企业核心资产，门店中的视频和消费者交互数据也存在安全要求，很多信息并不适合全部传到公有云上，再等待模型返回结果。
因此，大模型落地并不是简单地将模型从云端迁移到本地，而是根据任务性质重新分配计算，大规模训练、复杂经营分析等任务可以留在云端，强实时、高频调用和敏感数据处理则更适合放到边缘和终端侧。
这也决定了边缘侧需要的不是一块单纯追求峰值算力的芯片，而是一套异构计算架构。
在这套异构计算架构中，我们可以对算力进行如下分配：
智能体的部署、调度、工具调用和业务逻辑处理，需要CPU承担大量工作；
视觉模型、大模型和矩阵计算，更适合由GPU加速；
长期运行的轻量化AI任务，则需要NPU兼顾性能和能效。
基于对异构计算架构这样的理解，英特尔打造了一套从终端到边缘服务器的成熟的产品组合，这其中，英特尔酷睿Ultra承担端侧AI与异构计算，英特尔至强处理器面向更复杂的边缘工作负载，英特尔锐炫Pro GPU提供并行计算和模型推理能力，OpenVINO则负责模型优化与运行时加速。
在硬件之上，为了推动零售、制造、医疗等产业加速边缘AI的部署与应用，英特尔还在2025年推出了Open Edge Platform，进一步提供设备接入、资源感知编排、应用部署和生命周期管理，并针对零售、制造等行业提供Edge AI Suites。
如此一来，英特尔在产品体系上，为大模型在设备上规模化稳定部署和持续运营，以及在各个产业环境中落地，补上了关键一环。
那么，大模型究竟是如何基于这样的异构计算思路，落地到实际产业场景中的呢？
02 当大模型开始进入医院、工厂和门店
在2026英特尔行业解决方案大会上，视源股份、派兹互连、商米科技就各自的产业实践，讲述了大模型在医疗、电子制造、智慧零售领域的落地故事。
在医疗领域，视源股份打造的MAXHUB智能医生终端，首先瞄准的是医生工作站
医院信息系统覆盖门诊、住院、检查检验和用药管理等流程，但医生仍然需要手动录入大量病历。与此同时，多套业务系统并行运行，会对终端性能形成压力，影像诊断又对显示效果、稳定性和数据安全提出了更高要求。
据视源股份商用显示BG副总裁王玉龙透露，MAXHUB利用英特尔酷睿Ultra平台提供的本地AI算力，实现了对医患问诊对话的实时转写，并在问诊结束后生成结构化病历，医生确认内容无误后，可以将病历直接回写至医院诊疗系统中。
这套方案让AI得以接管病历记录和整理等重复性工作，把医生从繁重的病例整理压力中释放出来。
在医学影像环节，通过集成英特尔医疗显示优化技术，DICOM格式影像在普通显示设备上的呈现效果得到了明显改善，对于分布在不同科室的终端，视源股份则通过S-TCI技术集中管理系统镜像，远程完成软件安装、系统升级和维护。
据悉，相较传统终端，由于英特尔酷睿Ultra平台的加持，这一方案工作效率提升约20%，终端升级效率提升约60%，从而让医生告别漫长等待，将更多的精力投入到临床工作当中。
电子制造面对的是另一种数据困境。
从一颗芯片到一块PCBA，需要经过Datasheet解析、器件选型、原理图设计、PCB布局布线、采购、仿真和制造等多个环节，大量数据被锁在数百页PDF、邮件和个人经验中，工程师不得不反复抄录、核对和录入数据，一旦选错器件，可能会导致整块PCBA返工。
派兹互连尝试用AI把这条断裂的数据链重新连接起来，其AI解析引擎可以把Datasheet转换为结构化数据，再将数据用于自动建库、原理图智能连线和PCB智能布局布线，采购环节可以进行器件比价、替代推荐和交期管理，制造环节则可以完成工艺审查、AI DFx和AI CAM。
在底层，派兹互连基于英特尔至强处理器、锐炫Pro B70 GPU和Open Edge Platform打造了SailWind解决方案，并发布了AI EDA一体机，双方还根据电子设计客户的并行工作负载，对模型、算法和硬件配置进行适配。
派兹互连电子技术有限公司首席运营官周懿在接受媒体采访时指出，“数据的私有化是工业领域客户的特点，我们之前为客户推出云上方案之后，客户更希望我们要有云端+本地端侧的解决方案。后来我们以英特尔Agent Box的方式为客户提供了软硬件一体的解决方案，并将EDA、仿真及行业知识库等能力整合于一体化解决方案中。”
对电子制造企业来说，AI EDA一体机的意义并不只是把云端模型搬进一个盒子，而是把EDA软件、行业知识库、模型和运维能力交付到企业内部，让设计数据、核心算法和供应链信息不离开本地环境。
智慧零售则体现了另一种边缘AI算力需求。
在一家门店中，可能同时存在Windows POS机、Android自助机、手持终端和边缘服务器，传统SaaS系统与不同设备相互绑定，使企业很难一次性完成系统迁移，AI进入门店后，首先面对的不是模型选择，而是如何管理这些混合设备，并在不同节点之间分配任务。
商米科技执行董事、产品线总经理陈桂鸿介绍称，商米为客户部署的“智慧店长”会收集门店经营数据、客户满意度、消费者声音和交互信息，对每天的经营状态进行分析，输出报表和改进建议，以缩短店长的培养周期。
但智慧店长并非把所有计算都放在本地，点餐、商品加入购物车和结算等环节对响应速度要求高，容易受到网络带宽和稳定性的影响，更适合由端侧或边缘节点处理，汇总全店经营数据、生成分析报告等复杂但不要求实时完成的任务，则可以交由云端处理。
实际上，智慧零售中的AI落地路径不是在云和边缘之间二选一，而是把实时交互留在现场，把复杂分析放在云端，通过云、边、端协同完成整体业务。
03 英特尔如何打通边缘AI“最后一公里”？
从医疗、电子制造到智慧零售，边缘AI面对的并不是同一种计算任务，病历生成需要兼顾响应速度和患者隐私，AI EDA一体机需要处理模型推理、图形计算和工程仿真，智慧零售则要在实时交易、设备管理与云端分析之间分配任务。
当大模型真正进入产业现场，对边缘AI提出的要求远比“在本地运行模型”复杂，我们可以在这里做一个总结：
第一，实时性，医疗问诊、门店结算和工业控制都无法承受过长的网络时延；
第二，数据安全，患者信息、电子设计资料、供应链数据等内容通常不能离开企业内部；
第三，稳定性，产业现场可能处于弱网甚至无网环境。
此外，设备还需要满足7×24小时运行、低功耗、防尘、防震和电磁兼容等要求。
大模型和智能体也在改变边缘侧的工作负载，边缘设备既要承担模型推理，也要完成任务调度、业务逻辑、设备控制和数据处理，成百上千个节点投入运行后，还涉及应用部署、远程升级、故障诊断和生命周期管理。
因此，边缘AI需要的不是一个单纯追求峰值算力的芯片，而是一套覆盖计算、软件和运维的完整体系。
针对这些需求，我们看到英特尔正在构建一整套边缘AI算力体系。
在计算层，CPU负责智能体调度、业务逻辑和串行任务，GPU承担视觉处理、并行计算以及较大模型推理，NPU则面向需要长期运行的低功耗AI负载提供算力。
王景佳在接受媒体采访时特别指出，“智能体部署、调度和运行过程中涉及大量由CPU承担的操作，如果需要部署更大的世界模型或VLA模型，对矩阵运算和GPU的要求又会提高，这也是英特尔认为XPU异构架构更适合边缘AI的重要原因。”
在产品层，英特尔以酷睿Ultra、酷睿、锐炫Pro GPU和至强处理器覆盖终端设备、边缘节点与更复杂的边缘服务器，使合作伙伴能够根据模型规模、实时性、功耗和成本选择不同配置，这其中的重点不是让所有行业采用相同算力，而是在统一架构下形成可以灵活组合的计算平台。
硬件之外，英特尔还通过OpenVINO进行模型优化和运行时加速，并以Open Edge Platform连接设备接入、资源调度、应用编排、远程部署和规模管理，统一的软件框架可以对CPU、GPU和NPU进行编程与调度，减少合作伙伴针对不同硬件重复适配的工作。
不过，完整的算力和软件平台仍不足以独自完成行业交付，医院有自己的诊疗流程，电子制造企业拥有复杂的设计、采购和生产系统，零售门店则存在Windows POS机、Android自助机和手持终端等多种设备，边缘AI要进入这些场景，必须把通用技术与行业知识、原有系统和实际工作流结合起来。
因此，英特尔还在围绕边缘AI构建由OEM、ODM、ISV、系统集成商、渠道伙伴和行业客户组成的生态体系，AI Edge Systems提供经过配置、调优和验证的系统方案，Edge AI Suites则面向零售、制造等行业提供参考应用、软件组件和基准测试，帮助合作伙伴减少从硬件选型到应用开发的重复投入。
正是基于这一系列布局，英特尔为大模型进入产业现场，打通了边缘AI“最后一公里”。
