自第一期起，YiCoreAI 平臺憑借 YIAISTUDIO 利用 Arc A770 GPU 高效訓練 YOLOv8/v11 和 Qwen-7B，到 YiCONNECT 基于 Kubernetes 實現智能管理，再到 YiEDGE 依托 Core Ultra NPU 實現 40ms 延遲推理，逐步構建云邊端 AI 閉環。第五期更在 Ultra 5 125H iGPU 上部署 MedGemma 4B IT，驗證便攜性。
第六期，Ollama 驅動 Qwen3:8b 在 Core Ultra 上實現高效部署，延遲低至 35ms，準確率超 85%，功耗優化顯著，賦能教育心理健康和醫療診斷。
經過前四期的深入探索，我們已全面展示了 YiCoreAI 平臺的云邊端 AI 閉環實力：從 YIAISTUDIO 依托 Arc A770 GPU 高效訓練 YOLOv8/v11 和 Qwen-7B，到 YiCONNECT 通過 Kubernetes 實現智能模型管理，再到 YiEDGE 利用 Core Ultra iGPU/NPU 實現低至 40ms 的邊緣推理。在 2025 年的 AI 浪潮中，上海億琪軟件有限公司的 YiCoreAI 平臺正憑借這一閉環賦能企業與組織的數字化轉型。本期，我們將聚焦 Intel Core Ultra 系列處理器在大模型部署中的獨特優勢，其強大的神經處理單元（NPU）不僅顯著提升大模型的推理效率，還通過低功耗設計和實時性能優化，為醫療、教育等行業帶來突破性應用，邀請開發者加入我們的開源社區，共同推動 AI 生態建設。借助 IPEX-LLM 優化與 Gradio WebUI，開啟醫療 AI 驗證新模式。
經過前三期的介紹，我們已經詳細展示了 YiCoreAI 平臺在云邊端 AI 閉環中的核心能力：從 YIAISTUDIO 的高效訓練（Arc A770 GPU 驅動 YOLOv8/v11 和 Qwen-7B），到 YiCONNECT 的智能管理（Kubernetes 分發），再到 YiEDGE 的邊緣推理（Core Ultra NPU 延遲 40ms）。在 2025 年的 AI 浪潮中，上海億琪軟件有限公司的 YiCoreAI 平臺正通過這一閉環賦能，幫助企業和組織實現數字化和 AI 轉型。本期，我們將總結閉環優勢，展示其跨行業價值，并邀請開發者加入我們的開源社區，共同參與開源生態建設。
在 AI 應用日益普及的 2025 年，模型訓練只是第一步，如何高效管理和分發模型，并在邊緣設備上實現低延遲推理，成為企業落地的關鍵挑戰。傳統方案中，模型分發復雜、邊緣推理延遲高、數據采集困難等問題阻礙了 AI 的廣泛應用。上海億琪軟件有限公司的 YiCoreAI 平臺 通過 YiCONNECT（管理/下發） 和 YiEDGE（推理/優化） 模塊，結合英特爾 Core Ultra NPU 和 OpenVINO 技術，打造了一個高效、通用、安全的云邊端解決方案，適配零售、安防、物流、教育等多樣化場景。
在 AI 驅動的 2025 年，模型訓練是企業數字化轉型的關鍵一步。然而，高昂的硬件成本和復雜的技術門檻讓許多中小企業望而卻步。傳統 GPU（如 Nvidia H100）動輒數千美元的單價，以及高功耗帶來的維護成本，成為 AI 普及的瓶頸。上海億琪軟件有限公司推出的 YiCoreAI 平臺，通過英特爾 Arc 系列顯卡（如 Arc A770/B580）為核心的 YiAISTUDIO 模塊，提供了一個低成本、高效率的訓練解決方案，適配零售、安防、物流、教育等多樣化場景。