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。
2025 年，人工智能（AI）正邁入新的時代。全球范圍內，邊緣計算的增長顯著，預計 50% 以上的企業數據將在邊緣設備上處理。與此同時，大型語言模型（LLM）的熱潮席卷各行各業，從智能客服到數據分析，AI 的應用場景日益多元化。然而，企業和組織在擁抱 AI 轉型時面臨諸多挑戰：高昂的硬件成本（傳統 GPU 解決方案動輒 5000 美元/節點）、數據隱私風險，以及云端計算帶來的延遲問題。
我們的邊緣計算 + AI 解決方案為企業提供了一種高效、靈活的智能化基礎設施，能夠幫助公司快速適應市場變化、提升運營效率。通過在邊緣設備上處理數據，減少云端計算負載，降低網絡延遲，從而實現更快的響應和決策。