【活動報導】Intel攜手生態系夥伴分享Edge AI機器人應用部署實戰經驗
在日前由英特爾(Intel)主辦的邊緣AI系列研討會──機器人專場，就邀請了多家生態系夥伴廠商，以「打造你的Edge AI機器人：從平台技術到應用實戰」為題，與現場數十位開發者聽眾共同探討潛力無窮的智慧機器人應用部署經驗與最新技術趨勢。
AI Agent時代來臨：看邊緣AI如何成為驅動智慧機器人的關鍵
仿生機器人由於型態各異，採用VLA架構將會需要一定的調整時間，不利於應用快速落地。此時使用代理架構，不僅運動部分僅需要依照各機體原生的SDK進行串接，也可導入各專業廠商成熟的軟體產品，作為代理可呼叫的行為工具，直接達成商用等級的機器人應用。
讓生成式AI應用在Intel架構系統本地端高效率運作的訣竅
各種AI模型正進駐PC，而且它們變得更聰明、快速、強大；然而，仍會有一個問題：如何在不同的硬體加速器──例如英特爾的GPU或NPU──上讓模型發揮最佳效能？
加速英特爾GPU上的LLM：實用的動態量化指南
動態量化是一種強大的最佳化技術，能顯著提升Transformer模型在Intel GPU的性能，包括搭載於Lunar Lake、Arrow Lake處理器，配備XMX引擎的硬體，以及Alchemist、Battlemage等系列獨立顯卡。
OpenVINO 2025.3: 更多生成式AI，釋放無限可能
全新 OpenVINO 2025.3 版本帶來更快的上手體驗和更強大的性能。此次升級重點聚焦生成式AI，新增對多種尖端模型的支援，並推出全新GenAI流水線，全面擴展了OpenVINO Model Server的能力。
有了Intel AI Playground 不寫程式也能輕鬆玩生成式AI
Intel整合自家NPU/GPU硬體強大算力及OpenVINO開源推論工具套件，開發出一套「AI Playground」，讓聊天對話、文字生成影像及影像強化輕輕鬆鬆就能完成。