英特尔开发人员专区

原创 报名开启 | OpenVINO™ 上海技术研讨会：直面部署挑战，解锁线下专属礼遇

英特尔OpenVINO™助力具身智能生态成长

原创 使用OpenVINO™加速部署通义Z-Image（造相）文生图模型

本文详细介绍了如何使用 OpenVINO™ 部署通义Z-Image-Turbo 模型，OpenVINO™为 Z-Image-Turbo 提供了显著的性能提升，作为轻量化模型的代表，Z-Image-Turbo特别适合在 Intel CPU/GPU 上进行推理部署。

原创 具身智能 101 with OpenVINO™（1）：在 Intel® AI PC 上用 RealSense 实现分割+测距

这篇文章，我们就用一台 搭载 Intel® Ultra9 275HX处理器（代号Arrow Lake）的AI PC，配合 Intel® RealSense™ D455 深度相机和OpenVINO™ 工具套件，搭建一个简单但实用的 demo。

原创 OpenVINO ™ 2025.4: 大模型再提速，AI Agent 再进化

让我们一起看看本次版本如何继续推动我们的使命——让 AI 模型在 Intel 硬件上的部署变得更快、更高效、更易用

原创 【手把手教程】解锁OpenVINO™ WWB：GenAI模型优选从此So Easy

WWB工具全称为who_what_benchmark，是OpenVINO™ GenAI中的生成式AI模型简易准确率基准测试工具，主要用于评估转换或量化压缩后模型与原版模型的相似度，也是社区优选模型的重要评审工具。

原创 DevCon直播回顾：基于Intel AI PC与OpenVINO™，重塑本地AI的开发方式

在 PC 上运行生成式 AI，从未如此简单与强大

原创 明日直播 | 基于Windows AI Foundry与OpenVINO™，释放AI PC潜能

在AI PC浪潮迅速崛起的当下，如何高效开发并落地本地AI应用成为行业焦点。本次演讲将以“基于Windows AI Foundry与OpenVINO™，释放AI PC潜能”为主题，解读英特尔如何携手微软，为开发者打造完整的AI PC生态加速方案。从Windows AI APIs到Foundry Local，再到OpenVINO™执行推理加速和快速部署，我们将分享如何用统一接口、高性能推理与硬件协同，轻松实现本地AI部署。

原创 直播预告：OpenVINO™与Windows AI Foundry赋能AI端侧落地

报名入口已开放，请点击链接，完成报名：https://uao.so/shW0CEEUr​

原创 让模型说人话、懂结构：OpenVINO™ GenAI 全面开启结构化输出新时代！

借助 OpenVINO™ GenAI，你现在可以“开箱即用”地获得可靠的结构化解码能力。自 2025.3 版本起，OpenVINO™ 通过 XGrammar 实现了高效的 SO 支持，确保每一次生成都快速、有效、可直接使用。无论是在 AI PC 本地运行、边缘设备上部署，还是通过 OVMS 提供服务，你都可以用几行代码轻松启用结构化输出——没有格式错误的 JSON，没有重试的麻烦，只有正确与高效，全面释放英特尔平台的潜能。

原创 端侧AI创新挑战赛初赛倒计时，这些干货能帮你！

为帮助大家在最后冲刺阶段高效备战，我们精心梳理了既往全部学习资源，以供随时取用。

原创 用OpenVINO™在端侧设备加速通义大模型推理与部署

原创 YOLO Vision 来了！和我们一起解锁AI视觉的“芯”速度！

10月26日（周日），Ultralytics YOLO Vision Shenzhen 2025 即将在深圳开幕！

原创 100% 开源边缘智能引擎：OpenVINO™ 与 EdgeX Foundry 完美结合，零代码即插即用实践（GitHub开源）

在边缘计算的浪潮中，人工智能（AI）推理从云端向边缘设备的迁移已成为趋势，带来更低的延迟、更高的隐私保护和更优的资源效率。

原创 英特尔Day0适配Qwen3-VL-4B/8B新模型，释放系统资源带来流畅体验

今晨，阿里通义又发布了Qwen3-VL的新成员，Qwen3-VL-4B和Qwen3-VL-8B。

原创 端侧AI创新挑战赛正式启动

开启你的端侧Al创造之旅！

原创 一键加载GGUF！OpenVINO™ GenAI让大模型推理更快更轻

让我们一起看看如何通过 OpenVINO™ GenAI 快速运行 GGUF 模型推理！

原创 英特尔Day 0高效适配Qwen3新模型，打造智能体提升原生AI PC流畅体验

伴随阿里巴巴通义实验室发布Qwen3-VL中小尺寸模型，英特尔宣布已在Day 0完成了针对该模型的适配，并实现对近期发布的Qwen3-Next模型的高效部署。

原创 端侧AI创新挑战赛正式启动！

端侧AI创新挑战赛，奖池30W资源等你拿！

原创 OpenVINO™ 2025.3: 更多生成式AI，释放无限可能

全新 OpenVINO™ 2025.3 版本，为你带来更快的上手体验和更强大的性能。

原创 利用Optimum-intel快速部署Qwen3-embedding系列模型

Qwen3-embedding示例：https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebooks/blob/latest/notebooks/qwen3-embedding/qwen3-embedding.ipynb。完成模型转换后，我们同样可以利用Optimum-intel来进行模型部署，当创建以“OV”为前缀的模型任务对象后，Optimum-intel会使用OpenVINO™作为模型的后端执行推理，并通过device参数来指定模型部署硬件。

原创 在Intel B60 GPU部署Flux.1 Kontext模型

为模型在HuggingFace上的model id，这里我们也提前下载原始模型，并将model id替换为原始模型的本地路径，针对国内开发者，推荐使用ModelScope魔搭社区作为原始模型的下载渠道，具体加载方式可以参考ModelScope官方指南：https://www.modelscope.cn/docs/models/download。在部署模型之前，我们首先需要将原始的PyTorch模型转换为OpenVINO™的IR静态图格式，并对其进行压缩，以实现更轻量化的部署和最佳的性能表现。

原创 加速英特尔® GPU上的大语言模型（LLM）：动态量化实用指南

动态量化是一种强大的优化技术，能显著提升 Transformer 模型在英特尔® GPU（具备 XMX 硬件，如 Lunar Lake、Arrow Lake 以及 Alchemist、Battlemage 等系列的集成及独立显卡）上的性能。

原创 报名开启丨研讨会：OpenVINO™创新协作，赋能AI端侧落地

OpenVINO™与Ultralytics两大行业巨头强强联合。联手打造的Optimum Intel工具套件同样适用于魔搭社区。深入探索OpenVINO™与HuggingFace。助开发者零门槛快速上手，项目落地更高效！如何让AI技术更快速、更高效地落地应用。将为您带来切实可行的解决方案与前沿洞见。旨在打通技术前沿与产业应用的关键环节。足不出户与行业专家共探AI前沿话题!成为众多开发者与行业人士关注的焦点。为开发者们带来了前所未有的便捷体验。及开发者参与生成式AI创新的机会！中国系列工作坊精心筹备。

原创 如何利用OpenVINO™工具套件高效部署混元系列模型

本文将介绍如何利用OpenVINO™工具套件在本地部署混元系列模型。

原创 利用OpenVINO™ Day0快速部署端侧可用的MiniCPM-V4.0视觉大模型

通过OpenVINO™的NNCF量化工具，可以快速进行模型文件里的离线量化，量化后，我们可以得到INT4精度的OpenVINO™模型，包含.xml和.bin两个文件，相较FP16精度的模型文件，INT4精度模型尺寸仅为其1/4左右。凭借小巧的参数规模和高效的架构，MiniCPM-V4.0是移动端部署的理想选择。在部署模型之前，我们首先需要将原始的PyTorch模型转换为OpenVINO™的IR静态图格式，并对其进行压缩，以实现更轻量化的部署和最佳的性能表现。魔搭社区OpenVINO。2. 模型下载和转换。

原创 Intel OpenVINO™ 携手ComfyUI提升AI创作效率

Intel OpenVINO™工具套件(https://openvino.ai/)以其在Intel硬件上优化和部署AI模型的能力而闻名，近日与AI工作流平台ComfyUI  (https://www.comfy.org/ )达成合作：通过最近合并的OpenVINO™ node拉取请求（PR），将OpenVINO™的强大功能集成到ComfyUI中，为使用Intel硬件的创作者带来了显著的工作效率提升。

原创 利用OpenVINO™在本地部署Qwen2.5-Omni全模态任务

Qwen2.5-Omni是Qwen 模型家族中新一代端到端多模态旗舰模型。该模型专为全方位多模态感知设计，能够无缝处理文本、图像、音频和视频等多种输入形式，并通过实时流式响应同时生成文本与自然语音合成输出。

原创 Say Hi to ERNIE！英特尔Day0完成文心大模型4.5系列开源模型的端侧部署

今天，百度正式发布文心大模型4.5系列开源模型。英特尔OpenVINO与百度飞桨多年来一直保持着紧密的合作。在此次文心系列模型的发布过程中，英特尔借助OpenVINO在模型发布的第零日即实现对文心端侧模型的适配和在英特尔酷睿Ultra平台上的端侧部署。

原创 在家造AI神器！OpenVINO™让桌面推理触手可及

AI PC 是一台配备专门用于加速 AI 工作负载的硬件的计算机，意味着我们可以高效地运行包含 AI 模型的应用程序。就是这样！我们将看看如何组装它？

原创 【梅科尔工作室】 英特尔OpenVINO探索-边缘驱动锂电池智能焊接平台

本方案基于边缘智能驱动，融合YOLOv8模型与OpenVINO轻量化部署技术，通过哪吒派实现焊点缺陷毫秒级识别与自动补焊闭环，结合霍夫圆变换与Python视觉算法完成电池极柱±0.2mm精确定位及多型号柔性焊接路径规划。该方案构建“检测-解析-补焊”全流程自动化体系，推动良品率提升至97.5%、生产效率提高40%，为锂电池模组焊接提供智能化解决方案。

原创 【梅科尔工作室】 英特尔OpenVINO探索-海智选参-刺海参AI分拣系统

 随着智能化技术与海洋产业的深度融合，本刺参 AI 分拣系统具备广阔的发展空间与战略价值。在技术层面，深度优化算法与硬件，引入 Transformer 架构提升粘连检测精度至 95% 以上，进一步提升分级精度；同时结合边缘计算与云端协同，构建 “设备端实时分拣 + 云端大数据分析” 的智慧管理平台，为企业提供生产优化、市场预测等增值服务。

原创 【梅科尔工作室】 英特尔OpenVINO探索-杆影智判-高尔夫个性化挥杆姿态检测与训练系统

本项目打造基于YoloV8-pose的挥杆姿态智能分析系统，通过OpenVINO平台模型轻量化部署于哪吒派开发板，利用多源挥杆图像数据实现毫秒级动作解析。系统构建17关节点动态捕捉模型，精准量化杆头轨迹、躯干旋转等核心参数，可广泛应用于家庭训练场、初级高尔夫运动员训练等场景，为千万高尔夫爱好者提供低门槛、高精度的科学训练工具。

原创 梅科尔工作室 英特尔OpenVINO探索-ColonySight-菌落质检

本项目的开展能有效解决实验室人工进行菌落统计耗时长，人为误差大，数据难以保持等痛点，同时相较于市面上菌落检测仪在降低成本的基础上提高了检测精度，其简单的界面设计降低对于操作人员的要求，全自动一体化的软硬件结合在解放科研人员的时间和精力的同时结合Deepseek模型对菌落进行深入分析，助力菌落知识的科普。

原创 【梅科尔工作室-英特尔生态探索】GoldenEye乳安计划——人工智能驱动的微流控乳品快检系统

本项目是一个创新的基于微流控芯片与深度学习技术的乳品安全智能检测系统，它通过整合 PaddlePaddle算法与国产化边缘计算硬件，旨在针对鲜奶24小时牧场到工厂入场检测的时效需求，以及中小乳企收购家庭牧场奶源时的现场筛查场景，提供轻量化、低成本的三聚氰胺快检方案。

原创 英特尔“芯”AI，赋能云边端｜第五期：MedGemma-4B 赋能智能医疗，基于 Core Ultra 的高效部署

本期，我们将聚焦 Intel Core Ultra 系列处理器在大模型部署中的独特优势，其强大的神经处理单元（NPU）不仅显著提升大模型的推理效率，还通过低功耗设计和实时性能优化，为医疗、教育等行业带来突破性应用，邀请开发者加入我们的开源社区，共同推动 AI 生态建设。借助 IPEX-LLM 优化与 Gradio WebUI，开启医疗 AI 验证新模式。

原创 5分钟IN科普 | 幕后英雄，了解一下

如果芯片通过测试，它们会被安装在散热片和基板之间，形成一个整体的封装。针对晶体管和互连导线的每一层，都会使用不同的掩膜重复这一过程，最终，在硅片上制造出微小的芯片。一块普通的芯片，厚度大约只有1毫米，却包含近30层的组件和互连导线。芯片设计师向掩膜工程师提供作为蓝图的数字设计文件，掩膜工程师将这些蓝图输进机器，机器将数据转化为光刻图案，将其复制到尺寸为6英寸x6英寸，厚度仅0.25英寸的正方形石英上。在这些中心里，芯片可能会被装进托盘，运往OEM（原始设备制造商），或者被单独包装，用于零售。

原创 5分钟IN科普 | 封装测试·终极试炼

通过制造性能更强、能耗更低的芯片，半导体行业能够满足指数级增长的算力需求，推动AI等创新技术的应用落地。

原创 5分钟IN科普 | “点沙成芯”的地方，速来一窥其貌！

为晶圆厂供电的配电盘就位于这一层，“主管道”（mains）也是如此。“主管道”指的是与洁净辅助厂房里的“横向管道”相连的大型公用管道和管道系统。此外，冷却机和压缩机系统也安装在这里。在这一层监控设备的工作人员穿着便装，佩戴安全帽和护目镜。

原创 5分钟IN科普 | 把“沙子”装进电脑需要几步？

在本期“五分钟IN科普”中，我们分享了半导体制造的基本流程，那么半导体的制造是在什么地方完成的呢？下一期，我们将和大家一起，“云参观”半导体晶圆厂。

原创 利用OpenVINO在本地部署Qwen2.5-Omni全模态任务

Qwen2.5-Omni是Qwen 模型家族中新一代端到端多模态旗舰模型。该模型专为全方位多模态感知设计，能够无缝处理文本、图像、音频和视频等多种输入形式，并通过实时流式响应同时生成文本与自然语音合成输出。