经过前三期的介绍，我们已经详细展示了 YiCoreAI 平台在云边端 AI 闭环中的核心能力：从 YIAISTUDIO 的高效训练（Arc A770 GPU 驱动 YOLOv8/v11 和 Qwen-7B），到 YiCONNECT 的智能管理（Kubernetes 分发），再到 YiEDGE 的边缘推理（Core Ultra NPU 延迟 40ms）。在 2025 年的 AI 浪潮中，上海亿琪软件有限公司的 YiCoreAI 平台正通过这一闭环赋能，帮助企业和组织实现数字化和 AI 转型。本期，我们将总结闭环优势，展示其跨行业价值，并邀请开发者加入我们的开源社区，共同参与开源生态建设。
在 AI 应用日益普及的 2025 年，模型训练只是第一步，如何高效管理和分发模型，并在边缘设备上实现低延迟推理，成为企业落地的关键挑战。传统方案中，模型分发复杂、边缘推理延迟高、数据采集困难等问题阻碍了 AI 的广泛应用。上海亿琪软件有限公司的 YiCoreAI 平台 通过 YiCONNECT（管理/下发） 和 YiEDGE（推理/优化） 模块，结合英特尔 Core Ultra NPU 和 OpenVINO 技术，打造了一个高效、通用、安全的云边端解决方案，适配零售、安防、物流、教育等多样化场景。
在 AI 驱动的 2025 年，模型训练是企业数字化转型的关键一步。然而，高昂的硬件成本和复杂的技术门槛让许多中小企业望而却步。传统 GPU（如 Nvidia H100）动辄数千美元的单价，以及高功耗带来的维护成本，成为 AI 普及的瓶颈。上海亿琪软件有限公司推出的 YiCoreAI 平台，通过英特尔 Arc 系列显卡（如 Arc A770/B580）为核心的 YiAISTUDIO 模块，提供了一个低成本、高效率的训练解决方案，适配零售、安防、物流、教育等多样化场景。
2025 年，人工智能（AI）正迈入新的时代。全球范围内，边缘计算的增长显著，预计 50% 以上的企业数据将在边缘设备上处理。与此同时，大型语言模型（LLM）的热潮席卷各行各业，从智能客服到数据分析，AI 的应用场景日益多元化。然而，企业和组织在拥抱 AI 转型时面临诸多挑战：高昂的硬件成本（传统 GPU 解决方案动辄 5000 美元/节点）、数据隐私风险，以及云端计算带来的延迟问题。