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双芯协同构建AI底座:英特尔至强600与锐炫Pro B70/B65发布
英特尔发布至强600工作站处理器与锐炫Pro B70/B65 GPU,以“双芯协同”的方式,为AI开发者与企业提供了一套兼具性能、灵活性与成本效益的全新工作站解决方案。
在AI应用加速渗透的背景下,企业对本地算力平台的需求正在发生深刻变化:既要应对日常办公与开发任务,又要支撑大模型推理、多智能体协同等高负载场景,同时还需兼顾成本与部署效率。在这一趋势下,英特尔发布至强600工作站处理器与锐炫Pro B70/B65 GPU,以“双芯协同”的方式,为AI开发者与企业提供了一套兼具性能、灵活性与成本效益的全新工作站解决方案。

英特尔市场营销集团副总裁、中国区总经理 郭威
此次发布的核心逻辑并非单一硬件性能的堆叠,而是围绕平台能力的系统性重构。通过CPU与GPU在架构层面的深度协同,英特尔试图构建一个覆盖从轻量应用到重载AI任务的统一算力底座,使AI工作站真正具备“能攻、能守、能合”的综合能力。

在计算核心层面,英特尔至强600工作站处理器面向高性能与高扩展需求场景进行了四个维度的强化。首先在性能方面,其最高配置达到86个性能核,多线程性能较上代提升最高达61%,睿频频率最高可达4.8GHz,为复杂计算任务提供充足的基础算力。其次在扩展能力上,处理器支持128条PCIe 5.0通道,结合芯片组可实现更为灵活的硬件扩展,为多GPU、存储及高速网络设备提供充分带宽保障。
更关键的是AI能力的原生增强。至强600每个核心内置英特尔AMX引擎,并新增FP16原生支持,使AI与机器学习性能最高提升17%。在实际应用中,如图像降噪等典型影像处理任务,其处理速度可提升高达4至5倍。这种提升不仅意味着性能增长,也直接降低了企业在本地部署AI时的技术门槛与总体拥有成本(TCO)。与此同时,依托英特尔vPro技术体系,该处理器还支持多种企业级管理特性,包括多密钥内存加密与一键恢复等功能,能够适配塔式、机架式及边缘等多种部署形态,满足企业对安全与运维的多样化需求。

如果说至强600提供了强大的通用计算与调度能力,那么锐炫Pro B70/B65 GPU则进一步补齐了AI推理与图形计算的关键一环。锐炫Pro B70基于第二代Xe2架构,面向图形渲染、通用并行计算以及AI加速等专业负载进行优化。其配备32GB显存与32个Xe核心,AI算力峰值可达367 TOPS,能够支持更大规模模型与更长上下文窗口的推理任务。在多用户并发场景下,依然可以维持高吞吐量与快速响应,这对于企业级AI应用尤为关键。
在软件与部署层面,锐炫Pro B70支持SR-IOV虚拟化技术,并通过50余家ISV软件认证,同时兼容完整的Linux软件栈,包括vLLM、oneAPI与PyTorch等主流框架。这意味着企业可以基于统一平台灵活构建多卡系统,实现从开发到部署的平滑过渡。与之同步推出的锐炫Pro B65同样配备32GB显存,提供197 TOPS算力,为不同规模与预算需求的用户提供更多选择空间。

“双芯”协同的价值,在实际应用场景中得到进一步体现。英特尔联合多家合作伙伴,围绕企业AI落地的关键痛点,构建了多样化解决方案。例如,与火山引擎联合推出的AgentSphere一体机,依托至强600与锐炫Pro B70所提供的32GB显存与高密度算力,实现了更高并发、更低时延与更稳定的多智能体协同能力。标准化一体机形态也显著降低了企业部署与维护成本,使AI员工管理平台能够更快速落地。
在办公场景中,联想智能会议系统Lenovo SCH-900S借助锐炫Pro B70的32GB显存与367 TOPS算力峰值,实现多会议室并发接入与实时AI会议纪要生成,大幅提升沟通效率与执行速度。而在企业知识管理领域,飞致云基于锐炫Pro B70多卡能力打造的长上下文RAG解决方案,支持LLM/VLM高效并发推理,依托高带宽显存与算力优势,有效提升知识检索与智能问答的响应质量。
在垂直行业应用方面,这一平台同样展现出广泛潜力。例如在医疗领域,东华医为利用该AI工作站平台实现病历质控与辅助生成,提升诊疗效率与质量;在创意领域,亦心闪绘借助锐炫Pro B70的32GB显存与强大算力,实现秒级图生图能力,让创作者能够实时生成高质量作品,显著释放创意潜能。
可以看到,从处理器到GPU,从底层算力到行业应用,英特尔此次发布并非单点突破,而是围绕“AI工作站平台”进行的系统性布局。通过至强600与锐炫Pro B70/B65的协同,企业不仅可以获得覆盖全场景的算力支持,还能够在成本、部署效率与安全性之间取得更优平衡。

英特尔中国区技术部总经理高宇展示新品
在AI从“可用”迈向“规模化应用”的关键阶段,本地算力平台的重要性持续提升。英特尔通过“双芯”架构所构建的工作站解决方案,正在为企业提供一条更现实、更高效的落地路径——既能支撑复杂AI任务,又不失灵活性与经济性。这种以平台为核心的创新思路,或将成为未来AI基础设施演进的重要方向。
AI上车进入新路径 英特尔携手产业伙伴构建智能座舱新范式
2026北京车展,英特尔围绕酷睿Ultra平台推出的AI Box解决方案,以“端侧AI算力平台”为核心切入点,联合整车厂与Tier1供应商,正在为智能汽车提供一条差异化的发展路径——让“AI智能体伴行”从概念走向现实。
在电动化浪潮逐渐进入深水区之后,2026年北京车展的产业焦点,正快速转向以AI为核心的智能化竞争。从智能驾驶到座舱体验,“AI如何在车上真正落地”成为行业关注的关键命题。首当其冲的自然是强大的端侧算力支持,但作为存量产品极大的汽车,并不是每一辆车都具有面向未来的算力能力,那些老款车型甚至是十年前的汽车就没有办法享受到AI带来的便利吗?

当然不是。本次车展上,英特尔围绕酷睿Ultra平台推出的AI Box解决方案,以“端侧AI算力平台”为核心切入点,联合整车厂与Tier1供应商,正在为智能汽车提供一条差异化的发展路径——让“AI智能体伴行”从概念走向现实。
·端侧AI成为智能汽车新基座
当前,车载AI能力的落地正面临一个现实问题:算力基础不均。大量存量车型在设计之初并未预留足够的AI计算能力,这使得AI功能升级难以普及。而英特尔给出的答案,是通过独立的AI Box,将端侧算力以“外接模块”的形式引入汽车体系。

基于酷睿Ultra平台打造的AI Box,本质上是一个集成CPU、GPU与NPU的异构计算单元。相比传统车规SoC的固定功能模式,这种架构具备更强的通用计算能力与灵活扩展空间,能够支持多模态AI、生成式AI以及复杂图形渲染等多类任务在本地运行。
在实际应用中,该方案不仅能够承担语音交互、智能推荐等基础功能,还可运行本地大模型,实现如视觉识别、环境理解、个性化生成等更复杂的AI能力。这种“端侧智能”路径,意味着汽车不再完全依赖云端,也能够实现低延迟、高隐私保护的AI体验。
·AI Box形态落地:从算力补丁到座舱中枢
与传统升级方式不同,英特尔AI Box并非简单的性能补丁,而是被定位为座舱AI智娱中心的核心组件。其采用即插即用设计,通过标准接口与车载系统连接,同时在架构上与车辆安全域进行隔离,在保证功能扩展的同时不影响整车安全。

在位于E3展馆的奇瑞汽车展台,基于酷睿Ultra 200系列处理器打造的AI Box产品已率先完成验证,并应用于风云T11等车型。该设备支持通过语音调用不同功能的资源包,实现车载娱乐、AI Agent服务等多种场景的灵活切换。借助本地算力,用户甚至可以在车内运行3A游戏等高负载应用,获得接近PC级别的交互体验。
进一步来看,这一方案的意义不仅在于功能丰富,更在于其可升级性。无论是前装还是后装,AI Box都可以作为统一算力平台,为车辆持续引入新能力,从而延长整车智能化生命周期。
·联合生态伙伴,构建AI座舱新体系
值得关注的是,英特尔并未单独强调硬件能力,而是通过与产业链伙伴的协同,展示其“平台+生态”的整体战略。
在Tier1(T1,一级供应商)层面,英特尔与均联智行合作,共同推进新一代座舱AI智娱中心的研发。依托酷睿Ultra平台的异构算力与软件生态,双方在AI算力调度、应用扩展以及多场景交互等方面实现协同,形成面向前装与后装市场的统一解决方案。这种合作模式,使芯片平台能够快速转化为可落地的系统能力。


在整车主机厂侧,奇瑞与长安分别从不同路径展开探索。奇瑞通过AI Box实现智能体服务的快速落地,而长安天枢智能座舱则将酷睿平台引入其体系,在高精度渲染、动态交互以及多模态生成方面进行深入开发。例如,通过生成式AI,用户可以实时定制座舱界面风格,使车内空间具备更强的个性表达能力。


与此同时,华阳集团也基于该平台推出相关产品,重点解决主机厂在升级过程中的成本与稳定性问题。通过独立控制器设计,AI Box能够分担车机负载,将地图渲染、视觉识别等高算力任务转移至本地执行,从而提升整体系统效率。
·从功能叠加到智能体伴行 英特尔路径的差异与挑战
英特尔在本届车展提出了一个核心概念非常有意思,叫做“AI智能体伴行”。这一理念的本质,其实是将车载AI从工具属性升级为具备持续交互能力的智能伙伴。
在技术实现层面,这依赖于几个关键能力的融合:包括多模态感知(语音、视觉、环境)、本地大模型推理能力(如7B级模型)以及实时算力调度与低延迟响应等。
通过这些能力的组合,AI不再局限于指令执行,而是可以根据驾驶状态、场景变化主动提供服务。例如在长途驾驶中提供情境化娱乐推荐,在日常通勤中进行个性化信息呈现,甚至通过视觉识别实现外部环境理解与互动。

这种转变意味着,智能座舱的核心正在从应用集合转向智能系统,而AI Box则成为这一系统的重要载体。从行业竞争格局来看,智能汽车算力平台主要存在两种路径:
一类是以专用车规芯片为核心,强调高度集成与定制化;
另一类则是以通用计算平台为基础,强调生态与扩展能力。
英特尔显然选择了后者。通过酷睿Ultra平台,其试图将PC时代成熟的软件生态与开发体系引入汽车领域,从而降低应用开发门槛,加速AI能力迭代。这种路径的优势在于灵活性与可持续升级能力,尤其适合快速演进的AI应用场景。
当然,这一模式也面临一些挑战,比如如何在车规环境下实现长期稳定性,以及与现有车载架构高效融合等。这些问题,仍需通过产业链协同与持续工程优化来解决。
·结语:AI汽车进入生态竞争阶段
综合本届车展信息可以看到,AI正在从单点功能演进为系统性能力,而智能汽车的竞争,也从硬件参数逐步转向“算力平台+生态能力”的综合比拼。英特尔通过AI Box所展示的,是一种不同于传统路径的解决方案:以端侧AI为核心,通过模块化算力扩展与开放生态合作,让更多车辆具备持续进化的能力。
当AI真正成为随行的智能体,汽车的角色也将发生变化——从交通工具,转变为具备认知与交互能力的智能空间。而围绕这一转变展开的技术与产业竞争,才刚刚开始。
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