一份 Windows 实战部署指南——从零环境到模型开口说话（还会看图）

以人形机器人为代表的具身智能行业正迎来前所未有的发展热潮，然而，系统架构的非一致性、解决方案的泛化能力不足、场景适配的复杂性等挑战，正在制约其大规模商业化的进程。基于此，英特尔携手生态伙伴，通过大小脑融合的方式，打造更高效、更智能的解决方案，以基础通用大模型与硬件技术的协同突破，以及开放生态所带来的加速效应，推动具身智能向实践应用场景的迈进。

本文将介绍在酷睿™Ultra处理器上使用OpenVINO™+vLLM部署大语言模型 (LLMs)

Intel® Edge Software Device Qualification (Intel® ESDQ) for Autonomous Mobile RobotsOverviewIntel® Edge Software Device Qualification (Intel® ESDQ) for Autonomous Mobile Robots (AMR) provides customer

在该项目中，我们结合之前开发的 OpenVINO C# API 项目部署YOLOv8 OBB 模型，成功实现了旋转对象目标检测，并且根据不同开发者的使用习惯，同时提供了OpenCvSharp以及Emgu.CV两种版本，供各位开发者使用

Edge AI Box for Video Analytics Use CaseOverviewIntegrate video decode on multiple streams with video analytics. Configure your application end-to-end with flexible AI capacity and a Reference Video A

YOLOv9的高精度和高速度，结合OpenVINO™工具套件对英特尔硬件的优化，使得目标检测任务在从社区物体识别到智能安防监控分析的各种应用场景中都能获得出色的性能表现！随着技术的不断进步，我们有理由相信，基于YOLOv9+OpenVINO™工具套件的实时目标检测技术将在未来发挥更加重要的作用。

从创意启程，到项目落地转化，英特尔人工智能创新应用大赛不仅是一场比赛，更是连接人才、技术、市场、企业的桥梁。在去年的英特尔人工智能创新应用大赛上，大批优秀参赛团队依托大赛平台实现成果转化，落地项目涵盖法律、农业、教育等多个领域，展现出了人工智能在各行各业的广泛应用与商业价值。

在最新一代的Intel Core Ultra移动端处理中已经集成了被称为 NPU 的神经网络加速处理器，以提供低功耗的AI算力，特别适合于PC端需要长时间稳定运行的AI辅助功能，例如会议聊天软件中的自动抠像，或是画面超分辨率等应用。而 OpenVINO™ 工具套件也在第一时间对 NPU 进行了适配，接下来就让我们一起看一下如何在 Intel Core Ultra 处理器上搭建基础环境，并调用 NP

随着大语言模型的广泛应用，模型的计算需求大幅提升，带来推理时延高、资源消耗大等挑战。vLLM 作为高效的大模型推理框架，通过 OpenVINO™ 的优化，vLLM 用户不仅能够更高效地部署大模型，还能提升吞吐量和处理能力，从而在成本、性能和易用性上获得最佳平衡。