IT时报记者 贾天荣

1月16日，2025英特尔AI开发者优秀项目路演暨英特尔平台企业AI解决方案创新实践赛颁奖大会在上海举行。

现场，一批来自业界、企业与高校的团队集中展示了各自在AI应用领域的实践成果。其中，Bluedot团队打造的企业级“数字大脑”，凭借对企业知识数字化与高效应用难题的系统性破解，获得本届赛事一等奖。

活动期间，《2025英特尔平台开发者AI创新实践报告》（以下简称《报告》）正式发布。该报告基于英特尔近两年两项大型AI赛事的核心数据，结合大量真实案例，勾勒出当前AI应用创新的主要趋势与落地路径。

《IT时报》记者注意到，从参赛项目与开发者结构来看，当前AI创新呈现出参与主体更加多元、应用场景更加务实的特征：以Z世代为代表的年轻开发者、高校团队占比持续提升，教育、医疗、工业制造等具备真实需求和明确落地路径的场景，正成为AI应用创新的重要方向。

大模型开发降低门槛 AI创新进入“百花齐放”阶段

在大模型快速普及的背景下，英特尔自前年起每年举办两场大型AI赛事，分别聚焦企业级AI解决方案与创新应用实践，覆盖端—边—云完整生态链，既面向消费者（2C），也面向企业（2B）。两年来，赛事累计吸引超1万名开发者参与，涌现出近3000个原创创意，其中近百个项目已进入实际落地阶段。

英特尔表示，尽管外界普遍认为AI技术门槛正在提高，但从赛事反馈来看，大模型能力提升、芯片与硬件持续优化以及低代码平台的普及，反而显著降低了实际开发难度。除传统企业与初创公司外，个人开发者和在校学生的参与度明显提升，AI创新正呈现出更加开放、多元的态势。

近一年，参赛项目中脱离真实需求的概念型方案明显减少，更多项目开始将AI与具体生活和行业场景深度结合，部分模型和产品已趋于成熟，并逐步获得投资关注。

教育场景突出 AI应用向真实需求下沉

在本届赛事的获奖项目中，教育领域成为尤为突出的方向之一。

来自华东师范大学成果转化企业的“云之师”团队，推出“云知师AI”教学智能体生态平台，通过40余个AI工具覆盖备课、课堂增强、课后辅导与教师专业发展等环节，目前已在全国拥有400多名一线教师用户。

研究生团队“智在参与”则将目光投向论文写作场景，采用云边协同架构：在云端利用大模型进行资料检索与思路生成，在边端通过AI PC完成翻译、语法检查与润色，在提升效率的同时规避隐私泄露与学术道德风险。

作为一等奖项目代表，来自Bluedot团队的金传昊在接受《IT时报》等媒体采访时表示，教育、医疗等行业具备数据基础和IT设施优势，更容易率先实现AI落地；相比单纯训练垂直大模型，通过工程化能力与模型结合，解决真实流程问题，往往更具长期价值。

云之师团队负责人也表示，许多需求是在实际教学与研究过程中被发现的，当前大模型数量迅速增加，包括各类教育大模型，但底座模型更新速度极快，而教育领域真正可用于训练的高质量数据有限，单纯依赖训练教育大模型，现阶段效果并不理想。

在实践中，团队逐渐意识到，更有价值的并不是单独打造一个教育大模型，而是通过工程化能力，将模型嵌入教学全流程，解决真实过程中的具体问题。因此，团队将重心放在“工程+模型”的系统性解决方案上。无论教师还是学生，都尚未完全看清未来教育的具体形态。当前许多学生本身就是AI时代的原生用户，教育体系如何应对这一变化仍在探索之中。现阶段，大多数AI工具仍主要集中在降本增效层面，利用AI真正推动教育方式变革，仍需持续探索。

智在参与团队则从学生视角指出，在论文写作阶段，许多学生都会面临矛盾：一方面希望借助AI提升效率，另一方面又担心学术道德与数据隐私问题。团队希望通过云边协同方式，让大模型在云端提供思路与方向，在边端完成翻译、润色等具体工作，在不改变论文原有逻辑、不替代学生思考的前提下，加快写作进程。

人才结构年轻化 技术路径走向高效协同

《报告》显示，在AI落地场景方面，教育、医疗等特色垂直领域以及工业生产、制造等产业场景，已成为当前的核心发力点。整体来看，AI应用正在呈现出“大众高频场景”与“产业刚需场景”并行推进的双聚焦特征。

从人才结构看，年轻开发者正逐步成为创新主力。数据显示，在AI PC创新赛道中，75%的开发者来自校园，Z世代（1995—2010年出生）占参赛群体的59.5%，高校与青年群体已成为AI应用创新的重要力量。

从技术趋势看，依托AI PC的端侧场景，推理效率平均提升约50%，硬件部署成本降低60%以上，在实现低功耗高效推理的同时，兼顾数据安全需求；通过端—边—云协同架构，可实现知识库实时更新、多模态内容生成，并支撑高并发请求，保障关键数据在本地形成闭环。

随着中小企业、初创团队乃至在校学生纷纷参与到AI创新中，提出了大量具有实践价值的想法，整体呈现出多元参与、百花齐放的局面。在企业赛道中，核心仍然是真实场景的落地能力。

但另一方面，不同类型团队面临的挑战并不相同：年轻开发者往往具备技术能力和创新意识，却缺乏真实业务数据和应用场景；中小企业虽然掌握数据和需求，却受制于AI人才成本较高，难以组建完整技术团队。

针对这一结构性矛盾，英特尔正联合生态伙伴共建对接平台，一方面帮助年轻创业者以更低门槛获取真实需求与数据，另一方面为技术能力不足的中小企业提供支持，推动创新加速落地并提升商业可行性，这也成为英特尔未来赛事与平台建设的重要方向。

广泛而深入的场景化创新，离不开底层技术对开发效率的系统性提升。英特尔正通过“端—边—云”全栈协同的技术体系，为开发者构建从创意验证到规模部署的清晰路径。

在硬件层面，从推动PC迈入AI原生时代的英特尔酷睿Ultra处理器，到面向企业级推理与训练的英特尔至强 6系列处理器，以及PCIe形态GPU与AI加速器，形成覆盖多场景的算力支持体系；

在软件层面，通过OpenVINO工具套件实现模型优化与高效部署，依托oneAPI统一跨架构开发体验，并结合OPEA企业AI开放平台的模块化能力，系统性应对时延、资源与复杂场景适配等工程挑战；

在平台层面，端—边—云的深度协同与低代码开发模式的融合，显著简化跨平台部署与系统集成复杂度，提升多硬件适配与代码复用能力，进一步降低创新门槛。

英特尔副总裁兼中国区软件工程和客户端产品事业部总经理高嵩表示，2026年英特尔将推出基于Intel 18A先进制程的第三代英特尔酷睿Ultra处理器、英特尔至强6+处理器，以及GPU等在内的全栈算力平台，结合更完善的开源生态资源、软件工具链与商业落地渠道，与全球AI开发者携手同行、共创价值。