发布时间:2026-10-8 阅读量:47 来源: 发布人: Lily
智能会议正在成为越来越多企业的日常需求。除了稳定、高识别率的实时转写,企业还希望实现跨语言翻译和结构化会议纪要,同时确保会议数据不出内网,满足数据可靠性的要求。对于新建或既有会议室,系统还要易于接入,并能与企业OA等现有业务系统衔接,实现待办事项自动流转。
这些需求对会议系统提出了更高要求。更智能的模型、更高精度的推理以及多会议室并发,需要更大的显存和更强的算力,也意味着更高的部署成本。英特尔与联想要解决的,正是如何以可控成本稳定交付一套可用、好用、可靠的智能会议系统。
为此,英特尔与联想联合推出了基于英特尔锐炫™ Pro B70的智能会议解决方案。32GB大显存可承载多个大模型,高达367 TOPS的AI算力为多路实时翻译和会议纪要快速生成提供支撑,配合入门级英特尔®酷睿™ Ultra平台,为企业兼顾会议体验与部署成本提供了新的实现路径。
英特尔中国区技术部总经理高宇表示:“今天企业面临的挑战,不仅仅是让AI更聪明,更是让它能够更安全可靠地融入业务流程。英特尔正在推动企业会议场景向这一需求转变。我们期待携手产业伙伴,让更多企业能够以更低门槛拥抱AI,把智能能力真正转化为生产力。”
联想AI工作站与工业终端营销总经理陆远表示:“会议是企业知识流动最集中的场景之一,也是AI最容易创造价值的场景之一。我们观察到,越来越多的客户希望在保护数据可靠和成本可控的同时,获得更智能的协作体验。联想与英特尔携手推出的智能会议解决方案,将切实解决多模型本地运行难、部署成本高等痛点,让先进AI进入企业日常工作,为客户创造长期价值。”

解“精度与显存平衡”瓶颈:大显存支撑FP8量化双模型与超长会议KV缓存
一场智能会议可能同时涉及语音识别、跨语种实时翻译、内容理解和会议纪要生成,需要多个AI模型协同工作。会议时间越长,上下文缓存占用的显存也越多。如何在模型精度和显存占用之间找到平衡,成为智能会议系统面临的一道现实难题。
在极限并发场景下,7B模型可支持20路会议实时翻译,同时支持两场4小时会议纪要快速生成;在这一组合并发情况下,显存需求接近30GB 1。对于24GB或更小显存的方案,要同时装载多个模型和会议上下文,就需要在模型能力、推理精度与显存占用之间做出更多取舍。
英特尔锐炫™ Pro B70配备32GB显存,可容纳FP8量化的Hunyuan-MT-7B翻译模型、Qwen3-4B会议纪要模型以及超长会议所需的KV缓存。367 TOPS AI算力则为多路实时翻译和会议纪要快速生成提供算力支撑。换句话说,大显存让多个模型“装得下”,AI算力则让模型“跑得动”。
经过英特尔LLM-Scaler大模型推理框架优化,该方案可以在单卡上并行运行Hunyuan-MT-7B与Qwen3-4B两个模型,同时处理实时翻译和会议纪要生成。其中,一场4小时会议、约6万字记录的会议纪要,可在30秒内完成生成2。
解“成本”难题:共享算力支撑多会议室并发
对于中大型企业来说,智能会议的价值不能只服务于一间会议室。如果每间会议室都单独配置服务器,不仅意味着更高的硬件投入,也会增加日常运维负担。与此同时,会议室数量和并发规模也会直接影响企业的算力投入。
英特尔与联想的解决思路,是依托英特尔锐炫Pro B70与入门级英特尔酷睿Ultra平台,通过后台集中部署算力,让多个会议空间共享AI计算资源。前端会议室按需配置轻量化采集终端,减少为不同会议空间重复配置后台算力的需求。
在具体工作负载上,7B模型可支持20路实时翻译并发,同时支持两场4小时会议纪要快速生成3。32GB显存用于承载多个大模型,367 TOPS AI算力负责并发处理,由此在“装得下”和“算得动”之间实现兼顾。
集中式部署也让企业可以根据会议空间的实际需求进行配置。无论是新建会议室还是既有会议室改造,都可以按需部署前端采集终端,并由后台统一提供AI算力,在会议空间扩展和算力投入之间获得更大的灵活性。
解“隐私”顾虑:全本地部署,让企业用得安心
会议往往涉及企业内部业务信息,数据可靠性因此成为智能会议落地时绕不开的问题。
英特尔与联想的智能会议解决方案支持本地部署。从语音收集、会议转写和实时翻译,到最终纪要生成,整个过程均在企业本地环境中完成,保证全链路的数据可靠性。同时,7×24小时连续运行能力进一步支撑业务连续性和稳定性,让企业用得既安心,又省心。
目前,该方案已在多个行业成功落地。从大显存承载多个模型,到多路并发提升算力利用效率,从多个会议空间共享后台算力到全流程本地部署,英特尔与联想希望解决的并非单一的算力问题,而是帮助企业在会议体验、部署成本以及数据可靠之间取得更好的平衡。
1.2.3 数据来源于英特尔实验室,结果可能有所不同
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