从算力到工作流，英特尔让AI PC真正开始“干活”

9月21日华硕举办了破晓系列新品发布会，全新产品搭载第三代英特尔酷睿Ultra及酷睿处理器，并在应用商店中提供腾讯WorkBuddy。用户安装这款智能体应用后，可以调用经英特尔优化的本地AI能力，让电脑参与更多具体的办公任务。

过去两年，AI PC的讨论常常围绕NPU、TOPS和本地模型展开。这些指标解释了电脑能提供多少AI算力，但用户打开电脑，面对的是客户需求、报价单、营销材料和待交付的内容。他们更关心一个实际问题：买了一台AI PC以后，这些算力每天究竟替自己完成了什么？

英特尔与华硕、WorkBuddy的合作模式可以很好的提供答案。芯片提供计算能力，华硕把它装进办公设备，WorkBuddy则负责组织模型、工具与任务。英特尔的工作还延伸到本地模型优化、Skill适配和端云分工，推动AI PC的竞争继续向工作流推进。

软件能力提升算力使用规划效果

第三代英特尔酷睿Ultra处理器最高可提供180 TOPS全平台算力，支持本地运行35B级模型。180 TOPS描述平台的AI计算能力，35B对应模型规模。对用户而言，本地运行有一个直接的意义：相应模型的计算可以在自己的电脑上完成，PC有能力承担一部分AI任务。

不过参数与日常使用之间还隔着软件适配，模型要针对平台优化，应用要能够调用，用户也需要找到适合自己电脑的配置。英特尔与WorkBuddy围绕第三代酷睿Ultra和第三代酷睿处理器开展端侧AI适配就是在补上这几步。

目前英特尔已有14个本地Skill上架WorkBuddy，Skill可以理解为智能体能够调用的任务能力，例如语音识别、文字识别和即时翻译。用户安装WorkBuddy后，这些能力便有了调用入口，不必仅凭处理器参数想象电脑能做什么。

另一项适配面向WorkBuddy的高频专家，英特尔基于本地35B-A3B优化模型，已完成26个高频专家的本地适配和优化。这26个适配对象为本地模型提供了具体的任务入口，用户调用相应专家时，便可以利用PC端的模型能力。

选模型的步骤同样被纳入产品体验，在自定义设置的本地模式下，WorkBuddy通过默认CPU ID Check自动识别设备处理器与平台配置，推荐适配的本地专家模型，并支持一键下载和部署，用户可以按推荐完成配置把本地能力用起来。

真正开始干活了 不再是聊天机器人或者简单工具

合作方案给出的两套应用场景，把这种变化放进了销售和内容生产流程。

第一套面向中小型出海企业，海外展会接洽客户时，销售人员需要处理外商名片、跨语言交流和客户需求记录。在方案中，搭载酷睿处理器、例如酷睿7 350的华硕破晓Air，可以调用英特尔本地ASR、OCR与即时翻译Skill，辅助销售人员完成现场工作。

ASR用于语音识别，OCR用于识别名片上的文字，即时翻译则辅助多语言沟通。这些动作围绕同一次客户接洽展开，最终服务于客户需求建档。现场识别和记录下来的信息，还要供办公室后续处理。

按照这套方案，信息同步至办公室的破晓7X后，再通过联网WorkBuddy双屏联动，开展商业提案生成、报价审批、多语言营销材料制作和跟进计划安排。展会现场与办公室之间的工作因此衔接起来，本地Skill处理接洽环节，联网后的智能体继续组织后续任务。

对小团队而言这条链路的价值在于，翻译和识别所得能够进入提案、报价与跟进过程。现场接洽得到的客户需求，成为办公室继续工作的依据，AI参与的范围覆盖了接洽后的材料准备与跟进安排。

第二套方案面向独立内容创作者，具体以AI漫剧制作为例。创作者使用搭载酷睿Ultra处理器的华硕破晓Ultra，搭配破晓X7，在本地调用英特尔ASR、OCR、TTS Skill。TTS即语音合成，与语音、文字识别一起，提供内容制作可调用的基础工具能力。

方案先安排需求拆解、角色视觉设定与动态分镜试制。这些前期环节需要围绕客户要求组织内容，也为后续生产提供依据。获得客户确认后，创作者再联网，通过WorkBuddy编排生产、安排多平台排期发布，并生成复盘优化任务。

客户确认是这段流程中的明确节点，前期试制与后续生产之间保留了人的判断，WorkBuddy则把工具调用、生产组织和发布安排串联起来。过去需要多个岗位协同推进的工作，由同一个智能体组织，创作者围绕一项交付任务调用不同能力。

两个方案分别落在销售现场和个人内容工作室，所展示的共同变化很清楚：AI开始接过一段流程。名片识别有后续提案需要，动态分镜试制有客户确认和生产排期承接，单个工具的输出进入下一项任务。

本地与云端共同完成工作

展会方案的办公室联动、创作方案的后期生产，都保留了联网环节。英特尔给出的路径是端云协同：根据任务需要，分别使用电脑和云端的能力。

在其参考架构中，智能体应用被拆解为思考、调度、执行、交互和记忆五个模块。一项工作涉及理解需求、安排步骤、调用工具以及保留任务信息，不同环节对模型和计算资源的要求各有不同，适合放到哪一端处理，也应随任务判断。

高频且适合本地处理的任务，可以交给终端算力；需要更大模型能力或在线信息的任务，则结合云端服务。本地智能路由负责自动判断和分配任务。

本地处理的价值，与响应延迟、数据隐私和云端资源利用有关。把适合的任务留在PC上，可以利用电脑已有的计算资源；需要更大模型或在线信息时，再调用云端能力。英特尔希望通过这种分配，兼顾智能体性能，并平衡硬件成本、云端资源利用和隐私保障。

用户所执行的一段工作，未必要全部运行在同一个地方。展会沟通可以调用本地Skill，办公室提案继续借助联网WorkBuddy；内容试制在前，客户确认后的生产编排在后。

英特尔让设备真正与开发者高效对接

AI PC好不好用，需要多方通过实践来验证。PC厂商需要提供适合办公的设备，模型需要完成平台优化，智能体需要组织工具，软件开发者还要把具体任务做成可调用的能力。

英特尔与华硕的合作，已经由平台与整机适配延伸至本地工具和应用体验。华硕破晓提供产品承载，WorkBuddy提供智能体入口和任务编排，英特尔承担底层平台、本地优化及软硬件伙伴连接。

更多任务能力的供给，也需要开发者参与。英特尔正在建设面向用户的“甄选Skill”、面向开发者的“参考Skill”和社区共创的“社区Skill”，并与魔搭社区共建AI PC专区。用户获得可用工具，开发者获得参考，社区则继续贡献新的任务能力。

华硕破晓与WorkBuddy提供了一个具体样本，英特尔则在为更多设备和应用之间的连接准备平台条件。

过去两年，AI PC首先集中解决的是让更多AI算力和本地模型进入PC。接下来这些算力需要进入用户每天处理的客户资料、商业提案和内容交付。用户对电脑的期待，也会随之落到更具体的任务上。

本地模型、Skill适配、专家部署和端云分工，都是英特尔把计算能力送进工作流程的步骤。华硕与WorkBuddy的合作让这些步骤有了产品和场景承接。最终一台AI PC的使用价值，要体现在一天的工作结束时：用户少做了多少重复操作，又有多少任务得以继续向前推进。