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emio x Intel:用端侧算力打造懂你项目的AI文秘

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近日,英特尔以“加速智能体PC的普及”为主题举办生态活动,remio作为深度合作伙伴应邀出席,现场展示了基于英特尔酷睿Ultra打造的办公智能体实践。

remio用端侧算力打造专业AI秘书

remio创始人汪源在现场提到:每个知识工作者都想要一个跟了很多年的大秘书,只需你使个眼色,他就知道要帮你做什么。remio想做的,就是这样的一个产品:一个能够像你一样思考和工作的AI。用户不需要反复向它交代任务背景,它会在你工作的任何情况下,同步地学习和工作。



与你共享完整上下文的AI秘书,当然很吸引人,但它背后对算力提出了一个很苛刻的要求:remio要处理的信息量,是用户在工作中接触到的几乎所有信息。每一封邮件、每一张图片、每一个文件、每一场会议的录音,都得被即时地纳入上下文系统,随时给模型调用。这种全天候的陪伴式感知,如果完全交给云端去处理,成本会变成难以承受的代价。这正是remio和英特尔合作的起点。

微笑曲线,为用户找到成本与能力的平衡点

英特尔提出的“微笑曲线”,本质上是在重构算力的分工。完全依靠云端,token费用会很昂贵;完全靠本地大模型,硬件采购成本又会高得吃不消。英特尔的解法是端云协同的混合AI部署,结合模型路由和内存成本优化,在成本与能力之间找到平衡点。

remio本地优先的架构设计,恰好完美契合了“微笑曲线”的理念,并与英特尔一起在酷睿Ultra 325处理器上推进了智能体PC+应用的实践。酷睿Ultra 325处理器提供高达100 TOPS平台算力,remio则把这份算力转译成用户能感知到的“听、说、看、写、想”的工作能力。两者拼在一起,支撑了前文提到的“专业AI秘书”的愿景。

会议场景,微笑曲线的最佳实践

对广大知识工作者特别是企业中高层管理者来说,会议太多往往是工作中最让他们头疼的部分:频率高、耗时长、结论分散难以回溯。而remio利用端侧算力,通过本地录音解析+云端模型总结的混合模式,提供了超长时录音、33倍转录速率、AI总结及语义检索支持的会议解决方案。这也是remio在全球20+个国家的用户中最受好评的功能。

汪源在分享中提到:会议录音如果用全云端方案,80%的算力成本都耗在“语音转文字”里。remio通过本地ASR模型完成转写,不仅保护了原始数据的隐私性,还直接消除了转录成本:一小时音频仅需2分钟完成转写、支持说话人分离、原始音频不出本机,综合成本仅为纯云端方案的20%。

还有一个容易被忽略的约束是功耗。会开两三小时的情况很常见,remio支持最长8小时的连续录音,能做到这一点,得益于英特尔NPU低功耗的特性。如果转写速度不够快,功耗又很高,“全天候陪伴”就只能停在概念里,无法真正落地。



会议场景之外,remio还基于英特尔NPU和本地模型,在图片、扫描件、本地文件的索引与语义解析上做了能力深化。OCR识别速度提升3倍,版式分析速度提升5倍,文件解析零token消耗,且没有数量限制。同时,语义索引速度提升18倍,不仅更能读懂每份文件,更能在最短时间里准确召回当前任务最需要的那段上下文。

活动现场,remio展示了一个完整的知识工作场景:本地解析文档和会议录音→本地自动转录→跨文档AI聚合结论→一键生成总结PPT。多源资料可溯源、不需要任何手动的资料上传、不需要额外交代背景信息。这正是广大知识工作者所期待的“AI秘书”的样子。

端云协同,4倍生产力提升

汪源在现场给出的结论是:响应速度2倍提升,token消耗降至1/2,remio x Intel带来的是4倍的生产力提升。没有端侧算力,就无法以可承受的成本代价,持续、全量地采集和处理用户的工作上下文。而我们也无法想象一个缺少上下文的agent能承担复杂的思考与产出工作。



算力贴近用户之后,Agent才有机会拥有完整清晰的工作记忆,才能高效参与到工作本身中去。这是remio一直坚持本地优先的原因,也是remio和英特尔这次共振的意义所在。

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