【导读】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
结论
这套英特尔与联想联合打造的智能会议方案，核心解决企业落地本地 AI 会议系统的三大痛点：显存不足、多会议室部署成本高、会议数据隐私风险。锐炫 Pro B70 的 32GB 大容量显存，能够同时装入翻译、纪要两大模型，还可承载长时间会议产生的 KV 缓存，依托 LLM-Scaler 推理框架，单卡支持多路翻译并发，长会议纪要生成效率可观。集中算力池的模式，避免每个会议室单独配备后端服务器，降低硬件投入和运维压力，新旧会议室改造都能灵活适配。整套方案所有语音识别、翻译、纪要生成工作都在内网本地完成，满足企业内部敏感会议的数据安全要求。
