（Open Visual Inference and Neural Network Optimization）是由英特尔推出的一套开源工具套件，专为优化和部署AI模型而设计。它支持在多种硬件平台上高效运行深度学习推理任务，包括CPU、GPU、VPU（视觉处理单元）以及FPGA等。
在2023年某智能制造展会上，一家工业检测公司展示了基于优化的缺陷识别系统。该系统将原本需要8秒处理一帧图像的模型压缩并加速至0.3秒内完成，推理速度提升超过25倍，同时准确率保持在98%以上。这一案例充分体现了OpenVINO在实际生产环境中的强大性能。
首先，，如TensorFlow、PyTorch、ONNX等，开发者无需重写模型即可快速部署。其次，其内置的，显著降低模型体积与计算需求。例如，一个150MB的FP32模型经INT8量化后可缩小至不到40MB，内存占用大幅减少。第三，，从边缘设备如Intel NUC到服务器级Xeon处理器，都能无缝运行同一套推理代码，极大简化了开发与维护流程。
随着边缘AI需求激增，如何在资源受限设备上高效运行AI成为关键挑战。，正成为众多工程师的首选工具。尤其在智慧城市、零售分析、医疗影像等对实时性要求高的领域，OpenVINO已逐步形成事实上的行业标准。