在Ubuntu系統中，通過以下5行指令可以快速搭建支持英特爾顯卡的AI開發環境，適用于計算機軟件開發項目，尤其是深度學習應用。確保系統已更新并安裝英特爾顯卡驅動。以下是具體步驟：

1. 更新系統包并安裝基本工具：
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

2. 安裝英特爾OpenCL運行時和顯卡驅動：
sudo apt install intel-opencl-icd -y

3. 安裝Miniconda用于Python環境管理：
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x8664.sh && bash Miniconda3-latest-Linux-x8664.sh -b

4. 創建并激活一個Conda環境，安裝關鍵AI庫（如TensorFlow或PyTorch，確保它們支持英特爾GPU）：
conda create -n ai-env python=3.9 -y && conda activate ai-env && pip install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

1. 驗證環境：運行一個簡單的Python腳本來檢查英特爾GPU是否可用。如果使用PyTorch，可以執行：python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"（注意：對于英特爾顯卡，可能需要使用特定優化版本，例如通過Intel Extension for PyTorch）。

這5行指令覆蓋了從系統準備到AI框架安裝的全過程，幫助開發者快速啟動項目。在計算機軟件開發中，這可以加速模型訓練和推理過程，充分利用英特爾硬件資源。記得根據實際需求調整庫版本或添加其他工具。