在Ubuntu系统中，通过以下5行指令可以快速搭建支持英特尔显卡的AI开发环境，适用于计算机软件开发项目，尤其是深度学习应用。确保系统已更新并安装英特尔显卡驱动。以下是具体步骤：

1. 更新系统包并安装基本工具：
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

2. 安装英特尔OpenCL运行时和显卡驱动：
sudo apt install intel-opencl-icd -y

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

4. 创建并激活一个Conda环境，安装关键AI库（如TensorFlow或PyTorch，确保它们支持英特尔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. 验证环境：运行一个简单的Python脚本来检查英特尔GPU是否可用。如果使用PyTorch，可以执行：python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"（注意：对于英特尔显卡，可能需要使用特定优化版本，例如通过Intel Extension for PyTorch）。

这5行指令覆盖了从系统准备到AI框架安装的全过程，帮助开发者快速启动项目。在计算机软件开发中，这可以加速模型训练和推理过程，充分利用英特尔硬件资源。记得根据实际需求调整库版本或添加其他工具。