1月8日，2026國際消費(fèi)電子展（CES 2026）期間，聯(lián)想集團(tuán)副總裁、中國區(qū)戰(zhàn)略及業(yè)務(wù)拓展副總裁阿不力克木·阿不力米提（以下簡稱“阿木”）做客“Talk to the World”，圍繞AI技術(shù)發(fā)展趨勢、AI與終端融合的邏輯基礎(chǔ)、AI終端的三種形態(tài)、個人AI與公共AI的本質(zhì)區(qū)別等話題與觀眾進(jìn)行了分享，并結(jié)合聯(lián)想的實(shí)踐揭示了AI落地的必然路徑。

“個人AI與公共AI完全不一樣，公共AI不會因個人演進(jìn)，而是因全人類的平均水平演進(jìn)?！卑⒛局赋?，要讓AI真正普惠，就需要公共AI與個人AI、企業(yè)AI混合并用、協(xié)同互補(bǔ)。對個人而言，公共AI與個人AI混合并用能夠跨時間、跨場景深度理解用戶需求，享受到高度情境化、連續(xù)化、以個體為中心的最優(yōu)支持；對于企業(yè)而言，公共AI與企業(yè)AI協(xié)同互補(bǔ)能賦能企業(yè)利用自身數(shù)據(jù)自主決策，蛻變?yōu)樽晕覍W(xué)習(xí)、自我重塑的智能實(shí)體，開啟AI發(fā)展新篇章。

作為混合式AI的率先提出者和堅(jiān)定踐行者，聯(lián)想個人AI及企業(yè)AI領(lǐng)域雙線推進(jìn)，均實(shí)現(xiàn)代際領(lǐng)先。阿木在對談中介紹了聯(lián)想混合式AI的布局和成果，他表示：“未來聯(lián)想將持續(xù)鞏固自身的獨(dú)特優(yōu)勢，攜手更多的生態(tài)伙伴，引領(lǐng)中國AI產(chǎn)業(yè)向更廣、更深的智能化未來演進(jìn)?！?/p>

算力和模型“雙螺旋”進(jìn)化，加速AI在智能體和終端兩大創(chuàng)新

隨著人工智能飛速發(fā)展，當(dāng)前AI產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)技術(shù)突破與場景落地“雙輪驅(qū)動”的發(fā)展特征。阿木指出，在技術(shù)層面，AI算力正在經(jīng)歷超越摩爾定律的快速發(fā)展，并行計(jì)算、智算成為主流，全球多個主體都在加速推進(jìn)AI算力突破。與此同時，大模型發(fā)展進(jìn)入原生多模態(tài)的創(chuàng)新，物理AI加速演進(jìn)，模型小型化進(jìn)展迅速。

阿木強(qiáng)調(diào)，這種算力與模型的 “雙螺旋” 融合進(jìn)化，正驅(qū)動AI在兩大領(lǐng)域加速創(chuàng)新。首先是智能體的迭代，數(shù)字世界中的AI智能體已從初期的問答工具，快速迭代至具備任務(wù)編排與自主執(zhí)行能力的形態(tài)；其次是終端正在發(fā)生演變，AI的嵌入催生出大量新型終端設(shè)備。他表示：“智能體的進(jìn)化與終端相融合，將會在多個場景催生出全新產(chǎn)品形態(tài)，形成全新終端體驗(yàn)。”

AI向個人與企業(yè)下沉，AI與終端融合催生三類新形態(tài)

對話中，阿木進(jìn)一步拆解了AI與終端融合的背后邏輯。一方面，公共AI產(chǎn)品的個人化與專屬化屬性不足，存在個人數(shù)據(jù)隱私、企業(yè)專有知識無法觸達(dá)等問題，要實(shí)現(xiàn)真正的個性化服務(wù)，必須將AI下沉至個人或企業(yè)，即形成個人AI與企業(yè)AI，終端是唯一載體。另一方面，公共AI產(chǎn)品難以做到個人化、專屬化的感知和理解，而終端則能實(shí)現(xiàn)對環(huán)境信息的持續(xù)采集，支撐AI對物理世界的實(shí)時理解。

要實(shí)現(xiàn)AI真正無處不在，且能夠個人化、個性化、專業(yè)化，AI就必須與終端結(jié)合。阿木表示，用戶擁有終端即擁有AI主權(quán)，形成“我的AI”而非“租用平臺AI”的關(guān)系。

他判斷，未來AI與終端的融合將會產(chǎn)生三類新型終端形態(tài)。第一類，是現(xiàn)有終端的智能化，即電腦、手機(jī)、平板、汽車等成熟的終端，通過增加智算能力、拓展更豐富的感知，轉(zhuǎn)化為AI原生終端。第二類是感知為主的輕交互終端，如AI眼鏡，它專注于持續(xù)感知環(huán)境與自然交互，成為連接數(shù)字與物理世界的橋梁。第三類則是邊緣終端產(chǎn)品，其沒有感知交互能力但算力極強(qiáng)，可部署于家庭、辦公室或中小企業(yè)環(huán)境中，滿足特定人群對于數(shù)據(jù)絕對控制等需求。

公共AI與個人AI 有四大本質(zhì)區(qū)別

終端形態(tài)的革新，成為個人AI演進(jìn)的“加速期”。阿木指出，當(dāng)前AI正在呈現(xiàn)從公共AI向個人AI轉(zhuǎn)移的演進(jìn)趨勢。“它是終端帶來的，不再是虛無縹緲的軟件。由于個人AI始終伴隨終端，而用戶對于終端天然擁有的‘駕馭感’會加速這一趨勢演進(jìn)。這也是AI繼續(xù)深入普及的新趨勢”。

相較于公共AI以平臺流量商業(yè)變現(xiàn)為目的，推薦的內(nèi)容受商業(yè)利益驅(qū)動，個人AI是Personalized AI，而不是Personal AI，是以滿足個人需求為中心的“專屬智能”。“公共AI相當(dāng)于乘坐公共交通工具，個人AI則是擁有能按照自己意志去裝飾和優(yōu)化的私家車。”阿木舉例道。

具體而言，個人AI與公共AI有四個本質(zhì)區(qū)別：一是個人AI“看用戶之所看、聽用戶之所聽”，即能夠直接獲取用戶的原始環(huán)境信息，而非依賴通過現(xiàn)在的AI助手對話框輸入的過濾后的指令；二是基于可信計(jì)算架構(gòu)，用戶相信AI僅用其數(shù)據(jù)為其服務(wù)，形成深度信任關(guān)系；三是可直接調(diào)用服務(wù)提供者，繞過中間平臺提供所需要服務(wù)；四是個人AI基于長期記憶和行為偏好持續(xù)演進(jìn)，越來越像用戶本人。未來個人AI能夠從“助手”進(jìn)化為“隊(duì)友”，能實(shí)現(xiàn)情景感知、主動服務(wù)、直接執(zhí)行等能力，可以真正承擔(dān)職責(zé)。

個人AI規(guī)?；涞?，仍需克服四大挑戰(zhàn)

個人 AI 的規(guī)?；涞兀杩缭剿拇蠛诵募夹g(shù)挑戰(zhàn)。首先是算力承載能力。大模型是 AI 感知環(huán)境、理解意圖、編排任務(wù)的核心支撐，這要求終端算力架構(gòu)從CPU通用計(jì)算，升級為CPU+GPU+NPU的異構(gòu)平臺，實(shí)現(xiàn)不同屬性模型在終端的高效運(yùn)行；超大規(guī)模復(fù)雜任務(wù)則需依托個人云空間完成。當(dāng)前聯(lián)想已將 AI 算力作為AI PC、AI手機(jī)等終端的內(nèi)置標(biāo)配，加速算力下沉。

其次是模型與智能體調(diào)度挑戰(zhàn)。這是工程化層面的核心問題，需通過市場實(shí)踐結(jié)合用戶需求持續(xù)優(yōu)化。 其三是個人知識與記憶管理挑戰(zhàn)，主要聚焦在長期記憶的“遺忘、抽象、調(diào)用”問題；其四是體驗(yàn)創(chuàng)新的挑戰(zhàn)。個人 AI 落地需挖掘“非它不可”的剛性需求（must-have），而非“可有可無”（nice to have）的功能，關(guān)鍵是將硬件、軟件、服務(wù)與大模型能力深度整合，交付核心體驗(yàn)。

基于上述挑戰(zhàn)，阿木介紹了聯(lián)想多終端之間無縫連接體驗(yàn)的實(shí)現(xiàn)路徑。首先是跨操作系統(tǒng)構(gòu)建統(tǒng)一個人智能體體系。不同終端的操作系統(tǒng)（Windows、安卓、iOS等）下沉為工具，在操作系統(tǒng)之上搭建個人智能體層，打破各生態(tài)的隔離壁壘，保障跨設(shè)備體驗(yàn)的一致性。其二，通過端云混合架構(gòu)支撐體驗(yàn)連續(xù)性。如聯(lián)合火山引擎落地國內(nèi)首個“個人可信云空間”，采用端到端加密、數(shù)據(jù)不保存的安全機(jī)制，確保用戶數(shù)據(jù)絕不外泄且可自動銷毀，支持記憶與知識跨終端遷移。其三，近距離終端直連技術(shù)優(yōu)化實(shí)時體驗(yàn)。當(dāng)終端間距較近時，通過設(shè)備直連實(shí)現(xiàn)算力、內(nèi)容、感知信息的共享，既消除交互時延，又能優(yōu)化終端能耗。

全新AI時代，個人AI生態(tài)角色也在進(jìn)行重構(gòu)，在對談中，阿木還將當(dāng)前AI生態(tài)角色分為三類 ：首先是整合硬件、模型、智能體、服務(wù)規(guī)則與安全機(jī)制，完整交付給用戶的整合者，聯(lián)想等終端設(shè)備廠商即處于這一類別。其次是直接提供旅行、餐飲、票務(wù)等生活服務(wù)、由個人AI直接調(diào)用的服務(wù)提供者，第三是提供大模型、傳感器、算力芯片、安全技術(shù)等底層支撐的能力保障者。

企業(yè) AI 落地需完成三大核心準(zhǔn)備，流程與人才重構(gòu)成關(guān)鍵

在對談中，阿木指出，開源技術(shù)大幅降低部署成本，大模型推理能力提升至可支撐業(yè)務(wù)流程的水平，智能體開始在企業(yè)中承擔(dān)內(nèi)容生成、故障診斷等任務(wù)，但要讓AI在企業(yè)內(nèi)部真正轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，需完成三大核心準(zhǔn)備。

首先，升級 AI 原生基礎(chǔ)設(shè)施底座?！爱?dāng)前 61% 的企業(yè)尚未搭建 AI 底座”，他指出，AI落地需將原有數(shù)字化平臺升級為包含大模型、智能體開發(fā)、知識管理GPU推理算力與可信計(jì)算的AI平臺，這是企業(yè) AI 從“展示性應(yīng)用”轉(zhuǎn)向“流程級落地”的前提條件。其次是重構(gòu)業(yè)務(wù)流程。AI不是簡單的“疊加工具”，而是需要流程結(jié)構(gòu)性調(diào)整。若流程未重構(gòu)，AI 方案難以嵌入業(yè)務(wù)，僅會增加成本而無法創(chuàng)造價值。第三需要培養(yǎng) AI 原生人才。員工需具備與智能體協(xié)作的能力，包括調(diào)教、容錯與共同優(yōu)化技能。阿木強(qiáng)調(diào)，這一培養(yǎng)過程無捷徑，需反復(fù)訓(xùn)練以適配 AI 時代的工作模式。

此外，阿木還基于聯(lián)想自身AI轉(zhuǎn)型實(shí)踐總結(jié)出經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。他解釋說，首先企業(yè)應(yīng)當(dāng)聚焦在主價值鏈部署，即優(yōu)先在供應(yīng)鏈、營銷、服務(wù)等核心業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)應(yīng)用AI，而非首先改造員工流程；其次企業(yè)需先做POC（產(chǎn)品概念認(rèn)證）再定預(yù)算，避免傳統(tǒng)IT項(xiàng)目“先立項(xiàng)批預(yù)算”的做法，在未明確價值前應(yīng)當(dāng)允許小規(guī)模試點(diǎn)；第三，需進(jìn)行戰(zhàn)略性基礎(chǔ)設(shè)施投資，他指出，AI底座升級是企業(yè)級戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，需做3-5年周期的自上而下投資，而非按單個應(yīng)用零散投入。阿木在對談結(jié)尾強(qiáng)調(diào)：“技術(shù)能夠真正釋放每一個人的價值，才是生產(chǎn)力變革的意義?！?br />
審核編輯 黃宇