DeepSeek、Manus、MCP……今年以来壹策略，AI领域层出不穷的热搜都指向同一个关键词——应用落地。
背景在于，全球AI产业正站在一个关键分水岭，一方面，生成式AI技术眼花缭乱；另一方面，AI规模化落地的瓶颈愈发凸显。软件能力走不进硬件、跨场景协同能力薄弱、云上隐私安全争议难解、端侧算力不足，这些矛盾被业界称为“AI下半场必须跨过的山”。
这其中，混合式AI路线被视作达成 AGI（通用人工智能）的一条潜力路径，即以终端设备为入口，通过私有云和公共云、个人和企业解决方案混合架构，构建覆盖个人与企业场景的安全AI生态。
终端设备是AI的起点，比如苹果，比如联想，有望成为落地AI生态的试验田，但仍然需要打通AI应用的堵点。
继去年提出混合式AI战略之后，近日，联想集团董事长兼CEO杨元庆阐述了他们对AI的最新设想，尝试以“超级智能体”模式，探索AI规模化应用落地。
所谓“超级智能体”，本质上是AI应用的升维。相较于只能执行预设任务的初代智能体，它被赋予了跨设备感知、多模态交互、自主任务拆解的特征。在联想的定义中，这种智能体不再是被动响应指令的"工具"，而是能理解复杂意图、调用生态资源、持续学习进化的"认知操作系统"。
底层逻辑上，“超级智能体”瞄准的是AI应用的“最后一公里”。
市场注意到，无论是联想还是苹果，都在尝试从硬件设备厂商向AI服务商转型，尤其前者已经走出了一段距离。
在包括21世纪经济报道记者的采访中壹策略，杨元庆明确表达了联想的转型意图：“可能今天大家还认为联想是‘卖设备的’，但是AI把联想所有的业务都串联了起来，未来，AI愿景实现的时候，我们会是以智能体为核心的企业。”
“超级智能体”串联混合生态
智能体概念并不陌生，尤其近两年，AI大爆发，人工智能助手从最初仅能执行基础语音指令，逐渐进化为支持多模态交互的智能体。然而，受制于端侧算力不足、模型泛化能力有限以及隐私安全风险等核心瓶颈，其功能始终未能突破“被动响应”的助手角色，难以融入复杂场景的闭环决策。
“超级智能体”的特点，走出了被动阶段。
例如，个人场景下，联想天禧超级智能体意在成为“数字双胞胎”，基于跨设备长期记忆与多模态感知，实现“意图即服务”。
比如，用户提到“想策划一场家庭旅行”，它能自动调用日历、消费记录、亲友偏好等数据，分解出机票预订、酒店比价、行程协调等子任务，并协调地图、支付、社交等智能体协同执行。
企业场景中，联想乐享超级智能体已深度融入联想自身运营。在发布会现场，“硅基员工”乐享壹号机器人展示了从太极表演到销售推荐的多元能力，其底层是供应链、客服、财务等数十个领域智能体的协同。
这种超级智能体模式，也可以复用到城市治理层面。据杨元庆透露，在武夷山与宜昌，联想通过城市超级智能体，实现游客动线优化、景区资源调度、能源管理等功能。
背后也离不开端侧AI能力的提升。当天，联想展示了其与清华大学及无问芯穹联合研发的“联想推理加速引擎”。杨元庆称，这是为AI PC推理而设计的软硬件协同优化平台壹策略，可以让一台普通PC的本地推理能力，几乎相当于OpenAI去年发布的o1-mini云端模型。
AI基础设施还包括万全异构智算平台3.0版本，AI推理性能提升5-10倍，降低训练和推理计算开销各15%以上，将推理延时降低3倍以上；相变浸没液冷技术则把PUE压至1.035，达到业界领先水平。
而数据安全和隐私保护则是贯穿超级智能体核心功能的基础。杨元庆特别强调，这是不可妥协的部分。针对Deepfake攻击，联想通过隐私增强计算，推出“深度伪造检测技术”，并将其集成至超级智能体。
AI产业化的中场战事
回望AI发展史，技术突破与商业落地始终存在周期错配。1956年达特茅斯会议点燃了AI的第一缕曙光，2012年深度学习革命才迎来首次产业化浪潮，2022年生成式AI爆发，至今尚处于产业化落地的探索阶段。
对产业化路径的探索中，科技巨头们逐渐形成两种主流模式，OpenAI代表的纯云端大模型路线，以及苹果主导的端侧包围云上路线。前者存在云端的不可靠性，后者需要走出硬件限制。
截至目前，尚未看到云端大模型厂商大规模涉猎硬件领域。与苹果在iOS 18中嵌入Apple Intelligence、强化设备端AI能力形成镜像的是，联想也在用AI串联所有业务，并且从硬件向全面解决方案反包。
硬件厂商的天然优势，在于拥有海量终端入口与异构算力资源。联想全球激活设备数亿台，涵盖PC、平板、手机、智能眼镜等全场景终端。这种设备多样性为混合式AI提供了试验田，比如算力协同、数据贯通、交互融合等。
与联想公布“超级智能体”新设想的同一天，苹果针对中国区用户的AI解决方案也有了新进展，预计在iOS 18.6系统版本里引入文心大模型。
联想的AI转型，一定程度上也是硬件厂商把握AI机遇的“中国样本”，深耕端云协同的技术细节，不局限于单一场景突破，而是搭建智能体生态，不止于设备销售，而是探索AI服务的商业模式创新。
据联想集团执行副总裁兼中国区总裁刘军透露，在不断升级智能IT引擎能力的同时，联想也在持续基于客户场景和AI技术的驱动，不断投入研发创新、加强技术储备。“在个人智能和企业智能方面，形成了包含AI终端、AI基础设施和AI解决方案与服务的全栈产品、解决方案和服务”。
当然，这份答卷仍然需要经历市场检验，超级智能体的跨平台兼容性、隐私保护的实际成效、中小企业对AaaS的接受度，都是待解的课题。
与此同时，向AI转型的路上，也要应对关税波动的影响。
杨元庆在谈及关税对国际化企业的影响时，对包括21世纪经济报道在内的记者表示，尽管关税困扰给多数国际化企业带来挑战，但全球化大趋势不会发生根本性逆转，企业需要适应世界出现的新挑战和新要求。
杨元庆认为，能整合全球优质资源的企业更具竞争力，而非局限于单一市场和资源的企业。中国制造的完整高效是显著优势，联想过去充分利用了这一优势，同时也积极整合其他国家和市场的优势技术、人才和产品。
他介绍，联想目前在全球建立的业务模式具有显著优势，概括来说是端到端整合的 “OEM+” 模式，以及全球化与本地化相结合、全球资源本地交付的模式。这两种模式相结合，让联想在复杂的国际政治经济形势下，仍能确保在各个市场的竞争优势。
目前，联想已在全球 10 个国家建立了 33 家工厂，构建了全球生产制造体系。面对关税可能带来的影响，能够比竞争对手更快速地进行调整。
杨元庆指出，联想作为端到端集成的厂商，不仅负责市场营销和产品设计，还拥有自己的生产制造环节，这与多数外包生产制造甚至产品设计的竞争对手不同，使其能够快速调整策略，保持竞争力，稳定市场份额和利润。
“这种业务模式不仅可以与国内企业分享壹策略，对于所有想要实现全球化、国际化的企业而言，都可能是一种高效的新型国际化模式。”杨元庆如是说。
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