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2026年1月8日，国际消费电子展（CES 2026）举办期间，联想集团副总裁、中国区战略及业务拓展副总裁阿不力克木·阿不力米提（以下简称“阿木”）参与了“Talk to the World”对话活动。他围绕AI技术的发展走向、AI与终端融合的底层逻辑、AI终端的三类形态、个人AI与公共AI的核心差异等议题展开分享，并结合联想自身的实践案例，阐述了AI技术落地应用的必然路径。
（联想集团副总裁、中国区战略及业务拓展副总裁阿木）
“个人AI和公共AI存在本质差异，公共AI的演进并非基于个体发展，而是依托全人类的平均水平推进。”阿木强调，若要实现AI的真正普惠，就必须推动公共AI与个人AI、企业AI的混合应用与协同互补。从个人层面看，公共AI与个人AI的融合使用，能够跨越时间与场景的限制，深度洞察用户需求，让用户获得高度情境化、连续化且以个体为核心的最优支持；对企业而言，公共AI与企业AI的协同互补，可助力企业借助自身数据实现自主决策，从而转型为具备自我学习、自我重塑能力的智能主体，为AI发展翻开全新篇章。
作为混合式AI的率先提出者和坚定践行者，联想个人AI及企业AI领域双线推进，均实现代际领先。阿木在对谈中介绍了联想混合式AI的布局和成果，他表示：“未来联想将持续巩固自身的独特优势，携手更多的生态伙伴，引领中国AI产业向更广、更深的智能化未来演进。”
随着人工智能飞速发展，当前AI产业呈现技术突破与场景落地“双轮驱动”的发展特征。阿木指出，在技术层面，AI算力正在经历超越摩尔定律的快速发展，并行计算、智算成为主流，全球多个主体都在加速推进AI算力突破。与此同时，大模型发展进入原生多模态的创新，物理AI加速演进，模型小型化进展迅速。
阿木强调，这种算力与模型的 “双螺旋” 融合进化，正驱动AI在两大领域加速创新。首先是智能体的迭代，数字世界中的AI智能体已从初期的问答工具，快速迭代至具备任务编排与自主执行能力的形态；其次是终端正在发生演变，AI的嵌入催生出大量新型终端设备。他表示：“智能体的进化与终端相融合，将会在多个场景催生出全新产品形态，形成全新终端体验。”
在这段对话里，阿木对AI与终端相融合的深层逻辑展开了更细致的剖析。从一个角度来看，公共AI产品在个性化与专属化方面存在欠缺，面临着个人数据隐私安全、企业专有知识难以获取等难题。若要达成真正的个性化服务，就必须让AI向个人或企业层面延伸，也就是构建个人AI与企业AI，而终端正是实现这一目标的唯一载体。从另一个角度而言，公共AI产品很难做到对用户的个性化、专属化感知与理解，而终端却能够对环境信息进行持续采集，从而为AI实时理解物理世界提供有力支撑。
要实现AI真正无处不在，且能够个人化、个性化、专业化，AI就必须与终端结合。阿木表示，用户拥有终端即拥有AI主权，形成“我的AI”而非“租用平台AI”的关系。
他认为，未来AI与终端的融合将催生出三类全新的终端形态。第一类是现有终端的智能化升级，像电脑、手机、平板、汽车这类已经成熟的终端，通过提升智算水平、丰富感知功能，转变为AI原生终端。第二类是以感知为核心的轻交互终端，比如AI眼镜，它着重于对环境的持续感知和自然交互，充当起连接数字世界与物理世界的纽带。第三类是边缘终端产品，这类终端不具备感知交互能力，但算力十分强大，能够部署在家庭、办公室或者中小企业场景中，以满足特定人群对数据绝对掌控等方面的需求。
终端形态的革新，成为个人AI演进的“加速期”。阿木指出，当前AI正在呈现从公共AI向个人AI转移的演进趋势。“它是终端带来的，不再是虚无缥缈的软件。由于个人AI始终伴随终端，而用户对于终端天然拥有的‘驾驭感’会加速这一趋势演进。这也是AI继续深入普及的新趋势”。
相较于公共AI以平台流量商业变现为目的，推荐的内容受商业利益驱动，个人AI是Personalized AI，而不是Personal AI，是以满足个人需求为中心的“专属智能”。“公共AI相当于乘坐公共交通工具，个人AI则是拥有能按照自己意志去装饰和优化的私家车。”阿木举例道。
具体来说，个人AI和公共AI存在四个核心差异：其一，个人AI具备“感知用户所感知”的特性，能够直接获取用户所处环境的原始信息，无需依赖当前AI助手通过对话框输入的经过筛选的指令；其二，依托可信计算架构，用户确信AI仅会利用其数据为自身提供服务，从而构建起深度的信任关系；其三，可直接对接服务提供者，跳过中间平台来获取所需服务；其四，个人AI凭借长期记忆与行为偏好不断迭代优化，会越来越贴近用户自身的特点。在未来，个人AI有望从“助手”升级为“队友”，具备情景感知、主动服务、直接执行等能力，真正能够承担起相应的职责。
个人 AI 的规模化落地，需跨越四大核心技术挑战。首先是算力承载能力。大模型是 AI 感知环境、理解意图、编排任务的核心支撑，这要求终端算力架构从CPU通用计算，升级为CPU+GPU+NPU的异构平台，实现不同属性模型在终端的高效运行；超大规模复杂任务则需依托个人云空间完成。当前联想已将 AI 算力作为AI PC、AI手机等终端的内置标配，加速算力下沉。
其次是模型与智能体的调度挑战，这是工程化层面的核心问题，需要结合市场实践与用户需求持续优化。其三是个人知识与记忆的管理挑战，主要围绕长期记忆的“遗忘、抽象、调用”问题展开；其四是体验创新的挑战。个人AI的落地需要挖掘“非它不可”的刚性需求（must-have），而非“可有可无”的功能（nice to have），关键在于把硬件、软件、服务与大模型能力深度融合，交付核心体验。
针对上述挑战，阿木阐述了联想实现多终端无缝连接体验的具体路径。首先，在跨操作系统层面构建统一的个人智能体体系——将不同终端的操作系统（如Windows、安卓、iOS等）转化为底层工具，在其之上搭建个人智能体层，以此打破各生态间的隔离壁垒，保障跨设备体验的一致性。其次，借助端云混合架构维持体验的连续性，例如与火山引擎合作打造国内首个“个人可信云空间”，该空间采用端到端加密、数据不留存的安全机制，既能确保用户数据绝不外泄，又支持数据自动销毁，还可实现记忆与知识在不同终端间的迁移。最后，通过优化近距离终端直连技术提升实时体验：当终端距离较近时，利用设备直连完成算力、内容、感知信息的共享，这样既消除了交互时延，又能降低终端能耗。
全新AI时代，个人AI生态角色也在进行重构，在对谈中，阿木还将当前AI生态角色分为三类 ：首先是整合硬件、模型、智能体、服务规则与安全机制，完整交付给用户的整合者，联想等终端设备厂商即处于这一类别。其次是直接提供旅行、餐饮、票务等生活服务、由个人AI直接调用的服务提供者，第三是提供大模型、传感器、算力芯片、安全技术等底层支撑的能力保障者。
在对谈中，阿木指出，开源技术大幅降低部署成本，大模型推理能力提升至可支撑业务流程的水平，智能体开始在企业中承担内容生成、故障诊断等任务，但要让AI在企业内部真正转化为生产力，需完成三大核心准备。
首先要升级AI原生基础设施底座。“目前61%的企业还没搭建AI底座”，他提到，AI要落地就得把原有的数字化平台升级成涵盖大模型、智能体开发、知识管理、GPU推理算力以及可信计算的AI平台，这是企业AI从“展示性应用”过渡到“流程级落地”的必要前提。其次是重新构建业务流程。AI并非简单的“叠加工具”，而是需要对流程进行结构性调整。要是流程没重构，AI方案就很难嵌入业务中，只会增加成本却不能创造价值。第三需要培育AI原生人才。员工得具备和智能体协作的能力，比如调教、容错以及共同优化的技能。阿木着重指出，这个培养过程没有捷径可走，需要反复训练来适应AI时代的工作模式。
阿木还结合联想自身AI转型的实践，梳理出了相关的经验与教训。他具体阐释道：其一，企业要把重点放在主价值链的布局上，也就是先在供应链、营销、服务这些核心业务环节运用AI，而不是急于去调整员工流程；其二，企业应该先开展POC（产品概念认证），之后再确定预算，摒弃传统IT项目“先立项再审批预算”的模式，在价值尚未清晰明确时，要允许进行小规模的试点尝试；其三，需要进行战略性的基础设施投入，他提到，AI底座的升级属于企业级的战略转型，得制定3到5年周期的自上而下的投资规划，不能针对单个应用零散地投入资源。在对谈的最后，阿木着重强调：“技术只有真正让每个人的价值都得到释放，这才是生产力变革的核心意义所在。”
