联想重新定义“龙虾”
杰西卡算需求有解了
在今年，个人AI技术取得了显著进步，特别是在理解和执行方面的能力大幅提升。
其中一个突出的例子是“龙虾”，它展示了AI可以主动识别用户需求并提供定制化服务的新可能。
这些进步引起了业界的关注，推动个人AI产品向着更智能化、更具互动性的方向发展。
随着AI技术的不断突破，传统的执行指令型智能助手已经难以满足现代用户的需求。
现在，一个理想的个人AI不仅能够高效完成任务，还应当具备高度的情境感知和主动适应能力。
为了实现这一目标，AI系统需要深入了解用户的习惯，并能够跨设备、跨应用无缝工作。
此外，这些智能助手还需要具备强大的规划能力和灵活性，以应对复杂的日常挑战。
开源社区的创新速度正在推动商业产品的快速迭代和升级。例如，“龙虾”框架的成功就是这一趋势的一个典型例子。
它展示了开源项目在智能化方面的潜力，并促使其他公司迅速跟进并改进他们的产品。
商业产品通过整合先进的AI技术，如“龙虾”框架，来提升其执行能力和用户体验。
这种结合不仅能够提供前沿的智能功能，还能简化部署流程和打破生态壁垒。
当然，随着能力的增长，对算力的需求也在增加。这促使厂商探索新的解决方案以平衡性能与成本。
联想提出了一种新思路：引入“边”计算的概念，作为个人或家庭的迷你数据中心使用。
这一概念可以处理需要高运算能力但又涉及隐私保护的任务，从而在端侧和云端之间找到最佳平衡点。
预计联想将在今年推出这一全新品类——AI主机，并将其整合进天禧AI原有的端云协同架构中。
这一创新将提供更加优化的算力分配方式，使得强大的AI功能更易获取且成本更低廉。
△图片由AI生成尽管如此，当前大多数智能助手仍以应用的形式存在，需要用户主动调用。这限制了它们在实际生活中的广泛应用。
因此，未来的个人AI必须进一步发展成为操作系统级别的底层能力，实现无缝和无感的协同工作。
这意味着构建一个专为人工智能设计的操作系统，并重新定义人机交互逻辑。
想象一下在开机时直接进入AI环境，在写作文档或会议记录时自动获得帮助。这种体验将更加自然且高效。
联想宣布，天禧AI 4.0版本将在今年5月发布，这标志着一个革命性的升级阶段即将来临。
这次更新将大幅提升感知、理解和执行的能力，并优化场景体验和个人化水平。
在新一轮的个人AI竞赛中，厂商们正面临着从技术创新到价值实现的重大转变。
市场的关注焦点已转向如何使产品真正落地并被用户广泛接受和使用。
目前，在这场竞赛中有三类主要参与者：模型驱动型公司、硬件制造商以及软硬结合的全能玩家。
例如，OpenAI 和Claude等公司在模型能力和用户基础方面占据优势，并正试图扩大其在设备入口及系统权限上的影响力。
而三星这样的硬件厂商则通过积累大量设备资源来构建个人AI的优势。
同时，软硬结合型玩家由于具备全方位的能力，在竞赛中处于领先地位。
怎么解？
他们不仅拥有强大的终端交付能力和操作系统级别的软件整合能力，还掌握了横跨端边云的算力架构和安全技术。
这条路径虽然艰难但前景广阔。联想便是这样一家在智能化转型上持续投入并取得显著成果的企业。
自从2017年启动智能化战略以来，联想已经成功构建了一个涵盖智能设备、基础设施及服务的全方位AI生态系统。
通过这种全面布局，联想展示了其对于个人AI价值实现的独特见解和能力。
在迈向更加实用化和个人化的道路上，联想已准备好提供一个完整且高效的解决方案。
随着个人AI从概念阶段向实际应用转变，那些能够推出既可靠又易用的系统级智能方案的公司将脱颖而出。
联想通过天禧AI所展现的战略和能力，正体现了这种新型领导者的特质。
这也预示了个人AI领域即将迎来新的发展阶段，即从概念验证到实际价值实现的过程。
过去几年，联想一直在推进“混合式AI”战略。
简单来说，这个战略是把公共AI和私域AI（个人AI+企业AI）结合起来，让它们共存互补、混合并用。
这一路径本身就是一个产业判断：混合式AI正在成为主流选择。如此既能拥抱云端通用大模型的知识广度，又可以守住私有数据的隐私边界。
而在“混合式AI”战略下，联想推出了个人超级智能体——天禧AI。熟悉的朋友或许知道，天禧AI从一开始就走的是系统级路线，且并不是2026年的新产物。
联想的个人AI最早在2023年提出——那时大多数人还没开始讨论Agent。
从一个最初的想法，到成长为国内首个端侧个人超级智能体、迭代至当前的3.5版本，联想押注个人AI实则已走了3年之久，为天禧AI打磨出了三大核心能力：
首先是L3级的自主执行能力，能自动分解复杂任务，然后调用垂直智能体协同完成，真正替你干活。
举个例子，你给它下个指令：帮我整理上周所有项目资料，提取关键信息，生成汇报PPT发给团队。
它就会自动分解成几步：先检索上周的文件，然后提取关键信息，再调用PPT生成功能，最后通过邮件发送。
整个过程，背后可能涉及写作智能体、设计智能体、日程智能体等多个垂直智能体的协同。而你只需要给出指令，剩下的交给天禧AI。
但光“能干”还不够，如果大家不敢把自己的核心数据交给AI，再强的能力也是徒劳。
所以，个人AI不仅需要“好用”，还要让用户“敢用”。
通过端云协同计算架构，天禧AI在数据安全层面构建起了第二大核心能力——
把感知、行动等隐私敏感任务留在终端本地处理；而理解、规划等复杂计算，则被调度至个人云专属算力容器里。用户数据全程加密、主权自持。
架构底层由联想自研THCP可信计算平台保障，基于TEE硬件隔离与同态加密技术，得以实现数据“可用不可见”。
这套安全体系，已经获得中国信通院生成式AI安全“卓越级”认证——这也是目前该领域最高等级的认可。
有了“能干”的执行力和“敢用”的安全底座，AI离好用就只差最后一步——越用越懂你。
对应到Agent能力上，叫做记忆与个性化。
这也是天禧AI的第三大核心能力，能跨时间、跨设备、跨应用理解用户上下文。
这意味着你在手机上设置的习惯偏好，平板会自动同步；昨天教它的一个工作习惯，今天它还记得……
这种连续、深度的个性化服务，让AI不再需要每次重新认识你，而是一个越用越懂你的“养成系”智能搭档。
当然，光有智能体不够，它还需要好用的“身体”去执行。
在AI行业里，联想是为数不多产品线可以全线覆盖PC、手机、平板、IoT的终端厂商。
这意味着用户可以在不同设备间获得连续、统一的智能服务，打破“设备孤岛”，这是纯软件或单品类厂商一时难以企及的优势。
过去一年，这套打法已经有了初步验证，天禧AI带动全品类终端增速大涨：
AI PC在联想笔记本销量中占比超过三分之一；AI平板中消费平板居中国市场第三，商用平板居中国市场第二；AI手机在竖折叠屏品类中市场份额达29%，稳居线上第一。
且天禧AI背靠联想这棵“大树”，在生态规模上也优势明显。
截至目前，天禧生态已拥有超过5000家生态伙伴，国内AI应用达3200多个，活跃开发者近万名；AI PC和AI手机上的平均用户周活率，分别达到42%和61%。
丰富的国内AI应用生态与高用户活跃度，证明了天禧AI的生态活力，其市场接受度也正通过用户的真实使用得到印证。
所以整体来看，面对个人AI这一细分市场，天禧AI给出的是一种“系统级”的解题思路。
这种思路的核心是将智能能力深度整合于设备与操作系统底层，从而提供原生、可靠的理解、执行与安全保障。
并且据联想集团执行副总裁兼中国区总裁刘军透露，以上这些能力，接下来还会得到进一步升级，今年5月19日，天禧AI将迎来4.0的大版本升级，进一步成长为你的“专属超能搭档”。
AI全面晋级：专属助理（×）专属超能搭档（√）
“龙虾”之所以能成为现象级的AI工具，最核心的原因，还是在于打破了大众当下对于AI能力范畴的想象。
它证明了AI不但能干活，还能“识眼色”，基于你的习惯，主动帮你完成一系列任务。
所以在这个节点上，AI再作为执行明确指令的助理出现，已经不够用了。现在个人AI产品想上主流牌桌，得拿出主动配合默契又有实力的专属超能搭档。
怎么才能从“助理”进化成“超能搭档”呢？
能力提升必然是第一位的。
Agent需要具备更深度的情境感知和意图理解能力，并且能拆解复杂任务，进行规划与动态调整。
特别需要注意“专属”二字，这意味着AI要对你的数据拥有安全、持久、可进化记忆，并能进行跨应用、跨设备、跨生态的系统级调度。
而当下AI行业的一个趋势是：开源社区的创新速度，正在倒逼商业产品加速迭代。
OpenClaw之所以能迅速爆火，正是因为它在智能体规划和工具调用方面走在了前面。而商业产品的优势，在于系统级权限、全场景数据打通和用户体验的打磨。
两者的结合，意味着用户既能享受最前沿的Agent能力，又无需承受部署的繁琐和生态的割裂。
所以玩家想迅速跟进前沿趋势，就需要取长补短，强化执行。
例如联想、腾讯等厂商，就正在将智能体核心全面融合OpenClaw框架这样业界先进的AI Agent框架，以此全面升级执行力。
需要注意的是，随着AI Agent能力的增强，算力的需求也在飙升。
如果所有复杂任务都上云，成本会指数级增长；如果都放在端侧，又受限于终端性能。
可否有一种方法，能集两者之长、完美解决这一矛盾呢？
联想对此提出了新思路——引入一个“边”。
这里的“边”，会作为个人或家庭的小型算力中心使用，能承担起那些需要高算力但涉及隐私的AI任务，让强大的AI算力由此触手可及。
据悉，联想将这个全新品类定义为“AI主机”，会在今年推出。天禧AI原有的端云协同架构，将进一步升级为端-边-云一体架构。
算力将按场景分布在端、边、云三个层次，让效率和成本达到最优平衡。
这其实是“混合式AI”理念的进一步落地。在保障本地化体验的同时，未来降低对云端公有算力（及随之而来的token消耗成本）的依赖也具备了硬件基础，降本有了更多的想象空间。
不过即便如此，Agent的主动性还是会存在局限。因为当前大多数AI能力，还是以应用的形态存在，需要用户主动调用。
但Agent越强大，对系统权限、跨应用协同、数据安全的要求就越高。
而传统的操作系统，从底层架构上就不是为AI设计的——应用之间相互隔离，数据难以流动，权限管理受限。
所以，更好用的AI还需要进一步进化，成为系统的底层能力——无处不在、无感协同。
直接点说，就是构建AI原生的操作系统，从底层重新设计人机交互逻辑。
想象一下：你不需要再专门打开一个AI，而是在开机后就直接进入AI环境。写文档时，它自动帮你润色；开会时，它自动整理纪要；跨设备操作时，它自动同步上下文……一切都不需要你刻意调用。
这，才是个人AI的终极形态，也是联想口中那个你的“专属超能搭档”。
当然，这些升级也不是一蹴而就的。
联想预告，天禧AI 4.0版本将于今年5月发布。届时，感知、理解和执行的能力，场景体验、个人化水平都将有革命性升级。
这预示着上述的升级规划，都在加速转化为可触达的用户体验。
在AI新赛段，重新定义引领者
2026年，AI行业的竞争焦点正在发生微妙但深刻的变化，市场关注的焦点正从技术突破转向价值规模化的新赛段。
各家厂商的角逐，本质上都是在回答：AI如何真正落地？又如何让用户愿意用、持续用、深度用？
而在这场个人AI的竞赛中，三类玩家的身位已逐渐分明：
一类公司以模型起家，比如OpenAI、Claude等。其优势在于模型能力和用户基数，正尝试向硬件入口和系统权限方向进化。
一类是纯硬件厂商，例如三星这样的手机厂商，在竞赛中已积累海量设备优势。而这类玩家为形成个人AI优势，也正在构建更深厚的AI底层能力。
最后一类则是软硬协同玩家，两方面同时具备优势。
这是一条要求极高的“全栈整合”之路，要求玩家同时具备终端设备的全球定义与交付能力、操作系统级的软件与生态整合能力，以及横跨端边云的算力架构与安全能力。
这条路径投入大、周期长、协同复杂，绝非一朝一夕之功。
在全球范围内，目前能在这条路径上形成成熟商业闭环的玩家，凤毛麟角。
当然，门槛确实极高，但一旦形成闭环，护城河也最深。
联想就是其中一个。
从2017年开启智能化转型，联想就在围绕“AI”做两件事：
一是把组织从产品线划分变为客户群划分，确保每个业务能够有针对性地为特定客户群提供AI产品和服务；
二是把业务重构为智能设备、智能基础设施和智能方案服务三大板块，让AI不止于提供终端设备。
过去9年的智能化转型积累，让如今的联想形成了有终端，有算力基础设施，还有服务能力的全栈AI优势，而这正是今天个人AI竞争所需要的。
在个人AI走向“好用”和“敢用”这条路上，联想已经拿出了完整的答卷。
而纵观行业，在AI价值落地的下半场，牌桌主流玩家和引领者的内涵也正在被改写，指向了那些能提供可落地、可信任、可进化，并真正融入用户生活全场景的系统级智能方案的构建者。
从这个意义上说，联想通过天禧AI展示的，正是这样一种更扎实、也更艰巨的引领者姿态。
一个清晰的信号也随之浮现：个人AI正在从“概念期”走向“价值兑现期”。
而那个能真正帮我们干活的“专属超能搭档”，可能比想象中来得更快。