联想推出全栈混合式AI方案 加速个人与企业场景落地

近期，联想正式对外公布全新混合式


人工智能


发展战略，依托覆盖个人消费端与企业商用端的全栈技术能力，打通从终端硬件、边缘算力到云端大模型的完整链路，推动混合式


AI


在日常办公、个人消费、工业生产等各类场景里快速落地，让人工智能不再局限于云端的单一形态，适配不同场景下的差异化算力需求。

很多普通用户和企业IT管理者都有过类似的AI使用痛点：纯云端的大模型虽然算力很强，但每次调用都要上传数据，不仅响应速度受网络影响大，还容易出现隐私数据泄露的风险;纯本地端侧的AI功能，又受限于终端硬件的算力上限，没法完成复杂的大模型推理任务。联想这次推进的混合式人工智能模式，就是把端侧、边缘侧、云端的算力打通调度，简单的AI任务直接在本地终端完成，复杂的高负载任务自动调度到边缘节点或者云端处理，兼顾响应速度、隐私安全和算力性能。

面向个人消费端，联想把混合式AI能力全面融入了旗下的消费级笔记本、台式机、平板等终端产品里。普通用户日常用AI整理笔记、生成简单文案、修图降噪这类轻量任务，完全可以在本地设备上直接完成，不用把个人数据上传到云端，响应速度几乎是实时的，哪怕断网也能正常使用。如果用户需要做4K视频AI渲染、大文档深度分析这类高负载任务，系统会自动识别当前的网络状态和算力需求，把任务分流到就近的边缘算力节点或者云端完成，不用用户手动切换操作，全程都能获得流畅的AI使用体验。

针对企业商用场景，联想的混合式AI方案针对性解决了不同行业企业的差异化需求。很多制造类企业的生产车间里，有大量的工业摄像头和


传感器


，产生的实时数据量非常大，如果全部上传到云端处理，不仅带宽成本极高，还会因为数据传输延迟影响实时决策。这套方案可以把AI算力部署在企业本地的边缘服务器上，生产线上的实时缺陷检测、设备状态监测这类低延迟需求的任务，直接在企业本地完成，不用把生产数据传到外部云端，既保证了数据安全，也能实现毫秒级的响应速度。同时企业的后台数据分析、长期经营报表生成这类非实时的高负载任务，可以调度云端的大算力资源完成，不用企业自己采购大量高成本的高端算力硬件。

联想作为同时覆盖个人消费终端、企业商用硬件、算力基础设施的科技厂商，推进混合式AI发展有着天然的场景优势。过去很多AI方案厂商，要么只做云端大模型，要么只做端侧小模型，很难把不同层级的算力资源真正打通适配，而联想可以依托自己多年积累的全系列硬件产品能力，从底层硬件层面就做好不同算力节点之间的协同适配，不用不同厂商之间反复做跨平台的对接调试，大幅降低混合式AI方案的落地难度。

目前这套混合式AI方案已经在教育、制造、零售等多个行业完成了试点落地，不少企业用户反馈，采用这套方案之后，企业的AI算力使用成本比纯云端方案降低了近一半，同时数据安全和响应速度都得到了明显提升。接下来联想还会持续迭代混合式AI的全栈技术，进一步降低个人用户和中小企业使用AI的门槛，让人工智能真正融入日常工作和生活的每一个场景，不用再受限于单一算力形态的短板。