CES 2026 上，联想讲了一条关于混合式 AI 的完整故事

当CES越来越多地被AI模型参数、算力规模和技术概念所占据时，联想集团在2026年的选择显得有些不同。它没有把焦点放在AI能做到什么程度，而是反复围绕一个更具现实意味的问题展开：AI，如何真正服务于不同的人和组织，并在真实世界中长期运转。

在CES 2026开幕首日，联想将史上最大规模的Tech World带到拉斯维加斯Sphere——或许这座以极致沉浸体验著称的球幕场馆,本身就构成了一种隐喻：AI不再只是屏幕中的能力展示，而是开始进入更复杂、更真实、也更不可控的现实场景。

也正是在这样的现实驱动下，联想在 CES 2026 上给出了对“混合式 AI”的整体呈现方式。它并未把 AI 拆解为彼此割裂的产品或场景，而是试图通过一条贯通个人、企业与公共应用的路径，展示 AI 如何在不同层级协同运行：从面向个人的超级智能体，到支撑企业推理需求的基础设施，再到世界杯这样高压、超大规模的真实应用环境。

“混合式AI并不是某一种模型或架构，而是一种整合方式——个人智能、企业智能与公共智能并行存在，根据不同需求动态协同。”联想集团董事长兼CEO杨元庆在发布会上表示，无论是个人用户还是企业组织，对AI的诉求高度差异化，单一模型、单一设备、单一部署方式，很难长期满足现实需求。

在这一逻辑下，联想将“个性化、多样性”视为AI继续向前演进的关键前提。AI不是越统一越好，而是需要在安全、成本、性能与体验之间找到动态平衡。

支撑这一思路的，是联想在底层技术上的三项能力组合：智能模型编排、智能体内核，以及多智能体协作。具体来看，智能模型编排技术可根据用户即时需求匹配最佳模型，在保障安全性与低延迟的同时，降低计算成本；智能体内核不只是执行命令，而是能够理解意图、拆解任务并持续学习；多个智能体之间的协作，则让AI具备处理复杂事务的能力，而不再停留在单点工具层面。

在这一能力结构之上，联想面向全球发布了首款个人超级智能体 Lenovo Qira，并将其放在极为核心的位置。Qira 并未被定义为“又一个 AI 助手”，而是作为跨设备、跨平台的个人智能入口存在——手机、PC、平板与可穿戴设备不再是割裂的终端，而是可以被统一调度的能力节点。

在实际体验中，Qira强调情景感知与长期学习能力。能够记住用户的偏好和习惯，在不同设备之间连续工作，并在本地与云之间动态分配计算任务，以兼顾响应速度与隐私保护。

当个人智能逐渐贴近人的日常使用，企业侧对 AI 的关注点则自然转向另一条路径——如何让 AI 更贴近自身的数据与业务核心。

当前企业在部署AI时面临的挑战，已经从模型训练转向推理阶段——内存瓶颈、延迟控制、能耗成本、安全与合规要求，决定了AI是否真的能被规模化使用。联想此次发布的推理优化服务器产品组合，包括AI推理服务器SR675i、SR650i和边缘计算服务器SE455i，正是围绕这些现实约束展开。

通过将AI模型部署到更接近数据源的位置，联想试图减少数据迁移带来的成本与风险，同时提升实时响应能力。这一策略不仅适用于数据中心，也延伸至边缘计算场景，使AI能够在更贴近业务现场的地方运行。

与此同时，围绕混合式AI这一主线，联想正在把个人与企业两端的智能能力逐步编织成一张贯通端、边、云的协同网络。在个人侧，AI不再停留在单一设备或功能层面，而是通过跨终端协作，逐渐成为理解用户、服务用户的长期智能存在。

例如，联想发布的新一代 AI PC Aura Edition 全线产品、motorola razr fold 与 motorola signature 系列智能手机，以及Maxwell 可穿戴设备和智能眼镜等概念产品。

其中面向 Intel 平台打造的 ThinkPad X1 系列、ThinkPad X9-15p 以及 ThinkCentre X AIO 等新一代商用设备，围绕AI场景进行了系统性重构——从散热结构、可维护性，到设备端AI加速与跨设备协同，设计重点不再是单一性能指标，而是能否在长时间、高强度使用中保持稳定与可控。

值得一提的是，Lenovo Qira被嵌入到这一设备体系之中，承担跨PC、平板与手机的智能中枢角色。任务、信息与上下文能够在不同终端之间连续流转，使个人智能不再依赖单一设备存在，而是伴随用户在不同工作场景中持续发挥作用。

对于企业与专业用户而言，这种连续性，比单点能力提升更具现实价值。也为个人AI提供了持续进化的空间。随着使用场景与数据的累积，AI能够在不同设备之间保持一致的理解与响应方式，从工具型助手，向更具连续性的个人智能存在演进。

在企业侧，联想的着力点则放在AI如何真正进入业务核心。围绕“混合式基础设施-数据与知识-AI模型与智能体-联想AI Library（人工智能应用库）”架构，联想试图帮助企业完成从数据积累到智能决策的跃迁。

在Sphere Studios这样的创意制作场景中，联想的工作站与基础设施平台已经深度融入内容制作流程，成为支撑沉浸式体验的重要底座。

据了解，联想AI Library目前已经汇聚数百个经过验证、可定制的行业解决方案，覆盖零售、制造、体育、交通等多个领域，帮助企业在更低风险下推进AI应用落地。以数字办公平台xIQ为例，其通过匹配岗位需求与设备、技术支持，提升员工使用AI工具的实际体验，同时降低IT运维复杂度。

而在企业实践之外，联想选择将混合式AI放入一个几乎没有“容错空间”的场景中进行验证——2026年FIFA世界杯。

这是史上规模最大的一届世界杯：三国联合举办、48支球队参赛、全球数十亿观众同时关注。无论是赛事组织、实时决策，还是系统稳定性，对技术的要求都达到了前所未有的高度。

作为FIFA官方技术合作伙伴，联想围绕世界杯构建了一套多智能体协同的AI能力体系。从支持教练与分析师快速获取战术信息的足球AI超级智能体，到通过实时3D重建提升判罚透明度的VAR数字人方案，再到引入第一视角画面的裁判视频增强系统，这些能力并非孤立运行，而是在混合式AI基础设施上协同完成。

更为关键的是赛事运营层面的智能化能力。通过 AI 优化的指挥与调度系统，联想对赛事物流、通信与运行状态进行统一管理与预测，确保在规模与复杂度显著提升的情况下，赛事依然能够稳定运转。

与此同时，在球迷体验侧，数字孪生与智能导览技术的引入，则让场馆、城市与观赛体验形成一个统一的交互空间。结合世界杯特别版终端产品，AI不再只服务于幕后团队，而是直接触达全球观众。

从更宏观的视角看，混合式AI已经不再只是联想单方面的战略判断，而正在成为多条技术路线之间的共同选择。围绕个人智能与企业智能的协同演进，联想与英特尔、高通、英伟达、AMD等核心技术伙伴，正将合作重点从单一产品或芯片性能，进一步推向系统级能力与应用落地。

例如，“联想人工智能云超级工厂”合作计划将英伟达最新发布的 Vera Rubin 纳入其中，瞄准云服务提供商在AI部署阶段面临的效率与规模瓶颈，通过系统级设计显著缩短从部署到推理输出的时间，并具备向十万枚 GPU 级别扩展的能力，为万亿参数规模的智能体和大语言模型运行提供支撑。“依托联想在全球范围内覆盖设计、制造、集成与交付的端到端能力，这一模式正在降低AI从实验走向生产的门槛。”英伟达创始人兼CEO黄仁勋说。

另一方面，随着企业推理负载快速增长，AI建设的重心也在从单一算力节点转向整体系统能力。围绕这一变化，AMD与联想进一步强化协同，重点布局机架级AI基础设施，通过更高的吞吐能力、更开放的架构以及多样化配置选择，帮助企业将AI更紧密地融入自身数据体系，并在长期演进中保持灵活扩展的空间。

写在最后

回到 CES 2026 的现场，联想所呈现的，并不是对某一项 AI 技术的强调，而是一种更耐心的判断：AI 的价值，终究要在真实世界中经受长期运行的考验。

从个人侧的连续智能体验，到企业侧贴近数据源的推理能力，再到世界杯这样几乎没有试错空间的超大规模应用场景，混合式 AI 在不同层级被不断验证，也逐渐显露出其现实意义。

在这条路径上，联想并未试图用单一模型或单一形态定义 AI 的未来，而是通过端、边、云协同，让 AI 在不同角色、不同环境中各司其职、彼此协作。

在 AI 愈发宏大的当下，这种以差异化需求为起点、以系统能力为支撑、以落地效果为尺度的选择，或许并不张扬，却更接近 AI 走向长期价值的真正方式。