作者：苏打

出品：明亮公司

「明亮公司」获悉，5 月 7 日，联想集团董事长兼 CEO 杨元庆在联想 Tech World 2025 创新科技大会中，聘请了首位硅基员工 " 联想乐享壹号 " 机器人，对企业超级智能体多模态协同的感知与交互能力、基于企业知识库的认知与决策能力、具有自主意识的用户意图与任务分解能力等进行了展示。

" 超级智能体是初代智能体的下一个阶段，相较于初代智能体，超级智能体具备三大功能。" 杨元庆在演讲中首次定义了该三大核心功能：感知与交互、认知与决策、自主与演进，并正式发布覆盖全场景的超级智能体矩阵，包括联想天禧个人超级智能体、联想乐享企业超级智能体、联想城市超级智能体及新一代联想推理加速引擎。

现场，联想集团高级副总裁兼首席技术官（CTO）Tolga Kurtoglu 在演讲中通过解构 " 超级智能体 "（Super AI Agent）技术架构的全景图，进一步展示了联想的 " 野心 " ——  不仅要打造更高效的 AI 工具，更将通过混合式 AI 架构、多模态协作与自主进化能力，构建 " 人类认知的延伸 "。

会上，联想还宣布了与国际足联（FIFA）世界杯的技术合作，将为全球球迷带来更好的竞赛及转播体验。

模型部署的速度至关重要

" 以用户为中心的未来人工智能，不会依赖于任何单一的模型、芯片、设备或形态。未来的 AI 将构建在多元模型与多元智能体之上，它将打通设备、边缘、云端等场景，无缝服务企业和个人用户 "。  Tolga 称。

Tolga 指出，联想认为 " 超级智能体 " 中的 " 超级 " 取决于三大核心能力，即通过自然的多模态交互方式实现设备间的主动感知与通信；实现跨设备、跨平台、跨生态系统的本地知识库无缝集成与安全防护；先进的任务自主分解与编排能力。

此外，还有一个关键的设计原则——安全与隐私保护。

从技术路径看，联想超级智能体的开发具备 " 两大核心技术能力 " 与 " 两大核心模块 "。

"模型工厂、智能体框架等是联想超级智能体开发的核心技术能力。"Tolga 在演讲中指出。

当前，模型开发者正以前所未有的速度推出性能更强的迭代版本。这就意味着，模型部署的速度至关重要。但针对用户需求，优化数十亿乃至万亿参数的过程非常复杂，往往要耗时数月。而联想通过自研的 " 模型工厂 "（Model Factory），可以将部署时间从几个月缩短至几周。

不过，模型工厂或许只能解决 " 有什么 "，而 " 模型编排 "（Model Orchestration）则可以回答 " 怎么用 "。在联想对超级智能体的定义中 " 任务自主分解与编排能力 " 是至关重要的一个特征。

" 超级智能体必须能够更加深入地理解用户意图，并据此自主调整要执行的操作。为此，联想新一代模型调度技术将引入具备自主学习能力的模型路由，这种路由能够根据任务需求和用户反馈持续优化升级 "。

Tolga 进一步指出，联想智能体开发框架作为第二项核心能力，可以帮助这些模型能力共同加速智能体的部署进程。通过这一开发框架，不仅把最好的模型部署到用户设备端，还能够连接任意模型——包括设备端、边缘端或云端模型，构建起了真正的混合式 AI 模型架构。

基于这一框架，研发团队可以为客户快速交付高度定制化的 AI 智能体解决方案。

针对 " 两大核心模块 "，Tolga 介绍道，一是基于大模型的自动化工作流：这是一种能够让智能体通过实时编程处理任意任务的能力。二是多智能体协作，即一群智能体接收任务后通过协同合作完成任务，每个智能体负责任务的某个特定部分，最终整合输出一个统一的方案。

以教育场景为例：当学生提问时，规划型智能体会将任务拆解，分派至数学、文学等学科专属模型，最终整合输出答案。学生只需通过一个统一的交互界面，即可获得所有学科资源的支持。多智能体协作机制既实现了智能体的专业化分工，又最大限度简化了人机交互流程。

" 这不仅是技术架构，更是认知操作系统的雏形。而这种协作模式将彻底改变人机交互范式 "。  Tolga 认为。

三大创新技术助推「算力放大」

约八个月前，Open AI o1 mini 发布时，支撑其推理的算力是庞大的数据中心机房，"很快，在联想即将发布的下一代 AI PC 上，大家就会看到，满足类似强大的本地人工智能推理能力对计算需求的，仅仅只是一台 PC。"彼时杨元庆曾表示，未来 12 个月，端侧 AI 综合能力将实现至少三倍的提升。

本次大会现场，杨元庆集中公布四款搭载天禧个人超级智能体的智能终端设备：AI 元启版 moto razr 折叠屏手机、AI 元启版 Yoga 平板、全球首款卷轴屏 AI PC ThinkBook 及 3D 拯救者，并同步推出革命性武器" 推理加速引擎 "，该成果由联想、清华大学和无问芯穹产学研合作而成。

据悉，作为专为高效 AI PC 设计的软硬件协同平台，推理加速引擎通过三大技术创新实现性能跃迁：高性能并行解码，突破传统顺序解码瓶颈，推理速度大幅提升；异构计算架构，动态分配 CPU/GPU/ 专用 AI 芯片资源，降低内存占用；算子融合优化，提升能耗效率。

以上这些技术，与大模型推理芯片相结合，实现深度耦合，达到" 算力放大效应 "。在对比演示中，装备联想推理加速引擎的 AI PC 预填充更为迅速，解码速度更快，推理时间更短，同时占用内存更少，能耗更低，设备上的 AI 能力得到了大幅提升。

" 端侧 AI 的指数级爆发增长，是算力与模型能力双螺旋驱动的结果。" 杨元庆认为，超级智能体已经不再只是一个工具，而是个人和企业的 " 认知操作系统 "，" 在这样的认知操作系统中，各种智能体能够收集和整合海量数据，并就如何展示和使用这些数据做出决策 "。

Tolga 指出，联想超级智能体的愿景是通过无缝人机交互、跨设备、跨生态知识融合、自主任务编排与执行等技术打造智能伴侣，从而为未来的 AI 双胞胎铺路。然而，要充分释放超级智能体的潜力，还需要持续发展支持多智能体环境所需的超级算力。

据 Tolga 透露，在异构计算技术的推动下，联想构建的关键 AI 基础设施平台性能已超越业界顶尖水平，能实现吞吐量提升 75%、延迟降低 51、输出基准时间缩短 43%，同时能效比领先行业。

AI 终极进化：从工具到「伙伴」

" 当我们把混合 AI 模型架构、自动化工作流和多智能体协作，与支撑多智能体并行执行所需的计算环境结合起来时，超级智能体将始终处于动态演进状态。"

Tolga 认为，超级智能体的终极形态将是" 自主进化的 AI 双胞胎 "，包括能够持续自主规划、自主行动、自主思考与自主进化的智能体，以及最终实现智能体间的自主协商。

" 它们会像人类一样，快速学习并通过与我们和其他智能体的交互持续进化。超级智能体对人类这些超能力的模拟，正在放大我们的认知智能与联结智能，助力我们打破数据孤岛，催生一种增强版的集体智慧新形态，从而释放出我们的潜能。"Tolga 认为，从模型工厂的敏捷部署，到多智能体的社会性协作，联想超级智能体的技术架构，不仅是产品路线的迭代，其本质是一场对 " 智能 " 的重构。

现场正式发布的首个企业超级智能体 " 联想乐享 "，亦是 AI 从工具到伙伴的实践之一。据悉，乐享深度集成全域业务数据与知识资产，具备从供应链优化到市场营销的全链条智能，实现从 " 工具 " 到 " 硅基生命共同体 " 的跨越，可化身产品经理、明星销售或资深采购，甚至是服务工程师。

值得一提的是，企业超级智能体的核心根基在于算力支撑体系，联想与上海交通大学联合研发的万全异构智算平台通过突破性的 GPU 内核态虚拟化技术，有效地降低了训练成本，加速 AI 推理。作为产学研协同创新的标杆成果，该平台已成为构建企业智能体的算力基座。

" 有了混合基础设施的支撑，联想可以基于企业私有的数据和知识库，通过模型工厂和智能体平台，使用不同的模型和工具来开发通用及垂直行业解决方案，构建人工智能解决方案的应用库，" 杨元庆表示，所有这些汇集在一起，并赋予人工智能安全、合规和治理的要求，就构成了联想混合式人工智能优势集，" 通过释放优势集的潜力，帮助企业全方面实现智能化应用，联想将最终实现‘企业智能双胞胎’的愿景 "。

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