2026年国际消费电子展（CES 2026）期间，联想集团副总裁、中国区战略及业务拓展副总裁阿不里克木·阿不里米提（简称“阿木”）亮相“Talk to the World”活动，围绕AI技术发展、AI与终端融合、个人AI与公共AI差异等议题展开深度分享，并介绍了联想在AI领域的实践成果。

阿木指出，个人AI与公共AI存在本质区别。公共AI不会为个人演进，而是基于全人类平均水平发展；个人AI则以满足个人需求为中心的“专属智能”，好比拥有能按自己意志装饰和优化的私家车，而公共AI则如同乘坐公共交通。具体而言，个人AI能直接获取用户原始环境信息，基于可信计算架构与用户形成深度信任关系，可直连服务提供商，还能基于长期记忆和行为偏好持续演进，未来有望从“助手”进化为“队友”，具备情境感知、主动服务、直接执行等能力。

要让AI真正普惠，阿木认为需公共AI、个人AI与企业AI混合并用、协同互补。对个人，二者混合能跨时间、跨场景深度理解需求，提供高度情境化、连续化、以个体为中心的支持；对企业，公共AI与企业AI协同可赋能企业利用自身数据自主决策，蜕变为自我学习、自我重塑的智能实体。

当前AI产业呈现技术突破与场景落地“双轮驱动”特征。技术层面，AI算力正超越摩尔定律快速发展，并行计算、智算成为主流，全球多主体加速推进算力突破；大模型发展进入原生多模态创新阶段，物理AI加速演进，模型小型化进展迅速。阿木强调，算力与模型的“双螺旋”融合进化，正驱动AI在智能体和终端两大领域加速创新。数字世界中的AI智能体已从初期问答工具，快速迭代至具备任务编排与自主执行能力的形态；AI嵌入终端催生出大量新型设备，智能体进化与终端融合将在多场景催生产品新形态和全新终端体验。

AI与终端融合背后有逻辑支撑。一方面，公共AI产品个性化与专属化属性不足，存在个人数据隐私、企业专有知识无法触达等问题，若要实现真正个性化服务，需将AI下沉至个人或企业，终端是唯一载体；另一方面，公共AI产品难以做到个性化、专属化感知和理解，终端则能持续采集环境信息，支撑AI对物理世界实时理解。阿木判断，未来AI与终端融合会产生三类新型终端形态：现有终端智能化，如电脑、手机等成熟终端通过增加智算能力、拓展感知，转化为AI原生终端；感知为主的轻交互终端，如AI眼镜，专注于持续感知环境与自然交互；边缘终端产品，算力强但无感知交互能力，可部署于家庭、办公室或中小企业环境，满足特定人群对数据绝对控制等需求。

不过，个人AI规模化落地面临四大核心技术挑战。一是算力承载能力，大模型是AI感知环境等核心支撑，要求终端算力架构升级为CPU + GPU + NPU异构平台，超大规模复杂任务需依托个人云空间完成，联想已将AI算力作为AI PC、AI手机等终端内置标配；二是模型与智能体调度挑战，这是工程化核心问题，需结合市场实践和用户需求持续优化；三是个人知识与记忆管理挑战，聚焦长期记忆的“遗忘、抽象、调用”问题；四是体验创新挑战，需挖掘“非它不可”的刚性需求，将硬件、软件、服务与大模型能力深度整合交付核心体验。针对这些挑战，联想通过跨操作系统构建统一个人智能体体系、采用端云混合架构支撑体验连续性、利用近距离终端直连技术优化实时体验等路径，实现多终端无缝连接体验。

在AI生态角色方面，阿木将其分为三类：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属于此类；直接提供旅行、餐饮等生活服务，由个人AI直接调用的服务提供商；提供大模型、传感器等底层支撑的能力保障者。

对于企业AI落地，阿木指出，开源技术降低部署成本，大模型推理能力提升，智能体开始承担企业任务，但要真正转化为生产力，需完成三大核心准备。一是升级AI原生基础设施底座，将原有数字化平台升级为包含大模型等能力的AI平台，这是企业AI从“展示性应用”转向“流程级落地”的前提；二是重构业务流程，AI需流程结构性调整，否则难以嵌入业务创造价值；三是培养AI原生人才，员工需具备与智能体协作能力，包括调校、容错与共同优化技能，培养需反复训练。阿木还基于联想自身AI转型实践经验总结教训，企业应聚焦主价值链部署AI，先做POC再定预算，进行战略性基础设施投资。