在發(fā)布AI PC一年后，昨日，聯(lián)想將個(gè)人AI智能體“小天”，升級(jí)到了個(gè)人超級(jí)智能體“天禧”。同日發(fā)布的還有企業(yè)超級(jí)智能體“樂(lè)享”，新一代推理加速引擎，以及搭載天禧的四款A(yù)I終端，包括一款手機(jī)、一款平板、兩款筆記本。

在中，未盡研究提出AI PC的商業(yè)本質(zhì)，是向用戶完整交付個(gè)人AI的用戶體驗(yàn)。它依賴于兩大殺手級(jí)應(yīng)用，基于大模型和智能體技術(shù)的AIOS，以及基于混合算力的推理引擎。

將“小天”升級(jí)為“天禧”，使之具備感知與交互、認(rèn)知與決策、自主與演進(jìn)的三大特征，最核心的變化就在于，從將智能體與設(shè)備綁定逐步向與個(gè)人綁定進(jìn)化，真正實(shí)現(xiàn)個(gè)人AI體驗(yàn)的提升。用楊元慶的話說(shuō)，它現(xiàn)在已經(jīng)是一個(gè)“認(rèn)知操作系統(tǒng)”了，是“個(gè)人和企業(yè)亟待解決的需求與問(wèn)題的總?cè)肟凇?，“用得越多，它就越懂你”?/p>

這個(gè)“認(rèn)知操作系統(tǒng)”越來(lái)越聰明，從被動(dòng)回復(fù)對(duì)話升級(jí)為自主使用工具，還能與其他智能體交互；也逐步從垂直領(lǐng)域走向模塊化的組合，甚至通用智能體。OpenAI的o-3已經(jīng)具備了一定自主使用工具的能力，大模型上下文協(xié)議MCP與智能體互聯(lián)協(xié)議A2A被廣泛接受。

僅靠大模型，“幻覺(jué)”在多步推理中不斷積累，使得它的體驗(yàn)仍然稱不上足夠好。如果它調(diào)用的知識(shí)與工具，越個(gè)人化具體化，甚至扎根于用戶的個(gè)人設(shè)備數(shù)據(jù)和工作生活環(huán)境，那么，它所交付的AI體驗(yàn)，也才能越貼近用戶所處的現(xiàn)實(shí)。

聯(lián)想在發(fā)布會(huì)上邀請(qǐng)嘉賓演示獨(dú)屬于他的個(gè)人智能體如何規(guī)劃行程，其中就同步檢索他的既定行程安排，初步制定了日程安排備選；智能體還會(huì)將行程拆解，規(guī)劃路線，甚至知道當(dāng)天出家出發(fā)時(shí)的地理位置。它調(diào)用的都是嘉賓手機(jī)中的應(yīng)用程序。另一位嘉賓則演示了如何調(diào)用個(gè)人電腦中的文檔與數(shù)據(jù)，根據(jù)她的風(fēng)格偏好，生成一頁(yè)包含圖表的PPT。

用戶個(gè)人化的數(shù)據(jù)，儲(chǔ)存在不同的應(yīng)用，甚至不同的設(shè)備上。去年，它們都只能在“小天”所在的設(shè)備上獨(dú)自激活；今年，它可以跨設(shè)備調(diào)動(dòng)了，未來(lái)，甚至可以包括非聯(lián)想系的設(shè)備，只要這個(gè)設(shè)備上有“天禧”。它們都是智能體對(duì)用戶行為的“長(zhǎng)時(shí)記憶”。

聯(lián)想還演示稱，智能體可以洞察用戶過(guò)往消費(fèi)習(xí)慣，結(jié)合酒店動(dòng)態(tài)，推薦符合用戶預(yù)期的旅行方案。未來(lái)，甚至可以讓用戶的個(gè)人智能體與親友的個(gè)人智能體自主溝通，商量如何結(jié)伴出游。

個(gè)性化AI體驗(yàn)，需要個(gè)性化的數(shù)據(jù)，這就意味著數(shù)據(jù)安全與隱私的風(fēng)險(xiǎn)。微軟去年推出Recall功能，可以通過(guò)不斷截圖記住并理解用戶電腦上所做的一切，在平息了隱私爭(zhēng)議之后，延期于最近推出。最終，電腦上的智能體，將可能記住并自主完成用戶交辦的一切。

保護(hù)用戶個(gè)人數(shù)據(jù)的一個(gè)方法，是完全的本地推理。去年，一眾AI PC都升級(jí)了自己的算力硬件。去年至今，DeepSeek試圖極限壓榨現(xiàn)有AI芯片的算力，還把方案開(kāi)源了出來(lái)。中國(guó)國(guó)內(nèi)AI生態(tài)處于軟硬件協(xié)同優(yōu)化的浪潮之上。

這次，聯(lián)想與無(wú)問(wèn)芯穹等合作，研發(fā)了“推理加速引擎”，可以將等同于云端輕量級(jí)推理模型o1-mini的性能，壓縮到一臺(tái)AI PC之中。在會(huì)場(chǎng)，聯(lián)想讓三臺(tái)配置相同的聯(lián)想AI PC，同時(shí)解答2024年高考數(shù)學(xué)題。初代模型沒(méi)解出來(lái)，同樣是二代模型，配備了“推理加速引擎”的，不僅解題速度翻倍，內(nèi)存占用和能耗還降低了40%。

聯(lián)想計(jì)劃讓下一代聯(lián)想AI PC全面集成“推理加速引擎”，本地流暢運(yùn)行百億參數(shù)大模型，遠(yuǎn)高于未盡研究去年提出的70億參數(shù)規(guī)模的最低門檻。楊元慶預(yù)計(jì)，未來(lái)12個(gè)月，端側(cè)AI的綜合能力，相較現(xiàn)在至少提升三倍。

放在端側(cè)，或以混合AI的方式運(yùn)行，也可以緩解智能體過(guò)于昂貴的成本問(wèn)題。即使它朝著高度自主與高頻互動(dòng)的方向發(fā)展，吞掉更多token與算力，用戶也不必心疼了。

解決隱私風(fēng)險(xiǎn)的另一個(gè)方法，就是可信的混合AI推理。聯(lián)想集團(tuán)首席技術(shù)官Tolga Kurtoglu透露，已經(jīng)在不同的智能體中嵌入了MCP協(xié)議；當(dāng)任務(wù)特別復(fù)雜時(shí)，系統(tǒng)還會(huì)啟動(dòng)一個(gè)智能體層級(jí)架構(gòu)，首先由一個(gè)“顧問(wèn)智能體”來(lái)分解與安排任務(wù)。在混合算力架構(gòu)下，任務(wù)編排系統(tǒng)將端側(cè)算力可及的，或敏感的任務(wù)留在本地，將脫敏數(shù)據(jù)調(diào)度到其他設(shè)備。在端到端的調(diào)度架構(gòu)中，系統(tǒng)層級(jí)的中間件負(fù)責(zé)保障數(shù)據(jù)安全與隱私。在智能體使用用戶數(shù)據(jù)時(shí)，還有AI來(lái)識(shí)別阻止可能的風(fēng)險(xiǎn)行為。

在演示中，一位嘉賓讓“天禧”幫她發(fā)布一則小紅書筆記。智能體調(diào)取了它的手機(jī)相冊(cè)，推薦了一組相關(guān)內(nèi)容的照片，并提示其中一張照片存在隱私風(fēng)險(xiǎn)，并建議不勾選使用。

在企業(yè)智能體“樂(lè)享”中，也有類似的安全防護(hù)。無(wú)論是在推理中，通過(guò)API調(diào)用外部模型，還是通過(guò)MCP協(xié)議調(diào)用工具，都必須經(jīng)過(guò)一道安全協(xié)議。智能體間的相互調(diào)用同樣如此，本地私有環(huán)境內(nèi)部的智能體，與第三方智能體的相互協(xié)同，也必須跨越一道安全協(xié)議。

事實(shí)上，通過(guò)智能體間互聯(lián)，或是顧問(wèn)智能體來(lái)編排任務(wù)、傳遞結(jié)果，安全性要高于被直接調(diào)用設(shè)備上的工具與資源。谷歌的智能體間互聯(lián)協(xié)議A2A就是這么做的。它將智能體發(fā)送的內(nèi)容，區(qū)分為任務(wù)（task）、消息（message，包含用戶上下文、指令、錯(cuò)誤、狀態(tài)或元數(shù)據(jù)等內(nèi)容）與工件（artifact，任務(wù)的結(jié)果，單個(gè)任務(wù)可以拆分為多個(gè)工件來(lái)實(shí)現(xiàn)）。本地智能體向遠(yuǎn)程智能體發(fā)起調(diào)用請(qǐng)求，傳遞任務(wù)與消息，遠(yuǎn)程智能體反饋消息與工件，都與智能體所在設(shè)備上的資源存在一道安全防護(hù)。

在這種混合推理引擎及安全設(shè)置下，個(gè)人智能體打通用戶在手機(jī)、平板與電腦等設(shè)備上的操作、應(yīng)用與數(shù)據(jù)，形成“長(zhǎng)時(shí)記憶”，越來(lái)越熟悉用戶；企業(yè)智能體也基于企業(yè)私有的數(shù)據(jù)和知識(shí)庫(kù)，擁有近乎無(wú)限的記憶力，可以持續(xù)進(jìn)化。面對(duì)這位硅基同伴，你不能只是雇傭它，必須不斷培訓(xùn)它。