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解读|INTERPRETATION

联想集团IDC个人AI产业白皮书总结

一、个人 AI 的技术基础与产业实践

（一）技术基础

1. 芯片与平台生态：Intel、AMD、高通等厂商推出面向 AI 推理优化的新一代芯片，提供更大算力支持多模态、连续记忆和个性化服务，为个人 AI 落地提供支撑。

2. 数据安全与隐私保护：联邦学习、端侧加密等新技术提升个人数据安全性，为个人 AI 可信运行创造条件。

3. 算力与模型下沉：AI 能力从 “机构可调用” 转向 “个体可携带”，AI 成为 “驻留在个人侧的能力”。

（二）产业实践

1. 联想的探索：推出 AI PC，打造 “AI Twin（AI 双胞胎）”，为用户打造专属数字分身，实现个性化记忆、持续陪伴和安全保障，通过 AI 能力本地部署和端侧推理保障用户数据私有性和安全性。

2. 公共 AI 厂商的尝试：字节跳动的豆包助手强化用户专属空间和个性化记忆功能，支持多端同步历史对话和偏好设置，尝试与终端硬件结合创新操控体验，但在数据主权、个性化深度等关键维度难以建立专属的用户信任关系。

（三）个人 AI 的定义与核心特征

个人 AI 是以个人用户为中心，软件、硬件、服务深度整合，数据与算法主权归属于用户本人的 AI 体系，其核心是个人超级智能体，具备四大核心能力：

1. 多模态感知与纯自然交互：在传统交互基础上，增加对用户语言、行为、视觉与环境状态的实时采样与编码能力，实现从 “看见输入” 到 “理解人类” 的转变，构建动态个人模型，主动适应用户状态、预测需求。

2. 个人全时记忆与个人全域知识：个人全时记忆解决 “跨时间持续理解” 问题，个人全域知识解决 “跨设备与跨场景统一信息” 问题，使个人超级智能体从 “即时助手” 跃升为 “长期伙伴”。

3. 自主规划与闭环行动：将用户目标拆解为具体行动规划，自动衔接多任务步骤、推进执行，跨终端协作保持行动意图一致性，将分散的应用、服务与智能设备整合为统一行动网络。

4. 持续学习与演进：实践反馈、交互感知数据、全时记忆等共同构成认知演进的关键输入，使个人超级智能体持续进化。

二、个人 AI 产业的特征与结构

（一）产业特征

1. 中心转移：从传统的 “OS 平台 + 商业平台” 中心转向个人超级智能体中心，价值第一承载点从 “平台入口” 转向 “智能体节点”，形成以个体为边界的分布式中心体系，控制权通过用户授权在不同主体间动态流动。

2. 平台能力重构：厂商从 “面向平台开发” 转向 “面向智能体提供可被调用的能力与服务”，应用从独立入口转化为被智能体按需调度的服务模块，产业组织方式从 “平台中心 - 应用围绕” 的层级结构转向 “智能体中心 - 服务能力围绕” 的网络结构。

（二）产业结构

个人 AI 产业为多层协同的同心圆体系：

1. 整合层：由个人超级智能体、个人 AI 终端与可信个人云组成，核心角色是全场景整合商，负责整合交付以个人超级智能体为核心的完整体验，包括提供个人超级智能体运行环境、多类型 AI 终端、可信个人云，保障全链条可信安全。例如联想的 “一体多端” 天禧个人超级智能体，集成本地和云端模型，实现端云协同与多端协同。

2. 服务层：构成全场景服务供给体系，核心使命是提供覆盖工作、学习、生活、娱乐与创作的场景化能力，通过 “场景智能体 + 元服务” 的协同整合分散能力，核心参与者包括场景服务提供商（提供原子能力）和聚合服务提供商（提供跨链路聚合能力）。

3. 能力层：涵盖模型、算力、硬件资源管理、安全、感知等基础能力供给：

1. 模型提供商：转型为 “能力组件供给者”，将模型能力拆解为标准化、可调用的组件，竞争焦点转向能力组件的稳定性、高效性和可调度性。

2. 算力提供商：云端侧从 “算力规模” 转向 “智能体协作支撑能力”，终端侧聚焦让智能体 “跑得动、跑得久、跑得安全”，构建本地计算基座。

3. 安全提供商：升级为智能体全链路可信保障体系的构建者，覆盖数据全生命周期安全、智能体协作安全、系统级信任保障三大维度。

4. OS 提供商：从 “生态主导者” 转化为 “硬件资源专属管理者”，以个人超级智能体需求为核心动态调配多设备资源，标准化适配硬件功能，保障多端任务平滑迁移。

三、个人 AI 产业的发展路径与趋势

（一）发展路径

1. 公共 AI 平台与终端结合路径：以豆包、ChatGPT 等公共 AI 平台为代表，依托模型组件优势，与终端厂商合作或推出定制化 AI 终端，实现能力从能力层向整合层下沉，让 AI 能力具备物理交互载体，对接个人超级智能体需求。

2. 双引擎与双螺旋驱动：

1. 双引擎：需求牵引（用户对个性化、安全的需求）和技术共振（芯片、模型、安全技术进步）共同驱动产业发展。

2. 双螺旋：算力增强（AI 芯片加速上市，端侧算力提升）和模型效率（模型结构创新、算法优化）互相促进，推动个人超级智能体性能和体验指数级增长。

（二）产业预测

1. 2026 年个人 AI 产业元年：

1. 个人智能体达到 L3 水平，能自主拆解和分配任务，动态编排并闭环执行，从 “被动响应” 进化为 “数字伙伴”。

2. 端云一体混合架构成主流，实现跨终端无缝协同与全链路隐私可信，端侧 AI 能力提升 3 倍以上，可信安全体系全链路贯通。

3. 个人 AI 用户渗透率爆发式增长，全球生成式 AI 消费者规模突破 50 亿，中国用户对安全隐私和个性化服务的需求进一步升级。

2. 终端市场增长：

1. 人均智能终端台数从 2023 年的 5 台上升至 2028 年的 12 台，新型智能终端形态多样化普及。

2. 2026 年中国传统 AI 终端出货量超过 3 亿台，AI PC、AI 平板、AI 手机完成从 “智能设备” 向 “个人超级智能体载体” 的升级。

3. 场景 AI 终端快速增长：2026 年中国智能眼镜出货量约 451 万台，同比增长 77.7%；折叠屏手机出货量接近 1000 万台，同比增长 9.1%；教育机器人销售额约 8.8 亿美元，同比增长 21.2%；智能戒指出货量超过 15 万台，同比增长 51.3%。

四、产业建议与展望

（一）对终端厂商的建议

1. 围绕个人超级智能体构建完整能力体系与协同生态，将个人超级智能体深度内嵌于系统架构与终端体验中。

2. 横向打通多终端形态，纵向融合芯片、系统、模型与服务能力，形成无缝融合的创新体验。

3. 以产品为核心快速迭代，将个人超级智能体能力转化为可感知的用户体验，推动终端产品向个人超级智能体体验驱动的新形态演进。

4. 通过规模化出货、成本优化与体验下沉，让个人超级智能体服务广泛可用。

（二）产业展望

个人 AI 是新质生产力在个体侧的集中体现，是 “人工智能 +” 重塑生产生活范式的重要抓手。在国家政策支持下，个人 AI 将成为把 “人工智能 +” 延伸到家庭与个体生产力单元的关键载体，推动消费提质、公共服务普惠与数智化跃迁。未来需要全产业链协同共建，以标准与生态降低创新摩擦，以高效供给夯实产业底座，以安全治理建立社会信任，形成可持续迭代的产业共创生态。联想将联合产业伙伴推进 AI 终端、端云协同与安全底座能力建设，推动个人 AI 从验证尝试走向规模化落地。