专访联想集团董事长杨元庆：大力推动AI向实，促进人工智能与实体经济深度融合

2024年，“人工智能+”行动首次出现在政府工作报告中。2025年政府工作报告提到，持续推进“人工智能+”行动。今年两会，人工智能、DeepSeek成为热词。如何加速人工智能与千行百业的融合发展，实现技术与产业的深度融合？在高度“内卷”的科技圈，哪些终端厂商可以从中获益，又该如何抓住这轮机遇？

在此背景下，联想集团董事长兼CEO（首席执行官）杨元庆接受了《每日经济新闻》记者（以下简称NBD）的专访。在杨元庆看来，要促进技术与产业融合，应重点关注实体经济领域，加快发展混合式人工智能，推动大模型在企业的落地应用，加快人工智能跟制造业多元化场景的融合，充分发挥人工智能带来的效率红利，推动制造业创新发展。

联想集团董事长兼CEO杨元庆

图片来源：受访对象供图

加速人工智能与千行百业融合发展，应重点关注实体经济领域
NBD：2024年中央经济工作会议提出，以科技创新引领新质生产力发展，建设现代化产业体系。您如何理解科技创新和新质生产力二者之间的关系？去年以来，人工智能加速发展，国内企业在促进AI（人工智能）与各行各业融合发展时应重点关注哪些方向？

杨元庆：2022年底以来，生成式人工智能技术的突破和发展，触发了智能科技产业的新一轮发展热潮。尤其是今年春节期间，DeepSeek（深度求索）凭借技术创新和开源精神，大幅降低了人工智能大模型的应用门槛和技术成本，加快了AI的普及应用，大大提速了各行各业的智能化转型。

在人工智能与各行各业融合发展的进程中，我认为，我们应该重点关注的领域是实体经济。要通过大力推动AI向实，促进人工智能跟实体经济深度融合，让人工智能真正为中国实体经济的智能化、绿色化、高端化转型赋能，从而培育新质生产力、改造提升传统产业、培育壮大新兴产业、布局建设未来产业，完善现代化产业体系，实现新型工业化，为中国式现代化建设提供新动能。

一旦人工智能技术跟中国体量庞大的实体经济相结合，不仅能够提升产品质量，提高管理效率，降低企业成本，节省能源消耗，而且还能以更高质量的供给来形成新模式、创造新需求，增强中国制造的核心竞争力，迈向全球产业链中高端。

NBD：从目前发展的情况来看，人工智能与中国实体经济融合发展的过程中面临哪些问题？该如何解决？

杨元庆：当前，在技术上我们存在基础研究薄弱、AI算力资源不足或供需错配等问题；在应用上，存在中小企业智能化转型资金和能力不足、数据安全隐患多、管理机制不完善；在生态上，存在产业链上下游协同不够、顶尖AI研发人才以及复合型“紫领”技能人才不足等难题。

我认为，要加快推动AI向实，以新质生产力推动现代化产业体系建设，首先需要通过加快发展混合式人工智能，推动大模型在企业的落地应用，加快人工智能跟制造业多元化场景的融合，充分发挥人工智能带来的效率红利，推动制造业创新发展。

其次，要加快制造企业的混合式算力基础设施建设，通过加强智能算力中心投资或算力调度，实现大模型在企业的本地化部署和应用，保障企业数据安全，提高人工智能的使用效率。第三，发挥产业链龙头企业的带动作用，加强产业链上下游协同创新，加快面向制造业场景的大模型应用开发和使用，降低中小企业的转型门槛和成本；第四，加强人工智能领域人才的培育，通过政府和企业加大研发投入、加强产学研联合创新、加强复合背景的高技能人才培育等措施，培育多层次的人工智能研发和产业实践人才。

“人工智能+”成为今年的重点工作任务 终端厂商怎么做？
NBD：根据最新数据，天禧生态已接入超1700款AI应用，涵盖医疗、法律、教育等多个专业领域，联想还面向海外市场发布了基于Llama大模型的个人智能体AI Now。个人智能体概念出现以来，不少用户提出跨平台/应用操作是限制智能体效率的关键，请问您如何看待这一情况？目前联想在打通端侧生态上做了哪些工作？

杨元庆：我们认为，在个人智能场景下，用户既可以通过个人电脑、平板、手机等智能设备访问云端的公共大模型，也可以在需要更加私密、个性化的人工智能服务时，运行部署在个人智能终端或边缘设备上的个人模型。这样的混合式个人智能将逐渐成为每个人的数字延伸，成为用户的“个人智能体”。

以联想集团为例，丰富多彩的人工智能终端设备是混合式个人智能的入口和载体，因此我们第一步就是研发创新的AI PC产品。除了AI PC，联想还在开发更多形态的AI终端产品，包括AI手机，AI平板、AI手表、AI耳机等。

在AI终端产品方面，我们推出了个人智能体“小天”，并不断强化小天背后的天禧智能体生态建设。目前，联想的个人智能体能够跨设备、跨平台、跨操作系统存在，为用户提供“一体多端”的无缝衔接和安全体验。这种超越设备和生态的个人智能体将会越来越懂用户，最终成为用户的“人工智能双胞胎”。

NBD：联想集团ISG（基础设施方案业务集团）在第三财季实现扭亏为盈，公司在AI算力时代下的优势和战略布局是什么？在您看来，DeepSeek的出现究竟是短期增加了算力需求，还是长期降低了高端算力需求？这类模型的出现对公司在AI算力方面的业务有何影响？