在這個大模型風起云涌的年代，各行各業都在積極擁抱這波風口，試圖讓這個世界充滿AI。根據最新公開的數據，截至2024年3月，中國共有117個大模型成功完成備案。這些大模型涵蓋了各個領域，如雨后春筍般生長在千行百業。

　　但是對于普通消費者而言，AI以及大模型還飄在空中，人們多是問問他問題、查查資料，距離真正用起來還有點遙遠。都說AI是第四次工業革命，那么AI到底怎么改變工作，怎么改變生活呢?

　　是時候給打工人的生產工具PC插上AI的翅膀了，工作效率可以直接起飛。于是有越來越多的PC開始擁抱AI。據調研機構Counterpoint Research的數據顯示，全球PC市場在2024年第一季度相比去年同期增長了約3%，這一增長主要由于AI PC的強勁動能等推動。預計全年新出貨的筆記本電腦中將有45%具備AI能力。

　　面對市面上眼花繚亂的AI產品，相信很多用戶和我一樣陷入了沉思。那么AI PC到底是真應用還是偽需求呢?

　　AI PC從云端走向身邊

　　其實AI在PC端的應用并不是一個新話題了。據了解，PC端是AI智能化的早期嘗試載體。微軟于2015年就在Windows中植入AI語音助手Cortana。2021年英特爾11代酷睿處理器的發布使AI技術開始出現在PC的日常使用場景中，實現了PC端的AI降噪、AI背景虛化和AI收音功能，顯著優化了遠程辦公的使用體驗。2022年ChatGPT開啟了AI大模型浪潮，AI應用場景也日漸豐富。

　　個人電腦的AI智能化由硬件和軟件協同驅動。一方面，AI應用的穩定運行需要硬件提供充足地算力支持。另一方面，軟件層可以提升AI應用的使用體驗。經過近幾年的不斷發展，目前硬件端和軟件端共同趨于成熟，預計PC端AI智能化進程將進入快車道

　　那么AI PC進化成了一個新物種，又是具有哪些與眾不同的特性呢?

　　AI PC是將AI模型與PC結合，帶來架構設計、交互方式、內容、應用生態等創新，試圖深入變革PC產業。

　　要知道，AI PC的本質是云端與本地端協作，利用云端的大數據處理能力豐富本地端的PC使用場景，依托云端算力來提升本地性能平衡。具體到本地，AI PC能夠創建本地知識庫，運行個人大模型，支持人工智能計算，自然交互能力更強大、更具備創造能力。其最重要特點是使用本地知識庫，保護用戶隱私的同時滿足用戶個性化需求。

　　所以行業普遍認為，端側AI會是AI發展的下一階段。PC端相比手機端算力更強，能夠同時也與更多大模型需求場景契合，成為最先搭載端側大模型的智能設備。

　　對此，分析機構也給出了積極的預期。根據Canalys預測，兼容AI的個人電腦有望從2025年開始快速普及，滲透率約為37%，并預計2027年兼容AI個人電腦約占所有個人電腦出貨量的60%，AI PC將成為主流。

　　混合AI模型才是端側的正確打開方式

　　要回答人工智能如何觸達并賦能更多的行業?那么混合式人工智能是必然路徑。

　　究其原因，公共大模型是AI普及的催化劑和加速器，但在網絡速度、云端效率、成本考量、數據隱私等方面存在局限性。

　　“不是每一條信息都一定要存在于公有云，一個‘混合式人工智能’的環境是十分必要的。最私密的數據應該得到最高的安全保障，因而不宜存在于公有云上。”英特爾CEO帕特·基辛格認為。

　　而在混合式人工智能框架中，個人大模型和企業大模型，以及在其基礎上開發出的個人智能體和企業智能體，能夠提供更加個性化的服務并滿足隱私保護需求，實現與公有大模型共存互補。

　　個人智能體，是通過大模型壓縮技術，在個人智能終端或邊緣設備上運行，以自然交互的方式接收指令，通過個人的旅行紀錄、購物偏好這些存儲于設備上的信息，更好地進行推理，做出行動，它甚至可以根據你的思維模式和行為頻率去預測下一個任務，并主動提出建議，自主尋找解決方案。

　　與此同時，企業也將受益于企業智能體。它分散在企業的多個終端設備和基礎設施中，將能夠對大量的本企業數據進行學習推理，在保障信息安全的同時，支持企業運營決策，提升管理效率，提高生產力。

　　高通公司總裁兼CEO安蒙也曾指出，混合AI可在終端側和云端同時利用AI，當云端和終端使用相同的生成式AI模型時，終端可以為云端帶來先發優勢。終端側數據還能提升AI應用的精準度，因為其現在掌握了用戶的情境信息。

　　因此，聯想集團董事長兼CEO楊元慶認為，未來，個人大模型和企業大模型將分別通過內置個人智能體和企業智能體的形式，與公共大模型共存互補，從而構成混合式人工智能，這就是AI能夠普及、應用的方向。

　　從“口袋到云端”的全景式人工智能該如何布局?楊元慶近日便在Techworld大會上公布了聯想AI PC是如何實現混合人工智能的。

　　第一，基于大模型和小模型混合的“意圖理解”技術。聯想使用交叉熵 cross entropy 損失最小化原則，將意圖理解任務最優地分配給大模型和小模型，從而兼顧精準度和復雜性。

　　第二，基于CPU、GPU、NPU混合調度的“異構計算”技術。在大模型的訓練和推理過程中，瓶頸往往不在于芯片算力，而在于數據傳輸。同時優化計算負載和數據傳輸，使總體執行時間最短。

　　第三，基于模型微調(SFT)與檢索增強(RAG)混合的“智能問答”技術。

　　第四，基于硬件加密與全棧可信架構的混合“隱私安全”技術。

　　這4種混合式技術對企業也提出了較大挑戰，因為這需要端邊云的協同，需要軟件硬件的協同，需要傳輸與計算的協同。為此，聯想的新IT架構“端邊云網智”為混合式技術的實現提供了支持。

　　混合式人工智能將是未來的趨勢。“個人人工智能雙胞胎”和“企業級人工智能雙胞胎”，將會與公共人工智能模型共存并且互補，讓混合式AI真正落地、普及。

　　AI PC可以帶來這些改變

　　那么這種混合了大模型與智能體的AI PC能為人們的生活帶來什么改變呢?

　　中國工程院院士張亞勤認為：“智能體的思維方式與行為方式更接近于人類，對于個人應用來說就是真正的智能助理。對于企業應用，智能體技術可以發揮巨大潛力，把這些復雜的系統最大效率地調動起來，極大地提升運營效率和生產力水平。”

　　從這個角度出發，AI PC將帶來生產力的變革。作為設備、邊緣計算和云技術的混合體，AI PC將不僅具有強大的計算能力和先進的AI技術，還帶來了創新的交互方式和視覺體驗，滿足新的生成式AI工作負載需求，同時還可為用戶提供量身定制的體驗

　　AI能夠讓人類的想象力更容易轉變成現實。AI可以幫助萬千有電影夢的年輕人，跨越資金的門檻，直接呈現頭腦中那部偉大的電影。著名導演陸川在表示，AI輔助的電影制作最直接的效果是可以極大提升創意的視覺化速度。以自己的新片為例，用傳統方式，從寫腳本到制作完成，得兩個月，但是現在只用了2天。它極大的節省了時間和人力成本。

　　對制造企業而言，自然災害對企業的供應鏈管理影響是巨大的。如果有臺風來了，企業可以先通過公共大模型得到臺風的準確位置、風力預測，但涉及到具體哪些客戶的訂單交付可能受到影響，就是企業智能體大顯身手的時候了。

　　智能體能夠告訴我們，哪些訂單尚未生產，可能受到工廠暫時關閉的影響;哪些訂單尚未運輸，可能受到陸運中斷的影響;哪些訂單尚未排產，可能受到物料延誤的影響，還能進一步給出優化運輸方式、調整訂單排序等建議，保障按優先級出貨、交付。這就在保障客戶信息安全的前提下，大大提高了企業應對危機的決策速度。

　　“人工智能的下半場，一定是從技術突破進入到落地應用的階段，需要我們在實際應用中積累用戶反饋，不斷完善，繼續創新。”聯想集團董事長兼CEO楊元慶表示，落地的途徑，就是涵蓋智能設備、智能基礎設施、智能解決方案和服務的三大支柱。

　　對于個人用戶而言，要獲得個人智能體的體驗，最便捷的路徑，就是自己擁有的電腦、手機等個人計算設備中內置了個人智能體。

　　對于企業客戶來說，人工智能的落地必須依賴于智能基礎設施。企業需要服務器、網絡和存儲設備，讓海量數據各就其位，物盡其用，再通過人工智能模型和算法來實現企業的數據智能。

　　而混合型智能基礎設施的設計、部署、管理和維護較之以往的基礎設施更加復雜，所以也就需要更加全面系統的服務能力。針對不同行業、不同類型企業紛繁復雜的數據，如何通過清洗、整理，再運用合適的算法模型，對其加以學習、推理，從而在企業運營的各個環節產生智能，這樣的智能化解決方案將成為各行各業炙手可熱的新IT應用。

　　如果要實現這樣的三大支柱，全行業還有很長的路去走，但是AI PC能讓消費者直觀地感受到大模型，也能用其發揮自己想象力，創造出不一樣的想象空間，大家用著用著就知道怎么用更好了。

　　相信在全行業的不斷迭代下，這些混合大模型會從“能用”走向“好用”，從而真正的實現讓世界充滿AI。