AI終端分級國標落地，聯想參編，天禧“搶跑”

作者：毛爍

最近，《人工智能終端智能化分級》系列國家標準正式落地。

這份標準覆蓋手機、電腦、電視、眼鏡、座艙、音箱、耳機七類終端，目標是給不同終端的智能化水平建立統一分級依據。

也因此，有人把它稱作給 AI 終端“量身定制”的一張體檢表。過去，終端廠商可以各自解釋產品到底有多“智能”；現在，七類終端有了同一套評價口徑。

過去兩年，消費電子市場里各種“AI”標簽越來越多。一個產品是真有智能能力，還是只是把普通功能包裝成 AI，消費者很難判斷，企業之間也缺少一套共同語言。

中國信息通信研究院信息化與工業化融合研究所副所長黃偉說：“統一的人工智能終端分級標準不僅是一把凈化‘偽智能’市場炒作的尺子，更是閉環驅動產品技術迭代和智能化升級的核心標尺。”

黃偉的觀點中，兩個關鍵詞：一個是“凈化”，一個是“尺子”。先有了邊界不清，才需要凈化；先有了各說各話，才更需要一把尺子。

這種邊界不清，落到實際產品中，就會變成很多讓人哭笑不得的說法。

甚至是，市面上部分產品中，不具備AI能力。

這是行業過去幾年面對的真實現狀。

這幾年，是大模型不斷“重構”各類終端的時期。AI手機、AI PC的滲透率持續上漲，眼鏡、音箱、玩具這類輕量化產品的出貨量也沖到百萬乃至千萬量級。

東西賣得越來越火，可“到底什么算AI終端”這件事，誰也說不清。消費者買單時沒有依據，企業對外溝通時也解釋不清，大家都在比誰的“形容詞”更夸張。

而《人工智能終端智能化分級》系列國家標準的“2+N”架構，就是為了解決這種口徑不統一的問題。“2”是參考架構和總體要求，用來明確人工智能終端的五大能力要素和等級劃分；“N”則針對七類終端分別制定差異化分級要求。

黃偉解釋，這套設計既保證了統一的分級語言，又兼顧了不同產品的硬件形態與應用場景。其沒有把標準停留在單項技術指標上，而是強調“場景閉環”，在貼近真實的復雜任務中，去綜合驗證終端的感知、認知和多步驟執行能力。

01 按能力定級，聯想“搶跑”入局

在這套標準的制定過程中，聯想是重要參與方。

從2023年底率先向全國信標委提交立項草案，到派出30多位核心專家參與十余輪草案編寫，聯想深度參與了這套分級體系從框架到細則的多個環節。也正因為如此，聯想集團副總裁、中國首席戰略官阿不力克木（阿木)對標準制定的感受很深。

聯想集團副總裁、中國首席戰略官 阿不力克木

標準怎么定，其實大有講究。阿木透露，整個體系制定過程中的核心問題是：人工智能終端到底應該拿什么來定位？

他回憶，當時有過三條路線：按性能定級、按場景定級，或者按能力定級。前兩條路線都存在局限。按性能定級，容易讓行業重新回到“跑分”內卷；按場景定級，又可能把終端能力限定在既有應用場景里。阿木的判斷是，一旦把體驗和場景掛鉤，終端標準就會限定終端產業的發展空間。

最后采用的是第三條路線：按能力定級。

能力定級比性能定級更接近用戶感知，也比具體場景定級更有延展空間。最終，標準提煉出五項一級能力：感知、認知、執行、記憶、學習。

阿木對這一選擇給了很高評價。他直言道：“按照能力定義人工智能終端分級標準，給了場景創新充分的空間，讓整個產業可以進行更多創新工作；端云協同的測試場景則是抓住人工智能終端與眾不同的特征，讓AI能力能夠通過端和云的強配合得以實現。”

另外，還有一個容易被忽略的問題：為什么互聯網終端時代很少強調“協同”，到了AI階段，卻要把“端側”和“端云協同”拆開測試？

阿木的解釋是，過去云端主要承擔數據處理、存儲和內容分發。一個短視頻本質上就是存儲加CDN分發，網絡只在內容上被調用，并不構成終端的組成部分。

但AI終端不同。AI需要執行任務，執行的復雜度遠高于數據傳輸。大模型的時延、執行精準度要求極高，這些都需要云端配合。所以，端云協同必須是AI終端能力體系中的重要組成部分。

反過來看聯想，之所以深度參與這一標準的編制，有兩個理由。

第一個理由是基因。

“終端每一次代際升級，聯想從未錯過。”阿木說。從把通用計算引入終端，到把網絡引入終端，再到這一次把人工智能引入終端，聯想一直在終端形態變化中尋找自己的位置。因此，當人工智能終端需要國家級標準時，聯想“非常樂于見到這種規范出來”。

聯想集團首席標準師陶宏芝從技術層面強調了另一條線索。他指出，聯想在AI標準化領域早有布局：2021年發布了全球首個對話系統人工智能標準，率先定義了L1至L5級能力等級；2022年啟動國際標準立項，2025年3月推動發布IEEE 3128國際標準，助力中國在國際標準制定中搶占先機。

這意味著，聯想這次參與《人工智能終端智能化分級》系列國家標準，一方面延續了聯想對終端迭代升級的判斷，另一方面也銜接了聯想過去幾年在AI能力分級和國際標準化上的積累。

聯想集團首席標準師 陶宏芝

第二個理由在于，聯想在實踐中真切感受到，人工智能終端本身就存在級別差異。

阿木說，互聯網終端時代沒有分過級。這個連WiFi，那個連藍牙，沒人說它們是一二三級；功能終端時代也沒有分級。這個能顯示彩色，那個只能顯示黑白，也沒有形成等級體系。

但人工智能終端不同。

“這是有史以來第一次對終端產品進行分級操作，正是因為AI本身的客觀規律。”阿木坦言，從AIGC到智能體，再到更高階的自主執行，能力之間不是簡單有無差別，而是層級差別。

02 天禧AI 4.0的“L3+”答卷

標準把人工智能終端放進統一分級體系后，聯想自己的產品也會列入這一框架內。

目前，聯想最新發布的新一代AI PC、AI手機及AI平板，已經全面嵌入天禧AI 4.0個人超級智能體。依托分層仿生記憶架構、長程任務自主編排執行、基于Skills的持續學習進化，以及端云混合的安全隱私保護，聯想這些核心產品已經達到了國標定義的L3級水平，也就是輔助級智能化水平。

要實現L3級，不能只靠終端接入大模型。其需要終端具備更穩定的記憶能力，也需要智能體在復雜任務中持續執行。

先看記憶。

聯想HIPPO的方案，在高度依賴記憶能力的任務測試里拿到過74.5%的成績，位列全球第一。其另一個價值是節省token。阿木提到，如果把記憶不經壓縮全部丟給模型，即便100萬上下文也未必夠用，但經過壓縮后，10萬左右的上下文或許就可以支撐到任務完成。

再看執行。

在執行能力上，普通智能體處理常識類任務時，往往到20輪左右就會開始混亂、衰減。而聯想致力于要解決任務拉長之后執行意圖容易漂移的問題，讓任務推進到200輪時，智能體依然能夠守住最初的執行目標。

在阿木看來，當智能體成為終端的重要使用對象，終端設計邏輯也會發生變化。過去，終端主要圍繞人的使用習慣設計，屏幕、鍵盤、觸控、散熱、交互方式都服務于人的操作；但如果設備主要面向智能體運行，計算、散熱、形態、組網、內存、軟件OS都要重新設計。

阿木判斷，今年底到明年初，市場上會出現一批“AI原生終端”，其將徹底擺脫功能終端和互聯網終端的遺留痕跡，完全按自己的定位重新設計硬件、計算、傳感和軟件。

到那個時候，或許連“手機”這個詞都不足以囊括這類設備，也許得叫“手持AI設備”。

03 標準不是終點，是進階的起點

聯想把新一代AI PC、AI手機和AI平板推到L3級，說明這套標準已經開始落到具體產品上。

但對聯想來說，國標的價值不只是給產品評一個等級。更重要的是，它讓AI終端接下來該往哪里走，有了更清晰的方向。

阿木說：“國標不僅給了我們一把清晰的標尺，避免了產業走向低質量的內卷，更指明了進階的方向。”

這句話其實可以從兩個方面來看。

一方面，有了這標尺子，行業就不必只靠價格和營銷話術競爭。過去，消費電子產品很容易陷入價格戰；但AI終端如果按能力分級，企業要往上走，就必須在感知、認知、執行、記憶、學習這些能力上繼續投入。標準把能力擺到了明面上，也就把競爭方向從“誰說得更像AI”，拉回到“誰真的做出了AI能力”。

另一方面，分級也給企業留下了繼續進階的坐標。現在，標準先定義到L1～L3，但已經有了方向。企業知道自己現在處在哪一級，也知道下一步要往哪里優化能力。

不過，AI終端的能力提升，需要靠整體行業共同完成。

模型廠商、終端廠商、芯片廠商、應用廠商、Skills開發者乃至數據服務商，都要參與進來，技術路線可以不同，但最后交付給用戶的能力，需要有一套共同語言。

在阿木看來，標準不是終點，而是產業高質量發展的新起點。聯想現在的打法，是以標準為牽引，推動全系AI終端對標升級，并通過“80%端側+20%云端”的端云協同架構向更高階探索。

反觀聯想的動態，率先參與標準制定、推動產品對標L3級甚至超越L3，也是在為下一階段的AI原生終端，提前鋪路！