AI终端分级国标落地，联想参编，天禧“抢跑” 原创

最近，《人工智能终端智能化分级》系列国家标准正式落地。

这份标准覆盖手机、电脑、电视、眼镜、座舱、音箱、耳机七类终端，目标是给不同终端的智能化水平建立统一分级依据。

也因此，有人把它称作给 AI 终端“量身定制”的一张体检表。过去，终端厂商可以各自解释产品到底有多“智能”；现在，七类终端有了同一套评价口径。

过去两年，消费电子市场里各种“AI”标签越来越多。一个产品是真有智能能力，还是只是把普通功能包装成 AI，消费者很难判断，企业之间也缺少一套共同语言。

中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所副所长黄伟说：“统一的人工智能终端分级标准不仅是一把净化‘伪智能’市场炒作的尺子，更是闭环驱动产品技术迭代和智能化升级的核心标尺。”

黄伟的观点中，两个关键词：一个是“净化”，一个是“尺子”。先有了边界不清，才需要净化；先有了各说各话，才更需要一把尺子。

这种边界不清，落到实际产品中，就会变成很多让人哭笑不得的说法。

甚至是，市面上部分产品中，不具备AI能力。

这是行业过去几年面对的真实现状。

这几年，是大模型不断“重构”各类终端的时期。AI手机、AI PC的渗透率持续上涨，眼镜、音箱、玩具这类轻量化产品的出货量也冲到百万乃至千万量级。

东西卖得越来越火，可“到底什么算AI终端”这件事，谁也说不清。消费者买单时没有依据，企业对外沟通时也解释不清，大家都在比谁的“形容词”更夸张。

而《人工智能终端智能化分级》系列国家标准的“2+N”架构，就是为了解决这种口径不统一的问题。“2”是参考架构和总体要求，用来明确人工智能终端的五大能力要素和等级划分；“N”则针对七类终端分别制定差异化分级要求。

黄伟解释，这套设计既保证了统一的分级语言，又兼顾了不同产品的硬件形态与应用场景。其没有把标准停留在单项技术指标上，而是强调“场景闭环”，在贴近真实的复杂任务中，去综合验证终端的感知、认知和多步骤执行能力。

01  按能力定级，联想“抢跑”入局

在这套标准的制定过程中，联想是重要参与方。

从2023年底率先向全国信标委提交立项草案，到派出30多位核心专家参与十余轮草案编写，联想深度参与了这套分级体系从框架到细则的多个环节。也正因为如此，联想集团副总裁、中国首席战略官阿不力克木（阿木)对标准制定的感受很深。

联想集团副总裁、中国首席战略官 阿不力克木

标准怎么定，其实大有讲究。阿木透露，整个体系制定过程中的核心问题是：人工智能终端到底应该拿什么来定位？

他回忆，当时有过三条路线：按性能定级、按场景定级，或者按能力定级。前两条路线都存在局限。按性能定级，容易让行业重新回到“跑分”内卷；按场景定级，又可能把终端能力限定在既有应用场景里。阿木的判断是，一旦把体验和场景挂钩，终端标准就会限定终端产业的发展空间。

最后采用的是第三条路线：按能力定级。

能力定级比性能定级更接近用户感知，也比具体场景定级更有延展空间。最终，标准提炼出五项一级能力：感知、认知、执行、记忆、学习。

阿木对这一选择给了很高评价。他直言道：“按照能力定义人工智能终端分级标准，给了场景创新充分的空间，让整个产业可以进行更多创新工作；端云协同的测试场景则是抓住人工智能终端与众不同的特征，让AI能力能够通过端和云的强配合得以实现。”

另外，还有一个容易被忽略的问题：为什么互联网终端时代很少强调“协同”，到了AI阶段，却要把“端侧”和“端云协同”拆开测试？

阿木的解释是，过去云端主要承担数据处理、存储和内容分发。一个短视频本质上就是存储加CDN分发，网络只在内容上被调用，并不构成终端的组成部分。

但AI终端不同。AI需要执行任务，执行的复杂度远高于数据传输。大模型的时延、执行精准度要求极高，这些都需要云端配合。所以，端云协同必须是AI终端能力体系中的重要组成部分。

反过来看联想，之所以深度参与这一标准的编制，有两个理由。

第一个理由是基因。

“终端每一次代际升级，联想从未错过。”阿木说。从把通用计算引入终端，到把网络引入终端，再到这一次把人工智能引入终端，联想一直在终端形态变化中寻找自己的位置。因此，当人工智能终端需要国家级标准时，联想“非常乐于见到这种规范出来”。

联想集团首席标准师陶宏芝从技术层面强调了另一条线索。他指出，联想在AI标准化领域早有布局：2021年发布了全球首个对话系统人工智能标准，率先定义了L1至L5级能力等级；2022年启动国际标准立项，2025年3月推动发布IEEE 3128国际标准，助力中国在国际标准制定中抢占先机。

这意味着，联想这次参与《人工智能终端智能化分级》系列国家标准，一方面延续了联想对终端迭代升级的判断，另一方面也衔接了联想过去几年在AI能力分级和国际标准化上的积累。

联想集团首席标准师 陶宏芝

第二个理由在于，联想在实践中真切感受到，人工智能终端本身就存在级别差异。

阿木说，互联网终端时代没有分过级。这个连WiFi，那个连蓝牙，没人说它们是一二三级；功能终端时代也没有分级。这个能显示彩色，那个只能显示黑白，也没有形成等级体系。

但人工智能终端不同。

“这是有史以来第一次对终端产品进行分级操作，正是因为AI本身的客观规律。”阿木坦言，从AIGC到智能体，再到更高阶的自主执行，能力之间不是简单有无差别，而是层级差别。

02  天禧AI 4.0的“L3+”答卷

标准把人工智能终端放进统一分级体系后，联想自己的产品也会列入这一框架内。

目前，联想最新发布的新一代AI PC、AI手机及AI平板，已经全面嵌入天禧AI 4.0个人超级智能体。依托分层仿生记忆架构、长程任务自主编排执行、基于Skills的持续学习进化，以及端云混合的安全隐私保护，联想这些核心产品已经达到了国标定义的L3级水平，也就是辅助级智能化水平。

要实现L3级，不能只靠终端接入大模型。其需要终端具备更稳定的记忆能力，也需要智能体在复杂任务中持续执行。

先看记忆。

联想HIPPO的方案，在高度依赖记忆能力的任务测试里拿到过74.5%的成绩，位列全球第一。其另一个价值是节省token。阿木提到，如果把记忆不经压缩全部丢给模型，即便100万上下文也未必够用，但经过压缩后，10万左右的上下文或许就可以支撑到任务完成。

再看执行。

在执行能力上，普通智能体处理常识类任务时，往往到20轮左右就会开始混乱、衰减。而联想致力于要解决任务拉长之后执行意图容易漂移的问题，让任务推进到200轮时，智能体依然能够守住最初的执行目标。

在阿木看来，当智能体成为终端的重要使用对象，终端设计逻辑也会发生变化。过去，终端主要围绕人的使用习惯设计，屏幕、键盘、触控、散热、交互方式都服务于人的操作；但如果设备主要面向智能体运行，计算、散热、形态、组网、内存、软件OS都要重新设计。

阿木判断，今年底到明年初，市场上会出现一批“AI原生终端”，其将彻底摆脱功能终端和互联网终端的遗留痕迹，完全按自己的定位重新设计硬件、计算、传感和软件。

到那个时候，或许连“手机”这个词都不足以囊括这类设备，也许得叫“手持AI设备”。

03  标准不是终点，是进阶的起点

联想把新一代AI PC、AI手机和AI平板推到L3级，说明这套标准已经开始落到具体产品上。

但对联想来说，国标的价值不只是给产品评一个等级。更重要的是，它让AI终端接下来该往哪里走，有了更清晰的方向。

阿木说：“国标不仅给了我们一把清晰的标尺，避免了产业走向低质量的内卷，更指明了进阶的方向。”

这句话其实可以从两个方面来看。

一方面，有了这标尺子，行业就不必只靠价格和营销话术竞争。过去，消费电子产品很容易陷入价格战；但AI终端如果按能力分级，企业要往上走，就必须在感知、认知、执行、记忆、学习这些能力上继续投入。标准把能力摆到了明面上，也就把竞争方向从“谁说得更像AI”，拉回到“谁真的做出了AI能力”。

另一方面，分级也给企业留下了继续进阶的坐标。现在，标准先定义到L1～L3，但已经有了方向。企业知道自己现在处在哪一级，也知道下一步要往哪里优化能力。

不过，AI终端的能力提升，需要靠整体行业共同完成。

模型厂商、终端厂商、芯片厂商、应用厂商、Skills开发者乃至数据服务商，都要参与进来，技术路线可以不同，但最后交付给用户的能力，需要有一套共同语言。

在阿木看来，标准不是终点，而是产业高质量发展的新起点。联想现在的打法，是以标准为牵引，推动全系AI终端对标升级，并通过“80%端侧+20%云端”的端云协同架构向更高阶探索。

反观联想的动态，率先参与标准制定、推动产品对标L3级甚至超越L3，也是在为下一阶段的AI原生终端，提前铺路！