智能体AI行业趋势 - Gartner将Agentic AI列为2025年十大技术趋势之一，并预测2028年至少15%的日常工作决策将由Agentic AI自主完成（2024年为0）[2][3] - 行业风向转变，初创企业与科技巨头纷纷入局智能体技术竞赛，联想集团推出覆盖全场景的超级智能体矩阵[2][3] - 百度、字节跳动、智谱等企业近期相继发布智能体相关产品，如百度心响App、字节跳动扣子空间、智谱AutoGLM[4] 联想集团AI战略布局 - 公司推出超级智能体矩阵，包括个人版天禧、企业版乐享、城市级智能体及推理加速引擎，覆盖个人到城市场景[3] - 天禧智能体可跨设备调用日历邮件等数据实现任务编排，乐享智能体对接企业全流程，城市智能体已在武夷山等地验证可行性[3] - 联想董事长杨元庆定义智能体三大核心功能：感知与交互、认知与决策、自主与演进[3] - 公司同步发布四款搭载天禧智能体的终端设备，现有符合硬件要求的AI终端用户可升级搭载[5] 联想集团业绩表现 - 2024/25财年Q3营收18796亿美元同比增长20%，净利润693亿美元同比增长106%，创三年来最高季度销售额[5] - AI战略是业绩主要驱动力，AI PC累计销量突破100万台，服务器收入年增长172%[5] - 智能体矩阵被视为深化AI布局的关键举措，可优化业务流程、提升客户体验并开辟新收入来源[5] 行业需求与竞争分析 - 当前C端对AI智能体需求集中于个性化娱乐服务，B端需求取决于企业自动化迫切性，竞争激烈行业潜力更大[4] - 联想通过硬件终端推动智能体可能加速市场需求开发，但整体需求仍需培育[4] - 相比软件为主的百度字节跳动，联想凭借硬件优势实现智能体终端"自产自销"[5] 全球业务与关税应对 - 公司在11国建立33家工厂，通过"ODM+"和全球本地化模式调节高关税影响[6] - 政策不确定性是主要困扰，明确规则下公司可快速调整并转化为竞争优势[6]

联想AI战略与产品布局 - 公司提出AI普惠理念，聚焦混合式AI，目标是让个人拥有"智能双胞胎"，企业拥有"硅基战队"[2] - 2017年起在传统IT基础上搭建敏态IT系统，构建云原生、中台化的擎天1 0，现升级至4 0版本打造智能体矩阵[2] - 擎天系统已赋能包括中石油、徐工集团、伊利等上百万家中国客户完成智能化转型[2] 个人智能领域进展 - 个人智能战略采用"一体多端"模式："一体"为天禧个人超级智能体，"多端"包括AIPC、AI手机、AI平板等[3] - 联想AIPC在中国市场累计销量超百万台，天禧日活呈指数级增长达到行业先进水平[3] - 即将发布的联想个人云将支持天禧升级至端-边-云协同架构，强化数据隐私保护[3] 企业智能领域布局 - 联想乐享超级智能体为业内首个企业超级智能体，与研发、供应链等领域的智能体组成"硅基战队"[3] - 公司以自身为"零号客户"验证技术，未来将从计算基础设施、数据模型等方面帮助企业开发超级智能体[3] - IDC预测2026年中国50%的500强企业将部署AI智能体，40%将构建数据智能与模型智能双轮驱动体系[3] 技术研发与生态构建 - 持续升级智能IT引擎能力，基于客户场景和AI技术驱动加强研发投入[2] - 已形成覆盖AI终端、基础设施、解决方案的全栈产品体系[2]

公司战略与产品布局 - 联发科针对智能体AI在手机等终端的新空间采取三路策略 涵盖芯片层 开发工具及生态建设[1] - 公司发布天玑9400+旗舰5G智能体AI移动芯片 采用第二代全大核架构设计 集成第八代AI处理器NPU 890[1] - 天玑9400+在智能体AI任务推理速度提升20% 并率先支持DeepSeek-R1推理模型及增强型推理解码技术(SpD+)[1] - 推出一站式可视化智能开发工具天玑开发工具集(Dimensity Development Studio)及天玑AI开发者套件2.0[1] - 天玑AI开发套件2.0支持DeepSeek四大关键技术 使token产生速度提升2倍 内存带宽占用量节省50%[2] - 联合阿里云通义千问 传音 面壁智能 摩托罗拉 OPPO 荣耀 vivo 微软 小米启动"天玑智能体化体验领航计划"[2] 财务表现与业务增长 - 2024年联发科全年营收达新台币5305.86亿元 同比增长22.4% 合并毛利率49.6% 同比增长1.8个百分点[2] - 营业利益同比增长42.6% 净利润同比增长38.8% 天玑旗舰芯片业务营收超预期达20亿美元[2] - 受益于AI需求 ASIC业务有望在2026年营收突破10亿美元[2] 行业技术趋势演变 - AI模型发展从"大规模参数为王"转向注重提升效率 小语言模型发展速度加快[3] - 手机采用4B小语言模型可实现良好效果 DeepSeek蒸馏模型推理能力适配手机端运行[3] - AI芯片朝异构计算 能效优化和多任务融合方向发展 训练与推理环节下沉至终端侧[5] - 终端侧算力发展满足本地算力 数据隐私 能源效率等多方面要求[5] 生态合作与行业挑战 - 当前AI手机体验存在碎片化问题 系统AI与第三方AI需打通整合[4] - 芯片厂商联合终端厂商和第三方应用厂商共同打造从系统级AI到智能体助手的整合体验[5] - 未来AI手机竞争焦点包括系统级AI能力 端云协同优化 开发生态完善与用户场景体验闭环[5] - 芯片厂商角色从硬件提供者转变为生态赋能者 需早期深度介入软件工具与生态构建[5]