AI原生平板争夺战：联想天禧架构能否重新定义终端形态

当模型走出对话框：平板为何成为AI落地的关键试验场

过去两年，大模型在消费电子领域的存在方式基本停留在「应用层」——用户主动打开一个入口，输入指令，等待返回结果。这种模式在手机和PC上或许足够，但在平板这一品类中，其局限性正变得愈发明显。平板长期处于一种定位模糊的状态：屏幕比手机大，却缺乏手机的随身性；重量比PC轻，却难以承载完整的生产力任务。视频消费、阅读和基础教育构成了它最稳固的使用场景，但也恰恰是这些场景，让平板在AI时代面临被边缘化的风险。

真正值得关注的转折点在于，AI正在从「被打开的功能」演变为「贯穿任务始终的底层能力」。这一变化对硬件形态提出了全新要求——它需要同时具备大屏交互空间、多模态输入方式（语音、手写笔、键盘、摄像头）、长续航以及足够的端侧算力。平板恰好是这些能力的交汇点。

联想集团副总裁、平板电脑事业部总经理陈可描绘了一个典型场景：学生进入教室后，平板依据课程表预加载相关知识模块；课堂上，手写笔记、录音、手机拍照同步进行；课后，AI将录音、课件、截图和圈选内容整合为一份融合个人理解的结构化课堂笔记。在这个链条中，AI不再是某个独立功能，而是串联起完整任务流的隐形骨架。联想将这种产品逻辑定义为「AI+」，区别于行业常见的「+AI」——后者只是在传统设备上叠加AI应用，前者则要求从系统设计层面让AI成为设备的一部分。

模型公司向下，硬件公司向上：一场不可避免的交叉

2025年9月，搭载豆包手机助手的努比亚NaviX Ultra正式开售；同期，阿里云旗下无影团队研发QwenBook的消息被曝光，产品形态接近平板。这些信号表明，拥有模型能力的AI公司正在向硬件端寻找落地场景。当Agent开始替用户执行跨应用任务，模型需要知道用户正在看什么、设备里有哪些信息、哪些服务可以被调用——这些能力天然依赖硬件层面的权限与调度。

这给传统硬件厂商抛出了一个尖锐问题：如果未来最重要的能力是Agent，那么掌握模型的公司为何不能直接找ODM代工硬件？

联想集团高级副总裁、中国消费业务群总经理张华的判断是，大模型能力终将趋同，真正的差异化在于模型如何与端侧异构算力、全局硬件以及应用调度深度结合。硬件公司的优势不在于模型本身，而在于让AI对硬件和软件进行全局调度，并根据真实用户场景持续调优体验。

联想给出的技术回应是「端-边-云」混合式AI架构。2025年9月初，天禧AI 4.3开始部署这一架构。其核心逻辑是：部分数据和任务在端侧、边侧完成，既保护隐私又降低对云端Token的依赖；更复杂、泛化的任务再交给云端。这一判断的背后，是对未来个人AI形态的预判——它不会完全运行在云端，而会分布在用户自己的PC、平板、手机及其他设备上。

在这一设想中，PC、手机、平板不再是三个孤立的AI设备，而是共享知识库、上下文和记忆的协同网络。用户在平板上发起任务，可以调用PC的算力和资料，再将结果返回平板。平板因此不再是联想AI战略中的孤立产品，而是跨设备协同的关键节点。

国内视角：AI原生硬件的中国路径

值得注意的是，海外AI公司进入硬件的路径与国内存在显著差异。OpenAI与苹果前设计总监Jony Ive的合作传闻指向一种全新的、以AI为核心的独立设备形态，试图绕开现有终端品类。而在国内，AI公司更倾向于与成熟硬件厂商合作或依托自身云服务能力切入——豆包与努比亚的结合、阿里云无影团队探索QwenBook，都是这一思路的体现。

与此同时，国内头部大模型厂商也在加速端侧布局。文心一言、通义千问、DeepSeek、豆包、Kimi、智谱GLM、讯飞星火等产品，均在探索模型能力与终端设备的深度融合。与海外路径相比，国内厂商更强调在现有硬件生态中实现AI能力的无缝嵌入，而非另起炉灶创造全新品类。这种差异背后，是中国市场对硬件性价比、生态兼容性和场景落地速度的更高要求。

平板的重新定位：从内容消费工具到AI原生容器

IDC数据显示，2026年中国GenAI平板出货量达到112万台，占平板市场35.6%，同比增长68.4%。AI已成为平板摆脱低价同质化竞争的核心抓手之一。但跨应用权限、智能体长期记忆和数据隐私，仍然是AI硬件落地的主要瓶颈。

张华将AI平板称为「AI天生的容器」，原因不在于平板拥有某种独特的AI技术，而在于它同时具备大屏、长续航、便携性以及语音、笔、键盘等多种交互方式。AI出现之后，这些过去看似分散的能力开始被重新组合。用平板进行创作时，一边用AI生成内容，一边用笔记录思维导图——小屏幕难以承载这种并行操作，而大屏幕配合无界画布，才能让AI进行更好的全局协同。

从更宏观的视角看，终端硬件正在从「承载AI的工具」变为「AI执行任务的环境」。过去的硬件竞争围绕屏幕、芯片、摄像头、续航和工业设计展开；下一阶段的竞争将延伸到系统、算力调度、应用生态、用户数据、Agent权限以及跨设备协同。传统硬件公司需要补上模型和软件能力，AI公司则需要进入硬件、系统和应用生态——AI平板只是这场交叉竞争的第一个切口。

参考IDC全球平板电脑市场追踪报告、联想天禧AI技术架构官方介绍、阿里云无影团队产品页面

常见问题

AI平板和普通平板加AI应用有什么区别？

普通平板加AI应用只是在传统设备上叠加独立功能，用户需要主动打开入口、输入指令、获取结果。AI平板则从系统设计层面让AI贯穿任务全流程，能够调用设备内信息、跨应用执行任务，并与其他设备协同。

为什么AI公司开始自己做硬件？

当Agent需要替用户执行跨应用任务时，模型必须了解设备状态、可用服务和用户上下文，这些能力依赖硬件层面的权限与调度。AI公司进入硬件是为了获取这些能力，而非单纯销售设备。

联想在AI平板上的核心策略是什么？

联想提出「端-边-云」混合式AI架构，通过天禧AI实现端侧、边侧和云端的任务分配，同时强调PC、手机、平板之间的知识库共享和算力互调，将平板定位为跨设备协同的关键节点。

国内AI硬件与海外路径有何不同？

海外AI公司倾向于创造全新设备品类，国内厂商则更强调在现有硬件生态中嵌入AI能力，通过与硬件厂商合作或依托云服务切入，注重场景落地速度和生态兼容性。

AI平板目前面临的主要瓶颈是什么？

跨应用权限管理、智能体长期记忆的隐私边界、以及端侧算力与功耗的平衡，是当前AI平板落地的主要挑战。这些问题的解决程度将决定AI平板能否从概念走向大规模普及。

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