混合式AI落地提速联想双线赋能体育与产业智能化转型

随着国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》落地推进，人工智能正从技术概念加速转向行业实操，混合式AI作为兼顾通用性与专属化需求的解决方案，已成为“AI向实”的核心路径。

随着国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》落地推进，人工智能正从技术概念加速转向行业实操，混合式AI作为兼顾通用性与专属化需求的解决方案，已成为“AI向实”的核心路径。近日，记者从联想集团获悉，其凭借“端-边-云-网”协同架构，在国际顶级体育赛事与国内千行百业智能化转型中实现双线突破，其技术落地模式为行业提供了可复制的实践样本。 <img src="https://image.qztqz.com/app/pic/2026-02/03/1731198_f99e0346-5deb-48dd-8940-a3b2c2e1dff2.png.2" data-original="https://image.qztqz.com/app/pic/2026-02/03/1731198_f99e0346-5deb-48dd-8940-a3b2c2e1dff2.png.2" data-src="https://image.qztqz.com/app/pic/2026-02/03/1731198_f99e0346-5deb-48dd-8940-a3b2c2e1dff2.png" data-currindex="0" data-toggle="tooltip" placement="bottom" trigger="hover focus" html="true" data-original-title="" data-load="true"> 在体育赛事智能化领域，联想的技术应用直击行业痛点。当前全球顶级赛事面临数据处理量大、实时性要求高、运营成本压力大等共性难题，而混合式AI架构通过“端侧实时处理+云端算力支撑”的协同模式，有效破解了这一困境。作为F1全球技术合作伙伴，联想在2025赛季实现每场赛事近500TB数据的低延迟传输，将全球180个地区的转播延迟控制在0.15秒内，其可移动算力底座使赛道现场工作人员数量减少48%，这一效率提升符合体育赛事智能化升级的核心诉求。针对国内联赛，联想与中足联共建的全栈AI总指挥中心，在2025中超收官战中完成8赛区同步指挥，赛后30分钟内即可生成战术分析报告，解决了传统赛事数据处理滞后、分析维度单一的行业痛点。而作为2026年世界杯官方技术合作伙伴，联想将为48支球队提供训练数据分析与战术推演服务，助力这一全球关注度最高的赛事成为“史上首个AI驱动的国际顶级足球赛事”，其技术方案或将成为大型体育赛事智能化改造的标杆模板。 <img src="https://image.qztqz.com/app/pic/2026-02/03/1731198_58a7e55c-2137-4032-81d7-a598c41df735.png.2" data-original="https://image.qztqz.com/app/pic/2026-02/03/1731198_58a7e55c-2137-4032-81d7-a598c41df735.png.2" data-src="https://image.qztqz.com/app/pic/2026-02/03/1731198_58a7e55c-2137-4032-81d7-a598c41df735.png" data-currindex="1" data-toggle="tooltip" placement="bottom" trigger="hover focus" html="true" data-original-title="" data-load="true"> 在产业数字化转型领域，联想的实践贴合“人工智能+产业发展”的政策导向，精准匹配制造业等行业的转型需求。据行业报告，2025年全球制造业AI市场规模达74.9亿美元，51%的企业将转型预算投向AI领域，但高实施成本与技术适配难成为主要障碍。联想“智慧中国行”活动通过下沉市场的方式，将混合式AI解决方案推向地方企业，2025年覆盖31座城市的百场活动中，在长沙助力装备制造企业实现设备预测性维护准确率提升至92%，停机时间减少35%；在敦煌通过城市超级智能体整合文旅与政务数据，使公共服务响应效率提升40%。其推出的乐享企业超级智能体，通过“端云协同”架构降低企业AI部署门槛，上线半年帮助合作企业实现订单转化率提升30%，验证了混合式AI在降低实施成本、提升投资回报率方面的行业价值。2026年，该活动新增“AI超级智能体实践分享”等议题，进一步聚焦行业共性问题，推动技术经验的行业共享。 值得关注的是，联想倡导的混合式AI路径已成为业内共识，其核心逻辑是通过“公共智能+端侧个性数据”的协同，满足不同行业、不同场景的专属化需求。从体育赛事的高实时性需求，到制造业的预测性维护场景，再到城市治理的多维度数据整合，这一架构的适配性得到充分验证。随着“人工智能+”行动深入推进，此类技术落地案例将为各行业智能化转型提供重要参考，推动智能经济核心产业规模持续增长。