凤凰网科技讯（编辑/杨睿琪）9月18日，过去很长时间里，国产化PC的采购逻辑是“替代”——为了合规而买，为了安全而用，性能与体验上的妥协被视为理所当然。AI时代到来后，这种尴尬进一步放大：当消费级AI PC已在谈论智能体与自主执行时，国产化终端似乎还停留在“能不能跑”的问题上。
9月17日，联想开天举办“天禧AI Pro新版本上线暨AI PC品鉴会”，让这种印象松动：在《人工智能终端智能化分级》系列国家标准首批测评中，联想开天成为唯一以国产化终端产品入围的厂商，斩获L3认证；天禧AI Pro 0.9.4新版本实现35B大模型本地部署，十大Demo场景实机运行。
合规与智能，不用二选一
《人工智能终端智能化分级》系列国家标准的发布，让端侧AI产品进入可量化、可溯源的阶段。首批测评中，M90z和X7h两款产品率先通过L3级认证——分别基于兆芯和海光平台，搭载麒麟操作系统和纯国产NPU。
“这个标准跟消费生态、跟传统意义上的全球生态是一样的要求，标准都是一样的。”联想开天总经理周浩强强调，“它的特殊之处在于，是在纯国产的技术体系内实现的。”
国标主笔人、中国软件评测中心智能终端研究测评室主任马子扬从测评方视角印证了含金量：“从今年上半年这个节点来看，国产化想达到L3级的标准还挺难的。”他透露，测试发现，在国产环境下“已经能实现和消费端一样的L3级的精度”。国产化的合规定位，正“更多地在往安全+智能的方向来走”。
周浩强的总结颇具分量：“国产化产品能过L3，另外一个重大的意义就是合规和智能终于可以没有间隔了。对党政、金融等等必须走国产化路线的客户来说，没有必要非得在合规和智能化上做二选一了。”
35B落地：轻硬件，重智能
天禧AI Pro 0.9.4主打“让本地智能既能思考，也能办事”，核心动作是让35B大模型在国产化终端本地部署，并以0.6B到35B的分级架构，应对国产化终端算力参差不齐的难题。
“客观地说，35B对端侧的硬件要求和门槛还是比较高的。”周浩强没有回避难度，“我们现在尝试从模型的压缩和本地异构算力上调优，包括算子的融合等技术手段，让主流的终端能够承载高性能的大模型，实现真正的轻硬件、重智能。”
他透露了关键细节：这个35B是MoE模型，实际激活参数量只有3B；同时升级了天禧的Harness——“基于35B的能力阈值和它的上限下限去设计，尽可能地去挖掘35B的效果”。目前约30%到50%的简单任务可在35B上跑通，再通过Harness工程优化准确性，并调度NPU、GPU、CPU乃至SSD等资源，“在组合的算力上面跑得更好”。
为何下探到0.6B？软件开发高级经理刘晓腾解释：“当前确实很多设备，特别是国产化的设备，还没有升级到更高的硬件配置，但他们也有AI的诉求。”AI会议速记功能用的就是0.6B小模型，“语音转录、文字、图像识别已经做得效果非常好了”。这种“从普惠到专业”的分级，核心是让更多用户先进入AI PC的阶段。
端边云协同：省钱又守门
端边云协同是另一条主线。“核心就是帮助用户省钱、省token。”周浩强说，通过智能路由，“把高频的、轻量的、私密的数据和任务都在本地形成闭环，把极少数的、复杂的任务和数据都经过脱敏之后才上到云”，在保障离线体验一致性的同时节省Token成本。
他举了一个案例：用智能体做电脑bug测试，传统方式一人要测一天，现在一个智能体可同时测12台电脑。这个任务纯用35B本地拆解，执行成功率卡在80%；引入智能路由后，“只花了不到10%的token用到云端”，由云端拆解子任务、本地执行，准确率提升到95%以上。
隐私保护上，刘晓腾补充：本地小模型会先做一层隐私分级，“我判断这个任务是非常敏感的，我是绝对不会让它离开这台设备的”。
联想开天产品中心总经理曹先念将此定义为“数据的主权和合规的底线”：“模型放在端侧之后，原始的数据直接就在端侧或者内网里面了，只输出推理结果，物理上就切断了整个数据外流的路径。”这打破了“要智能就得让数据、要安全就得放弃智能”的零和博弈。他提到，金融是国产化替代跑得最快的行业，2019年到2022年的600万电子元器件替代已见其速度，金融国产化预计2027年8月基本完成。
生态：最难啃的骨头
“生态是下一阶段最应该花很大精力去啃、也是最难啃的一块骨头。”周浩强说，“模型再强，芯片再强，如果没有行业的ISV把用户想完成的任务变成日常能操作的应用，AI PC就会变成一个花架子。”
他强调，生态建设“并不是装几个APP，而是一个重塑应用开发的范式”。联想开天已着手与头部ISV共建智能体模板，基于纯国产算力底座，覆盖金融、政务、制造等高频场景。
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