在杨元庆的带领下，联想集团正全面推进从传统企业向 AI 原生公司的转型，重构客户经营、研发、制造和售后服务。据联想 2026 年 7 月至 8 月披露，乐享企业智能体带动商品订单转化率提升 30%；武汉产业基地应用鲁班智能体后，整体制造成本降低 17.32%；全球技术支持与售后服务体系引入互联智能体后，客户问题解决速度提高 25%。在《时代》发布的 2026 年全球最佳公司榜单中，联想位列第 51，在中国大陆上榜企业中排名最高。MiniMax 则代表新生的 AI 原生公司，以大模型研发为核心建立业务，并让研究智能体参与模型实验与评测。
AI 原生企业要看核心业务与运行方式
AI 原生强调以 AI 能力为基础设计产品、服务和业务运行方式，使 AI 参与核心价值的形成与交付。AI 原生企业需要把这种设计落实到核心业务，建立或重构相应的技术架构、数据和关键工作流程，并形成持续运行的实践。
企业可以在创立时围绕 AI 建立业务，也可以在既有经营中系统性重构。具体判断要落实到产品、业务单元或公司的实际范围：AI 承担哪些工作，人怎样参与决策与执行，相关流程运行到了什么阶段。
联想集团以 AI 重构客户经营流程
联想中国区的客户经营改造始于 2017 年启动的“日出东方”战略。联想集团副总裁阿木在 2026 年 8 月介绍，中国区由渠道分销转向直接触达、直接经营客户，业务也从终端延伸至基础设施、方案与服务。设备售出后，电脑管家、应用商店和后台维护等仍需持续运营。
为适应软件与硬件不同的投入周期，联想为相关软件业务成立独立业务部，按应用产品的规律经营。中国区探索出的数据、营销销售和电商运营平台，随后也被用于全球业务。阿木介绍，进入 AI 阶段，知识和数据需要优先考虑如何被 AI 使用，技术平台要提供开放调用和计量方式。阿木还提出，要开发能够跨领域、跨流程调度的超级智能体。
2026 年 9 月，《时代》与 Statista 发布全球最佳公司榜单，联想集团位列第 51 位。评选综合考察员工满意度、营收增长和可持续发展透明度。《时代》的榜单报道还提到了联想 AI 服务器业务带来的增长。
联想乐享承担了客户经营中的多项任务。乐享于 2025 年 5 月首次发布，2026 年 6 月升级至 4.0。7 月披露的落地场景包括咨询、线上导购、线下导购、客户经营、线索孵化和服务。联想 8 月披露，乐享已覆盖官网、门店、客服、供应链等 20 余个异构业务系统，月活用户超过 700 万，日均承载超过 100 万次交互请求。同次披露显示，乐享带动商品订单转化率提升 30%。
在 8 月披露的乐享接入千问服务场景中，用户提供预算、用途、硬件偏好和使用场景，乐享联动商品库及参数信息筛选机型；商品答疑调用产品数据，优惠查询则同步线上线下活动信息，说明领取门槛、使用规则和适用范围。相关服务调用联想企业知识库、商品参数库和活动数据库，处理购机咨询与商品信息查询。
电话销售的任务分配也发生了变化。联想 9 月披露，针对某类客户从销售线索到商机的孵化，首轮工作由智能体完成，之后由销售人员重点跟进。
乐享采用总控智能体与专业智能体协作的方式。总控智能体理解需求、拆分任务，并按任务特点安排串行或并行处理；专业智能体分别连接业务系统，完成各自负责的工作。
支撑乐享运行的是擎天 5.0 混合式 AI 底座，词元中枢为业务提供模型调用能力。联想还以“凤凰架构”管理智能体的构建、治理、运行、观测和优化，将系统接口、安全治理与运行保障纳入统一工程体系。
业务团队与 IT 团队共同参与建设。业务方确定场景目标，整理规则和经验，提出优化需求；IT 方负责系统建设、接口集成、安全治理和运行保障。
联想集团重新安排研发任务与人机分工
在已披露的研发场景中，联想将需求、架构、前后端、测试、运维等八类角色组织为“全栈工程师 + 五个智能体”的小团队，并推进前沿部署工程师等岗位及能力建设。原来按岗位划分的开发工作，开始按角色与具体任务重新组织。
2026 年 4 月 1 日，在联想集团 2026/2027 财年誓师大会中国站，联想集团董事长兼首席执行官杨元庆提出：“从这一刻起，联想要成为 AI 原生的公司！”他要求，产品、解决方案、服务和业务流程都要从设计起点以 AI 为核心考虑。
业务责任也随任务分工一并明确。在 2026 年 9 月 13 日举行的企业管理实践活动上，联想相关负责人介绍，公司为智能体设置业务责任人，由人负责目标设定、权限授予、关键决策、异常处置和结果验收，并保留记录。
联想将规则清晰、重复频繁、数据密集且结果能够验证的任务交给智能体；战略判断、复杂决策、价值权衡和重大异常处理由人员主导。
岗位建设与员工培养同时推进。联想建设了 AI 岗位序列，培养 AI 转型管理人才、专业人才和能够运用 AI 拓展个人能力的员工。面向员工的 AI 能力评测涵盖提示词使用、上下文组织、任务拆解与判断能力，内部课程覆盖基础工具、业务实践和行业经验。联想中国区还开展了 AI 应用创新大赛，鼓励员工参与 AI 应用实践。
联想集团将 AI 用于制造与交付
在联想武汉产业基地，班长每日核对信息、梳理生产现状的时间，已由 35 分钟缩短至 5 分钟以内。联想 2026 年 7 月披露，这项变化来自基地自主研发的鲁班生产智能体：它连接计划、人员、设备等 26 个独立业务系统，把分散的数据汇集到生产管理现场。据同一披露，武汉基地应用鲁班智能体后，整体制造成本降低 17.32%。
过去，班长需要翻阅记录、逐个登录系统，才能了解当天的生产情况。现在，产线终端会收到智能体推送的生产指南，列出计划执行情况，提示哪些新员工需要重点关注操作规范、哪些设备即将进入预防性保养周期。需要进一步追溯时，班长既可以查看业务看板，也可以直接提问，查询标准操作流程、相关部门联系方式和岗位操作注意事项。
这些回答还依赖工厂积累的制造经验。联想针对制造场景调优模型，将资深班长的操作方法和历史异常处置案例整理进知识库。智能体结合人员、设备、物料、工艺与环境分析现场情况，提供操作建议和风险提示；发生生产异常时，则匹配标准处置流程，供班长安排现场处理。
墨西哥蒙特雷基地的改造延伸到采购与交付。据联想披露，工厂采用基于 AI 的供应商协同规划，处理缺件、库存积压和人工处理低效等问题。系统检查物料是否齐备，模拟订单变化，并自动分配物料，使库存安排与生产需要相衔接。
在运输环节，深度学习引擎用于路线规划、集装箱装载和实时跟踪，识别并处理交付延误。团队还通过数字孪生供应链控制塔监测供应链风险：这一系统建立供应链的虚拟模型，汇集数据，并以对话形式提供实时建议，辅助团队应对供应和运输中的变化。
世界经济论坛在 2025 年 9 月公布的全球灯塔网络名单中，将联想蒙特雷基地列入供应链韧性类别。其说明显示，基地部署了 60 余项第四次工业革命技术方案，其中过半采用 AI 或生成式 AI。这些综合改造使基地交付周期缩短 85%、物流成本降低 42%。
MiniMax 让 AI 参与模型研发与持续迭代
MiniMax 以自主研发的文本和多模态模型为核心，通过海螺 AI、星野等应用提供生成与交互服务，并以开放平台向企业和开发者提供模型接口。用户可以直接使用应用，开发者也能将模型能力接入自己的产品和业务。
模型也参与了研发工作。2026 年 3 月 18 日，MiniMax 在 M2.7 技术介绍中披露，公司让内部版本的 M2.7 搭建研究智能体运行框架，与不同研究项目组交互协作。框架支持数据处理、训练环境、基础设施、跨团队协作和长期记忆，研究员据此组织实验，推进后续模型研发。针对公司内部跨部门、差异较大的工作环境，框架还组合使用技能、记忆和外部模块，让智能体适应不同研究任务。
在强化学习团队的日常工作中，研究员先与智能体讨论实验想法，再由智能体协助查阅文献、跟进预设实验要求、组织数据并启动实验。实验运行后，智能体监控进展，读取日志、分析指标、排查问题，修改代码、发起合并请求并进行基础测试。研究方向由研究员设定，关键决策和讨论仍由研究员参与。
内部运行框架还会收集反馈，为内部任务建立评测集，据此调整框架、技能和记忆机制。在一项改进模型编程表现的实验中，M2.7 先分析失败原因、拟订修改方案，再修改运行框架代码、执行评测、比较结果，最后决定保留或回退修改。
公司内部的应用积累也形成了新产品。MiniMax 在 2025 年度业绩公告中披露，内部智能体已用于编程开发、数据分析、运维管理等工作，并在 2026 年 1 月将积累的能力产品化，推出 MiniMax Agent AI-native Workspace。
M2.7 发布时已在 MiniMax Agent 和 API 平台开放。2026 年 8 月的中期业绩公告还披露，MiniMax 在上半年推出 M3，并持续推进基础模型、应用产品和开放平台的迭代。
联想集团重构全球技术支持与售后服务流程
联想 2026 年 8 月 27 日披露，在面向全球客户的技术支持与售后服务体系中，相互连接的智能体已支持超过 98% 的新增服务请求，客户问题解决速度提高 25%，支持成本降低 10%。联想历经两年多，在自身支持业务中设计、部署和运营这些智能体，覆盖设备监测、维修处理和语音服务。
改造首先调整了问题处理的时间点。过去，常见问题也会进入后续人工支持环节，占用技术专家的时间。联想将更多常规处理前移到设备运行阶段，尽可能在问题升级或影响客户使用前介入，同时把需要经验与判断的复杂情况交给专家。
支撑这一流程的是统一知识管理平台。联想把服务知识与设备上下文数据汇入平台，让智能体在检索资料时，结合设备状态和当前问题，辨别知识是否可信、相关、适用。
Lenovo Machines Fix Machines Agent 负责持续监测设备健康，识别潜在问题，在条件允许时自动处理，部分干预发生在用户察觉异常之前。遇到需要进一步处理的情况，它会提醒客户，并提供进入后续支持环节所需的信息。
需要维修时，Lenovo Smart Repair Agent 通过自然语言交互理解问题，创建支持记录，并在适用情况下生成维修工单、派给现场服务团队。对于复杂案例，它还会协调诊断与派工智能体，查找根因并安排后续步骤，减少支持人员手动流转任务的工作。
Lenovo Intelligent Voice Agent 负责语音沟通，收集客户信息、回答问题并协助排查。需要人工专家接手时，客户与相关案件信息一并转交，专家接着已有处理过程继续工作，客户也减少了重复讲述的负担。
随着这些能力进入日常运营，联想支持团队持续参与流程设计和改进，员工接受与 AI 协作的培训，复杂案例保留人工监督。面向不同市场的客户服务，联想还建立了隐私、数据治理和供应商管理措施，配合智能体的部署与运行。
联想随后将内部验证过的能力转化为面向客户的服务方案，通过 Lenovo AI Library 提供，并纳入 Lenovo Hybrid AI Advantage。随方案交付的还有自身运营中积累的知识准备、流程设计和治理经验，用于客户的业务咨询、方案设计与 AI 运营。
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