来源：瞭望   作者：谢鹏 张海鑫 陈荣

从北京北四环联想控股总部大楼顶层向外望去，会看到互联网时代早期的明星企业搜狐，也能看到如今人工智能（AI）的“顶流”深度求索（DeepSeek），还有中国科学院的多个科研院所，以及中关村繁忙而活跃的街景。

联想控股董事长宁旻经常站在这里，感受着澎湃而来的科技创新原动力，思考如何能让公司始终在科技前沿保持竞争力。

如今，一个关键时刻正在到来！“以DeepSeek为代表的大模型技术使得AI行业门槛大幅下降，行业重心迅速转向垂直应用”，宁旻说，这对中国企业是“大机会”。

作为在AI行业有着长期布局同时正在积极推动AI应用落地的企业，联想控股的思考和经验，也为落实充分发挥新型举国体制优势，坚持自立自强，突出应用导向，推动我国人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展的指引，推动我国在人工智能领域占领先机、赢得优势，提供了一种实践思路。

联想控股外景图

持续伴跑的“眼光”

1999年，26岁的刘庆峰拒绝了外部邀请，和伙伴一起创办公司，科大讯飞由此诞生。然而，这群踌躇满志的“技术男”创业之初，便遭遇如何把技术转化为具体商业模式的难题。

“科大讯飞的核心创业团队是一群有远见和格局的年轻人，既有技术背景，又有产业抱负。”宁旻回忆，“当时联想控股旗下的联想投资（君联资本前身）也刚刚成立，初衷就是用联想多年来创业、发展积累的经验和资金，支持更多的科技型创新企业更好地发展壮大。因此，我们两家企业一拍即合。”

这样，联想投资把第一个“宝”押在了科大讯飞上，联想控股长达25年在硬科技领域的投资布局也就此展开。

“科技创新投入大、周期长、风险高，往往难以在短期内获得明显的回报，需要有长远眼光，需要长期稳定且有耐心的资本，陪伴硬科技‘长跑’。”宁旻这种认知的背后，是从中小企业发展而来的联想控股对创新型公司攻坚克难的深刻理解。

在陪伴科大讯飞成长的过程中，联想控股从商业模式、战略策略、资源对接等多个方面支持帮助企业。2008年，科大讯飞成功上市。在近年的AI大潮中，它开发多年的智能语音技术又被视为人机交互的重要入口，其股价一度创下新高。

25年的时间里，联想控股与很多个“科大讯飞”相遇，联想控股体系累计投资了上千家科技型企业，涉及人工智能、半导体、量子计算、新材料、生物医药等众多前沿领域，而作为国内最早关注和布局AI领域的企业之一，联想控股也站在了很多AI“独角兽”的身后——“国产AI芯片第一股”寒武纪，智驾芯片市场的龙头地平线，凭借机器视觉技术声名鹊起的旷视科技，国内“大模型五虎”之一的智谱AI……

联想控股体系AI领域代表企业

“经过长期布局，我们体系内AI相关企业的数量已经超过了270家，实现了‘基础层-技术层-模型层-平台层-应用层’的全栈布局。”联想控股助理总裁、资产管理部董事总经理纪朝峰介绍，“特别是推动AI技术落地应用方面的企业，就有140余家。”

以用为要的“思辨”

联想集团的合肥产业基地，展示了AI技术在制造业中的应用成效：通过AI驱动的“尖峰制造模式”实现了柔性生产，满足个性化定制需求；AI智能排产系统将排产时间从6小时缩短至1.5分钟，产品交付效率提升20%以上；智能仓储和物流系统使空间利用率提升3倍以上。

同时，作为全栈智能布局的AI解决方案与服务提供商，联想集团的高性能计算集成方案也帮助吉利汽车、三一重工等制造业龙头在生产、测试等环节中实现了成本、效率的明显优化。

基于AI智能排产，联想集团合肥产业基地主板车间正在进行产品自动化测试

百图生科，联想控股旗下君联资本被投企业，其构建的xTrimo生命科学系列大模型，可以设计全新蛋白质、发现治疗新靶点等，是创新生物医药领域的重要突破。

在微生物分析、医疗检测中，联想控股旗下联想之星投资的汇像科技通过AI和图像分析，对细胞和生物样本的数量、形态、成像特征等指标进行自主分析和整合，替代以往需要人的肉眼观察和判断的过程，使得检测效率和准确率都得以提升。

联想控股策略规划部董事总经理鲁东海介绍，除了技术储备和行业布局，联想控股还可以借助已有的产业平台、业务流程和客户体系，为AI企业提供真实、连续、复杂的验证场景，更好地发挥自身在产业上的优势。

“AI成功的关键，既在理论发展、技术进步，又在现实应用‘落地开花’。新创AI企业最容易遇到的挑战，就是无场景、无客户、无反馈，出现技术空转。优秀的技术创新大多数都是在反复的应用中打磨出来的，”宁旻说，“联想控股想做的正是让底层技术的突破与产业商业场景应用深度耦合。中国数据资源丰富，产业体系完备，应用场景广阔，市场空间巨大，这些正是我们的优势所在。”

“面对在算法、底层架构和芯片研发等领域已经占据先发优势的美国，中国AI技术突破也要结合实际，扬长补短”，联想控股副总裁、创新发展中心董事总经理于浩补充说。

“不然你永远只能成为追随者，曾经的‘百模大战’，如今大多偃旗息鼓，证明‘以追为始’的盲从逻辑不成立。应该‘以终为始’，看清楚自己有什么，想清楚自己要干什么，专心做事。”

赛迪智库发布的《2025年中国AI产业发展形势展望》显示，2024年生成式AI在中国的应用率高达83%，位居全球第一，超越英美等发达国家。展望2025年，中国AI市场规模将突破7000亿元，大模型技术和生成式AI将加速投入应用，推动智能制造等领域实现重要突破。

“中国会成为技术突破的‘奇迹发生地’！”宁旻指出，“因为我们有庞大的应用场景，中国是全球主要的AI技术试验场。短期看，AI行业总体处于高投入低回报阶段，但未来势必回归商业逻辑，应用导向，用户侧价值变现也将反哺AI基础研究。”

“当然，AI应用要依靠芯片、算力等基础技术和数据等原料，应用越是繁多，基础技术的重要性也就愈发凸显。”宁旻强调。

因此，在狠抓应用落地的同时，联想控股在基础研究方面也在持续投入。在AI产业链的基础层，联想控股体系投资布局了30家AI芯片企业、10家传感器企业和3家服务器企业。

在宁旻看来，基础研究与应用落地必须协同共进，才能助力中国AI产业在激烈的全球竞争中脱颖而出。底层技术的突破为产业场景应用提供了坚实支撑，而丰富多样的产业场景应用则为底层技术持续进化指明方向、注入活力。

耐心资本的“品格”

“找有价值的标的，做时间的朋友”，这是宁旻对联想控股的要求，因为资本有耐心，创新才会有信心。

在陪伴硬科技“长跑”的路上，长期的价值创造永远是联想控股的追求。“我们要帮助科学家和初创人跨越‘死亡之谷’”，同时还负责联想控股前瞻技术研究院的于浩补充说。

“死亡之谷”有两个阶段：一是从新兴技术构想提出，到完成概念证明的过程；二是从实验室原型到实现产品化商业化。在这两个阶段中，科技企业发展前景不明，收益难料，需要有实力、有定力的企业和机构助力。

“在与高校、科研机构的合作中，我们重点关注已经完成了实验室验证的技术，明确该技术能给产业链带来怎样的潜在价值，预估补齐产业化落地所需投入的资源，借助联想控股平台补齐科研团队短板；在与企业合作过程中，我们相对侧重成熟度更高的技术，选择刚需场景，依托联想控股体系产业触达渠道，加速技术验证，设计产业化路线。就是尽量把科技成果转化的‘死亡之谷’填得浅一点”，于浩说。

“当然，联想控股在长达25年的投资布局中，也踩过坑，遇到过一些阶段性困难，”宁旻坦言，此外全球经济不稳定因素增加，外部环境不确定性上升，也促使我们不断反思调整，以适应变化，寻求企业的可持续发展。

宁旻也提到，价值投资不能只靠资本自身，也需要更好的外部政策环境。他建议，可以通过创新基金设立、税收优惠等方式，降低企业的投资难度。另外通过推动创投基金、股权众筹、创新型债券等多元化融资渠道的完善，为头部科技企业提供更多的投资选择和退出途径。

宁旻说，在推动AI产业发展上，综合运用知识产权、财政税收、政府采购、设施开发等政策，做好科技金融文章，中国大有可为，有关方面也在大力推动。

宁旻特别提醒，AI技术发展必须考虑安全问题。近日，美国开放人工智能研究中心（OpenAI）旗下推理大模型o3首次“不听人类指挥，拒绝自我关闭”，敲响了警钟。

“面对快速变化的市场，层出不穷的概念，有时候也需要慢下来，静下来，在市场中甄别哪些才是真正有利于推动人类社会向前发展的向善科技。”宁旻这样强调。（文/谢鹏 张海鑫 陈荣）

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