图①：敬毅民在研究联想多智能体间的任务规划。 殷晨鑫摄 图②：连涛向学生介绍年度科研亮点成果。 胡睿坤摄 图③：靳志文在实验室调试X射线成像系统的光路组件。 本报记者 赵帅杰摄 图④：吴杰（左）在风洞实验室指导研究生。 卫明远摄 又是一年毕业季，新一批青年人即将走上科研岗位，以青春的力量投身科技强国建设，书写各自的奋斗 故事。 科研之路道阻且长，如何选对方向？如何坚定信念走得更好、走得更远？我们邀请了几名在不同领域从 事科研工作的青年科技工作者，请他们讲述自己当初为何选择投身科研，并勇毅前行、不断攀登科技高 峰的故事。 ——编 者 选择人工智能领域，是出于热爱和兴趣 敬毅民 我是一名95后，硕士毕业于苏州大学自然语言处理实验室。这个实验室以自然语言理解、中文信息处 理、机器翻译和自然语言认知为主要研究方向。我的求学、工作经历也始终围绕着人工智能展开。 选择人工智能领域，是出于热爱和兴趣。记得在大学读书时，有时看到一篇高质量的人工智能学术论 文，我就会激动到难以入眠。加入联想公司后，我把这份热爱延续到了工作中。当看到自己的数据挖 掘、算法优化工作成果能够落地并转化到产品上时，我会觉得非常有成就感。在科研院所做研 ...

DeepSeek、Manus、MCP……今年以来，AI领域层出不穷的热搜都指向同一个关键词——应用落地。 背景在于，全球AI产业正站在一个关键分水岭，一方面，生成式AI技术眼花缭乱；另一方面，AI规模 化落地的瓶颈愈发凸显。软件能力走不进硬件、跨场景协同能力薄弱、云上隐私安全争议难解、端侧算 力不足，这些矛盾被业界称为"AI下半场必须跨过的山"。 终端设备是AI的起点，比如苹果，比如联想，有望成为落地AI生态的试验田，但仍然需要打通AI应用 的堵点。 继去年提出混合式AI战略之后，近日，联想集团董事长兼CEO杨元庆阐述了他们对AI的最新设想，尝 试以"超级智能体"模式，探索AI规模化应用落地。 智能体概念并不陌生，尤其近两年，AI大爆发，人工智能助手从最初仅能执行基础语音指令，逐渐进 化为支持多模态交互的智能体。然而，受制于端侧算力不足、模型泛化能力有限以及隐私安全风险等核 心瓶颈，其功能始终未能突破"被动响应"的助手角色，难以融入复杂场景的闭环决策。 "超级智能体"的特点，走出了被动阶段。 例如，个人场景下，联想天禧超级智能体意在成为"数字双胞胎"，基于跨设备长期记忆与多模态感知， 实现"意图即服务"。 这 ...