封面新闻记者 孟梅
一块电脑主板上有数千颗元器件，一个AI服务器机柜里有数十颗GPU同时运转。AI让产品越来越聪明，也让质量有了更高的标准和新的解法。任何一个环节出了偏差，用户感受到的都是“不好用”；要把每个环节做好，需要整条产业链共同努力。
10月23日，2026 ICT产业高质量发展论坛暨联想第十三届供应商质量论坛上600余位供应商伙伴、专家学者及联想团队代表共聚津城，围绕“质融原生，智汇生态”主题，交流AI时代的质量实践。联想集团也进一步阐述了“AI原生质量”的思路：让AI成为质量管理的原生能力，让质量成为产业链共同的能力。
“AI时代的质量变革，不只是用AI提升质量”，联想集团高级副总裁、全球供应链负责人关伟表示，联想集团要同时回答两个问题：什么是好的质量，又怎样用AI把质量做得更好。围绕这两个问题，联想集团正把质量领域智能体放进质量工程师的日常工作，并把AI智眸、智臻AI巡检等成熟方案复制到全球工厂，让服务180个市场的品质做到全球一致。
在联想电脑业务推进的智能审核实践中，质量工程师已开始与AI智能体协同工作。一份审核清单，可以先由智能体生成；接下来的问题发现、严重程度判定、改善方案建议和总结报告，也分别有智能体参与完成。工程师则在每一步作出判断、把好关，再将反馈用于改进智能体。
联想集团副总裁、全球电脑与智能设备首席质量官王会文将AI原生质量概括为“三个重构、一个闭环”：质量管理的对象从单台产品拓展到多端设备、模型和智能体，管理边界从企业内部延伸到与伙伴共建的开放生态，管理模式转向人机协同，审核中的人机分工正是其中的体现；数据与反馈则持续进入这一闭环，帮助质量管理不断改进，让AI从辅助工具逐步成为核心引擎。围绕这一思路，联想集团在四个维度推进落地：夯实AI产品质量领导力，打造AI赋能的供应商协同模式，构建AI原生的可持续管理，并以AI重塑质量管理体系，探索人机协同自治。
问题发现得更早、把风险处理在前，是这些探索共同指向的目标，也延续了联想集团多年坚持的“极限左移”思路。从产品定义、设计和研发阶段就介入质量管理，从用户反馈中识别需求，将关键制程标准化，都是为了尽可能在投产前识别和化解风险。近半年，联想电脑业务通过这一机制护航339款新品高质量上市，前置化解4000余项质量风险。
这套人机协作的方式，也在移动设备业务中展开。“AI原生不是拥有很多AI应用，也不是简单地给每个人配备一个聊天机器人，它真正改变的，是供应链的运营模式”，联想集团副总裁、移动设备供应链负责人张伟表示，移动业务从各部门收集了117个业务痛点，已启动71个AI案例的开发验证，持续探索人、智能体与业务系统如何协作。
巡检任务的变化，让这种协作有了直观的体现。智臻AI巡检系统整合生产、质量、异常等数据，识别风险并自动生成稽核任务。过去，合作工厂一轮全量人工巡检需要一周，如今按风险安排，一天即可覆盖高风险产品和关键工站，效率提升超过4倍，这让工程师可以把时间和精力用到更需要关注的地方。
与运营方式的调整同步，移动业务也在持续打磨产品的可靠性与智能体验。联想摩托罗拉折叠屏手机已迭代至第七代，新一代产品升级主屏结构与工艺，通过1.5米跌落测试；围绕真实使用场景，移动业务持续优化了23项AI功能，并加强手机、平板、电脑之间的跨设备协同验证，让质量管理覆盖用户在不同终端间连续使用的过程。
到了企业AI基础设施，可靠性还关系着业务能否持续、高效运行。据行业研究，许多企业停机一小时，损失可达数十万甚至上百万元。“AI正在改变世界的计算方式，而质量让这些创新值得信赖”，联想集团副总裁、基础设施方案业务集团首席质量与安全官Chris Dreikosen指出，AI服务器正走向整机柜系统，一个机柜可集成数十颗GPU，功率接近甚至超过100千瓦。计算、网络、供电、散热相互关联，可靠性需要看整个系统能否协同运行，以及出了问题能多快恢复。
一套系统中的部件来自不同伙伴，最终交付给客户的，却是一个完整的产品与体验。质量管理也因此延伸到了企业之间的协作中。天津大学管理与经济学部主任、讲席教授、博导、国际质量科学院院士何桢在论坛上指出，AI正在推动质量管理范式的系统性变革，产品质量已成为跨组织、多主体、全生命周期协同共创的产物。
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