近年来，人工智能技术正以惊人的速度改变着各行各业的运行方式。联想集团副总裁戴炜指出，当前人工智能的发展已不再局限于传统的算力支撑，而是通过混合式人工智能实现从“支撑”到“赋能”的范式跃迁，这正在重塑新型算力底座，并对人工智能应用软件开发带来深远影响。

混合式人工智能是指将云端、边缘端和终端等多种计算资源进行有机整合，构建起一个灵活、高效且智能的新型算力基础设施。在传统的计算模式下，算力通常集中部署于云端，虽然能够处理大规模的数据和复杂任务，但在实时响应和数据隐私保护方面存在一定局限。而混合式人工智能通过引入边缘计算，将部分算力下沉至数据产生源头，结合终端设备的轻量化处理能力，形成了云、边、端协同的算力架构。

这种新型算力底座的核心优势在于其能够根据不同应用场景的需求，动态分配计算资源。例如，在智能制造领域，边缘设备可以实时处理生产线的传感器数据，及时识别异常并做出响应，而云端则负责进行长期的数据分析和模型优化。在医疗健康领域，终端设备可以进行初步的健康监测，边缘节点负责数据加密和初步分析，云端则承担复杂的疾病诊断模型运算。这种分层、分布式的算力架构不仅提升了系统的响应速度和可靠性，还加强了对数据隐私和安全的保护。

混合式人工智能也对应用软件开发提出了新的挑战和机遇。传统的软件开发模式往往基于单一的算力环境，而混合式人工智能要求开发者必须考虑不同计算节点的资源分配、任务调度和数据同步问题。例如，在开发智能交通管理系统时，软件需要能够在云端处理历史交通数据以优化信号灯配时方案，同时在边缘节点实时分析摄像头数据以检测交通拥堵，并在终端设备上运行轻量级的行人识别算法。这种多层次的开发模式要求开发者具备跨平台、跨环境的系统设计能力。

为了应对这些挑战，联想正在推动一系列技术创新和生态建设。在硬件层面，联想通过优化服务器、边缘设备和终端产品的性能，为混合式人工智能提供强大的算力支持。在软件层面，联想开发了统一的开发框架和工具链，帮助开发者更高效地构建和部署跨平台的人工智能应用。联想还积极与行业伙伴合作，推动标准化的接口和协议，以促进混合式人工智能生态的健康发展。

随着5G、物联网等技术的进一步普及，混合式人工智能将在更多领域发挥重要作用。从智慧城市到智能家居，从工业互联网到数字医疗，新型算力底座将成为推动数字化转型的核心引擎。而人工智能应用软件开发也将从传统的代码编写转向更加智能、自动化的开发模式，例如通过低代码平台和AI辅助开发工具，降低开发门槛并提升效率。

联想戴炜所倡导的混合式人工智能不仅重塑了新型算力底座，更推动了人工智能从支撑工具向赋能核心的范式跃迁。这一转变不仅对技术架构提出了更高要求，也为应用软件开发带来了新的发展机遇。未来，随着技术的不断成熟和生态的日益完善，混合式人工智能有望成为推动社会进步和产业升级的重要力量。