2026 年 10 月 22 日，北京国家会议中心二期，科大讯飞全球 1024 开发者节的主论坛。科大讯飞董事长刘庆峰在台上发布星火 X2.6，2930 亿参数，一次能读完几十万字的材料，训练和推理全程跑在国产算力上。

同一天，一层的展厅里摆着几样东西：一副 40 克的 AI 眼镜，能互译 122 种语言，嘈杂环境里，能靠识别唇部动作把人声从背景里摘出来；一台批阅机，学校用它批作业，一个班的作业只需要五分钟；还有一台超市里的机器人，一家四口同时跟它说话，它分得清每句是谁说的，一边回话一边把货从架上取下来、递过去。

从能听会说，到能干活，这十年科大讯飞走的是一条很具体的路。这条路上有三样东西要同时成立：一个足够强的模型，一批真的用起来的场景，一套能把这些投入转起来的商业模式。

少了任何一样，科大讯飞都走不到今天。

2023 年 5 月，科大讯飞发布星火大模型 1.0。那一年国内做大模型的公司很多，路线也大致相似：用海外的算力，训练自己的模型，再在中文能力上找差异。

那一年，它选了一条当时更难的路。从这一年起，它把训练放在了国产算力上。

这个选择有现实原因，也有战略考量。现实原因是它服务的大量客户在政府和关键行业，数据不出境、算力自主可控是硬要求。战略考量是，如果这一轮人工智能的底座建在别人的芯片上，那么所有上层的应用，随时可能被动摇。

难的地方不在决心，在效率。刘庆峰在会后接受采访时给过一个很直白的对比：同一套算法，在英伟达的机器上一个月能验证完。而迁到国产平台，三个月只跑通六成，半年才到八成。他打了个比方，这是小米加步枪对飞机大炮。

慢就慢在两件事上：把模型训出来，和让模型把答案吐出来。真正的突破发生在最近两年，解决的正是这两件事。

一件是训练。大模型要读很长的材料，读的时候得把内容存在芯片的内存里，国产芯片的内存小、搬东西慢，材料一长就放不下，只能来回倒腾。

科大讯飞的办法是按任务长短动态分配算力，哪儿吃紧就往哪儿加机器，把超长材料的训练效率提了约 4 倍。官方举的例子是，训练一个万亿参数级的模型、让它一次能读完几十万字的东西，过去要四个半月，现在一个多月。

另一件是回答。用户问一句话，模型要当场算出来，拼的是速度快不快、贵不贵。

科大讯飞做的一件事很朴素：把算过的东西存下来，下次遇到一样的直接取，不重算。存得住的比例从 63% 提到 95.7%，原来是十次里有近四次白算，现在几乎没有。加上这套办法，推理效率提了 4.5 倍。

底座是飞星平台。它和华为一起，基于昇腾生态把一万张国产芯片连成一台机器，今年摆在展台最显眼的位置。官方的说法是，这是全国首个国产万卡算力底座，撑得住万亿参数模型的训练。

刘庆峰在演讲里说：这是自主可控的算力底座，" 也为世界提供了第二种选择 "。

模型本身也在往前走。2026 年 2 月发 X2，4 月发 X2-Flash 并开放接口，6 月发多模态的 X2-VL，10 月是 X2.6。三年多，从星火 1.0 到星火 X2.6。

今年最值得说的是端云一体这套架构。

过去用大模型，几乎所有活都得送到云上干。端云一体的思路，是把活分给合适的地方干。星火 X2.6 给的分工是六三一：六成的活在设备本地干完，三成由本地和云端搭手，只有一成必须送上去。至于这活该在哪儿干，系统自己判断，判断的准确率今年从 81.2% 提到了 96.1%。

这套思路，苹果、高通这些做芯片和终端的公司也在走，国内也有同行在做，只是科大讯飞做得最早。三年之后，这条路上的人多起来了。美团、华为盘古、智谱 ...... 国产算力从一个 " 要不要押 " 的选择，变成了一个 " 押多少 " 的选项。

技术能不能用，最终要看它在具体的场景里站不站得住。我们以四类场景为例，来看科大讯飞的 AI 能力在产业中的应用。

教育是最早也最深的一个。

科大讯飞的智慧教育产品覆盖了全国 33 个省级行政区、6 万余所学校，累计服务师生超过 1.6 亿。这个规模不是一天做成的，从最早的英语听说考试、普通话测评，到后来的智慧课堂、个性化作业，一步一步进校。

今年最具体的一个产品是智能批阅机。老师把作业本放进去，机器自动批改，一个班五分钟内完成。今年春季学期，这套设备日均批改作业超过 360 万份，覆盖 5000 多所学校。老师们用于机械性批改的时间减少了 94%，累计节省超过 1400 万小时。

技术在这里的价值不是炫技，是把人从重复劳动里换出来。

往个人端走，是学习机。这块业务今年遇到了一些波折，上半年受芯片和存储涨价、阶段性缺货影响，整体销量没有达到预期，科大讯飞主动放缓了部分中低端产品的推广。但高端市场守住了，6000 元以上价位的产品，线上销售占比提高到 49%。7 月销量回升，当月同比增长超过 30%。

但放到整个板块看，硬件今年上半年还是负增长，同比下滑 16.9%。学习机的回升，没能把大盘拉回来。

医疗是另一个场景，这个行业科大讯飞进得更慢，也更扎实。

基层医疗是主攻的方向。智医助理覆盖全国 31 个省、828 个区县、7.7 万家基层医疗机构，累计提供 AI 辅诊超过 12 亿次。医学影像云覆盖人口超过 2.6 亿。面向个人的讯飞晓医，累计 AI 咨询超过 2.2 亿次，是国内第一个通过执业医师资格考试的医疗 AI 系统。

今年 1024 开发者节的医疗论坛上，济宁市第一人民医院护理部主任张会给了具体的一组数字：依托 AI 精准筛查加个案管理，一年时间实现 3 个院区全覆盖，规范复诊率提升 30% 以上。

汽车出行是第三个场景。

星火智慧座舱 3.0 在今年发布，定位是 MasterAgent 多模态中枢。和早期 " 唤醒、指令、执行 " 的车机语音不同，这一代要处理的是多轮对话、上下文记忆和主动服务。你说一句 " 有点冷 "，它不是把这句当文本识别，而是直接调高空调温度。

这套系统发布即量产，首批合作品牌包括奇瑞、长城魏牌、东风日产。目前已支持 32 门海外语种，覆盖 60 个国家和地区。2025 年，科大讯飞的智慧汽车业务收入是 12.4 亿元，同比增长 25.41%。

办公是最后一个典型场景，也是科大讯飞最为人所熟知的应用场景。

从最早的输入法、录音笔，到现在的办公本、会议一体机、AI 眼镜，这条线的逻辑一直没变：把语音和语言的能力，装进一个每天都在用的东西里。

今年展台上那副 40 克的 AI 眼镜，支持 122 种语言和方言互译，还首创了唇动识别降噪，在展会、车间这种嘈杂环境里，靠识别嘴唇动作把人声分离出来。它同时是 2026 年世界人工智能大会的 " 镇馆之宝 "。

过去十年，科大讯飞的研发投入一直在往上走。2025 年全年 53.64 亿元，占营收 19.79%；2026 年上半年 30.07 亿元，占营收四分之一，同比又增长 25.73%。这个强度在国内软件公司里不算低。

钱从三个方向回来。

第一个方向是政府和学校。这是它起家的地方，也是目前收入最大的一块。2025 年智慧教育收入 89.67 亿元，占营收 33.08%，同比增长 24.04%。

第二个方向是企业。企业调用星火大模型的接口，按使用量付费。这块业务装在开放平台里，2025 年收入 60.88 亿元，占 22.46%；2026 年上半年 37.05 亿元，同比增长 36.01%，第一次超过了教育业务，成为第一大收入来源。

这个变化说明大模型带来的需求是真实的，而且正在形成规模。截至今年上半年，开放平台开放了 1007 项 AI 能力，汇聚超过 1150 万开发者，其中大模型开发者超过 320 万。

第三个方向是个人。学习机、办公本、翻译机、录音笔、AI 眼镜。2025 年智能硬件收入 21.83 亿元，占 8.05%。这块目前规模不大，但它是唯一直接面对消费者的业务，也是品牌最容易被看见的地方。

生意里还有一块容易被忽略，就是生态。

到今年 10 月，讯飞开放平台的开发者规模达到 1187 万，今年的 AI 开发者大赛来了 15 个国家、351 座城市、5.2 万支团队，规模创了新高。这些开发者里，很大一部分长在智能硬件和机器人产业链上。财报披露，开放平台在智能硬件和机器人开发者群体中的市场占有率超过 90%，机器人超脑平台服务了 90% 的机器人厂商。

这个结构说明了它在产业链上的位置：不做整机，做整机里面的那部分能力。一台机器人、一台学习机、一套车机，用的是它的语音、识别和模型。这个位置不显眼，但很难被替换。

只是科大讯飞始终没能做出一个自己的入口。星火 App 的月活在千万级，豆包是亿级。装进别人产品里的那部分能力，比装进自己 App 里的大得多。

它骨子里的基因，还是 to B。

2017 年 10 月 24 日，第一届科大讯飞 1024 开发者节在合肥开幕。那一年开发者节的主题是 " 开放、合作、生态、共享 "，公司拿出 10.24 亿元设了生态扶持基金，开放平台上的开发者是 46 万。

十年后的今天，这个数字是 1187 万。

这十年里，中国的人工智能从实验室走到了具体的场景里。教室里少了些手工批改的夜晚，乡镇卫生院多了一个能提示用药风险的助手，车里的语音助手开始能听懂 " 我有点冷 " 这句话背后的意思。

这些东西不轰动，但它们真的正在发生。

对于下一个十年，科大讯飞要回答的问题，已经不在技术这一侧。国产算力从少数人的选择变成了公共设施，模型之间的差距在收窄。先跑一步，换来的是几年时间，不是一道别人绕不过去的门槛。

接下来的问题是，这些能力能不能长成一门站得住的生意。激烈的模型和服务能力竞争之下，财报的数字不会说谎。