当生成式人工智能的浪潮席卷全球，仿佛一夜之间，AI成了新的“基础设施”，大模型成了技术圈与资本市场的“通关密码”。从硅谷到中关村，从ChatGPT到国产百模大战，一时间，模型参数越大、语料越全、推理越快，似乎就能代表一家企业的未来。

但在热潮汹涌的表面之下，一个问题正在逐渐凸显：在这场技术革命中，谁能走得更远？谁能真正把AI做成生产力，而不是幻象？

潮水退去，裸泳者毕现。而那些在AI还没有成为“显学”时就已默默耕耘、在技术荒原上耐得住寂寞的企业，正逐渐成为穿越周期的参照坐标。

科大讯飞，正是这样一家典型的“长期玩家”。二十六年过去，人工智能的每一次浪潮，它都在场。以史为鉴，可以知兴替。要看清楚未来的方向，也许可以从历史的轨迹中，找到一些启发。

人工智能发展的“长河”，
从没停止“激荡”

人工智能，并不是今天才突然火起来的“新事物”。如果从1956年达特茅斯会议算起，它已经走过了近70年的发展历程。但这70年，并非线性推进，而是一次次在技术突破与现实掣肘的拉锯中艰难前行。

每一轮技术浪潮，都像是一场产业的重新洗牌——不仅刷新了人们对“智能”的想象边界，也不断改变谁能主导AI的未来。

回顾AI的三次主浪潮，每一轮都影响深远：

1950-1980年代：专家系统与逻辑主义阶段。这一时期的AI主要靠符号推理和规则建模来模拟人类智能，但受限于算法能力、算力水平和数据，最终未能跨越实验室门槛。第一次“AI寒冬”，由此而来。

2000年代：感知智能觉醒，语音和图像识别走向实用。深度学习的崛起带来模型表达能力的飞跃，语音识别、图像识别、自然语言处理等感知层技术走出低谷，成为工业界重点投资方向，AI第一次大规模进入产业化阶段。

2017年至今：大模型开启通用智能探索。以Transformer为基础的预训练语言模型，彻底改变了AI研发范式。GPT家族让AI具备了类人的语言生成能力，随后包括科大讯飞“星火”、DeepSeek、通义千问等在内的众多大模型纷纷登场，AI从感知走向认知，再迈向“通用”。

中国的AI发展路径，也几乎与全球保持同频。每一轮技术突破都迅速引入、学习、对标，甚至在一些细分赛道形成超越。但与此同时，也面临着自身独有的“结构性难题”：

一是“技术空心化”：核心算法、训练框架、底层硬件高度依赖国外技术。

二是“落地难与场景分离”：AI模型能力强，但与产业需求之间常常“隔着一层”。

在这样的环境中，真正能从底层技术出发，构建完整技术体系与产业闭环的企业，屈指可数。而科大讯飞正是其中少数的代表之一。

科大讯飞既是见证者，也是推动者

从语音识别“冷门”技术出发，经历了感知智能的产业落地、认知智能的逐步成型，再到大模型时代的加速爆发，讯飞没有缺席任何一场AI革命。更重要的是，它从未只停留在“接口调用”和“概念复述”，而是始终坚持做自主底座构建者、真实场景落地者，一步步将“技术理想”磨成“产业现实”。

可以说，这一路走来，科大讯飞是人工智能发展历程的见证者，也是重要的推动者。

☆1999年成立：源自中科大，技术冷门中孕育出的“非风口公司”

如果说今天的AI是全民话题，那么1999年，当人工智能还停留在学术象牙塔，语音识别更是科研体系中的“边角料”时，创办一家专注语音技术的公司，听上去并不聪明。

那是个“谁做语音识别谁傻”的年代——市场不看好、资本不感兴趣、技术也未成熟。但就是在这样的背景下，一群从中科大走出的技术理想主义者创办了科大讯飞，并坚定选择了“语音”这条看似狭窄却通往未来的路径。

他们不是在追风，而是在坚持。“让机器能听会说、能理解会思考”——这个使命在公司创立之初就已明确，而今已写入了公司每一代的战略演进中。正是这种技术理想与现实打磨并行的路径，奠定了讯飞此后二十多年的产业定力。

☆2000s：第一次AI浪潮中，讯飞构建起中文语音技术“地基”

随着深度学习和机器学习在2000年代初期逐步进入产业应用，AI迎来了第一波实用化浪潮。在这一阶段，语音识别、语音合成、语音评测等感知智能成为前沿热点。

而对于中文语音，情况更加复杂：语音调丰富、多音字密集、方言体系广泛，远比英语语音系统更难建模。但讯飞始终坚持“解决最难的中文，才能拥有最强的技术壁垒”。

这期间，科大讯飞率先在中文语音识别领域实现技术突破，并逐步将成果应用于教育、司法、通信、客服等真实场景中。它不是只做演示系统，而是在一线场景中磨技术、找路径、落产品。

更关键的是，讯飞在这一时期累计构建起海量高质量中文语音语料库，这一长期战略投入为其后续AI技术的发展打下了坚实基础——也成为中国少数具备语料自主权和技术训练闭环能力的AI企业。

☆2010s：感知智能爆发期，讯飞在“语音+认知”一体化上加码

进入2010年代，深度神经网络推动AI进入第二个“产业春天”。图像识别、语音交互、自然语言处理等技术在多个垂直行业走向成熟。智能手机普及、移动互联网崛起，也让AI走向C端成为可能。

科大讯飞没有错过这波“从听得见到听得懂”的技术跃迁。

在C端市场上，讯飞语音输入法、翻译机、智能办公本等产品相继爆发，成为许多用户接触AI的“第一站”；而在B/G端市场，讯飞的技术已深入政务、司法、教育、医疗等“刚需+高门槛”场景，成为实际生产流程中的关键能力。

同时，讯飞也在这一阶段完成了从“感知智能”向“认知智能”的全面进化：不再满足于识别字词语音，更在语义理解、多轮对话、知识图谱构建、个性化推荐等方向展开布局。

这一时期的讯飞，已从一个“语音技术公司”，成长为真正意义上的“AI平台型公司”。它所构建的，不再是单一模型的能力，而是一整套能支撑产业落地的AI系统工程。

而这一切，则成为它参与大模型竞赛的底气。

大模型是技术长流中的持续推进，
而非短期爆发

大模型不是“从0到1”的神迹，而是“从1000个点”汇聚而来的合力。

当下的大模型风潮，在许多人眼中像是一场突如其来的技术爆炸，但它其实是过去二十年AI技术演进的系统集成与方法论重构。

Transformer架构的提出，只是一个起点。真正将它推向实用的，是海量语料数据的积累、预训练-微调范式的建立，以及分布式计算和算力调度的不断优化。这是一场没有捷径的“技术长跑”。

OpenAI的ChatGPT，点燃了大众对生成式AI的集体认知，DeepSeek、讯飞星火、通义千问等国产大模型的爆发让行业意识到：大模型竞争不只是算力堆叠，而是背后数据、算法、场景与工程能力的综合博弈。尤其是进入2025年后，AI Agent的兴起让人们开始期待大模型真正成为“任务型生产力”而非“语言玩具”。

在这个阶段，只有真正具备“技术底座+数据语料+应用场景”三位一体能力的公司，才能把大模型做深、做实、做久。

科大讯飞恰好是这种“全栈能力型”的典型代表：

它有深厚的语音识别与语义理解技术体系，支撑模型对中文复杂结构的准确建模；

它拥有多年积累的高质量中文语料和行业数据集，避免模型被“喂垃圾”；

它还掌握从教育到政务、从医疗到司法的真实高频场景反馈机制，让模型能力在实战中不断进化。

换句话说，讯飞有能力把“模型能力”转化为“系统能力”——这才是能走通商业化和产业化的关键。

如果说大模型是AI新时代的“基础设施”，那么讯飞星火的出现，就像是讯飞过往20多年技术积累的一次集中释放。

在刚刚过去的高考测试中，讯飞星火X1在多家权威机构组织的实测中表现优异：在语文作文任务中，星火在评分维度上排名所有主流模型第一；在英语作文盲评中超越DeepSeek等竞品；在高考数学实测中，讯飞星火是仅有的两个整卷得分突破140分的大模型之一。

这些不是“选题演示”，而是真实考试题目下对中文理解、逻辑推理、知识迁移能力的综合考验——用一次公开考试，让技术说话。

这一成绩的背后，是讯飞在大模型技术路径上坚持的三大原创能力：

快慢思考统一模型训练方法，首次引入“类脑决策逻辑”作为认知建模框架，提升复杂推理表现；

结合评语模型与细粒度反馈的强化学习技术，提升模型输出质量与对人类偏好的适配能力；

基于国产算力的推理算法优化包，突破“国产慢三个月”的技术困境，在算法层拉齐效率。

这不是一场PR主导的“模型秀场”，而是一套以真实问题驱动模型演进、以模型迭代支撑业务深化的技术-产品闭环。

解答时代难题，才是科大讯飞的使命

技术行业的每一次变革，都会衍生出一批短期“明星”和一批长期“支柱”。在大模型成为全行业底座的时代，真正能穿越周期的企业，往往不是最热闹的那一个，而是最能啃硬骨头、解复杂题、打通底层闭环的那一个。

在AI产业最核心的两个难题——“卡脖子”与“落地难”上，科大讯飞给出了不走捷径、直面挑战的解法。

1. 面对“卡脖子”：自主可控不是选项，是底层战略

当前AI产业最大的不确定性，不仅在于模型能力能否提升，还在于底层算力和系统生态的可控性。一旦底座受制于人，技术安全与发展空间都难以保障。

科大讯飞是国内少数全面转向国产昇腾算力的公司之一。

这不是一次简单的“硬件替换”，而是一场系统级再造：从模型架构、训练框架，到推理优化、能效调度，再到全栈适配和性能调优，几乎每一个环节都要“重写一遍”。

刘庆峰在内部讲话中直言：“基于国产算力的算法开发会慢三个月，在今天这个你追我赶的时代，是不得了的差别。”但讯飞仍然选择了这条“慢但对的路”，其背后，是一个深层判断：

有能力做，所以必须做；

不做，就永远受制于人。

在这个过程中，讯飞还打造了从数据采集、预处理、模型训练、强化学习，到评测反馈的完整国产AI训练闭环。这意味着，即便外部环境变化，讯飞依旧可以在自主可控的体系内，完成大模型的持续演化和行业部署。

这是讯飞“系统型公司”价值的集中体现：不仅仅是有一个模型，而是有一整套可持续演进的AI产业操作系统。

2. 面对“落地难”：To B不是故事，是硬仗

与To C模式下的用户增长和API变现不同，To B和To G场景是“刚需高门槛”，拼的是解决行业真实痛点的能力，以及在复杂组织结构中的推广、运维、反馈、迭代能力。

这正是讯飞长期深耕的“硬核主场”。

在教育领域，科大讯飞不仅参与构建了全国多地的智能教学系统，还登上了世界数字教育大会，被中国教科院选为唯一展示成果的中小学AI教育平台。它不仅让AI“能答题”，更强调“因材施教”和“学生全面发展”，引入心理健康、创造力评估等软性指标，形成真正可用、可信、可持续的智能教学辅助体系。

在医疗领域，讯飞星火医疗大模型已应用于1型糖尿病等专病方向，联合三甲医院、科研机构共同训练专业模型。根据公司规划，星火X1医疗模型将在年内达到三甲医院主治医生水平，推动AI向“医疗决策共识平台”演进。

在司法领域，讯飞法律大模型具备案件要素抽取、诉请答辩分析、法律法规推荐等功能，据公司内部测试结果，在准确率上超越DeepSeek R1，并已在安徽省检察院真实上线运行，协助检察官提效办案，成为中国“AI辅助司法”的样板系统。

在企业级市场，中石油与讯飞联合打造的“昆仑大模型”已正式升级，在行业知识问答、代码辅助、物资评审、安全作业等方面实现效率飞跃；国家能源集团部署的智能评标系统，也获得国资委点名推荐，验证了星火大模型在央国企场景下的商业可行性和扩展潜力。

这些案例的共同特征是：复杂、真实、高门槛，不适合讲故事，只能靠能力说话。

也正是在这样的硬仗中，讯飞不断用“解决一个个具体问题”的方式，让自己的大模型逐步进化为真正有用、有生命力的产业引擎。

谁能在AI的“长流中”定义未来？

当大模型从“科研演示”走向“通用底座”，AI产业的核心逻辑也正在从技术爆发期进入到产业重构期。

这意味着，真正的竞争不再只是谁的参数更大、demo更炫，而是：

谁能落地得更深：在专业刚需场景中形成真实业务闭环；

谁能控制得更稳：从算法框架到数据资产、算力平台实现自主可控；

谁能输出得更广：实现从本地化适配到全球化布局的规模跃迁。

而这三件事，恰恰是过去二十多年里科大讯飞始终在做、正在做、也擅长做的。

在教育、政务、医疗这些高门槛、高确定性、关联国计民生的“国家关键场景”中，讯飞不是“新兵”，而是“老兵”，并已建立起从模型训练→产品定义→用户反馈→持续优化的正循环体系。技术不是空转的，而是嵌入在真实流程里，解决真实问题。

更重要的是，讯飞也在努力将“AI中国解法”带向全球。

在刚刚过去的大阪世博会上，讯飞推出了支持中、日、英三语实时交互的“AI孙悟空”，不仅成为中国馆的明星项目，也以“每分钟至少一次交互”的频率，成为了中国AI技术软实力出海的具象化样本。

刘庆峰提出，“未来，一个国家的全球影响力，一部分将取决于它是否拥有可供他国使用的主权大模型。”

从这个视角看，讯飞不仅是在构建自己的产品竞争力，更是在构建中国AI在全球博弈中的系统位势。

在这个被流量重构认知的时代，耐心早已成为稀缺资源。

但科大讯飞用26年告诉我们：真正重要的技术成果，从来不是“讲”出来的，而是“做”出来的。