1024开发者节上，科大讯飞发布了端云一体模型、国产算力协同方案、数字员工平台、语音基座及多款硬件产品，并升级了教育、医疗、法律三条行业线。
相比参数规模，刘庆峰提出的“60%、30%、10%”更具战略意义：60%的应用在本地运行，30%走云端协同，10%留给云端大模型。这不仅是技术架构，更是成本优化方案。将六成流量移至本地，可将“按次付费”转为“一次性投入”，在保障数据不出本地的同时，有效控制长期运营成本。
国产算力短板靠工程优化填补
端云协同的前提是模型能在国产算力上高效训练与推理。星火X2.6采用MoE架构，总参数293B，每次推理激活30B，显著降低显存和算力压力；支持1M上下文长度，面向长文档、会议及代码库等场景。
针对国产卡在显存和带宽上的局限，讯飞通过工程手段进行优化：一是长程任务动态并行训练，提升超长上下文训练效率约4倍；二是推理侧采用分布式推理加中间结果复用，规避带宽瓶颈。这些细节虽不具宣传噱头，却是实现全国产算力落地的关键。
价格方面，云端版限时定价为输入每百万tokens 0.9元，缓存命中0.08元，输出3.6元；端侧星火X2.6-4B开源且推理限时免费。
数字员工聚焦组织级流程提效
企业级产品“星帆WinWork”定位为岗位级数字员工。其核心能力在于构建企业业务本体，整合业务规程、数据及专家经验，嵌入工作流程中执行任务识别、分工规划及跨系统操作。
WinWork支持全栈国产化和私有化部署，具备可审计、可追溯特性，并通过端云一体架构节省44%的Token消耗。这一数据印证了60/30/10分流策略在产品层面的实际落地。
数字员工的落地面临权限开放与责任界定两大挑战。WinWork通过私有化部署解决权限顾虑，通过可审计机制明确责任归属。从个人提效转向组织提效，意味着需要深入改造业务流程，这对技术交付能力提出了更高要求。
语音基座重塑硬件交互体验
讯飞发布SparkAudio 1.0语音基座，整合机器翻译、语音识别、语义理解等能力，支持实时说话人分离、环境理解及情绪识别。该基座已应用于讯飞输入法16.0、讯飞听见等多款产品中，有效解决多人场景下语音识别混乱的问题。
硬件方面，AI录音环采用4+1环麦阵列和Wi-Fi 6传输，综合识别准确率超96%，实现2小时录音2分钟转写。此外，讯飞AI眼镜支持122种语言互译，星火智慧座舱3.0升级车载语音交互，机器人超脑平台持续提供多模态组件。硬件作为端侧算力的载体，承担着承接本地化计算任务的重要角色。
垂直行业坚持数据本地化
在教育、医疗、法律领域，讯飞重点推进数据不出本地的端云一体方案。
教育板块推出“讯飞星光”智能体工作台，涵盖备课、教研及家校沟通等功能；AI学习机新增“探究式学习”模式，引导学生自主推理。医疗板块，“晓医”升级为多份报告综合解读及健康管理计划，增加中医辨识功能；讯飞影像云在质控方面表现优异。法律板块，“晓法”覆盖卷宗解析、证据审查等场景，支持敏感信息脱敏，宣称办案效率提升45%以上。
鉴于行业数据的敏感性，本地化处理是进入这些领域的门槛。然而，医疗和法律对准确率要求极高，相关效能数据仍需经过第三方验证及真实场景的长期考验。
生态建设与开发者赋能
本届AI开发者大赛吸引来自15个国家、351座城市的5万余支团队参赛，其中43%为非技术类专业人员，显示AI应用开发正趋向业务化。发布的星辰TaaS平台旨在连接模型能力与行业知识，帮助开发者快速交付解决方案。
同期举办的合肥科博展和北京科博展展示了基于昇腾生态的“飞星平台”及完整应用链路，并提供AI健康服务、青少年对弈等互动体验。
总体而言，讯飞并未盲目追求参数规模，而是致力于将模型轻量化并融入硬件、流程及行业系统。这条路径避免了单纯的算力军备竞赛，但要求每一单业务都具备扎实的交付能力。60/30/10战略的最终成效，将取决于未来企业在采购中对本地化与云端协同的实际选择。
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