智能體時代，大模型到底拼什么？

誰能守住自主可控的技術底座，誰能扎根真實產業創造實效，誰能沉淀可復用的生態經驗，誰就能站穩AI產業的未來賽道。

文/每日資本論

“龍蝦”來了，人工智能產業隨之遭遇了一個嚴肅的問題——智能體時代，大模型拼什么？

7月17日，上海，2026世界人工智能大會（WAIC）將正式啟幕。本次大會以“智能伙伴，共創未來”為核心主題，精準錨定了行業最新變革方向，宣告大模型競爭徹底告別淺層能力比拼，進入價值落地的深水區。

而就在9天前，國家科學技術獎勵大會的結果也為這場行業變革寫下了權威注腳：科大訊飛深度參與的“鵬城云腦”超大規模國產智能算力系統及產業化工程，斬獲2025年度國家科學技術進步獎一等獎。

從國家最高科學技術榮譽到全球AI產業盛會，時間線上的巧合，勾勒出中國AI產業正在回答的一個核心命題：褪去參數泡沫與概念炒作，新時代大模型的核心較量，歸根結底是三大底層能力的比拼——能否牢牢掌握自主可控的核心技術底座？能否深度扎根真實產業場景創造實效？能否沉淀可復制、可迭代的行業生態經驗？這是中國AI產業突破外部桎梏、實現高質量發展的核心密鑰。

底座之爭,從“跑起來”到“長出來”

過去兩年，大模型行業的敘事經歷了劇烈轉向。2023年，人們關心的是“誰能做出千億參數模型”,之后的焦點則變成了“誰的榜單分數更高”。到了2026年，一個更本質的問題浮出水面：當智能體應用開始進入真實工作流程，大模型的能力演進究竟取決于什么？

答案正在變得清晰：不只看模型參數和單點能力，更看底座是否穩定可靠、可持續迭代、可規模化應用。

“鵬城云腦”項目的獲獎，恰恰印證了這一判斷。針對人工智能領域高端芯片、基礎軟件等國際科技戰略前沿的“卡脖子”技術，項目團隊成功突破了基于國產AI芯片的超大規模智算架構與關鍵技術。項目研制出國內首個全面自主可控的E級智能算力平臺“鵬城云腦Ⅱ”，并構建了全鏈條智算基礎軟件棧。該平臺的I/O吞吐能力和大規模AI計算能力國際領先，大規模AI并行訓練能力國際先進。

更重要的是，這一成果不是停留在實驗室里的技術演示。項目成果已支撐北京、武漢等全國25個智算中心建設，成為國產智算集群的主導方案。項目帶動華為昇騰大規模產業化，牽引科大訊飛、中國移動等企業搭建起10余個萬卡昇騰智算集群，相關國產芯片累計出貨超100萬片。項目同步為訊飛星火、移動九天等國內超半數國產大模型的訓練迭代及規模化應用提供全鏈條支撐。

在項目攻關中，科大訊飛重點開展了基于國產算力的大規模并行訓練方法研究，推動國產智能算力系統從技術攻關走向規模應用。依托相關技術積累，科大訊飛此后主導建設了“飛星一號”和“飛星二號”國產超大規模智算平臺。訊飛聯合華為構建的超大規模國產智能算力平臺，成功保障了首個基于全棧國產軟硬件基礎設施的全民開放使用大模型“飛星一號”高質量交付。據悉，“飛星二號”的前三期項目已正式投產，最后一期正有序推進建設中。

訊飛星火是國內最早基于全國產算力底座完成訓練和推理的大模型。當不少國內大模型還在依賴海外高端GPU完成訓練、僅在推理環節適配國產芯片時，訊飛星火已經在國產算力底座上完成了從訓練、迭代到推理部署的全鏈路閉環。

這一差異在訊飛星火X2-Flash上體現得尤為明顯。2026年4月，星火X2-Flash正式發布，同步開放API。它采用MoE架構，總參數30B，最大支持256K上下文，基于華為昇騰910B集群訓練完成。星火X2-Flash率先在國產算力上實現了DSA稀疏注意力與MTP多token預測結合的長文本高效訓練，通過親和國產芯片的算子和分布式訓練策略深度優化，訓練效率相比同規模A800集群從20%提升到90%。在智能體強化學習訓練場景中，采樣解碼效率最高可提升2倍以上，它已實現OpenClaw、Claude Code等主流Agent框架的深度兼容。

數據是最好的佐證：經訊飛智能體AstronClaw實測，星火X2-Flash在深度研究報告、Skill管理與調用、系統控制與執行等智能體核心任務上效果接近業界萬億級參數模型，而在相同工作流下，整體Token消耗不到當前主流大尺寸模型的三分之一。

星火X2-Flash的API調用價格為1至2元/百萬Tokens。這意味著，國產算力路線不僅解決了“能不能訓”的問題，更在朝著“訓得好、跑得穩、用得起”的方向演進。

進入智能體時代，大模型訓練的難度還在持續攀升。智能體應用不只是生成一段回答，而是要完成長上下文理解、復雜任務拆解、工具調用、代碼執行、多輪反饋和自動修正。一次完整的智能體工作流，Token消耗可能達到數十萬甚至上百萬。顯存容量、顯存帶寬、計算效率和集群協同，始終是大模型訓練的關鍵能力。

如今這些要求被進一步放大。在全國產算力平臺上訓練大模型，這些能力都要重新打通、重新優化。而訊飛星火X2-Flash的實踐表明，這條路雖然艱難，但并非不可行。

場景之爭，AI不能只活在對話框里

如果說底座能力決定了大模型能走多遠，那么行業場景則決定了大模型能走多深。

AI真正釋放生產力的關鍵，在于能否進入社會剛需和產業核心流程。科大訊飛董事長劉慶峰表示，人工智能正從“能對話、能回答問題”邁向“能完成真實工作、改變真實世界”。大模型能力決定技術上限，而能夠深入行業場景、以實際數據驗證應用價值，才是人工智能發展的真正剛需。

教育是AI落地最典型的場景之一。6月11日，科大訊飛在無錫發布星火多模態大模型X2-VL。這是中國首個基于全國產算力平臺訓練的全棧自主可控多模態大模型。X2-VL采用原生多模態范式訓練，具備輕量化視覺編碼器、快慢思考統一模型等特點，在視覺推理、圖文理解、文檔分析、圖表理解等任務中表現突出。基于2026年度全國各地高考模擬試卷中的多模態試題測試，星火多模態大模型全學科平均答題準確率接近95%。

分數只是表面，X2-VL真正的價值在于，它已經跑在真實場景里。在無錫，科大訊飛智慧教育產品已實現規模化應用：近1200臺AI黑板覆蓋75所中小學，日均應用活躍率達87%；星火智能批閱機部署128臺，覆蓋80所中小學。這些搭載訊飛AI教學系統的設備，基于多模態大模型能力，可以實時分析學生的書寫、繪圖和答題過程，提供個性化反饋。

醫療是另一個AI深度介入的領域。科大訊飛在醫療領域持續深耕，訊飛曉醫APP作為面向居民提供的AI健康助手，搭載星火醫療大模型，服務超25萬醫生、數百萬家不同等級的醫院，累計輔助診斷超11億次。從癥狀自查、藥物查詢到報告解讀，AI正在覆蓋“看病前、用藥時、檢查后”三大健康場景。

司法領域同樣可以看到AI的深度滲透。科大訊飛基于多模態大模型能力持續突破復雜版面解析難題，推動電子卷宗從“能識別”走向“好閱讀、易應用”。相關能力可實現表格內容提取、印章識別、手寫體識別、智能編目等，手寫體識別準確率達97.2%、復雜表格識別準確率達95%。以高質量電子卷宗助力民商事60天內結案率提升18%，刑事辦案效率提升30%。科大訊飛智慧法庭已覆蓋無錫全市兩級法院法庭，助力庭審時長縮短30%至50%，人力資源效率提升60%。

具身智能是AI從數字世界走向物理世界的關鍵一步。星火多模態大模型X2-VL也賦能具身智能大模型升級。科大訊飛提出新一代具身模型GEAR-VLA，進一步提升空間任務精度與物體特征泛化能力。目前，科大訊飛正以物流揀選場景為切入點打造行業級具身機器人，加速形成軟硬一體化解決方案和標準產品。科大訊飛的聆動通用機器人已走進物流分揀這一真實場景，并成為全國首個在工業應用領域獲得具身智能機器人CR認證的企業。

從教育到醫療，從司法到物流，這種摒棄概念炒作、深耕產業剛需的落地模式，徹底打破了AI“重研發、輕落地”的行業通病，印證了智能體時代的核心準則：真正的技術競爭力，從來不是實驗室的高分，而是產業一線的實效——呼應了本屆WAIC“智能伙伴，共創未來”的大會主題。

經驗之爭，國產AI需要沉淀什么

底座能力和行業場景之外，還有一個容易被忽視的維度——可復用的經驗。

毫無疑問，國產AI軟硬件生態的成熟，不能只靠一兩次技術突破，而需要可復制的工程經驗、訓練方法和落地路徑。這正是“鵬城云腦”項目獲獎的深層意義——它不僅是一個技術成果，更是一套可以在全國范圍內復制的國產智算集群建設方案。

而從“鵬城云腦”到“飛星一號”再到“飛星二號”，科大訊飛已經在國內科技企業中踏踏實實地走出了一條可復制的路徑：先在國家級重大項目中驗證技術可行性，再通過自建智算平臺實現規模化，最后將經驗反哺到芯片、算子、訓練框架等產業鏈環節。

在MoE模型訓練方面，科大訊飛聯合完善并優化MoE訓練關鍵算子，協同設計親和昇騰架構的MoE結構。2025年以來，科大訊飛攻克了國產算力訓練的兩座“大山”：在長思維鏈強化學習方面，將深度推理訓練效率從30%提升至84%以上；在MoE模型全鏈路訓練方面，將效率從30%提高到93%。

這種經驗的可復制性，在訊飛星火X2-Flash上得到了進一步驗證。星火X2-Flash已實現OpenClaw、Claude Code等主流Agent框架的深度兼容。也就是說，開發者無需為國產算力平臺重寫代碼，就可以將現有智能體應用遷移到星火X2-Flash上。這種兼容性降低了開發者的遷移成本，也讓國產算力平臺的生態建設有了更低的門檻。

在更廣闊的維度上，科大訊飛正在將國產AI能力輸出到全球市場。今年5月，福布斯中國發布“2026福布斯中國人工智能科技企業TOP 50”評選結果，科大訊飛憑借訊飛AI眼鏡成功入選。訊飛AI眼鏡整機僅40克，支持122種語言實時翻譯。AstronClaw與訊飛AI眼鏡結合打造輕量化智能助手GlassClaw，通過技術聯動實現信息實時理解與補全。

敲黑板！早一些的4月15日，科大訊飛舉辦AstronClaw升級發布會，首次完整展示“軟硬一體”AI Agent架構體系，標志著AI智能體正式突破屏幕限制，從虛擬的聊天助手升級為可走進真實物理世界的執行中樞。桌面數字伙伴Loomy新增Buddy功能，可根據用戶記憶、偏好及形象，構建個性化超級團隊。國內首個企業級開源技能倉庫Astron SkillHub同步亮相。

這些產品背后的邏輯是一致的：智能體時代，AI的競爭維度正在從“模型有多大”轉向“能辦多少事”。一個真正能辦事的大模型，背后至少需要三件事共同支撐：數據、算力、算法。科大訊飛的國產大模型路線，不只是讓大模型在國產芯片上“跑起來”，而是依托全國產算力平臺，實現大模型從訓練、迭代到推理部署的全鏈路閉環。

面向智能體時代，科大訊飛正在持續布局下一代能力——計劃2026年10月于華為昇騰950平臺上，發布中國首個對標業界最先進模型的旗艦大模型。

由此不難看出，智能體時代的大模型競爭，從來不是一場速成的跑分競賽，而是一場長期的實力深耕。誰能守住自主可控的技術底座，誰能扎根真實產業創造實效，誰能沉淀可復用的生態經驗，誰就能站穩AI產業的未來賽道。對于中國人工智能產業而言，歸根結底，智能體時代的突圍之路，拼的是誰能在真實世界里站穩腳跟，誰才能走得更遠。

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