10月22日，科大讯飞第十届全球1024开发者节主论坛举行。本届开发者节以“解放生产力，释放想象力”为主题。
围绕大模型安全性、AI从数字世界走进物理世界、AI从个人提效升级到组织提效三个核心命题，科大讯飞发布了端云一体讯飞星火X2.6大模型、Spark Audio 1.0语音底座模型、星火具身多模交互技术成果及星帆WinWork数字员工平台等一系列产品与技术。
“解决大模型安全性和极致性价比之间的矛盾，有望通过云端一体化来实现。”科大讯飞董事长刘庆峰表示，“未来60%的应用任务可在本地完成，数据不出域、不产生Token成本；30%的应用走云端协同，响应更快，还能节约5倍以上Token成本；剩下只有10%的任务需要完全放到云端独立处理。”
刘庆峰强调， “只有真正地在国产算力上训练出自己的模型，才是真的自主可控”，“全栈自主可控不仅要能够在国产算力上进行推理，更要能够在国产平台上完成训练。”
01 星火X2.6
基于国产算力实现代码和智能体能力突破
本次主论坛上发布的核心产品是端云一体讯飞星火X2.6。据介绍，2.6版本云端大模型持续对标国际先进水平，首次基于国产算力实现代码和智能体能力突破。
端侧方面，科大讯飞率先实现端侧模型智能体能力跃升。4B端侧模型多项指标显著领先国内外同类模型，综合性能甚至超过部分9B模型，同时提供1.4B、1.7B版本。
针对国产算力显存带宽受限、超长上下文训练困难的难点，星火X2.6实现两大技术突破。
一是研发适配国产平台的长程任务动态并行训练技术，自动区分长短任务，搭配国产软件联合调度，将超长上下文训练效率提升4倍。
二是基于国产异构算力的分布式推理技术，配合业界首个面向国产设备的四层KV-Cache技术，在国产算力芯片上推理整体效率提升4.5倍，KV-Cache命中率从63%提升到95.7%。
目前星火X2.6已全平台开放下载，端侧模型开源发布在Hugging Face、Github，云端API开放在讯飞开放平台、星火APP。
基于端云一体架构，科大讯飞同时也推出了多款AI新品，涵盖教育、医疗等领域。如教育领域的“讯飞星光”超级智能体工作台。
02 Spark Audio 1.0与具身多模交互
让AI从数字世界走进物理世界
依靠端云一体架构解决大模型安全性与性价比之外，如何让AI从数字世界走进物理世界，也成为了科大讯飞此次发布的重点方向。
在现场，科大讯飞首发星火语音基座大模型Spark Audio 1.0，将语音识别、机器翻译、语义理解能力统一在同一底座，说话人分离达95分，环境场景理解89，音频理解79，情绪识别87。
技术上，通过半监督音频解码器、动态分段端到端建模、双范式协同解码，实现效果提升20%、响应时间下降15%、综合成本下降60%。该模型已上线，讯飞听见用户过亿，讯飞办公本、翻译机硬件全部搭载。
在多模态交互方面，公司重点提升了AI眼镜等智能终端理解需求的能力，科大讯飞近期发布的AI录音环，重量仅35克，可贴手机背面并充当手机支架，一键按键录音，两小时录音2分钟完成转写。
同样，科大讯飞的AI眼镜整机仅40克，支持多模态降噪拾音、多语种同传、眼镜端智能体，提词器可跟随朗读进度自动翻页。
讯飞智慧座舱3.0已实现发布即量产，多款车型上车，支持几十米车外交互、车内分区观影与座椅天窗联动。
面向机器人场景，科大讯飞将开放的机器人超脑平台3.0，以具身多模交互技术为核心，输出多模态交互硬件模组、具身智能开发套件，并提供后端协同工具。
目前平台已服务接近500家机器人企业，国内头部机器人企业90%是其客户。现场还展示了7×24小时AI机器人无人商店演示，机器人完成接待问路、对话交互。
03 星帆WinWork
从个人提效到组织提效
个人提效了，企业就真的提效了吗？很多企业员工个人编程、文案效率提升，但是部门、公司整体产出提升有限。
麦肯锡数据也印证了这一判断：80%个人可以被AI提效，但是只有6%企业获得组织级收益。
针对这些组织效能难题，科大讯飞正式发布讯飞星帆WinWork数字员工平台。
刘庆峰现场还分析了两点核心痛点。他认为，AI要读懂业务，成为组织的自己人，读懂ERP、CRM系统，理解企业研发流程与客户业务需求。
此外，AI还要深度融入业务流程，实现人和数字员工协同，风险可控，关键节点质量自动把关。
基于这一判断，科大讯飞的WinWork的核心是构建企业本体，包含企业业务规程与工作规范、清洗后跨系统语义对齐的业务数据库、沉淀的企业专家经验三部分。
在现场，以“供应链涨价”为例，数字员工依托元器件行业企业本体图谱，自主评估供应商与备选物料，输出综合最优方案。在研发场景中，部署WinWork研发数字员工后，组织整体提效可从20%至30%提升到50%以上。
平台提供完整企业本地私有化部署方案，分为模型层、接入层、本体层、平台层，已可开箱即用80类数字员工，覆盖采购、投标、供应商管理、客服、研发等岗位。
结语
刘庆峰在演讲中坦承，国产算力对比全球顶尖水平现在还有两代左右差距，但是很快缩小到一代、半代，终有一天实现并跑甚至领跑。
他指出，国内真正投入大模型完整训练的企业并不多，但这只是阶段性现状，未来会有越来越多力量加入。
刘庆峰还称，国产的生态几乎没有几家公司真正地在大模型训练上花力气，但他认为未来一定会有越来越多的人深入到大模型的训练，以及更多的应用生态中来。
当前，大模型行业的竞争，正持续向算力适配、数据安全、软硬一体交互等方向延伸，唯有凝心聚力、持续投入，方能在这项长跑中缩小差距，甚至领跑。如刘庆峰在演讲最后所言，人工智能是一次伟大的人类历史进程，但是也是一场需要凝心聚力的长跑。
