科技日报记者 都芃
2026年，大模型应用正从能力验证进入价值兑现阶段。对于大型企业而言，AI落地成效不仅在于模型效果，同时包括算力成本、数据安全、国产化适配与组织运营能力的综合表现。基于行业实际需求，日前，科大讯飞集中发布四款企业级AI应用，构建起覆盖业务场景、人机交互、模型运行的产品体系。
四款应用遵循“场景切入—能力升级—平台统筹”的落地路径，直击企业经营刚需场景夯实应用基础，逐步拓展业务边界，最终依托统一平台实现AI在企业内安全、高效、可量化运行，推动大模型从“能用”迈向“好用、用得起、可规模化”。
在业务场景方面，星火营销助理与星火AI企业风控官，聚焦业务增长与风险管控两大核心领域。星火营销助理能融合客户动态标签、历史交互数据和企业知识图谱，自动完成客户分群、策略选择、渠道匹配和内容生成。端到端的大模型语音合成技术可以把响应延迟降低至1.5秒，支持自然的语气变化和语义级智能打断。
风险防控作为企业经营的重要防线，同样受到广泛重视。星火AI企业风控官通过底稿数字化自动提取关键指标，结合行业知识与风控逻辑深度研判风险信号，最终通过大模型生成结构化风险诊断与决策建议。
支撑上述业务场景的，是科大讯飞一项核心底层能力——智能语音。语音交互是人和机器最自然的沟通方式。星火智能语音在“部署成本”和“交互体验”两个关键环节实现突破，把“听清楚、聊顺畅、答自然”融入统一的语音交互体验之中，实现系统从“能听”到“好用”。
星火智能推理平台SparkInfer的定位是业务和模型之间的统一中间层，采用私有化部署为主、公有云API（应用程序编程接口）为辅的混合架构，对于高敏感数据和核心业务场景，支持本地模型推理，确保数据不出域、模型本地跑、调度有策略、成本可追溯。
同时，其针对DeepSeek、Qwen、GLM等国产主流模型做了算子融合和内存优化，在主流国产硬件平台上，推理效率比开源vLLM框架提升约50%。目前，该平台已在能源、冶金领域的多家大型企业启动部署和场景验证，助力企业AI模型建设实现算力可控、响应高效、安全可管。
以“场景—能力—平台”为矩阵，科大讯飞为大型企业AI落地应用提供了一条从能力验证到价值兑现的清晰路径，让AI应用建设走得更稳、更远。
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