科技日报记者 都芃
“未来可能60%的AI应用跑在本地、30%端云协同，10%由云端独立完成。”在10月22日举行的2026科大讯飞全球1024开发者节上，科大讯飞董事长刘庆峰给出了他对AI落地趋势的判断。
这一判断背后是行业对大模型安全与成本的持续关注。近年来，随着AI加快渗透进入生产生活各个角落，如何让模型安全、低成本、稳定地进入真实场景，已成为业界必须要面对的重要课题。而端云协同，成为被推向前台的一条关键路径。
平衡安全与成本
理解端云协同，首先要看到当前大模型落地中最现实的几个问题：安全、成本与稳定性。
当前，在真实生产场景中仍存在着大量“碰不到云”或网络条件不稳定的设备：内网环境中的办公电脑、工厂车间里的终端设备、偏僻道路上疾驰的汽车……面对它们的智能化需求，云端模型“远水难解近渴”。
端云协同的解题思路并不复杂，它让模型结合任务难度、自身能力和数据安全需求，判断任务由端侧、云端还是端云协同完成，各司其职，协同发力。
更可控的流程、更低的单次调用成本，以及更稳定的应用体验让端云协同逐渐成为行业共识，加大对该领域的布局争夺。
例如，苹果已明确在第三代Apple基础模型中采用了“2款端侧模型+3款云端模型”的架构，端侧负责毫秒级延迟的个人情境理解，云端承担工具调用与跨领域复杂推理。国产厂商荣耀打造的端云协同创新模式可根据端侧功耗、内存和时延要求，共同决定模型的能力边界，并按照智能体的认知回路将复杂推理、快速响应、具体执行等不同类型任务分配至不同模型。
协同关键在调度
端云协同其实不是新概念，但此前的端侧模型仅停留在文本补全和简单问答，一遇到多步工具调用、长文本理解就容易“掉链子”。而随着端侧模型的短板被快速补齐，端云协同也真正有了落地可能。
就在上周四，科大讯飞旗下大模型品牌词元星火发布了最新的星火X2.6-4B端侧通用大模型。作为一个大小仅4B的模型，它不仅原生支持最长100万词元上下文的模型，还大幅提升了智能体、代码、长文本、数学、推理、通用知识、指令跟随等能力。
“我们认为4B的参数规模是最合适的，它既是做智能体任务的最低规模，也是能在主流消费级硬件上跑起来的最大规模。这使得星火X2.6-4B可以轻松进入笔记本、车机、智能家居等多类存量硬件。”发布会上，刘庆峰揭晓了星火X2.6-4B更大的能力进步：将端侧模型能完成的智能体类型任务比例由业界主流的12.8%提升到41.9%，这使其可以解决更多工作流任务，大幅提升可用性，让端侧智能落地真正成为可能。
但只是端侧强还不够，协同的关键在于“会调度”。一项任务到底应该由谁来完成，直接关系着端云协同的落地效率和成本。
领导了星火X2.6-4B训练的词元星火CTO刘权介绍，该模型依托于星火大模型端云一体协同架构，通过精准路由与协同执行，提升任务分配准确性与端云协同效能，推动端侧模型与云端模型优势互补，可以实现“云指导端”和“端云分工”，需要上云时，数据会先在本地脱敏，经用户检查、修改并确认后上传；结果回到端侧后再还原敏感信息。
“我们引入了基于评语模型的端云路由协同训练机制，通过同一任务在端侧模型与云端模型上的多次采样，利用评语模型对端云组间结果进行质量对比并形成奖励反馈，持续优化任务路由，使得端云路由准确率大幅提升。”
刘权打了个比方，端云路由就像是“派单员”，负责分发任务；评语模型则充当“裁判员”，通过“裁判打分”的方式，反复训练一个智能“派单员”，让它越来越会判断任务到底该由端侧做、云端做，还是端云一起做，让端云真正实现“无感”协同。
拓展AI落地场景
端云协同更大的发展空间藏在许多此前云端模型难以触达的场景里。
活动上，科大讯飞列出了十大适合端云协同的典型任务，包括私域知识深度研究、敏感复杂数据分析、内部多源证据核验等。
以私域知识深度研究类任务为例，围绕一个技术问题，模型可以先在本地读取项目文档、实验记录、失败日志、设计图纸等保密材料，由端侧模型完成语义理解、证据筛选和时间线梳理；随后，云端只根据脱敏后的检索需求，去查找公开论文、技术标准、专利文献和行业资料，做跨来源的综合推理；结果返回后，再由端侧整理汇总结果，关联本地材料，还原脱敏信息，最终形成一份有出处、可回溯的研究结论。
“对研究团队来说，这意味着实验记录、项目资料等需要高度保密的数据不必离开本地，云端补足的是外部知识的广度，端侧守住的是敏感数据的边界和结论核验的最后一关。”刘权说，这类真实研究工作的任务更适合端云协同来完成。
例如，科大讯飞最新推出的讯飞晓法超级法律助手，便是基于端云协同架构打造的法律AI产品，可以实现本地算力和云端模型自动调度。端侧承担证据编目、涉密材料脱敏、本地加密存储，核心数据全程不出域，从架构上规避公网泄密风险；云端负责数据脱敏后的复杂任务推理、海量类案研判、权威知识库交叉核验，两者各司其职，律师无需手动区分。
从专业研究到律师办案，再到车机、机器人、工厂智能终端，端云协同正在开辟AI落地新路径，也为AI走进千行百业打开更广阔的想象空间。
（受访单位供图）
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