不光聪明还要可靠：科大讯飞为什么值得信任？

作者 | 深水财经社 刘川风

7月20日，2026世界人工智能大会（WAIC）在上海闭幕。

本届大会展览面积首次突破10万平方米，1100余家企业参展，4000余款展品中超300款实现全球首发。

在这场热闹的背后，其实可以看到一个显著信号，AI行业正在告别“晒参数、晒榜单、秀Demo”的技术展示，全面转向场景、交付、落地的产业应用。

据WAIC官方数据，172场会议或活动名下共有18类38个标签，其中“产业发展”一词出现51次，取代“参数规模”“榜单排名”成为最高频关键词。

这意味着什么？

当大模型从通用能力进入央国企、教育、医疗、政法等高门槛行业，客户的选型标准也发生根本性变化，技术先进性不再是唯一标尺，由安全可控、业务适配、持续交付、动态进化构成的信任体系，才是决定胜负的关键。

而在这个新规则下，来自合肥的科大讯飞（002230）又一次跑到了前面。

聪明和可信

AI选型逻辑变了

本届WAIC最鲜明的就是产业切换，AI正从“能聊天”进化为“能办事”，智能体正在从聊天工具走向生产力工具，机器人也从舞台炫技走向工厂、车间、仓储等产业现场。

但在各种生产力应用场景中，还出现了巨大分化，通用场景和特殊场景的可靠性要求开始凸显。

比如教育、医疗、政法、政务、央国企，这些领域的应用和我们自媒体人写文章、老百姓搜索科普资料完全不是一码事，它们决策链条长、合规要求严、容错率极低。

一个AI模型可以写出漂亮的诗，但如果它在辅助诊断时给出错误建议、在教育场景中传递不当内容、在政务流程中泄露敏感数据，后果无疑是灾难性的。

因此，这些行业的采购逻辑不是看谁的参数更大，而是要看谁能让客户“敢于把后背交给他”。

这个信任不是靠一场发布会建立的，需要一层一层的能力堆叠。

这就是科大讯飞的传统强项，他们是国内最早研发“超脑”的人工智能公司，也是国内最早一批发布自研大模型的公司，不同于众多企业优先布局消费端赛道，讯飞自发展初期便锚定行业深度应用。

虽然目前各家大厂都在通用大模型和智能体上投入巨资，但是讯飞却在商用方面攻城略地。

依据第三方机构智能超参数监测数据，2024至2025年，科大讯飞连续两年B端、G端大模型解决方案中标数量与披露中标金额位居行业首位。

2026年上半年，科大讯飞在央国企市场为主的大模型项目中标数量和金额在全行业统计中再次获得双第一。这份市场结果，本质是政企客户用真金白银投出的信任票。

这些关键领域，不是看你的花拳绣腿，而是要看到真功夫。这些信任票背后，是依靠讯飞构建的信任壁垒。

市场的信任票

讯飞为什么能攻城略地

一边是持续领跑的政企中标榜单，另一边市场却能感知到，讯飞近两年在大模型赛道的公开宣传趋于克制。

两种现象形成鲜明反差，也引来资本市场持续关注。

在今年5月召开的2025年度股东大会上，会场坐满机构研究员与投资者，大家有着共同的疑问：讯飞的大模型为什么日渐低调，是在悄悄憋什么大招吗？

答案并非技术迭代放缓，而是讯飞早已跳出表层的模型参数比拼，将核心资源全力下沉，夯实国产化算力底座与行业工程化能力。

科大讯飞最关键的一道壁垒，就是自研打造的国产算力底座。

何为算力底座？它承载大模型训练、推理全流程运转，是AI发展不可或缺的底层支撑。本届WAIC智算赛道首次独立设区，200余家国产算力上下游企业齐聚展示，其中十余家主流大算力芯片企业同台比拼。

行业共识愈发清晰：AI产业想要落地生根，首要前提就是自主可控、安全可信。

讯飞依托“飞星一号”“飞星二号”全国产化算力平台，实现大模型训练和推理全链路国产化。

其讯飞星火大模型是国内最早基于全国产算力底座完成训练和推理的通用大模型，数据不出域、业务运行可以不依赖外部技术。

众所周知，目前国产算力芯片的能力和英伟达等全球巨头相比是有差距的，算力资源供应也偏紧。那科大讯飞为什么要坚持用国产算力？

这就是政企AI落地的第一道信任门槛，如果你的AI系统运行在别人家的芯片上，你怎么保证关键时刻不断供？

但是国产算力芯片和规模都在快速迭代建设，这个差距会逐步缩小，讯飞并不存在中长期天花板。

讯飞的第二层壁垒就是长期在高门槛场景中的深耕经验。

本届WAIC所有厂商都开始晒行业场景，这说明了两点，第一点是讯飞走在国内同行的前面，第二点是讯飞的方向是正确的。

我们并不能否认通用模型的价值和作用，但是在行业应用上不能仅靠通用套行业模板的方式，教育、医疗、政法等高壁垒场景，有专属的流程规范、合规红线和风险边界，通用大模型虽然已经足够聪明，但是在合规和可靠上仍然有短板。

讯飞在这些领域早就占领了大片市场，比如在教育领域，讯飞同窗AI黑板、星火教师助手、AI课堂实录与分析系统等讯飞智慧教育相关产品和解决方案已深度应用于全国6万余所学校，服务1.6亿师生。

面向学生自主学习场景，讯飞AI学习机凭借“1对1启发式答疑”的软硬件协同体验，连续五年位居全国高端学习机销量、销售额双第一，NPS（用户净推荐值）连续多年稳居行业榜首。

讯飞的星火医疗大模型驱动的“智医助理”已常态化覆盖全国800多个区县，累计提供超12亿次AI辅诊建议，规范病历超5.79亿次，经系统提醒而修正的有价值病历超203万例，AI生成病历的医生采纳率达91%。

依托星火大模型技术底座，讯飞深度参与共建中石油昆仑行业大模型；联合打造合肥公共资源交易“青天大模型”。在电梯类试点项目中将评审时长由3.5小时压缩至15分钟；落地国家能源集团采购智能无人评审系统，智能评审准确率稳定在97%以上。

这些积累在真实、高频、严肃场景中经受过长期检验，是任何短期技术指标和展会Demo都无法替代的信任凭证。

稳定可靠的

重资产交付体系

为什么讯飞能拿下这么多项目，无论是C端还是B端、G端，讯飞似乎正在以不显山露水的方式加大渗透力度。

这肯定不是因为讯飞的“国产光环”，而是讯飞做到了真正的稳定和可靠。

政企采购的核心诉求不是靠你的技术演示，而是长期稳定的业务连续性服务。

讯飞搭建的是从底层模型适配、行业数据治理、模型微调优化到私有化部署的完整工具链与交付体系，以重资产投入夯实工程化服务能力。

安徽全省公立医疗机构已实现医学影像云平台全覆盖接入，累计汇聚超1.6亿例影像数据；上海落地的AI健康画像系统已覆盖静安、徐汇、长宁、闵行超149万签约居民。

这种规模的私有化部署和持续运营能力，不是轻资产的模型公司能在短期内复制的。

第二点就是讯飞解决了如何才能“越用越好”的进化问题。

讯飞已有的200多个中标项目和300多个落地场景，以真实业务反馈来驱动模型迭代，我们称之为“数据飞轮”。

每一次使用中的异常、每一个行业的特殊表达习惯、每一轮人机协同的修正记录，都会回流为模型的优化养分。落地越多、模型越专业、适配越强——这种正向循环是时间和实践构筑的护城河。

据科大讯飞《2026年半年度业绩预告》披露，讯飞开放平台开发者团队总数超1155万，其中大模型开发者达323万；MaaS平台Token调用量快速增长，2026年6月单月Token调用量，已达2025全年总量的2倍。

在当前市场中，纯算力厂商缺乏行业落地能力，通用模型厂商在合规场景上存在短板，场景玩家无自主可控底座，能拿出“算力底座+行业方案+交付体系”完整能力的，目前市场上寥寥无几。

又要领先又要赚钱

讯飞跑出的成熟商业模式

当前的AI产业里，能稳定地赚钱的有几家？

我想很多人都想不出来，这是一个烧钱的行业，从上游算力，到中游芯片，到下游大模型应用，绝大部分公司都在比谁能烧钱，而不是比谁能赚钱。

只有科大讯飞不是这样。我们认为，科大讯飞是目前商业模式最为良性的公司。

一组财务数据颇具参考意义：

自2008年登陆资本市场至今，科大讯飞历年完整会计年度均实现盈利，扣除非经常性损益后的净利润持续为正，从未出现全年亏损。

营收规模从上市初年2.58亿元增长至2025年271亿元，归母净利润从七千余万元提升至8.39亿元，实现十余倍增长。

试问当前国内大模型公司里，不要说赚钱，连盈亏平衡的都是凤毛麟角。

但是市场总是存在一个偏见，一旦进入稳定盈利期，反而就不被待见。

讯飞业绩这么好，市值才1000亿出头，而那些动辄亏损几十亿的公司，市值可能上万亿。

对于这个情况，公司董事长刘庆峰似乎也并不在意，他从公司上市到现在，仅有两次减持，全部用于偿还增持产生的贷款，未因个人套现减持。

作为一家国内头部人工智能公司的董事长，刘庆峰的年薪只有区区410万，总裁吴晓如只有300万，而某亏损40多亿的同行董事长年薪超过1.5亿。

这个薪酬问题，在2025年度股东会上曾有股东问起，公司管理层的解释是要省出一些薪酬费用给研发团队。

这不是在否定其他大模型公司的技术价值，只是为了证明科大讯飞是国内最努力也是最务实的上市公司，可能没有之一。

深水区竞争

是体系能力的筛选

回到WAIC2026的核心命题。

今年的WAIC的主题是“智能伙伴，共创未来”。

当行业争相讨论技术迭代、产品创新之时，“伙伴”二字，点透了AI产业下半场的本质，真正的智能伙伴，是要让客户敢于把后背交给他，敢于交付核心业务、托付数据安全，并与之长期并肩同行的绝对信任。

这个信任体系的价值不在于证明“讯飞最厉害”，而在于提供了一个观察窗口：

在决策链条最长、容错空间最小、对稳定性和安全性要求最苛刻的行业里，客户用真金白银投票投出来的第一名，其背后的“被信任逻辑”到底是什么。

而资本市场对这套信任体系的定价，显然还停留在上一个时代。

不过我们相信，市场的估值逻辑终将迎来重构。在深水区中证明了自身价值的公司，不会被市场永远低估。

“伙伴”二字，由此厚重。

阅读提示：

本文仅为公开信息梳理与个人主观评价，不构成任何投资建议。文中涉及的上市公司信息请以证监会、交易所和上市公司官方公告为准。

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