智能体时代，大模型到底拼什么？

谁能守住自主可控的技术底座，谁能扎根真实产业创造实效，谁能沉淀可复用的生态经验，谁就能站稳AI产业的未来赛道。

文/每日资本论

“龙虾”来了，人工智能产业随之遭遇了一个严肃的问题——智能体时代，大模型拼什么？

7月17日，上海，2026世界人工智能大会（WAIC）将正式启幕。本次大会以“智能伙伴，共创未来”为核心主题，精准锚定了行业最新变革方向，宣告大模型竞争彻底告别浅层能力比拼，进入价值落地的深水区。

而就在9天前，国家科学技术奖励大会的结果也为这场行业变革写下了权威注脚：科大讯飞深度参与的“鹏城云脑”超大规模国产智能算力系统及产业化工程，斩获2025年度国家科学技术进步奖一等奖。

从国家最高科学技术荣誉到全球AI产业盛会，时间线上的巧合，勾勒出中国AI产业正在回答的一个核心命题：褪去参数泡沫与概念炒作，新时代大模型的核心较量，归根结底是三大底层能力的比拼——能否牢牢掌握自主可控的核心技术底座？能否深度扎根真实产业场景创造实效？能否沉淀可复制、可迭代的行业生态经验？这是中国AI产业突破外部桎梏、实现高质量发展的核心密钥。

底座之争,从“跑起来”到“长出来”

过去两年，大模型行业的叙事经历了剧烈转向。2023年，人们关心的是“谁能做出千亿参数模型”,之后的焦点则变成了“谁的榜单分数更高”。到了2026年，一个更本质的问题浮出水面：当智能体应用开始进入真实工作流程，大模型的能力演进究竟取决于什么？

答案正在变得清晰：不只看模型参数和单点能力，更看底座是否稳定可靠、可持续迭代、可规模化应用。

“鹏城云脑”项目的获奖，恰恰印证了这一判断。针对人工智能领域高端芯片、基础软件等国际科技战略前沿的“卡脖子”技术，项目团队成功突破了基于国产AI芯片的超大规模智算架构与关键技术。项目研制出国内首个全面自主可控的E级智能算力平台“鹏城云脑Ⅱ”，并构建了全链条智算基础软件栈。该平台的I/O吞吐能力和大规模AI计算能力国际领先，大规模AI并行训练能力国际先进。

更重要的是，这一成果不是停留在实验室里的技术演示。项目成果已支撑北京、武汉等全国25个智算中心建设，成为国产智算集群的主导方案。项目带动华为昇腾大规模产业化，牵引科大讯飞、中国移动等企业搭建起10余个万卡昇腾智算集群，相关国产芯片累计出货超100万片。项目同步为讯飞星火、移动九天等国内超半数国产大模型的训练迭代及规模化应用提供全链条支撑。

在项目攻关中，科大讯飞重点开展了基于国产算力的大规模并行训练方法研究，推动国产智能算力系统从技术攻关走向规模应用。依托相关技术积累，科大讯飞此后主导建设了“飞星一号”和“飞星二号”国产超大规模智算平台。讯飞联合华为构建的超大规模国产智能算力平台，成功保障了首个基于全栈国产软硬件基础设施的全民开放使用大模型“飞星一号”高质量交付。据悉，“飞星二号”的前三期项目已正式投产，最后一期正有序推进建设中。

讯飞星火是国内最早基于全国产算力底座完成训练和推理的大模型。当不少国内大模型还在依赖海外高端GPU完成训练、仅在推理环节适配国产芯片时，讯飞星火已经在国产算力底座上完成了从训练、迭代到推理部署的全链路闭环。

这一差异在讯飞星火X2-Flash上体现得尤为明显。2026年4月，星火X2-Flash正式发布，同步开放API。它采用MoE架构，总参数30B，最大支持256K上下文，基于华为昇腾910B集群训练完成。星火X2-Flash率先在国产算力上实现了DSA稀疏注意力与MTP多token预测结合的长文本高效训练，通过亲和国产芯片的算子和分布式训练策略深度优化，训练效率相比同规模A800集群从20%提升到90%。在智能体强化学习训练场景中，采样解码效率最高可提升2倍以上，它已实现OpenClaw、Claude Code等主流Agent框架的深度兼容。

数据是最好的佐证：经讯飞智能体AstronClaw实测，星火X2-Flash在深度研究报告、Skill管理与调用、系统控制与执行等智能体核心任务上效果接近业界万亿级参数模型，而在相同工作流下，整体Token消耗不到当前主流大尺寸模型的三分之一。

星火X2-Flash的API调用价格为1至2元/百万Tokens。这意味着，国产算力路线不仅解决了“能不能训”的问题，更在朝着“训得好、跑得稳、用得起”的方向演进。

进入智能体时代，大模型训练的难度还在持续攀升。智能体应用不只是生成一段回答，而是要完成长上下文理解、复杂任务拆解、工具调用、代码执行、多轮反馈和自动修正。一次完整的智能体工作流，Token消耗可能达到数十万甚至上百万。显存容量、显存带宽、计算效率和集群协同，始终是大模型训练的关键能力。

如今这些要求被进一步放大。在全国产算力平台上训练大模型，这些能力都要重新打通、重新优化。而讯飞星火X2-Flash的实践表明，这条路虽然艰难，但并非不可行。

场景之争，AI不能只活在对话框里

如果说底座能力决定了大模型能走多远，那么行业场景则决定了大模型能走多深。

AI真正释放生产力的关键，在于能否进入社会刚需和产业核心流程。科大讯飞董事长刘庆峰表示，人工智能正从“能对话、能回答问题”迈向“能完成真实工作、改变真实世界”。大模型能力决定技术上限，而能够深入行业场景、以实际数据验证应用价值，才是人工智能发展的真正刚需。

教育是AI落地最典型的场景之一。6月11日，科大讯飞在无锡发布星火多模态大模型X2-VL。这是中国首个基于全国产算力平台训练的全栈自主可控多模态大模型。X2-VL采用原生多模态范式训练，具备轻量化视觉编码器、快慢思考统一模型等特点，在视觉推理、图文理解、文档分析、图表理解等任务中表现突出。基于2026年度全国各地高考模拟试卷中的多模态试题测试，星火多模态大模型全学科平均答题准确率接近95%。

分数只是表面，X2-VL真正的价值在于，它已经跑在真实场景里。在无锡，科大讯飞智慧教育产品已实现规模化应用：近1200台AI黑板覆盖75所中小学，日均应用活跃率达87%；星火智能批阅机部署128台，覆盖80所中小学。这些搭载讯飞AI教学系统的设备，基于多模态大模型能力，可以实时分析学生的书写、绘图和答题过程，提供个性化反馈。

医疗是另一个AI深度介入的领域。科大讯飞在医疗领域持续深耕，讯飞晓医APP作为面向居民提供的AI健康助手，搭载星火医疗大模型，服务超25万医生、数百万家不同等级的医院，累计辅助诊断超11亿次。从症状自查、药物查询到报告解读，AI正在覆盖“看病前、用药时、检查后”三大健康场景。

司法领域同样可以看到AI的深度渗透。科大讯飞基于多模态大模型能力持续突破复杂版面解析难题，推动电子卷宗从“能识别”走向“好阅读、易应用”。相关能力可实现表格内容提取、印章识别、手写体识别、智能编目等，手写体识别准确率达97.2%、复杂表格识别准确率达95%。以高质量电子卷宗助力民商事60天内结案率提升18%，刑事办案效率提升30%。科大讯飞智慧法庭已覆盖无锡全市两级法院法庭，助力庭审时长缩短30%至50%，人力资源效率提升60%。

具身智能是AI从数字世界走向物理世界的关键一步。星火多模态大模型X2-VL也赋能具身智能大模型升级。科大讯飞提出新一代具身模型GEAR-VLA，进一步提升空间任务精度与物体特征泛化能力。目前，科大讯飞正以物流拣选场景为切入点打造行业级具身机器人，加速形成软硬一体化解决方案和标准产品。科大讯飞的聆动通用机器人已走进物流分拣这一真实场景，并成为全国首个在工业应用领域获得具身智能机器人CR认证的企业。

从教育到医疗，从司法到物流，这种摒弃概念炒作、深耕产业刚需的落地模式，彻底打破了AI“重研发、轻落地”的行业通病，印证了智能体时代的核心准则：真正的技术竞争力，从来不是实验室的高分，而是产业一线的实效——呼应了本届WAIC“智能伙伴，共创未来”的大会主题。

经验之争，国产AI需要沉淀什么

底座能力和行业场景之外，还有一个容易被忽视的维度——可复用的经验。

毫无疑问，国产AI软硬件生态的成熟，不能只靠一两次技术突破，而需要可复制的工程经验、训练方法和落地路径。这正是“鹏城云脑”项目获奖的深层意义——它不仅是一个技术成果，更是一套可以在全国范围内复制的国产智算集群建设方案。

而从“鹏城云脑”到“飞星一号”再到“飞星二号”，科大讯飞已经在国内科技企业中踏踏实实地走出了一条可复制的路径：先在国家级重大项目中验证技术可行性，再通过自建智算平台实现规模化，最后将经验反哺到芯片、算子、训练框架等产业链环节。

在MoE模型训练方面，科大讯飞联合完善并优化MoE训练关键算子，协同设计亲和昇腾架构的MoE结构。2025年以来，科大讯飞攻克了国产算力训练的两座“大山”：在长思维链强化学习方面，将深度推理训练效率从30%提升至84%以上；在MoE模型全链路训练方面，将效率从30%提高到93%。

这种经验的可复制性，在讯飞星火X2-Flash上得到了进一步验证。星火X2-Flash已实现OpenClaw、Claude Code等主流Agent框架的深度兼容。也就是说，开发者无需为国产算力平台重写代码，就可以将现有智能体应用迁移到星火X2-Flash上。这种兼容性降低了开发者的迁移成本，也让国产算力平台的生态建设有了更低的门槛。

在更广阔的维度上，科大讯飞正在将国产AI能力输出到全球市场。今年5月，福布斯中国发布“2026福布斯中国人工智能科技企业TOP 50”评选结果，科大讯飞凭借讯飞AI眼镜成功入选。讯飞AI眼镜整机仅40克，支持122种语言实时翻译。AstronClaw与讯飞AI眼镜结合打造轻量化智能助手GlassClaw，通过技术联动实现信息实时理解与补全。

敲黑板！早一些的4月15日，科大讯飞举办AstronClaw升级发布会，首次完整展示“软硬一体”AI Agent架构体系，标志着AI智能体正式突破屏幕限制，从虚拟的聊天助手升级为可走进真实物理世界的执行中枢。桌面数字伙伴Loomy新增Buddy功能，可根据用户记忆、偏好及形象，构建个性化超级团队。国内首个企业级开源技能仓库Astron SkillHub同步亮相。

这些产品背后的逻辑是一致的：智能体时代，AI的竞争维度正在从“模型有多大”转向“能办多少事”。一个真正能办事的大模型，背后至少需要三件事共同支撑：数据、算力、算法。科大讯飞的国产大模型路线，不只是让大模型在国产芯片上“跑起来”，而是依托全国产算力平台，实现大模型从训练、迭代到推理部署的全链路闭环。

面向智能体时代，科大讯飞正在持续布局下一代能力——计划2026年10月于华为昇腾950平台上，发布中国首个对标业界最先进模型的旗舰大模型。

由此不难看出，智能体时代的大模型竞争，从来不是一场速成的跑分竞赛，而是一场长期的实力深耕。谁能守住自主可控的技术底座，谁能扎根真实产业创造实效，谁能沉淀可复用的生态经验，谁就能站稳AI产业的未来赛道。对于中国人工智能产业而言，归根结底，智能体时代的突围之路，拼的是谁能在真实世界里站稳脚跟，谁才能走得更远。

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