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2026年，大模型应用正在从能力验证进入价值兑现阶段。对于央国企和大型行业客户而言，AI 落地早已不局限于模型效果，而是成为涵盖算力成本、数据安全、国产化适配与组织运营能力的综合性课题。尤其是在Token经济加速发展的背景下，每一次模型调用的背后都意味着成本、效率、安全和治理问题。企业真正需要的，不只是一个会回答问题的大模型，而是一套能够进入业务现场、支撑复杂流程、持续创造价值的企业级AI应用体系。
基于行业实际需求，科大讯飞星火企业军团集中发布四款企业级 AI 新品，构建起覆盖业务场景、人机交互、模型运行的产品体系：业务场景层推出星火营销助理、星火 AI 企业风控官，分别聚焦业务增长与风险管控两大核心领域；人机交互层依托星火智能语音（VoiceWise），全面优化复杂场景下的人机交互体验；模型运行层则由星火智能推理平台（SparkInfer）担当调度中枢，实现模型高效路由、推理加速、Token 治理与安全管控，保障 AI 算得清、接得快、管得住。
四款产品遵循 “场景切入-能力升级-平台统筹” 的落地路径，先直击企业经营刚需场景夯实应用基础，再逐步拓展业务边界，最终依托统一平台实现 AI 在企业内安全、高效、可量化运行，助力能源、金融、冶金等重点行业的央国企，推动大模型从 “能用” 迈向 “好用、用得起、可规模化”。
星火营销助理：从自动执行到客户经营的进化
企业引入AI，最先看到的永远是业务场景中的真实痛点。营销增长与风险管控，是行业客户当前最迫切的两个突破口。
先看营销，越来越多的企业发现，AI外呼正在逼近价值天花板——能拨通、能说完，但很难真正经营好客户关系。星火营销助理回应的是这个问题。它不是一套外呼系统，而是一个具备营销策略能力、能持续学习和进化的AI营销数字员工。
它的核心是营销策略大脑：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、渠道匹配和话术生成。过去是人定策略、系统执行，现在是AI推荐策略、人监督优化。
在触客环节，它用端到端的大模型语音合成技术把响应延迟压到1.5秒，支持自然的语气变化和语意级智能打断。更重要的是，在人机协同方面，星火营销助理支持“1名真人座席+5个AI分身”的协同模式。每个AI分身可在音色、沟通风格和业务知识上与真人座席保持一致，由AI承担前端规模化触达，真人座席则负责实时监测、关键判断和风险兜底。
在某客户试点项目中，星火营销助理将日均有效沟通时长提升36%以上，外呼转化效率提升明显。系统内置的合规知识和话术模板，让AI从第一天起就具备行业业务水准。
星火AI企业风控官：从被动防御到智能洞察
营销聚焦业务拓展，直面增长增收的核心目标；与此同时，风险防控作为企业经营的重要防线，同样不容松懈。星火AI企业风控官，是一款以”企业风险体检”为核心理念的智能风控产品。它把传统依赖人工经验的风险评估，转化为三个标准化动作：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，最终由大模型生成结构化风险诊断与决策建议。简而言之：从数据采集，到风险穿透，再到报告输出，全链路一体化，可解释、可溯源、可规模化。
产品构建三大核心价值层级，重新定义风控效率边界：底层以软硬一体设备与电子底稿为载体，实现多源数据的智能采集与关键要素自动抽取，基础合规风险项识别准确率达90%，从源头构建高质量结构化数据底座；中层依托标准化风控模型模板进行多级交叉验证，实现八大风险维度的穿透式洞察，为审查提供精准决策依据；上层依托私有化安全架构，以大模型赋能合规审查、风险评估等关键环节的智能化决策，并可一键生成风险报告，数据全程不出域，全流程可解释、可溯源，提升审核与决策效率5至8倍，全面支撑风控业务从经验驱动向智能驱动的规模化跃迁。
目前，该产品不仅斩获某银行信贷风控项目，还与多家头部银行在信贷、风控场景实现深度落地合作，产品价值和专业能力持续获得市场认可。
星火智能语音：听得清只是第一步，聊得顺才是关键
很多时候，AI应用在业务场景中的落地，依靠的不是空中楼阁，背后都依托一项核心底层能力——智能语音。语音交互是人和机器最自然的沟通方式。但在企业的真实场景中，从系统能听到系统好用，中间隔着两道墙。
第一道是成本。大模型驱动的ASR大幅提升了语音识别的准确率，但GPU的部署成本和硬件门槛让许多企业在认可技术的同时不得不精打细算。讯飞推出的高性能CPU版ASR不需要昂贵的GPU，在CPU上就能高效跑起来，并且已适配国产ARM架构和Linux系统。在同等算力下，新版本单路并发路数提升约90%，离线文件识别路数提升约150%。一家头部保险公司的真实场景中，综合成本比传统CPU方案节省了近一半。
第二道是体验。传统人机对话本质上是轮流发言你听我说完，我再听你说。但真实的交流从来不是这样。VoiceWise全双工语音交互技术能在AI说话的同时开放麦克风，实时分辨人声和环境噪声；用户想插入新指令时在语意级就能响应；用户短暂停顿组织语言时它会耐心等待。
这项能力已在多家金融机构落地：某银行客服体系用它支撑大规模座席，某头部券商用它驱动新股申购和选股咨询，某保险公司高峰期用它处理7000路并发语音。
VoiceWise是讯飞深厚语音技术积累与大模型能力结合后的系统级升级。高性能CPU版ASR与全双工语音交互技术的突破，正在帮助企业跨越“部署成本”和“交互体验”这两道关键门槛，把“听清楚、聊顺畅、答自然”融入统一的语音交互体验之中。
星火智能推理平台：让AI在企业里真正算得清、接得快、管得住
当语音能力、营销能力、风控能力开始在企业的核心业务中并行运转，一个更深层的问题随之浮现——能力都有了，怎么让它们在企业环境里一起安全、高效、可控地运行？Token经济的浪潮让这个问题更加紧迫，中国日均Token调用量两年增长超千倍，但对央国企来说，Token不只是一个技术指标，它牵动着年度预算如何与弹性消耗衔接、数据主权如何保障、采购模式如何适应。
星火智能推理平台SparkInfer的设计初衷，就是回答上述问题。它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。
它做的第一件事，是让不同复杂度的任务匹配不同量级的模型。根据Prompt长度、对话轮次、任务难度和数据敏感等级，把请求分为四级：简单的FAQ调用轻量模型，常规的公文摘要调用标准模型，复杂的合同审查等Agent应用调用Agent增强模型，核心的战略规划和安全审计强制调用最高规格模型。路由决策综合考虑质量、成本、延迟、可用性和安全等级，路由延迟在100毫秒以内。
它做的第二件事，是从三个层面减少不必要的算力消耗。语义缓存让相似问题直接返回结果，在内部知识问答这类高频场景中命中率可达20%~30%；Prompt压缩和上下文裁剪分别再减少10%~20%的输入量。三层叠加，综合可减少30%~60%的Token消耗。
它做的第三件事，是把AI的算力账算清楚。从用户、部门、项目、模型到部署方式，从八个维度拆解每一笔Token的去向，配合预算预警和ROI报表，让信息化部门从大致估算过渡到数据驱动的算力管理。
在推理平台上，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%，首Token延迟降低30%~40%。
目前，星火智能推理平台 SparkInfer 已在能源、冶金行业多家央国企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。
从能力重塑到场景落地，再到规模化连接这条路，讯飞星火走通了一次完整的进化闭环。
智能语音跨越了成本和体验两道门槛，让机器真正能听会说；营销助理将语音交互与营销决策能力转化为增长生产力，AI企业风控官将风险识别与数据分析能力转化为安全生产力；智能推理平台SparkInfer让语音、营销、风控等更多AI能力在企业环境里安全、高效、有节制地运行。
在Token经济浪潮和国产化替代加速的当下，这个“场景-能力-平台”矩阵为以央国企为主的行业客户提供了一条从验证到兑现的清晰路径：不是让模型更大，而是让每一步都走得更稳。
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责任编辑：石秀珍 SF183
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