科大讯飞的AI起了大早，赶了晚集

语音技术被视为人工智能的关键入口——这是科大讯飞创始人刘庆峰在2018年内部会议中提出的观点。
这一说法在当时被大量引用，精准反映了科大讯飞二十年来积累的核心优势：当行业还在争论人工智能的应用方向时，科大讯飞已在智能语音领域构建了坚固壁垒。
1999年成立的科大讯飞，承载了中国AI产业最早期的梦想。中科大的学术背景、国家863类人智能项目的技术积累，使其比百度、阿里巴巴、腾讯全面投入AI早了近十年。
然而，到了2026年，刘庆峰坦言，科大讯飞在以代码和智能体为核心的新一轮AI大模型浪潮中有所缺失。如今二十多年过去，科大讯飞曾引以为傲的语音识别已成为通用大模型的基本功能。这座二十年的壁垒依然存在，但竞争的主战场已不再局限于语音领域。
按理说，科大讯飞拥有资源、背景和先发优势，AI算法人才不逊于任何北京或上海的高校梯队，却在AI浪潮中明显落后。如今，其模型能力被大型厂商甩开，产品遭到新兴公司超越，财务也出现亏损。可以说，科大讯飞在技术、产品和商业化上同时陷入困境，给人一种起步早、进展慢，甚至迷失方向的感觉。

起步早，进展慢
1999年，当刘庆峰带领18名中科大学生在合肥创立科大讯飞时，中国互联网刚起步，人工智能仍是实验室中的学术概念。刘庆峰的目标明确——让机器“能听会说”。此后二十多年，科大讯飞专注于语音识别、语音合成和自然语言理解，从一家18人的初创公司成长为“人工智能第一股”。
科大讯飞具备一切“理应成功”的条件：创始人刘庆峰是中科大博士，早期语音研究直接源自中科大王仁华老师的人机语音通信实验室；它是中国首家由在校大学生创办的企业，成立不久便获得合肥市政府牵头的3000万元投资。2017年，科技部批复依托科大讯飞建设认知智能国家重点实验室，这是国内认知智能领域的首个国家级实验室。
2010年讯飞输入法上线时，国内几乎没有其他企业认真从事语音交互。毫不夸张地说，它承载了中国首批人工智能产业的最早想象，并以第一完成单位获得国家科学技术进步奖一等奖。科大讯飞于2008年5月在深交所中小企业板上市，发行股价12.66元，IPO募集资金约3.14亿元。上市后，通过多次定向增发，累计募资净额超过120亿元。
但随后科大讯飞做出的一系列决策，使其在这场AI浪潮中彻底落后。
2022年底，ChatGPT发布，科大讯飞反应并不迟缓。一周内，讯飞研究院便完成百余页调研报告，半个月后成立大模型专项组，并于2023年5月发布星火认知大模型，成为国内首批推出大模型产品的厂商。当时科大讯飞股价半年内最高涨幅超过140%，市值一度突破2000亿元。
但问题迅速浮现：中美贸易战升级，美国芯片断供，科大讯飞两次被列入美国实体清单。
在此背景下，科大讯飞不得不选择“全栈自主可控”路线，与华为深度合作，从算法、算力到数据实现全链条自研。尽管这一路线具有战略意义——在中美科技博弈背景下，自主可控的价值不言而喻——但从商业角度看，科大讯飞付出了极其高昂的代价。
早期，国产芯片在显存和带宽方面存在明显短板，直接制约了星火大模型在超长上下文和智能体等方向的能力建设。科大讯飞在910B集群上投入大量精力攻克长思维链强化学习和MoE模型的全链条训练效率难题，训练效率从开箱状态的30%逐渐提升至84%和93%。
与此同时，DeepSeek、字节豆包等竞争对手基于英伟达算力，模型迭代速度迅速崛起，甚至远超讯飞。当整个行业从“对话式AI”快速转向“代码生成+智能体”时，科大讯飞的模型能力受限于算力条件，在市场竞赛中明显脱节。
后来，刘庆峰在2026年上半年业绩会上明确表示：“由于国产算力对超长上下文的限制，在这一波以代码和智能体为主的市场热点中，讯飞看起来有所缺位。”这一表态看似谦虚，背后却充满痛苦与无奈。在AI行业，技术路线的选择往往决定生死，科大讯飞选择了一条“难而正确”的路，但商业竞争只看结果，不认悲壮。
对此，天使投资人、资深人工智能专家郭涛表示，科大讯飞从AI行业先行者沦为通用大模型赛道陪跑者，是战略路径、组织体系和资源结构多重错配的结果。科大讯飞长期聚焦语音交互赛道，资源持续向教育、医疗等落地场景倾斜，未提前布局通用大模型所需的海量算力集群，行业算力军备竞赛开启后，技术代差被快速拉开。

星火为何缺乏存在感？
如果说算力路线的选择受到外部约束，那么星火大模型在产品层面的困境，则更多暴露了科大讯飞战略判断上的偏差。
2023年，科大讯飞为星火制定了一张精确到月份的追赶表：6月升级问答功能，8月升级代码和多模态能力，10月全面对标ChatGPT。这是典型的技术型公司思维，用工程化节奏追赶技术标杆。但大模型时代的竞争逻辑已不同于传统软件时代，当模型能力快速扩散，大模型逐渐成为大型厂商的基础配置，科大讯飞星火模型的稀缺性迅速下降。
问题在于，科大讯飞始终未为星火找到清晰的产品定位。早期的语音技术领先，很大程度上是因为没有太多企业将其作为主要战场，如今随着AI迅速崛起，各路选手正式参战后，讯飞很快就失去了存在感。
作为一款直接面向消费者的AI产品，讯飞星火App在2026年6月的月活仅为236万，在国内AI应用中排名第22位。同期，字节豆包的日活跃用户已超过1亿，阿里通义千问、DeepSeek紧随其后。在AI应用声量榜上，字节系与阿里系产品合计占据前二十中的10个席位，而科大讯飞的席位已降至0。
与此同时，科大讯飞在C端硬件上的困境更加直观。学习机、办公本、翻译机、录音笔——这些产品在细分市场确实领先，但每个赛道都面临天花板问题。学习机对应的是不断萎缩的K12市场，办公本和翻译机属于低频商务产品，无法形成撬动大规模消费市场的超级入口。2026年上半年，讯飞AI学习机销量甚至出现下降，公司解释为芯片和存储涨价、阶段性缺货所致，但背后原因值得追问。
这里暴露了一个根本性矛盾：科大讯飞将AI能力注入一系列低频、垂直的硬件产品，但AI真正的商业价值在于高频、通用的交互入口。当豆包通过手机App触达上亿用户，当DeepSeek以极低成本提供通用AI能力时，科大讯飞的优势仍局限在教育、医疗等细分场景中，而这些场景的用户规模远不足以支撑一家千亿市值公司的增长预期。

图源：科大讯飞官方微博

既然C端难以打开局面，科大讯飞将重心进一步向B端和G端倾斜。如今，星火大模型延伸至教育、医疗、汽车、金融、运营商和央国企项目，科大讯飞将其铺入经营多年的大部分传统业务中。
但行业市场的故事并不好讲。科大讯飞的B端和G端业务困于应收账款问题：政府和央国企项目虽然金额可观，但执行周期长、回款慢，对现金流的压力持续存在。与此同时，DeepSeek与华为合作进入行业大模型市场，正在蚕食科大讯飞的传统优势领域。DeepSeek以极低价格提供通用AI能力，华为则提供从芯片到云平台的全栈方案，两者结合对行业客户构成强大吸引力。
科大讯飞在这个市场中的位置颇为尴尬：其技术能力比不上DeepSeek的模型创新速度，算力条件又不如华为的自有芯片，而在行业深耕方面，百度、阿里等大型厂商正在加速渗透。科大讯飞过去引以为傲的“行业Know-how”壁垒，在大模型通用能力快速提升的趋势下，正在逐渐消解。
端侧方面，科大讯飞似乎也意识到重要性，开源了4B和1.7B的端侧模型。但其端侧策略仍是“横向覆盖”式：既要端侧小模型，又要云端大模型；既要覆盖手机，又要覆盖汽车和IoT。这种全都要的策略，在资源有限的情况下，很难在任何一个方向上做到极致。
而从清华大学自然语言处理实验室走出来的面壁智能只专注于端侧，将全部资源押注在“小模型、高性能”这一方向。在车载智能体领域，面壁已形成“模型—框架—硬件—场景”的全栈交付能力，覆盖了从入门到高端的全价位段车型。
科大讯飞在2025年交出的成绩单表面上并不难看：营收271.05亿元，同比增长16.12%；归母净利润8.39亿元，同比增长49.85%。但2026年上半年，情况急转直下：营收116.23亿元，其中归母净利润亏损2.04亿元，扣非净利润亏损6.37亿元，相比去年同期的3.64亿元亏损进一步扩大。研发投入超过30亿元，同比增长6亿多元，研发投入占比从20%提升至26%。这意味着，资金仍在向星火倾斜，但效果越来越难以显现。
事实上，AI研发投入巨大。国内大型厂商的AI投入于2025-2026年普遍进入“军备竞赛”模式：阿里巴巴2025全年在AI+云基础设施上的资本开支约1200亿元，未来三年计划投入3800亿元；字节跳动2025年AI投入约1500亿元，2026年计划增至1600亿元。相比之下，科大讯飞每年约30亿元的研发投入，规模直接出现数量级差异。更关键的是，如果科大讯飞继续投入，财务将进一步恶化；若不投入，则将彻底掉队。
此外，在AI行业，人才是最核心的竞争力。科大讯飞曾引以为荣的“中科大基因”，在人才争夺战中正在失去吸引力。
AI领域的顶级人才正流向字节跳动、DeepSeek、月之暗面等创新性公司。这些公司能提供更高薪酬、更前沿的技术挑战和更快的产品迭代节奏。而科大讯飞地处合肥，虽然在生活成本上有一定优势，但在AI人才最看重的技术氛围和职业发展空间上，与北京、上海、深圳存在很大差距。科大讯飞2026年春季招聘中传出的外包岗位裁减70%、部分实习生被清退的消息，进一步暴露了公司在成本收缩下的组织压力。
中国企业资本联盟副理事长、中国区首席经济学家柏文喜评价道：科大讯飞掉队的根源在于早期强项是语音ASR/TTS与教育、政务、电信等项目制，收入稳定但交付重、应收账款长。此外，其2014年提出认知智能和2023年发布星火大模型都不算晚，但资源同时铺向教育、医疗、汽车、办公、开放平台与国产算力等，通用大模型被“行业落地”稀释。相比于大型厂商用C端超级入口和廉价推理规模，讯飞更像“AI集成商”，模型热点存在感弱。

佳能的经验参考
将科大讯飞的困境拆解来看，可以找到一个类似的参考对象：佳能。
佳能错过了手机、电脑、互联网以及几乎所有消费电子的风口，但它没有错过光学。从相机镜头到办公设备，从医疗影像到半导体光刻，佳能围绕“光学”这一核心技术平台，构建了一个横跨多个产业的帝国。
2026年，佳能公布了三款专为手机中焦段设计的衍射光学镜头专利，焦距覆盖45mm至70mm，光圈f/2.5到f/2.9。这是一个耐人寻味的动作：手机影像联名市场早已被小米徕卡、vivo蔡司、OPPO哈苏瓜分殆尽，佳能却选择从“中焦人像”这个手机算法最容易出错、传统光学厂商最能发挥优势的细分领域切入。
这被视为技术纵深型公司的典型打法。佳能不生产手机，但它将光学做到极致，以至于手机厂商即使不用佳能品牌，也无法绕开其在光学领域积累的专利和know-how。佳能的企业哲学中有一个核心概念叫“光学平台”——将创业以来积累的光学技术体系化为基础技术平台，作为事业多元化的轴心。光学是根，而相机、办公设备、医疗影像、车载镜头、机器人视觉等，都是从这个根上长出的枝干。
科大讯飞本可以成为“声音领域的佳能”。它在中文语音识别领域积累了二十余年的数据和技术壁垒，讯飞输入法月活曾突破1.5亿，语音识别准确率长期领先行业。按照佳能的逻辑，科大讯飞应将声音技术做到不可替代，然后以此为根，向车载语音、医疗听诊、工业声学检测、无障碍交互等一切“声音能创造价值”的场景扩展。但它没有。
科大讯飞选择了一条截然不同的路：横向扩张。
其业务版图从智慧教育到智慧医疗，从数字政府到智慧汽车，从智能硬件到开放平台，几乎覆盖了AI可以落地的所有场景。表面上看，这是一家“平台型AI公司”的标准配置。但拆开来看，每个业务板块都缺乏足够的技术纵深。
以C端硬件为例，尽管科大讯飞的学习机、办公本、录音笔、翻译机在各自细分市场都位居前列，但市场基数极低。其学习平板的全渠道销量在2025年仅为125.2万台，一家千亿市值的公司，核心C端产品所在的市场总量不过数十亿元，这本身就是结构性困境。
更关键的是，这些硬件产品的核心卖点——语音识别和翻译——已不再是强技术壁垒，正在被大模型迅速追平。一个创业团队基于开源底座，就能在几个月内做出语音交互体验接近甚至超过讯飞的产品。科大讯飞花了二十年筑起的“语音城墙”，很容易被通用模型的洪水漫过墙头。
佳能在光学的每个细分领域都追求做到“不可替代”。其衍射光学技术、多光轴校准能力和色彩科学，是几十年积累的结果，竞争对手即使知道原理也难以复制。而科大讯飞在语音领域的积累，本质上是一个数据密集型的工程问题——更多依赖标注数据、场景覆盖和语料训练。这类壁垒的深度取决于数据规模和质量，而非原理性技术突破。当大模型用海量互联网文本预训练出通用语言理解能力后，语音识别的技术门槛已显得微不足道。
关于科大讯飞与佳能模式的对比，柏文喜表示，讯飞应将“声音”打造成不被绕过的底层壁垒——如声学标准、数据集、端侧声学芯片适配、行业合规库等。关键不在于做大模型，而在于将声学数据、行业资质和私有化部署形成闭环壁垒，用垂直刚需换取现金流，再用现金流滋养通用能力。
同时，郭涛也认为，讯飞完全可以以声音多模态为底层底座，完成从单一语音工具向行业智能交互底座升级，将实时语义理解、情感交互和端侧多模态能力深度嵌入行业智能体方案。此外，在制约因素层面，讯飞若无法快速完成技术定位升级，固守传统语音产品售卖模式，原有技术价值会持续被通用AI生态稀释。
如今来看，科大讯飞的AI路走岔了、走丢了，但根源不在于某一次具体的技术选择或产品决策，而在于这家公司始终没有想清楚一个问题：
在一个技术快速民主化的时代，一家AI公司的核心竞争力应建立在何处？是算力的自主可控、模型参数的领先、行业场景的深耕，还是用户心智的占领？科大讯飞似乎在每个方向上都做了尝试，但在每个方向上都缺乏足够的决断力和执行力。或许这就是它在这场AI浪潮中逐渐掉队的真正原因。
星火能否燎原，取决于科大讯飞能否在下一趟车到来之前，找到属于自己的站台。这背后考验的是讯飞的技术定力与战略哲学。同时，用户若想了解更多行业动态，可通过九游体育APP下载获取最新资讯。

封面图来源：科大讯飞官方微博
本文来自微信公众号“亿邦动力”，作者：杨谭，36氪经授权发布。