在中國AI的牌桌上，路線已經拉開差距：字節、阿里等互聯網大廠更偏“平臺—云—生態”的供給范式，把模型做成一項標準化能力，再通過超級應用或云服務分發到千行百業；作為原生AI公司的科大訊飛則明顯是“工程派”，以軟硬一體把模型嵌進教室、門診、工位與車內，讓AI成為可觸達、可驗收的生產力。前者追求的是規模化平臺的廣覆蓋，科大訊飛堅持的是把AI帶入真實世界的深觸達——兩種路徑并不沖突，但側重迥異，決定了組織能力與產品形態的不同。

如果只用一句話概括科大訊飛的AI戰略，那就是：在“自主可控”的底座上，以“軟硬一體”把通用能力轉譯為行業價值賦能行業縱深，并以“更懂你的AI”為技術愿景，在與通用大模型主流路徑錯位競爭中走出一條應用先行、體驗可證的現實主義道路。

所謂自主可控，不是口號，而是從算力、框架、數據到安全治理的一整套可持續工程ll。這套工程的目標很樸素：關鍵能力掌握在自己手里、核心環節有可替代方案、系統演進有確定性。只有當底座具備穩定可得且可持續優化的屬性，應用層才談得上規模化。今年科大訊飛全球1024開發者節期間亮相的星火深度推理模型X1.5，正是一枚象征性的里程碑——它不是為了參數“秀肌肉”，而是為產業“給承諾”：不到300B參數，一臺華為昇騰服務器即可以部署，在可控的底座上提供全球第一梯隊大模型的理解、推理、數學與多語言能力，讓企業與機構敢于把關鍵流程交給國產AI。

軟硬一體，是科大訊飛與“平臺派”的最大分水嶺。純云端的智能能力往往停留在“能演示”，而軟硬一體是把它推到“能交付、能復盤”。硬件是觸點，軟件是靈魂，云端是增長引擎——三者耦合，才能把“寫—講—評—練”“聽—說—譯”“采—記—用”這些真實工作流打通打順。在科大訊飛的技術介紹中你會看到，他們更關注的是端側低時延的穩定性、跨設備知識的協同以及組織級的統一治理；從輕辦公到教育醫療、從學習終端到行業設備，這些看似“務實”的改良，恰是AI從“酷炫Demo”變成“可度量生產力”的關鍵一躍。

行業縱深，是科大訊飛AI方法論的第三個支點。真正的智能應用不是孤立的功能，而是與流程、制度、數據、合規相互咬合的系統工程：課堂需要“教—學—評—改—練”閉環，醫院需要知識更新與流程合規的雙重約束，政企現場需要標準化與個性化的動態平衡。訊飛的做法，是把模型能力顆粒化地嵌入這些價值場景，讓每一次性能進步都能轉化為“效率、質量與安全”的可量化指標，再通過端云協同在更大范圍復制。

“更懂你的AI”，是科大訊飛面向未來的技術愿景，也是它與通用大模型主賽道錯位的關鍵。與只追求“更通用、卷參數”的思路不同，“更懂你”強調的是三層理解：其一，懂語境——理解任務的目標、約束與角色關系；其二，懂長期——在可信前提下承載用戶與組織的偏好與知識，形成可持續的個性化與記憶；其三，懂工具鏈——把知識、流程與工具執行連接起來，完成從“給答案”到“完任務”的跨越。通俗地說，訊飛更像是在做“會辦事的AI”，而非僅僅“會說話的AI”。

當“人工智能+”走向系統化落地，我們所需要的不是一兩次驚艷的技術秀，而是可控、可信、可用、可負擔的智能供給能力。自主可控讓關鍵環節可預期、可替代；軟硬一體讓智能真正落在終端與流程里；行業縱深讓成果可驗收、可復制。這三者相互牽引，構成了中國式AI從跟跑到并跑，再到領跑的現實路徑，也為教育、醫療、制造、能源與公共服務這些民生與產業要地提供了確定性供給。

回到科大訊飛董事長劉慶峰。業界公認有“情懷”的企業家，很多人把“情懷”理解為宏大的敘事，但在他身上更像一條可執行的工程紀律：難而正確的路要長期走，關鍵能力要自己掌握，指標進步要轉化為現場成效，面向社會要給出可被驗證的承諾。他所說的“更懂你的AI”，不是一句廣告語，而是一份路線圖——讓AI在可靠的國產底座上，以軟硬一體的形態進入每一間教室、每一次問診、每一道工序與每一次會議，把技術紅利變成看得見的效率與體驗。

因此，當劉慶峰談論軟硬一體的AI戰略與科大訊飛的使命時，談的不是豪言壯語，而是一條被驗證中的中國路徑：以自主可控夯實底座韌性，以軟硬一體完成價值轉譯，以更懂你的AI提升人機協作的真實效率。等到回望今天，人們或許記不清某一次發布會的所有產品，卻會記得一種穩穩的確定性——把AI帶入真實世界、并讓它在現場發光的能力。這種確定性，正是科大訊飛的戰略，也是它承擔國家使命的方式。