《智能物联网》作者兼编辑：陈俊达 莫颖 近期，中国人工智能企业升级迭代全面加速。新年前夕，字节和阿里巴巴推出多式联运战略，Seedance 2.0引发全球热议。科大讯飞也作为“国家大模型团队”走在了AI实战的最前沿。 Spark推出后，这两次发布的背后是科大讯飞的技术基础以及与Vertical Scene的紧密合作。科大讯飞T90系列人工智能学习机可提供高度个性化的学习体验。这与Spark X2数学、推理、语言理解等核心能力的提升密不可分。 Spark模型的未来改进也有望受到科大讯飞在AI学习机等C系列产品上积累的数据和经验的启发。科大讯飞“AI+工业”组合，让大规模模型更新超越了冰冷的参数论文并快速转化为现实场景中的用户体验。 1、凭借国家工业计算能力和软硬件优化支持，Spark X2继续大胆进军全栈自主可控无人区。大年三十前夕推出的Spark全栈自主可控大型基础模型。值得强调的是，国家算力的应用并没有牺牲性能。该模型采用稀疏 293B MoE 架构，支持各种类型的工程。与X1.5相比，推理性能提升50%。量化后，该模型可以在单台Ascend服务器上运行，性价比非常高。 Spark X2的整体功能也实现了全面提升，整体性能达到了全球最好模型的水平，特别是在数学、推理、语言理解、和智能代理。这其实是写入Spark模型骨子里的技术基因。早在2023年10月，科大讯飞将联合推出国家计算平台“飞星一号”，首次实现万卡级别的稳定国家芯片训练。该计算平台推出90多天后，科大讯飞打造了首个基于国家计算能力培训的大规模开放模型——科大讯飞Spark V3.5。虽然目前大多数厂商都能够在模型发布首日实现国产算力的Day-0推理适配，但真正大规模使用国产万卡集群训练前沿模型的只有科大讯飞。问题不仅仅是准备国家的计算机硬件的问题。众所周知，从软件生态的角度来看，国内算力与国际先进水平还存在着现实的差距，这直接决定了能否成功。企业可以真正有效地利用国内的计算能力。面对这一挑战，科大讯飞与华为合作，加速本土化运营商的发展和lto优化。 2025年1月，双方共同确定开发100多个大规模模型专用训练/推理算子，对国家计算能力进行全面优化。 20科大讯飞将于2024年底联合华为等公司推出国产下一代超大规模智能计算平台“Fiking 2”。国家算力的持续发展最终将有助于整个生态系统的繁荣。 Spark X2除了强调国家计算能力外，预计还将促进其他值得注意的技术和工程创新。例如，针对大规模MoE模型强化学习训练中训练与推理分布不一致的问题，科大讯飞提出了一种用于推理和训练概率重采样的自适应校准算法。这大大提高了强化学习训练的准确性和稳定性。针对困难任务数据不足的问题，科大讯飞打造了多轮迭代推导的数据合成方案，实现推理误差的逐步修正和收敛，持续生成高质量的稀有数据，提高详细模型推理的准确性。 2、从单点技术到全景生态，解读科大讯飞AI+教育底层逻辑。然而，创建大型模型只是一个起点。真正的挑战在于如何在现实场景中使用该模型。基于核演进，科大讯飞针对教育等场景对Spark X2进行了广泛而针对性的优化。行业内首次实现“让孩子个性化学习能力”“洞察错误原因”，让孩子能够准确识别错误原因，提供更符合孩子自己想法的AI答案，而不是严格灌输标准化答案。评测结果显示，与其他通用大型模型相比，Spark教育大模型X2在纠错、分析等方面明显优于DeepSeek-V3.2、GPT-5.2等传统模型。借助Spark X2搭载的科大讯飞T90系列人工智能学习机，这一飞跃从根本上实现了。发布会上，T90 Pro内置的超级拟人AI老师“小月”可以提供类似真实老师的沉浸式教学，帮助学生随时打断提问，引导学生独立探索解题思路，帮助学生总结规律，最终举一反三，提高学习效率。能够实现这一目标。科大讯飞AI学习机Spark模型的大幅提升，只是科大讯飞多年在教育领域经验的一个缩影。科大讯飞一直将教育视为AI部署的重点领域，在AI模型、学习机等C端产品，以及智慧教室、智慧考试等B端产品方面都有成熟的解决方案。车型方面，科大讯飞Spark车型在去年高考中展现出综合学业优势。据多家媒体公开评价，星火模型在高考数学考试中获得了145分。星火模型的表现也得到了中英文作文高分专家的认可。 ▲ 评测结果来源：Digital Life Kazik 还瞄准了其他领域。科大讯飞还创建了基于Spark大模型的Spark Chemistry大模型Spark Chemistry-X1-13B，并开放外部。该模型针对高级知识问答、化学名称转换、分子性质预测等专业任务进行多步优化，这些评估的得分超过了当代最先进的模型。在C系列产品方面，科大讯飞于2019年推出了学习机行业首款“AI 1:1高精度学习”系统化的AI学习机。精准学习采用“测试→学习→实践”的完全闭环，因材施教，让孩子更高效、更轻松地获取知识。 “精准学习”通过测试快速发现孩子的学习薄弱环节，并提供错题和知识点课程的精准讲解，帮助孩子高效学习薄弱环节，通过例题准确练习知识点。与传统教材和在线课程相比s 中，孩子们复习和完成相同章节的时间减少了 64%，学习率提高了 3.1 倍。目前具有类似功能的产品有很多，但科大讯飞的人工智能学习机在了解区域测试情况、完整场景、交叉测试覆盖等方面仍然拥有业界顶尖的技术和数据积累。科大讯飞AI学习机的“精准学习”理念可以追溯到为学校推出的“大数据精准辅导”系统。事实上，科大讯飞对于AI赋能教育的B端业务，尤其是面向学校等机构的智慧教育，有着更深入的设计。科大讯飞智慧教育成立于2004年，其产品目前服务于全国33个州和地区的超过1.3亿师生、超过5万所学校，并在国外使用，包括日本、新加坡、泰国。多年来，科大讯飞积累了价值超过5000万题库、300所名校教育资源等可用数据。这些数据不仅可以帮助教师优化备课、考核、教研衔接，还可以帮助学生高效诊断学习缺陷并实施具体练习。这正是因为该系统首次在真实的学校教育环境中得到充分验证，并不断完善。一旦其有效性得到充分证明，它就被扩展到家庭学习环境中，以培训更广泛的受众。 3. 不再需要用锤子寻找钉子。科大讯飞允许大型模型理解场景，然后对其进行处理。纵观科大讯飞在底层机型、C系列产品和B系列产品上取得的成绩，不难发现，科大讯飞实现了“场景驱动技术演进、技术反馈产品迭代”的良性循环，打造了“数据流”。以教育领域为例，科大讯飞智能教育产品应用广泛，大量的用户行为、指令反馈、学习轨迹等数据不断流动反馈到模型的训练中，有利于算法的不断优化和模型能力的更新，这些发展进一步提升了产品的体验，让更多的用户持续使用产品，获取更多的数据，为科大讯飞在智慧教育领域形成了独特的竞争壁垒。 “拿锤子找钉子”，先建模型，再找场景部署，科大讯飞做的就是先把大模型看懂场景，再深入到领域，科大讯飞的先发优势已经超出了教育领域，比如AI+城市、AI+办公、AI+医疗、AI+工业、AI+汽车等。无论是城市治理中的政府数据闭环、医疗场景中的辅助诊断系统，还是工业质检领域的产线实践，科大讯飞都用同样的逻辑，将技术嵌入领域，将能量回馈领域。力量。该模型由科大讯飞开发，现已成为人工智能的通用模板，为数千个行业提供动力。越来越多的AI企业意识到脱离现实场景的技术研发犹如无源之水，开始“补课”或深入一线细化产品，加速行业数据的垂直设计。科大讯飞凭借先发优势获得市场广泛认可。近两年来，科大讯飞一直是大型模型招标领域最突出的企业之一，中标项目数量、中标金额、项目影响力均位居行业第一。钍这不仅是商业上的胜利，也有力证明了公司“技术驱动场景”模式的可复制性和竞争力。底线：摆脱“参数竞赛”并运行场景闭环。在典型大规模模型特征日益同质化的背景下，单纯依赖算法、参数和算力规模的边际效应正在逐渐减弱。科大讯飞的做法是，真正影响AI应用价值上限的不仅仅是技术本身，而是实际场景。这也显示了该技术在澳大利亚的深厚根基。技术与场景双驱动的圈圈能力正在成为人工智能企业从技术领先走向商业成功的关键门槛。
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