讯飞星火推出四大企业AI产品：从技术升级到实际应用，助力行业智能化加速
2026年，大模型应用正从技术验证迈向商业价值实现阶段。对于央国企和大型企业来说，AI的部署已超越模型性能，演变为涉及算力支出、数据保护、国产化兼容和组织运营的复杂课题。尤其在Token经济快速崛起的背景下，每次模型调用都关联着成本、效率、安全和管控问题。企业所需的，不仅是能回答问题的大模型，而是一套可融入业务现场、支撑复杂流程、持续创造收益的企业级AI解决方案。
针对行业实际需求，科大讯飞(41.920, -0.33, -0.78%)星火企业团队集中发布四款企业级AI新品，打造覆盖业务场景、人机交互和模型运行的产品矩阵：业务场景层推出星火营销助手和星火AI企业风控专家，分别专注于业务拓展与风险防控两大关键领域；人机交互层依靠星火智能语音（VoiceWise），全面优化复杂场景下的沟通体验；模型运行层则以星火智能推理平台（SparkInfer）作为调度核心，实现模型高效分配、推理加速、Token管控与安全防护，确保AI精准计算、快速响应、严格管理。
四款产品遵循“场景切入-能力提升-平台统筹”的实施路径，先直击企业核心需求夯实应用基础，再逐步扩展业务范围，最终依托统一平台实现AI在企业内安全、高效、可量化运行，赋能能源、金融、冶金等关键行业的央国企，推动大模型从“可用”进化到“好用、经济、可规模化”。
星火营销助手：从自动化执行到客户关系经营的升级
企业采纳AI时，最先关注的是业务场景中的真实难题。营销增长与风险管控，是行业客户当前最紧迫的两个切入点。
在营销领域，越来越多企业意识到，AI外呼正触及效能上限——能接通、能传达，但难以深入经营客户关系。星火营销助手正是为此而生。它并非外呼工具，而是一个具备营销策略能力、能持续学习和演进的AI营销数字助手。
其核心是营销策略引擎：融合客户动态画像、历史互动记录和企业知识库，自动执行客户分类、策略选择、渠道匹配和话术生成。过去由人制定策略、系统执行，现在则由AI推荐策略、人进行监督优化。
在客户接触环节，它利用端到端大模型语音合成技术将响应延迟压缩至1.5秒，支持自然语气变化和语义级智能打断。更重要的是，在人机协作方面，星火营销助手支持“1位真人客服+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保持一致，由AI承担前端大规模触达，真人客服负责实时监控、关键决策和风险把控。
在某客户试点项目中，星火营销助手将日均有效沟通时长提升逾36%，外呼转化效率显著提高。系统内置的合规知识和话术模板，让AI从启用之初就具备行业专业水准。
星火AI企业风控专家：从被动防范到智能洞察
营销聚焦业务拓展，直面增长增收的核心目标；与此同时，风险防控作为企业运营的重要防线，同样不容忽视。星火AI企业风控专家，是一款以“企业风险体检”为核心理念的智能风控产品。它将传统依赖人工经验的风险评估，转化为三个标准化步骤：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入研判风险信号，最终由大模型生成结构化风险诊断与决策建议。简言之：从数据收集，到风险穿透，再到报告生成，全链路一体化，可解释、可追溯、可规模化。
产品构建三大核心价值层次，重新定义风控效能边界：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基础；中层依托标准化风控模型模板进行多级交叉核验，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；上层依靠私有化安全架构，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转型。
目前，该产品不仅赢得某银行信贷风控项目，还与多家领先银行在信贷、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：听清楚只是起点，聊顺畅才是关键
许多时候，AI应用在业务场景中的落地，并非凭空而来，背后都依赖一项核心基础能力——智能语音。语音交互是人与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，中间存在两道障碍。
第一道是成本。大模型驱动的ASR大幅提升了语音识别的精度，但GPU的部署成本和硬件要求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无需昂贵GPU，在CPU上就能高效运行，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，实时区分人声和环境噪声；用户想插入新指令时在语义级就能响应；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”这两道关键障碍，将“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——能力都具备了，如何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，它牵涉到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，就是回应上述问题。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企业风控专家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。