要走向物理世界,科大讯飞的语音老本行能否撑起新生意?

第四波科技·2026年10月23日 19:39
为何此刻战略转向?

10月22日,2026科大讯飞全球1024开发者节主论坛上,科大讯飞发布端云一体星火X2.6。

模型如何进入汽车、眼镜和机器人,成为这家以语音技术起家的公司接下来要回答的问题。这条路并非从今天才开始。讯飞早已向车企提供智能交互产品,也在经营机器人超脑平台。现在,它希望把语音、视觉和大模型能力组合起来,承接更多终端上的交互任务。

但商业上的问题随之而来,客户会为哪些能力付费,这些收入又能否改善讯飞的盈利?

01 、为何此刻战略转向?

据介绍,讯飞星火X2.6基于全国产算力完成能力升级,模型尺寸为293-A30B,支持百万Token上下文,并上线国产万卡推理集群。

科大讯飞方面称,其率先突破国产芯片长程任务训练效率瓶颈,亲和国产平台的长程任务动态并行训练技术,解决了国产芯片显存与带宽受限导致的长程任务混训效率低的问题。

第四波注意到,发布会上,科大讯飞的叙事重心整体转向“让模型走进物理世界”。

而其最新财报,或许能解释科大讯飞在此刻的策略转向。2026年前三季度,讯飞营收181.87亿元,同比增长7.05%;归母净利润2188.72万元,同比扭亏;扣非净利润亏损7.63亿元,亏损同比扩大125.79%;归母转正靠的是7.85亿元非经常性损益,其中政府补助4.71亿元。账面扭亏仍依赖非经常性损益,日常经营的盈利能力需要继续改善。

投入也在增加。公司在三季报中表示,第三季度研发投入超过17亿元,同比增加近4亿元,是当季扣非净利润下降的主要原因。同时,前三季度经营活动现金流量净额为2.64亿元,政府补助是扣非利润的2.4倍。回款端同样承压:截至2025年末,应收账款账面价值162.96亿元,相当于全年营收的六成,已计提坏账准备43.42亿元。

这些数字说明,对讯飞而言,当前需要解决的是如何让持续投入的技术,带来更稳定的收入和利润。汽车、眼镜和机器人提供了新的应用空间,但进入这些市场,本身并不等于找到了一条高利润的增长曲线。

整个语音赛道面临的是同一个结构性问题,识别准确率、抗噪、低延迟这些工程积累仍然是真功夫,但大模型用语义理解绕过了对“准”的极致要求,用通用能力覆盖了原本需要专项采购的模块。

此外,语音赛道的压力也是真实的。豆包输入法用Seed-ASR把战场从“听得准”换到了“听得懂”,2025年11月上线首周下载量突破5000万,日活1200万;思必驰2023到2025年营收复合增长率仅12.98%,毛利率超过60%却连年亏损,期间费用率长期在68%以上;云知声2025年营收12.11亿元、同比增长29%,大模型业务收入从5187万元跃升至6.10亿元,但全年净亏损仍有3.29亿元;SoundHoundAI从2025年高点回落61%,Cerence跌去56%。

语音公司过去卖的是“语音技术本身”,现在客户需要的是“能理解、能办事的交互”Agent,而后者是大模型公司的出厂设置。

讯飞也在调整收入结构。讯飞2026年上半年开放平台收入37.05亿元首次超过教育板块,大模型API及MaaS收入同比增长约70%,说明它自己也在往“卖模型调用”的方向转,但开放平台毛利率仅20.21%,新曲线还没有长到能替代旧曲线的厚度。

02 、“第二曲线”还待验证

进入物理世界,为讯飞提供了另一种收费的可能,从提供某一项语音能力,扩展到为整套交互方案负责。这要求它同时处理模型、传感器、设备性能和实际环境之间的配合。

以机器人为例,几个人同时说话,旁边还有设备噪声,它首先要判断谁在对自己说话、什么时候应该回应,然后才是理解内容、执行任务。车内和眼镜上的交互也有类似问题:用户不会总在安静、网络稳定的环境里,按标准句式发出指令。

科大讯飞旗下生态企业机器人产品。

讯飞AI眼镜上的唇动识别降噪,可以说明这类工程工作的价值。据公司的介绍,摄像头捕捉口型信息,与麦克风采集的声音结合,帮助系统在嘈杂环境中识别目标说话人。声音之外增加视觉信息,是为了让模型获得更可靠的输入。

这给讯飞多年积累的声学和交互技术留下了用武之地。不过,一项功能能否成为客户采购的理由,还要看它在不同硬件和环境下是否稳定,以及部署和维护成本是否划算。模型公司和硬件厂商同样可以进入这一市场,讯飞仍需在实际交付中证明自己的优势。

讯飞已有的终端业务,是这条路线的基础。半年报显示,2026年上半年,智能汽车业务新增前装智能化产品出货超过450万套。汽车提供了实际交付经验,机器人平台也已积累了一批合作厂商。公司此前在投资者互动平台表示,机器人超脑平台已服务超过500家智能机器人厂商。

但服务厂商数量,还不能回答这门生意有多大。平台试用、技术合作和批量采购的商业价值不同;有多少机器人实际搭载、每台设备贡献多少收入、客户是否续费,才关系到后续收入。已有汽车业务的规模,也不能直接套用到机器人身上。

端云协同是讯飞尝试控制成本的一条路径。把适合本地处理的任务放在设备端,将复杂任务交给云端,有望减少部分云端调用和网络依赖。但端侧模型同样占用算力、内存和电量。能否降低整机成本,需要结合具体设备和任务计算;算力、模型与交互技术能够复用,也不代表各类终端的研发和适配费用就会自然下降。

更直接的竞争来自客户自身。智元已经发布面向具身交互的WITA-Omni模型,并在2026年9月展示了机器人识别交互对象、协调语言与动作的应用。机器人厂商正在自研交互能力,这意味着讯飞既要服务它们,也要面对它们扩大自研范围的可能。

自研和外购并不一定互相排斥。头部厂商可以自己开发模型,同时采购语音、降噪或特定模块;研发资源有限的厂商,也可能更愿意购买完整方案。第三方供应商能保留多少业务,取决于客户自行开发的成本,以及外购方案在效果、交付和维护上的优势。

这也是讯飞“第二曲线”真正需要验证的地方。它已经有技术和客户入口,下一步要证明的是:这些合作能否形成持续订单,交付规模扩大后,收入能否覆盖模型、算力和适配成本。只有这些数字逐渐清楚,走向物理世界才会从发布会上的技术路线,变成财报中的新生意。

本文来自微信公众号“第四波”,作者:卢杨,36氪经授权发布。

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