文 | 金宁
一张大模型中标榜到底说明什么？它不讨论参数，不讨论跑分，也不关心发布会有多热闹，只用两个指标把现实摆在台面上：项目数和中标金额。这里没有运气，而是产业阶段变化后的必然结果：当采购从试点展示转向系统性建设，能交付、能验收、能长期运维的能力，开始比单点模型能力更值钱。
智能超参数统计显示，2025年讯飞以210个中标项目、231568万元披露金额拿下双第一，在百度、阿里云、火山引擎、腾讯云、智谱等强劲对手都在场的情况下，讯飞中标金额甚至超过第2到第6名的总和。数字本身足够抢眼，但更值得咂摸的是另一个细节：讯飞这210个项目里，80%以上是应用类，落在商情分析决策与智能审核、智能客服&虚拟人、知识平台等具体场景上；金额最大的几单又集中在教育、医疗、城市治理这些民生领域的标杆项目。换句话说，这不是“买模型回去放机房”，而是把模型塞进真实业务链条里，让它跑、让它扛、让它出结果。
也正因为如此，讨论为什么“标王”是科大讯飞时，需要把焦点从模型参数挪开，挪到甲方的会议室里：一堆流程表、验收清单、系统对接表铺在桌上，最常被追问的那句话不是“你们模型多大”，而是“出了问题谁兜底？”“能不能在我们既有系统里用？”“数据怎么走？日志怎么留？”这类问题听着琐碎，却决定了项目能不能从试点走到规模。讯飞能在招投标市场里持续吃到更大蛋糕，背后是一套联动的打法：它不是单点突破，而是把G端、B端、C端三股力拧在一起，做成一个互相喂养的飞轮。G端把AI推入治理流程，B端把AI压进成本和收益表，C端用规模化产品把体验、稳定性和成本掰开揉碎反复磨。三端联动久了，护城河就不是一句口号，而是别家很难短时间补齐的“系统能力”。
先把G端说透。
政务项目的门槛从来不在“写个应用”，而在“改造系统”。它往往牵动多部门、多系统、多权限，一旦上线就不能像互联网产品那样“边跑边修”。所以真正能跑出来的厂商，都会在流程与指标上做得极细。例如，讯飞智慧法庭4.0给出的思路很典型：围绕法院案多人少、流程耗时、诉讼不便等痛点，把庭审流程、线上线下一体化、事务集约化、法庭管理数字化整合成一套智慧庭审生态，并做全栈国产化适配；更关键的是，它敢把效果写成可验收的数字——审限内结案率提升30%，平均审理周期缩短39天。 这类指标对外行可能只是“提效”，对内行其实是硬门槛：你要吃下这种项目，就得能稳定跑在业务主链上，哪怕高峰期也不能掉链子。
同一条线索还能顺着往下看。河南金水法院的“无书记员模式”，用多维度镜像记录改变传统庭审作业流程，庭审平均时长缩短30%-50%，法官与书记员配比从1:5降到1:3。安徽检察的AI辅助办案系统则把效率写得更“行政化”：制卷效率提升80%，审查效率提升2倍，案件信息填录效率提升4倍，办案效率平均提升60%。这些数字背后其实是一件事：讯飞在G端做的不是一个“聪明助手”，而是一套能嵌入制度流程的工程体系。工程体系一旦被验证，就会变成可复制的交付模板——这就是G端对护城河的第一层加固。
很多人会问：G端项目大，但是不是更慢？是慢，甚至很慢。但它带来的价值也不只是收入，更重要的是把厂商逼着把能力做实。你看讯飞星火AIPC的表达就很“机关口径”：它把办公需求拆成“三办两问”五个高频场景（办事、办文、办会、问策、问数），并把提升写成一串直接能进汇报材料的数字——知识提取与回溯效率提升超过50%，图表等内容处理效率提升超过35%，文书审校时间减少70%，会议记录与整理时间减少60%。 这种产品为什么容易在政企传播？因为它解决的是“写不出来KPI”的痛。说得更直白一点：很多单位不是不愿意用AI，是怕用了说不清、算不清、追不回。你把数字摆在桌面上，阻力就会小一截。
再说B端。
B端客户更精明，不需要情绪价值，它只盯着两件事：成本和收益，最好还能持续复购。讯飞在金融领域的打法很能说明问题：它不是只卖一个智能客服，而是把大模型塞进远程银行、知识管理、投研辅助、数字人等多个环节，并且拿下一批大行和股份行项目。科大讯飞的客户包括中国银行、交通银行、浦发银行、广发银行、华泰证券、浙江农商、苏州银行等，并明确中标项目数量和规模处于行业第一梯队。更有意思的是案例细节：在与工商银行的合作里，AI搜索把检索准确率拉到91%以上，知识问答处理年报、金融产品文档等复杂数据准确率接近90%，AI写作助手让财务分析等复杂写作效率提升6倍。这就是B端真正吃香的地方：不靠“概念”，靠可衡量的效率提升把预算从试点争取到扩容。
医疗则是另一种更“硬”的B端。医疗比金融更强调专业可信，容错率更低。讯飞星火医疗大模型在医学知识问答、医疗语言理解、医疗文书生成、诊疗推荐、多轮与多模态交互等关键任务上保持领先，效果全面超越GPT-5（high）与DeepSeek V3.2-Exp，专科AI能力首次达到“副主任级医师水平”。这样的表达传递出一个信号：讯飞想在医疗里做的不是“能聊两句的问诊”，而是奔着临床流程里更关键、更难替代的位置去的——病历、质控、随访、预问诊、影像等智能体标准也在同步推进。医疗一旦切进去，壁垒会比多数行业更厚，因为流程、数据、责任链条都很难搬走。
讲完G端与B端，C端才更像讯飞这套体系的“发动机”。
不少大模型公司其实缺少一个真正的C端压力场：入口单一、形态单薄，长期很难把稳定性、交互体验和成本控制磨到位。讯飞的C端更“场景派”。教育侧，AI黑板做了护眼大屏和多通道阵列，进入教育部相关标准应用优秀案例；AI学习机在电商平台持续领先，入选WAIC“镇馆之宝”、SAIL奖TOP30。奖项背后很朴素：家长和学生是最挑剔的用户，体验不行、识别不稳、内容不贴题，退货和差评立刻写在销量里。说起来，讯飞有一个案例细节很动人：在江苏涟水县高沟镇的一所乡村小学，老师非专业却要教英语，孩子们读得带乡音，越模仿越偏。AI黑板进校后，孩子们点一下课本就能听到更标准的发音，敢开口的孩子多了，甚至开始抢着上台点读跟读。
消费硬件是C端的另一条腿。2025年“双11”讯飞拿下学习机、办公本、翻译机、录音笔、会议耳机等5个品类销售额冠军，AI硬件同比增长30%，海外上半年同比增超3倍；车载累计前装超6800万套、月活2700万。这些硬件带来的不仅是收入，更是一种反哺：它让讯飞必须把离线能力、噪声环境、长尾口音、弱网场景都打磨到足够稳定，逼着成本往下走、体验往上走。C端把这些打磨成果再带回G端与B端项目里，交付就更稳，验收就更顺。
汽车板块则把讯飞的AI规模化体现得更明显：累计提供前装智能化产品超6800万套，平均月活用户超2700万；座舱语音解决方案覆盖23个海外语种，支撑车型出海多个国家和地区。车载场景的特点在于长尾且苛刻：同一句话，在高速、隧道、孩童哭闹、空调风噪下能不能听清，用户不会给你写周报，它只会骂一句“不灵”。你能扛住这种“日常折磨”，再去做政企项目和行业项目，底气就不一样。
把这三端拼在一起，GBC联动的价值才真正显形：G端逼你把能力做成可验收的系统工程，B端逼你把能力变成能算账的经营工具，C端逼你把能力磨成“用户愿意天天用”的产品体验。三端一起跑，会产生一种很现实的结果：讯飞更容易把一个行业里验证过的能力，迁移到相邻行业；也更容易把项目交付沉淀为平台与产品，再反过来提高交付效率、降低单位成本。你看它的项目结构就能感受到这种路径：210个中标项目里，应用类占比超过80%，主战场集中商情分析决策与智能审核、智能客服&虚拟人、知识平台这些通用且高频的“业务肌肉”。这种肌肉一旦练出来，换一套行业术语，往往就能在新的行业里继续发力。
放到更大的中国AI版图里看，讯飞的路径其实挺“异类”。百度擅长用搜索与知识体系做模型落地，阿里云和腾讯云有云与产业客户盘子，火山引擎依托字节的产品与工程能力推进规模化，智谱这一类初创公司更靠模型能力与生态合作快速铺开。讯飞不完全走这些路线，它更像在做一件更重、更慢、但更容易被政企与关键行业接受的事：用G端的流程改造把交付方法论打磨出来，用B端把智能体压进能算账的业务链条，再用C端硬件和应用把体验、稳定性与成本反复磨到可长期运营。再叠加全栈国产化适配与长期积累的语音、多模态、行业知识工程能力，它的优势不在单点爆发，而在于把同一套能力跨端复用、跨行业迁移、在验收与复购里不断加厚壁垒。也正因为这套体系更像打造基础设施，而不是只做一块漂亮样板间，招投标市场才会用项目数和金额给它更稳定的回报。
作为人工智能“国家队”核心成员，科大讯飞用GBC三端联动把大模型做进系统里，把优势变成可复制的交付能力——这在当下中国AI主流厂商里，确实不多见。
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