此次推出的讯飞星帆WinWork数字员工平台，则进一步沉淀企业规则、数据和专家知识，让数字员工识别任务、拆解流程、联动系统执行。用刘庆峰的话说，要让其“真正成为企业的自己人”，融入流程，“才能变成组织级提效”。

把落地经验变成更多人的开发能力

当模型能够在具体岗位上完成工作，接下来的问题是：这些能力如何走出单个项目，进入更多行业、终端和工作流？

一家企业很难独立覆盖所有需求。如果每个开发者都要重新完成模型适配、系统连接和流程搭建，行业落地仍会面临大量重复投入。因此，效率链条的最后一环，是把模型能力和已有经验转化为可以被更多人调用、组合的工具。

科大讯飞此次发布的星辰TaaS平台，以星辰MaaS为基础，将模型调度、智能体引擎和知识工程等能力连接起来，支持数字员工、办公提效、同传翻译等应用开发。其指向，是帮助开发者缩短从调用模型到形成解决方案的距离，让Token消耗与实际业务价值建立更直接的联系。

与此同时，科大讯飞将语音、多模态能力封装进硬件模组，并结合智能体流程自动化和开发工具，支持开发者通过自然语言开发应用、连接企业内部系统。底层能力越容易被复用，开发者就越有条件把精力投入具体需求。

开放平台提供了这一协作的基础。据科大讯飞此前数据，截至2025年10月31日，讯飞开放平台有超961.6万开发者团队、368.4万个应用，连接42.6亿台终端设备。此次开发者节公布的2026年AI开发者大赛，则吸引15个国家、351座城市的52120支团队参赛。

这些参与者既是模型能力的使用者，也可能成为新场景的发现者。行业从业者理解真实需求，开发者将需求转化为产品，应用反馈再推动工具和模型改进，技术扩散才有机会形成持续循环。

生态协作也需要回到底层训练。刘庆峰在采访中提到，算法迁移至国产算力平台时，架构适配、算子优化和反复验证都会消耗研发时间。更多厂商参与，才有机会通过共享经验减少重复投入。

“我们大声疾呼希望有更多人进来。”他说，希望更多国内大模型厂商在国产算力上共同探索、形成生态。对开发者开放应用能力，对产业积累可复用的训练经验，分别回应了应用端与研发端的效率问题，也让国产AI的进步从单家企业的突破，走向更广泛的协作。

从训练到推理，从业务流程到开发者生态，效率战最终检验的是整条链路能否运转。技术节省的时间和资源，需要继续传递为更低的使用门槛、更可靠的任务执行，以及更多可持续的应用。

效率不是规模竞争的终点，而是规模化应用的门票。当竞争从“更大更多”转向“更稳更省更可用”，国产AI才真正进入下一阶段。而让这张门票被更多企业和开发者拿到，仍有赖于生态的共同繁荣。

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