中标国能、蝉联三冠，讯飞FDE闭环作答产业AI落地的终极命题。

文/每日资本论

就在众多大模型被“烧钱”逼到抓狂时，科大讯飞却已接近成为“中国版Palantir”了。

近日，科大讯飞中标国家能源集团物资有限公司数据科技分公司“智慧招标体系研究与应用开发项目”，双方将进一步搭建覆盖招采全流程的智能体系。这是 2022年合作启动以来，科大讯飞前置部署工程师（FDE）模式在能源招采场景的再次深化。

在AI大模型落地的关键阶段，这个项目不仅是千亿级能源招采市场的又一里程碑，更标志着中国AI企业正通过一种截然不同的路径，构建起与美国Palantir 相媲美的产业级AI服务能力——不靠概念炒作，而是依靠深度业务绑定与能力沉淀，形成了可复制、可持续的价值闭环。

关心大模型的业内人士都知道，大模型之战，“落地”已成为了唯一的硬指标。全球顶级增长咨询公司沙利文（Frost & Sullivan）发布的《中国通用大模型项目中标研究报告（2025）》显示，2025年大模型市场呈爆发式增长，披露中标金额达295.2亿元，较2024年增长超3.5倍。在这场角逐中，科大讯飞中标项目达210个，披露金额约23.16亿元，摘下中标项目数及中标金额的双料桂冠，中标金额超过第二名至第十名总和的2倍。

进入2026年，大模型与行业Know-How的融合进一步加速。垂直智库“智能超参数”发布的2026年第一季度报告显示，应用类项目在所有大模型中标项目中的占比已达59%。在这一核心赛道，科大讯飞位列第一梯队领跑位置——中标数量和金额继续保持行业第一。

但数字的意义远不止于排名，它指向一个更深层的产业命题：当大模型之争从参数竞赛转入落地角力，什么样的模式才能真正跨越技术与业务之间的鸿沟？答案或许就藏在这个名为FDE（前置部署工程师）的缩写里。

“千亿级”考场，FDE定义AI新规则

要理解这种变化的实质，需要回到国家能源集团这个具体的业务场景。

国家能源集团是全球最大的煤炭生产公司、火力发电公司，业务覆盖煤炭、火电、新能源、水电等八大产业板块。每年，集团采购项目超过14万个，年采购金额达数千亿元，涉及1385家采购人、20余万份报价文件、90万项资质业绩，并组织超过20万人次的评标评审。

在这样的业务体量下，传统招采模式面临的不只是效率问题。采购人员编制文件、供应商报价、专家评审等环节数据分散，规则复杂且口径不一；大量专业判断依赖人工经验；评审过程的透明度、可追溯性和廉洁风险防控，也面临长期挑战。

这类场景很难依靠一个“开箱即用”的标准产品解决。自2022年起，科大讯飞与国家能源集团围绕智能无人评审、智慧招标体系等方向持续合作。项目团队深入招采业务一线，围绕编、报、评、核等具体环节，与业务专家共同梳理规则、还原流程、打磨能力。技术团队解决的不是单一的“AI识别”或“流程自动化”问题，而是把招采专家长期积累的业务知识、评审规则和判断逻辑，转化为AI能够理解、执行和持续学习的系统能力。

这正是FDE模式的关键所在：以业务现场定义技术问题，以真实业务结果检验技术价值。

FDE，全称Forward-Deployed Engineer，即前置部署工程师，是一种将工程能力直接下沉到客户业务现场的复合型技术岗位。它的使命是填补标准化产品能力与客户复杂业务场景之间的“最后一公里”鸿沟。

但FDE模式不是简单增加驻场人员，更不是把定制项目做成“人力服务”。能否将项目中的业务理解、数据资产和工程能力沉淀为平台，形成规模化复制能力，才是这一模式能否持续创造价值的分水岭。

围绕国家能源集团复杂的招采业务，科大讯飞基于星火大模型、星辰Agent底座及招采智能体平台，逐步构建起覆盖招采全链路的智能能力体系。

首先是让AI读懂业务。项目建设中，双方围绕供应商、标的物、评标办法、技术评分要素、采购文件、合同、风险规则等核心业务对象，建设了12类标准化知识库，形成统一的招采业务语义体系。过去散落在不同系统、文档和专家经验中的信息，被转化为可关联、可计算、可调用的数据资产。

更重要的是，系统形成了“业务即标注，标注即业务”的持续迭代机制——专家每一次对AI结果的复核、每一条规则的修正、每一个异常案例的处置，都会转化为高质量的业务数据，持续反哺模型和平台优化。

其次是让AI参与业务运行。在采购前，平台可辅助完成采购文件的智能编制与审核；在采购评审环节，评审类项目仅需30分钟左右即可完成AI专家抽取、供应商预警分析、价格合理性判断、报价文件评审评分的全流程闭环。

成果可以量化。科大讯飞与国家能源集团联合打造的采购项目智能评审系统，已成为国内首个投入商业运行的智慧评审系统，累计稳定运行超过21万个项目，智能评审准确率达97%，非招标采购询价通知单智能评审无人化率超89%。在招标与非招标采购场景中，该系统每年节约人工评审成本超亿元，累计创造间接经济价值40亿元。

2026年6月，科大讯飞发布招采全链路AI智能体平台2.0，已落地200余个智能体，交付速度可提升300%，关键环节“零幻觉”。从一个个具体场景出发，讯飞将与客户共创的成果不断沉淀为招采智能体平台的通用能力，并在持续实践中迭代完善。

对标Palantir，不靠嘴炮

如果说国能项目只是一个复杂的大场景，那么科大讯飞在教育、医疗、金融等行业的解决方案，其运营推广逻辑与FDE模式高度一致，共同构成了“中国版 Palantir”的完整图景。

谈起FDE模式，无法绕开一个名字——Palantir。这家目前市值高达4182亿美元（约2.82万亿人民币）的大数据公司，其2026年上半年，营收35.68亿美元（约240亿人民币）。它的核心商业模式是以平台加项目深耕加嵌入式交付为主。Palantir之所以能拿下美军和全球顶级企业的核心订单，并保持84%的高毛利率，核心秘诀在于推行“微型初创团队”的协同模式。其工程师会和客户团队坐在一起，在几天内直接利用Palantir的核心平台，把杂乱的数据理顺，并当场搭建出能跑通、能直接解决业务问题的AI应用。

Palantir内部采用Echo-Delta协作机制：Echo团队由嵌入式分析师构成，到客户现场深度挖掘业务痛点，转化为精准需求；Delta团队的软件工程师在客户现场快速构建原型、迭代落地。2023年，FDE进入新阶段——交付重心从传统大数据集成、看板搭建转向AI Agent、自动化决策流的落地。

Palantir的护城河来自其Ontology（本体论）——一个将组织的数据、业务流程、资产和决策连接成统一运营模型的软件层。它不是卖成品SaaS，而是提供一个可在既有系统之上运作的抽象层与工具箱，可同时整合结构化与非结构化数据、实体资产与业务对象。

现在来看科大讯飞。中信证券在研报显示，FDE由Palantir开创，而头部模型公司正在组建FDE团队，寻求模型能力与真实业务场景的深度结合。软件公司作为具备客户卡位、交付能力、行业Know-How积累的重要角色，有望成为模型公司的重要伙伴。

请注意，科大讯飞与Palantir的相似之处正在于此：G端客户资源强——政务、司法、公安、央企、能源，有涉密项目，深度驻场交付（类似FDE模式），把行业业务经验沉淀到平台。行业决策智能——教育、医疗、能源，做行业业务推理、风险研判，属于AI辅助决策。同时做G端和B端商业市场，央国企大模型项目体量很大。

但真正让讯飞与Palantir站在同一逻辑框架下的，是那个关于“闭环”的东西。

如果说国家能源集团项目只是一个复杂的大场景，那么讯飞在教育、医疗等行业的实践，展现的是同一套逻辑在不同领域的复现。

在教育领域，科大讯飞的FDE模式同样展现出强大的生命力。基于星火大模型融合教育专家思维链、多模态端到端理解技术的星火教育大模型，在批改、错因分析等核心教学领域表现显著优于国内外主流模型效果，国家数学课程标准修订组组长曹一鸣教授评价“AI错因诊断水平超过普通数学老师”。这一成果的背后，是FDE团队深入为全国32个省级行政区、5万余所学校、1.3亿师生提供智慧教育产品和解决方案，以人工智能助力因材施教。全国因材施教示范区、先进教与学示范区、人工智能赋能教师发展示范区等等，一大半是讯飞树的标杆，百强校中人工智能应用示范中百分之七八十来自讯飞。

医疗领域同样是FDE模式的重要战场。面向医疗机构，科大讯飞为每个医生打造AI诊疗助理、为每个居民打造AI健康助手，智医助理产品已在全国31个省市的680+个区县实现常态化应用，累计提供超9.3亿次AI辅诊建议，规范病历超3.6亿次，解决“患者离院后如何持续管理、医生如何高效跟踪”的痛点。

在能源领域，科大讯飞联合中国石油、中移动、华为等企业共同打造的“昆仑大模型”，自2024年5月启动建设以来，持续助力参数规模提升与应用场景创新突破。2025年5月28日，中国石油正式发布3000亿参数昆仑大模型。在实际应用中，昆仑大模型将地震波波动方程求解效率提升了10倍以上；在100个应用场景中，43个实现迭代升级，57个为全新应用，为能源行业的智能化转型提供了丰富的实践案例。此外，讯飞助力国能集团打造的千亿级大模型“擎源”，首批41个智能体已在多地试点，推动生产环节的数据驱动转型。

在钢铁制造领域，讯飞与宝钢股份打造的行业大模型平台，建成630G行业语料库。宝钢股份分别和华为、科大讯飞成立联合工作组，用钢铁知识、专家经验等专业语料对大模型进行训练和微调，再与实际场景结合，目前已经在高炉炉温预测、转炉溅渣护炉、热轧表面缺陷识别、营销市场情报洞察等十余个场景取得实际应用成效。

在公共资源交易领域，科大讯飞与合肥公共资源交易中心共建的“青天大模型”，是全国首个公共资源交易领域专属大模型，实现了该领域从“0到1”的突破，覆盖24类工程采购，并获国家发展改革委全国唯一“人工智能+”特色示范案例。

金融和政务也是大模型落地的重镇。智能超参数数据显示，金融行业应用类项目占比达63.7%。交通银行和科大讯飞开展人工智能联合创新，其“交心大模型”已累计服务超3000万客户，显著提升了个性化产品精准推荐效率与风控能力。

这些项目的共同点是什么？它们都不是“卖软件”，而是“做交付”——深入客户业务现场，与客户共同定义问题，用技术解决真实业务痛点，然后将项目实践中沉淀的经验转化为可复用的平台能力。

价值闭环，中国AI产业的新质生产力路径

科大讯飞正凭借全栈自主可控的底层技术和深刻的行业洞察，将大模型技术真正转化为各行各业的新质生产力，持续引领中国人工智能产业的价值兑现之路。这才有2025年的全面占优，2026年Q1的持续领跑，而FDE模式，正是这条道路上的核心引擎。

FDE模式的价值闭环在于，它解决了AI落地的三大核心难题：一是如何让技术真正理解业务，二是如何让技术持续创造价值，三是如何让技术能力规模化复制。通过深入客户一线，FDE团队与业务专家共同定义问题，确保技术方案的针对性；通过“业务即标注”的迭代机制，让技术能力持续进化；通过平台化沉淀，让单个项目的经验转化为服务更多客户的通用能力。

这种模式的成功，对中国AI产业具有重要的启示意义。在大模型技术同质化日益严重的今天，单纯的技术比拼已经难以形成差异化优势，而对行业的深度理解和价值创造能力，才是真正的核心竞争力。科大讯飞多年实践证明，AI企业只有走出实验室，深入业务现场，与客户深度共创，才能真正释放大模型的价值，实现从技术提供商到价值共创者的转型。

同时，FDE模式也为AI产业的可持续发展提供了新的思路。传统的项目制模式往往面临“做一个项目，丢一个项目”的困境，难以形成规模效应。而FDE模式通过能力沉淀，实现了“做一个项目，沉淀一批能力，服务一批客户”的良性循环，为企业带来了持续的增长动力。

未来，企业级AI的竞争，不只是模型参数或单点功能的竞争，更是行业理解、工程交付、平台能力和持续运营能力的综合竞争。当全球企业服务市场以Palantir为衡量“企业级数据智能”与“AI驱动决策”成熟度的标杆时，中国产业AI的玩家们正在用自己的方式回答同一个问题：如何将海量、异构、碎片化的原始数据转化为可执行的业务洞察？

科大讯飞显然已经给出了答案，也标志着中国AI企业已经掌握了与国际巨头相媲美的产业级AI服务能力。这，不靠嘴炮。

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