近日，富通科技恒先人工智能创新中心携手Sapient Intelligence，基于其开源的 HRM-Text-1B 极轻量模型，完成客户之声VOC意图识别模型的能力升级。 在富通科技汽车行业核心业务场景验证中，新模型在复杂意图识别任务上 整体准确率突破90% ，在多意图表达、语义模糊及行业术语识别等挑战性场景中，表现出更优的稳定性与泛化能力。

01 更懂汽车行业的VOC模型：复杂场景理解再进阶

在汽车行业数字化运营体系中，客户之声VOC已经成为连接用户体验与业务决策的重要入口。富通科技在汽车行业VOC领域已有超过8年的积累，能够对语音、文本、图像等多源非结构化数据进行统一接入与治理，并在此基础上实现语义层面的结构化表达与业务化转译，精准赋能车企从产品研发、营销、销售、售后、运营的全链路。

产品内置了多个行业AI模型，包括情感分析模型、观点抽取模型、标签分类模型、意图识别模型等，以协同实现对客户反馈的全方位理解。

本次与 Sapient Intelligence 的联合模型微调，在既有能力基础上，重点强化了对多意图交织、语义模糊表达、深层隐含信号等过去较具挑战的复杂场景的理解精度。在多轮核心业务场景验证中，该模型在复杂意图任务上的整体准确率达到90%以上，相比原有模型在同类复杂场景下的表现实现显著提升。

目前，升级后的模型已能够嵌入富通科技VOC业务处理链路，持续提升非结构化客户反馈向可决策数据转化的质量与效率。模型输出的结果可直接映射至业务流程与运营决策体系，支撑营销、销售、服务与产品等多场景应用。

02 技术路径：开源极轻量模型 + 行业深度微调

本次升级基于 Sapient Intelligence 开源的 HRM-Text-1B 极轻量推理模型进行行业微调。

该模型由 Sapient Intelligence 于2026年5月19日正式开源 ，采用任务导向学习、潜在空间推理、分层循环架构三项创新技术。仅用约400亿token（传统模型通常需要数万亿token）和约一千美元完成预训练，在MATH、DROP等推理榜单上表现超越参数量大2-7倍的传统模型。模型参数量仅为10亿，int4量化后仅0.6 GiB，可完全本地化部署，保障客户数据不出域，满足数据驻留与隐私合规要求。

富通科技将自有的汽车行业VOC标注数据与任务体系注入模型，通过面向行业场景的后训练微调，使其从通用推理能力适配至多意图识别、情绪+意图联合解析、风险信号抽取等复杂业务任务。无需依赖云端大模型或巨额算力，即可在业务场景中实现可落地的、高精度的意图识别能力。

03 持续深耕：让高效AI轻量化落地垂直行业

作为富通科技AI创新与能力工程化的重要载体，恒先人工智能创新中心将持续推动AI技术在公司产品体系中的落地与升级，不断强化数据智能、模型能力与行业应用之间的协同能力建设。

未来，富通科技将持续推动AI模型、行业知识与业务场景的深度融合，探索更加高效、轻量化、可落地的行业AI实践路径，让AI能力真正进入业务流程、服务业务决策，并持续释放数据价值与业务价值。