2025年11月，明略科技在港交所掛牌首日暴漲106%，成為市場(chǎng)矚目的焦點(diǎn)。然而這家估值超過(guò)200億港元的企業(yè)，真正的價(jià)值并不在于資本的追捧，而在于它用19年時(shí)間探索出的一條獨(dú)特路徑——如何讓AI從技術(shù)演示變成企業(yè)可信賴(lài)的生產(chǎn)力工具。
在中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程中，明略科技代表著一種被業(yè)界稱(chēng)為"反共識(shí)"的選擇：不追逐通用大模型的風(fēng)口，而是深耕垂直場(chǎng)景;不迷信技術(shù)參數(shù)，而是聚焦可衡量的業(yè)務(wù)價(jià)值。這種選擇的背后，是北大系技術(shù)基因與騰訊系產(chǎn)品思維的深度融合，更是對(duì)"什么才是企業(yè)真正需要的AI"這一命題的深刻理解。
技術(shù)理想主義者的產(chǎn)業(yè)化命題
2025年，當(dāng)生成式AI熱潮席卷全球，企業(yè)對(duì)AI的期待達(dá)到前所未有的高度。埃森哲調(diào)研顯示，90%的中國(guó)企業(yè)將生成式AI視為重要機(jī)遇。然而現(xiàn)實(shí)卻給人潑了一盆冷水——英特爾研究報(bào)告指出，49%的企業(yè)難以估算和證明AI的價(jià)值，高達(dá)95%的企業(yè)AI投資未能產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性回報(bào)。
這種"投資熱"與"應(yīng)用冷"的巨大反差，揭示了AI產(chǎn)業(yè)化的核心困境：技術(shù)再先進(jìn)，如果無(wú)法與企業(yè)實(shí)際業(yè)務(wù)深度融合，就只能停留在PPT和演示層面。企業(yè)需要的不是炫酷的技術(shù)展示，而是能夠解決真實(shí)問(wèn)題、創(chuàng)造可衡量?jī)r(jià)值的生產(chǎn)力工具。
明略科技創(chuàng)始人吳明輝對(duì)此有著清醒的認(rèn)知。這位憑借奧賽銀牌保送北大數(shù)學(xué)系、后獲計(jì)算機(jī)軟件與理論碩士學(xué)位的技術(shù)創(chuàng)業(yè)者，早在2006年創(chuàng)立秒針系統(tǒng)時(shí)，就選擇了一條與純技術(shù)公司截然不同的道路——以數(shù)據(jù)智能切入企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景，用技術(shù)解決實(shí)實(shí)在在的業(yè)務(wù)問(wèn)題。
這種務(wù)實(shí)的基因一直延續(xù)至今。2019年明略科技入選科技部"營(yíng)銷(xiāo)智能"國(guó)家新一代人工智能開(kāi)放創(chuàng)新平臺(tái)，成為唯一獲此資質(zhì)的企業(yè)。但明略并沒(méi)有因此膨脹，而是更加專(zhuān)注于將技術(shù)轉(zhuǎn)化為企業(yè)可用、敢用、愿用的解決方案。
北大系技術(shù)基因加持
吳明輝畢業(yè)于北京大學(xué)人工智能實(shí)驗(yàn)室，擁有130余項(xiàng)國(guó)內(nèi)外發(fā)明專(zhuān)利，代表著學(xué)院派的技術(shù)深度。但他同時(shí)也是連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，2006年創(chuàng)立秒針系統(tǒng)，2014年創(chuàng)立明略數(shù)據(jù)，具備20年企業(yè)級(jí)服務(wù)領(lǐng)域的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。這種"既懂技術(shù)又懂業(yè)務(wù)"的特質(zhì)，讓明略從一開(kāi)始就避免了技術(shù)與應(yīng)用"兩層皮"的問(wèn)題。
據(jù)弗若斯特沙利文數(shù)據(jù)，按2023年總收入計(jì)，明略科技已成為中國(guó)最大的數(shù)據(jù)智能應(yīng)用軟件供應(yīng)商。但市場(chǎng)份額僅占3.8%，這反映出這個(gè)市場(chǎng)的高度分散和激烈競(jìng)爭(zhēng)。在這樣的環(huán)境中，明略科技憑什么脫穎而出?
答案在于其對(duì)技術(shù)落地的深刻理解。明略自研的GUI智能體大模型Mano，在OS-World E2E榜單中位列專(zhuān)業(yè)模型第一、總榜第二，僅次于Anthropic的Claude 4.5。但明略并不滿(mǎn)足于技術(shù)排名，而是將這些技術(shù)能力轉(zhuǎn)化為企業(yè)可用的產(chǎn)品——DeepMiner大模型產(chǎn)品線(xiàn)定位為企業(yè)可信賴(lài)的"核心生產(chǎn)工具"，聚焦商業(yè)數(shù)據(jù)分析與決策領(lǐng)域。
這種產(chǎn)品化能力的背后，是對(duì)企業(yè)需求的精準(zhǔn)把握。明略明白，企業(yè)要的不是最先進(jìn)的模型，而是最適合業(yè)務(wù)場(chǎng)景、最容易集成部署、最能產(chǎn)生價(jià)值的解決方案。
數(shù)據(jù)積累是AI落地的"隱形護(hù)城河"
如果說(shuō)技術(shù)能力和產(chǎn)品思維是明略的"明面功夫"，那么多年積累的數(shù)據(jù)資產(chǎn)則是其"隱形護(hù)城河"。
在AI時(shí)代，一個(gè)常被忽視的事實(shí)是：算法可以被復(fù)制，模型可以被追趕，但行業(yè)數(shù)據(jù)的積累無(wú)法被跨越。明略科技從2006年的秒針系統(tǒng)開(kāi)始，就在營(yíng)銷(xiāo)智能領(lǐng)域深耕，建立了覆蓋主流社交媒體的數(shù)據(jù)采集能力，實(shí)現(xiàn)日均最高千億級(jí)廣告請(qǐng)求處理能力。
這些數(shù)據(jù)不是簡(jiǎn)單的堆積，而是經(jīng)過(guò)多年業(yè)務(wù)實(shí)踐沉淀下來(lái)的高質(zhì)量行業(yè)數(shù)據(jù)。明略為超過(guò)2000家企業(yè)提供服務(wù)，其中包括135家《財(cái)富》全球500強(qiáng)公司。每一次服務(wù)、每一個(gè)項(xiàng)目，都在為明略的數(shù)據(jù)資產(chǎn)添磚加瓦。
弗若斯特沙利文的研究指出，企業(yè)AI應(yīng)用的復(fù)雜性表現(xiàn)在業(yè)務(wù)需求、數(shù)據(jù)、算法、基礎(chǔ)設(shè)施等多個(gè)維度，而應(yīng)用成熟度取決于數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備程度及治理水平。明略恰恰在這一點(diǎn)上建立了難以復(fù)制的優(yōu)勢(shì)——不僅有數(shù)據(jù)，更有經(jīng)過(guò)業(yè)務(wù)驗(yàn)證的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，以及將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為智能的完整方法論。
這種數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)在AI大模型時(shí)代更加凸顯。通用大模型雖然強(qiáng)大，但在企業(yè)特定場(chǎng)景中往往"水土不服"。明略通過(guò)將通用模型與自身積累的行業(yè)數(shù)據(jù)、場(chǎng)景知識(shí)深度融合，構(gòu)建出真正適合企業(yè)應(yīng)用的智能解決方案。
從POC到規(guī)?；浩髽I(yè)級(jí)AI的"最后一公里"
技術(shù)demo很炫酷，POC驗(yàn)證很成功，但要實(shí)現(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用，這"最后一公里"往往最難跨越。埃森哲調(diào)研顯示，52%的中國(guó)企業(yè)高管坦言，"人工智能試點(diǎn)容易，但當(dāng)設(shè)法將人工智能推廣至全企業(yè)時(shí)，難度大"。
明略科技在這方面有著獨(dú)特的方法論。其業(yè)務(wù)覆蓋營(yíng)銷(xiāo)智能和營(yíng)運(yùn)智能兩大領(lǐng)域，從線(xiàn)上營(yíng)銷(xiāo)到線(xiàn)下門(mén)店，從數(shù)據(jù)洞察到運(yùn)營(yíng)優(yōu)化，形成了完整的智能化閉環(huán)。
以營(yíng)銷(xiāo)智能為例，明略旗下秒針系統(tǒng)不僅提供廣告監(jiān)測(cè)，更通過(guò)DOMO多謀引擎等產(chǎn)品，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)從內(nèi)容生成、投放優(yōu)化到效果評(píng)估的全鏈路智能化。這種端到端的解決方案，讓企業(yè)不需要自己去拼湊各種工具，而是可以基于統(tǒng)一平臺(tái)快速實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值。
在營(yíng)運(yùn)智能領(lǐng)域，明略通過(guò)明智會(huì)話(huà)、靈聽(tīng)工牌等產(chǎn)品，幫助零售、餐飲等行業(yè)的連鎖企業(yè)實(shí)現(xiàn)門(mén)店運(yùn)營(yíng)的數(shù)字化和智能化。某藥品零售連鎖企業(yè)通過(guò)明略的會(huì)話(huà)智能產(chǎn)品，基于會(huì)話(huà)過(guò)程提取了200+優(yōu)秀銷(xiāo)售實(shí)戰(zhàn)案例，部分產(chǎn)品業(yè)績(jī)實(shí)現(xiàn)大幅提升。
更重要的是，明略建立了完整的技術(shù)支撐體系。依托多模態(tài)數(shù)據(jù)智能、企業(yè)級(jí)知識(shí)圖譜和數(shù)據(jù)隱私技術(shù)三大核心技術(shù)，明略不僅能夠交付產(chǎn)品，更能夠幫助企業(yè)建立起數(shù)據(jù)治理、模型訓(xùn)練、持續(xù)優(yōu)化的完整能力。
可信生產(chǎn)力的三重標(biāo)準(zhǔn)
在AI領(lǐng)域，"可信"二字說(shuō)起來(lái)容易，做起來(lái)難。明略科技對(duì)"可信生產(chǎn)力"的定義，包含三個(gè)維度：技術(shù)可靠、業(yè)務(wù)可用、價(jià)值可衡量。
技術(shù)可靠意味著AI系統(tǒng)要穩(wěn)定、準(zhǔn)確、安全。明略實(shí)施了全面的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)機(jī)制和數(shù)據(jù)倫理框架，在提供智能服務(wù)的同時(shí)，嚴(yán)格保護(hù)客戶(hù)數(shù)據(jù)和個(gè)人隱私。其數(shù)據(jù)隱私技術(shù)已經(jīng)成為核心競(jìng)爭(zhēng)力之一。
業(yè)務(wù)可用意味著AI要真正融入企業(yè)工作流程，而不是游離在外的"玩具"。明略的產(chǎn)品設(shè)計(jì)充分考慮了企業(yè)的實(shí)際使用場(chǎng)景，從高層的戰(zhàn)略決策到基層的日常操作，AI都能發(fā)揮作用。這種"接地氣"的設(shè)計(jì)，是明略客戶(hù)留存率高達(dá)90%以上的重要原因。
價(jià)值可衡量則是明略最看重的一點(diǎn)。AI不能只是"看起來(lái)很美"，必須能夠創(chuàng)造可量化的業(yè)務(wù)價(jià)值——提升多少效率、降低多少成本、增加多少收入。明略的每個(gè)產(chǎn)品、每個(gè)方案，都會(huì)明確價(jià)值承諾和衡量標(biāo)準(zhǔn)。
2025年上半年，明略科技實(shí)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)轉(zhuǎn)正，經(jīng)調(diào)整運(yùn)營(yíng)利潤(rùn)達(dá)2688萬(wàn)元，這對(duì)長(zhǎng)期投入的AI行業(yè)具有標(biāo)志性意義。從技術(shù)投入期進(jìn)入商業(yè)化回報(bào)期，明略用實(shí)際業(yè)績(jī)證明了"可信生產(chǎn)力"不是空話(huà)，而是實(shí)實(shí)在在的商業(yè)價(jià)值。
寫(xiě)在最后
在AI產(chǎn)業(yè)化的大潮中，明略科技的故事給我們帶來(lái)諸多啟示。
首先，技術(shù)創(chuàng)新固然重要，但更重要的是找到技術(shù)與業(yè)務(wù)的結(jié)合點(diǎn)。北大系的技術(shù)深度讓明略有能力攀登技術(shù)高峰，騰訊系的產(chǎn)品思維讓明略知道如何把技術(shù)轉(zhuǎn)化為用戶(hù)價(jià)值，二者缺一不可。
其次，數(shù)據(jù)積累是AI時(shí)代的"慢變量"。在算法快速迭代、模型層出不窮的今天，唯有深耕行業(yè)、沉淀數(shù)據(jù)，才能建立起真正的競(jìng)爭(zhēng)壁壘。明略19年的積累，不是一朝一夕可以復(fù)制的。
最后，企業(yè)級(jí)AI的核心不在于"炫技"，而在于"解決問(wèn)題"。當(dāng)行業(yè)還在討論模型參數(shù)、技術(shù)指標(biāo)時(shí)，明略已經(jīng)將目光投向了更本質(zhì)的問(wèn)題：如何讓AI成為企業(yè)真正信賴(lài)的生產(chǎn)力工具?如何讓每一分AI投入都產(chǎn)生可衡量的價(jià)值?
從北大到騰訊，從技術(shù)到產(chǎn)品，從數(shù)據(jù)到應(yīng)用，明略科技用19年時(shí)間走出了一條獨(dú)特的道路。這條路或許不是最快的，但可能是最扎實(shí)的。在AI產(chǎn)業(yè)從熱潮走向理性、從概念走向落地的今天，明略的"可信生產(chǎn)力"理念，或許正是這個(gè)行業(yè)最需要的。