在AI技術快速演進的今天，企業(yè)面臨的已不再是“是否采用AI”，而是“如何用好AI”。1月5日，國際消費電子展（CES 2026）上，AMD首席執(zhí)行官蘇姿豐預測：“未來五年，全球將有50億人每天使用人工智能。”這一數(shù)字背后，是AI從技術概念向核心生產力加速轉化的全球趨勢。
然而，在推進AI落地的過程中，企業(yè)普遍面臨著“不敢用、不會用、用不好”的現(xiàn)實困境。
聯(lián)想與IDC聯(lián)合發(fā)布的《全球首席信息官報告》顯示，盡管2025年全球企業(yè)AI支出將是2024年的近三倍，仍有37%的企業(yè)對AI價值心存疑慮。模型輸出不可控、數(shù)據(jù)來源不可信、安全機制不健全等問題，正成為制約AI從試驗走向規(guī)模應用的關鍵瓶頸。
在這一背景下，“可信”成為AI價值釋放的重要前提。
01可信AI：一個系統(tǒng)化的構建框架
何為可信AI？國際標準化組織/國際電工委員會（ISO/IEC）將其定義為“以可驗證的方式滿足利益相關方期望的能力”。
針對這一概念的落地轉化，明略科技（2718.HK）依托長期實踐經驗，拆解出清晰路徑，并提出“可信生產力=可信模型+可信數(shù)據(jù)”的關鍵公式。
可信模型不僅指模型本身的技術能力，還涉及解決問題的知識與使用知識的方法，即"可信任務規(guī)劃"(Trustworthy Planning)。簡言之，模型要具備專業(yè)的任務分解和規(guī)劃能力，能夠系統(tǒng)性地解決復雜問題。
以商業(yè)選址為例，專業(yè)的分析需要完整的方法論支撐：明確指標體系、鎖定數(shù)據(jù)來源、設計調研路徑、建立分析模型，最終形成決策建議。這一過程體現(xiàn)的是系統(tǒng)性思考能力，而非單純的信息處理。
明略科技（2718.HK）在營銷、營運等領域深耕中發(fā)現(xiàn)，將行業(yè)知識體系與方法論轉化為AI可理解、可執(zhí)行的任務規(guī)劃能力，是模型可信的關鍵。通過將二十年來積累的行業(yè)報告、方法論與專業(yè)數(shù)據(jù)分析經驗，系統(tǒng)化訓練注入模型，明略科技“AI專家腦”Cito模型在應對復雜商業(yè)與營銷任務時，真正做到了專家級思考與規(guī)劃，從而為輸出可信結果提供了專業(yè)的技術引領。
可信數(shù)據(jù)作為兩大支柱之一，是實現(xiàn)可信AI的另一關鍵環(huán)節(jié)，也是整個價值體系的重要基石。
數(shù)據(jù)可信性主要通過兩個維度保障：
一是識別可信數(shù)據(jù)源；二是面對結構復雜、交互多樣的專業(yè)平臺，高效、精準地提取所需信息。二者共同構成了數(shù)據(jù)層面的技術壁壘。
可以說，數(shù)據(jù)源的權威性與獲取方式的可靠性是區(qū)分決策質量高下最容易被企業(yè)忽視的隱性因素。
當前，多數(shù)AI取數(shù)依賴網絡公開信息，而非專業(yè)權威平臺數(shù)據(jù)。通過前者采集的數(shù)據(jù)往往存在時效滯后、來源模糊、解讀主觀等問題，甚至包含未經審核的錯誤信息。這要求企業(yè)在數(shù)據(jù)采集階段就要引用權威專業(yè)的信源，以降低AI幻覺，減少后期人工核實造成的時間成本浪費。
為此，明略科技（2718.HK）建立了多層次、高標準的可信數(shù)據(jù)源體系：
1、權威公開數(shù)據(jù)源：接入全球超1000家權威機構的宏觀經濟、產業(yè)政策、行業(yè)數(shù)據(jù)等信息，為商業(yè)分析提供源頭可靠的官方依據(jù)。
2、專業(yè)第三方數(shù)據(jù)：依托旗下秒針系統(tǒng)積累的廣告監(jiān)測、媒介洞察等數(shù)據(jù)，提供多元化的行業(yè)及業(yè)務場景專業(yè)數(shù)據(jù)。
3、企業(yè)一方數(shù)據(jù)：整合企業(yè)自有的業(yè)務系統(tǒng)、社交媒體與廣告投放等平臺等多源數(shù)據(jù)，真實反映企業(yè)運營狀況，為AI決策提供關鍵輸入。
識別可信數(shù)據(jù)源只是第一步。不同于常規(guī)的綜合搜索，模型在專業(yè)平臺上的交互更為復雜。如何讓AI像人一樣操作網頁、應用，選中恰當?shù)奈恢?，甚至比人更敏捷的找到最?yōu)查詢路徑，考驗著AI的BUA/CUA操作、多模態(tài)數(shù)據(jù)理解、智能體協(xié)同等綜合技術能力。
前不久，在Mind2Web與OSWorld兩大國際權威評測中雙雙達到SOTA（當前最優(yōu)）水平，在專用模型中位列第一的明略科技“AI靈巧手”Mano 模型，依托于對數(shù)據(jù)源特性的深度理解，以及有針對性的工作流設計，已實現(xiàn)類人級的網頁操作與指令執(zhí)行，幫助企業(yè)從權威平臺快速獲取高質量數(shù)據(jù)。
02從技術到體系：構建可信的落地機制
當模型與數(shù)據(jù)就位，數(shù)據(jù)是否安全，人機如何協(xié)作同樣是企業(yè)的核心關切。
安全層面，明略科技（2718.HK）始終認為，架構設計比功能承諾更為重要。“AI專家腦”Cito模型與“AI靈巧手”Mano模型均為小尺寸模型，適合企業(yè)私有化部署。企業(yè)可在自身可控環(huán)境中運行AI系統(tǒng)，確保數(shù)據(jù)不出域、流程可審計。配合多層權限管控，確保從數(shù)據(jù)接入到結果輸出全過程安全可控。
協(xié)同層面，在涉及企業(yè)重大商業(yè)決策的場景中，人類承擔最終決策，AI輔助高效執(zhí)行，是可信生產力的最后一道防線，也是價值創(chuàng)造的關鍵。
以廣告投放優(yōu)化為例，AI可以基于歷史數(shù)據(jù)與實時反饋快速生成策略建議，但涉及大額預算分配的最終決策，仍需要人類專家結合市場直覺與戰(zhàn)略考量拍板。
明略科技的全球商業(yè)數(shù)據(jù)分析智能體平臺DeepMiner，在產品設計上，充分貫徹了全流程透明、人工可干預的可信思路，直觀詮釋了可信AI“可驗證”的核心要義。操作全程可視化、可回溯，用戶可以實時查看AI的每一步操作，并在任何環(huán)節(jié)介入修正，還可以將自身經驗直接轉化為技能（skill），形成持續(xù)優(yōu)化閉環(huán)，既能提升決策效率，又能建立可控的風險邊界。
目前，許多領先企業(yè)的應用實踐已提供有益參考。在DeepMiner的賦能下，某視頻社交媒體營銷機構將創(chuàng)意素材的事后測試轉變?yōu)槭虑邦A測，素材有效率從30%提升至70%。這一變化不僅降低了試錯成本，更推動了創(chuàng)意生產流程的再造，從依賴經驗的模糊判斷，轉向數(shù)據(jù)驅動的精準創(chuàng)作。
隨著AI技術持續(xù)滲透，企業(yè)正步入新一輪數(shù)智化轉型的深水區(qū)。明略科技（2718.HK）在服務企業(yè)的過程中不斷印證，可信AI帶來的不僅是效率提升，更是工作模式與決策機制的革新。
未來五年，隨著50億人融入AI生活，企業(yè)間的競爭將逐漸從“有無AI”轉向“AI能力的高低”。可信、可控、可解釋的AI應用體系，將成為企業(yè)數(shù)字化能力的核心組成部分，而可信AI能力將成為企業(yè)AI應用的分水嶺。
作為中國領先的企業(yè)級大模型與數(shù)據(jù)智能應用服務商，明略科技（2718.HK）將持續(xù)打造“可信AI”產品服務，深度融合20年行業(yè)理解、技術能力與落地經驗，助力更多企業(yè)邁向可信生產力時代。