2025年11月，明略科技在港交所挂牌首日暴涨106%，成为市场瞩目的焦点。然而这家估值超过200亿港元的企业，真正的价值并不在于资本的追捧，而在于它用19年时间探索出的一条独特路径——如何让AI从技术演示变成企业可信赖的生产力工具。

在中国AI产业化进程中，明略科技代表着一种被业界称为"反共识"的选择：不追逐通用大模型的风口，而是深耕垂直场景;不迷信技术参数，而是聚焦可衡量的业务价值。这种选择的背后，是北大系技术基因与腾讯系产品思维的深度融合，更是对"什么才是企业真正需要的AI"这一命题的深刻理解。

技术理想主义者的产业化命题

2025年，当生成式AI热潮席卷全球，企业对AI的期待达到前所未有的高度。埃森哲调研显示，90%的中国企业将生成式AI视为重要机遇。然而现实却给人泼了一盆冷水——英特尔研究报告指出，49%的企业难以估算和证明AI的价值，高达95%的企业AI投资未能产生实质性回报。

这种"投资热"与"应用冷"的巨大反差，揭示了AI产业化的核心困境：技术再先进，如果无法与企业实际业务深度融合，就只能停留在PPT和演示层面。企业需要的不是炫酷的技术展示，而是能够解决真实问题、创造可衡量价值的生产力工具。

明略科技创始人吴明辉对此有着清醒的认知。这位凭借奥赛银牌保送北大数学系、后获计算机软件与理论硕士学位的技术创业者，早在2006年创立秒针系统时，就选择了一条与纯技术公司截然不同的道路——以数据智能切入企业营销场景，用技术解决实实在在的业务问题。

这种务实的基因一直延续至今。2019年明略科技入选科技部"营销智能"国家新一代人工智能开放创新平台，成为唯一获此资质的企业。但明略并没有因此膨胀，而是更加专注于将技术转化为企业可用、敢用、愿用的解决方案。

北大系技术基因加持

吴明辉毕业于北京大学人工智能实验室，拥有130余项国内外发明专利，代表着学院派的技术深度。但他同时也是连续创业者，2006年创立秒针系统，2014年创立明略数据，具备20年企业级服务领域的实战经验。这种"既懂技术又懂业务"的特质，让明略从一开始就避免了技术与应用"两层皮"的问题。

据弗若斯特沙利文数据，按2023年总收入计，明略科技已成为中国最大的数据智能应用软件供应商。但市场份额仅占3.8%，这反映出这个市场的高度分散和激烈竞争。在这样的环境中，明略科技凭什么脱颖而出?

答案在于其对技术落地的深刻理解。明略自研的GUI智能体大模型Mano，在OS-World E2E榜单中位列专业模型第一、总榜第二，仅次于Anthropic的Claude 4.5。但明略并不满足于技术排名，而是将这些技术能力转化为企业可用的产品——DeepMiner大模型产品线定位为企业可信赖的"核心生产工具"，聚焦商业数据分析与决策领域。

这种产品化能力的背后，是对企业需求的精准把握。明略明白，企业要的不是最先进的模型，而是最适合业务场景、最容易集成部署、最能产生价值的解决方案。

数据积累是AI落地的"隐形护城河"

如果说技术能力和产品思维是明略的"明面功夫"，那么多年积累的数据资产则是其"隐形护城河"。

在AI时代，一个常被忽视的事实是：算法可以被复制，模型可以被追赶，但行业数据的积累无法被跨越。明略科技从2006年的秒针系统开始，就在营销智能领域深耕，建立了覆盖主流社交媒体的数据采集能力，实现日均最高千亿级广告请求处理能力。

这些数据不是简单的堆积，而是经过多年业务实践沉淀下来的高质量行业数据。明略为超过2000家企业提供服务，其中包括135家《财富》全球500强公司。每一次服务、每一个项目，都在为明略的数据资产添砖加瓦。

弗若斯特沙利文的研究指出，企业AI应用的复杂性表现在业务需求、数据、算法、基础设施等多个维度，而应用成熟度取决于数据的准备程度及治理水平。明略恰恰在这一点上建立了难以复制的优势——不仅有数据，更有经过业务验证的高质量数据，以及将数据转化为智能的完整方法论。

这种数据优势在AI大模型时代更加凸显。通用大模型虽然强大，但在企业特定场景中往往"水土不服"。明略通过将通用模型与自身积累的行业数据、场景知识深度融合，构建出真正适合企业应用的智能解决方案。

从POC到规模化：企业级AI的"最后一公里"

技术demo很炫酷，POC验证很成功，但要实现规模化应用，这"最后一公里"往往最难跨越。埃森哲调研显示，52%的中国企业高管坦言，"人工智能试点容易，但当设法将人工智能推广至全企业时，难度大"。

明略科技在这方面有着独特的方法论。其业务覆盖营销智能和营运智能两大领域，从线上营销到线下门店，从数据洞察到运营优化，形成了完整的智能化闭环。

以营销智能为例，明略旗下秒针系统不仅提供广告监测，更通过DOMO多谋引擎等产品，帮助企业实现从内容生成、投放优化到效果评估的全链路智能化。这种端到端的解决方案，让企业不需要自己去拼凑各种工具，而是可以基于统一平台快速实现业务价值。

在营运智能领域，明略通过明智会话、灵听工牌等产品，帮助零售、餐饮等行业的连锁企业实现门店运营的数字化和智能化。某药品零售连锁企业通过明略的会话智能产品，基于会话过程提取了200+优秀销售实战案例，部分产品业绩实现大幅提升。

更重要的是，明略建立了完整的技术支撑体系。依托多模态数据智能、企业级知识图谱和数据隐私技术三大核心技术，明略不仅能够交付产品，更能够帮助企业建立起数据治理、模型训练、持续优化的完整能力。

可信生产力的三重标准

在AI领域，"可信"二字说起来容易，做起来难。明略科技对"可信生产力"的定义，包含三个维度：技术可靠、业务可用、价值可衡量。

技术可靠意味着AI系统要稳定、准确、安全。明略实施了全面的数据隐私保护机制和数据伦理框架，在提供智能服务的同时，严格保护客户数据和个人隐私。其数据隐私技术已经成为核心竞争力之一。

业务可用意味着AI要真正融入企业工作流程，而不是游离在外的"玩具"。明略的产品设计充分考虑了企业的实际使用场景，从高层的战略决策到基层的日常操作，AI都能发挥作用。这种"接地气"的设计，是明略客户留存率高达90%以上的重要原因。

价值可衡量则是明略最看重的一点。AI不能只是"看起来很美"，必须能够创造可量化的业务价值——提升多少效率、降低多少成本、增加多少收入。明略的每个产品、每个方案，都会明确价值承诺和衡量标准。

2025年上半年，明略科技实现经营利润转正，经调整运营利润达2688万元，这对长期投入的AI行业具有标志性意义。从技术投入期进入商业化回报期，明略用实际业绩证明了"可信生产力"不是空话，而是实实在在的商业价值。

写在最后

在AI产业化的大潮中，明略科技的故事给我们带来诸多启示。

首先，技术创新固然重要，但更重要的是找到技术与业务的结合点。北大系的技术深度让明略有能力攀登技术高峰，腾讯系的产品思维让明略知道如何把技术转化为用户价值，二者缺一不可。

其次，数据积累是AI时代的"慢变量"。在算法快速迭代、模型层出不穷的今天，唯有深耕行业、沉淀数据，才能建立起真正的竞争壁垒。明略19年的积累，不是一朝一夕可以复制的。

最后，企业级AI的核心不在于"炫技"，而在于"解决问题"。当行业还在讨论模型参数、技术指标时，明略已经将目光投向了更本质的问题：如何让AI成为企业真正信赖的生产力工具?如何让每一分AI投入都产生可衡量的价值?

从北大到腾讯，从技术到产品，从数据到应用，明略科技用19年时间走出了一条独特的道路。这条路或许不是最快的，但可能是最扎实的。在AI产业从热潮走向理性、从概念走向落地的今天，明略的"可信生产力"理念，或许正是这个行业最需要的。

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