2025年11月3日，明略科技（2718.HK）正式登陸港交所，成為“全球 Agentic AI 第一股”。

上市敲鐘儀式后，明略科技創始人、CEO兼CTO吳明輝 發表《從大數據分析挖掘到Agentic AI，數據驅動的可信生產力》主題演講。作為北大數學系2000級“黃金一代”，吳明輝分享了股票代碼2718.HK背后的數學含義，將數學之美融入公司發展哲學。演講中，他回顧了明略科技19年發展的重要歷程，并結合當下產業變革趨勢，系統闡述了AI時代的未來戰略布局。以下為演講全文：

各位來賓，大家好！

今天能和大家在這里相聚，我感到非常榮幸，也格外振奮。回望19年創業路，我們穿越過市場經濟的驚濤駭浪，也跨越過技術變革的生死時速。正是因為每一位明略人的智慧、堅韌與付出，我們才能一次次化挑戰為機遇，在不確定性中開辟出自己的道路。我始終為我們這支敢打硬仗、善打勝仗的團隊深感自豪！

 從第一行代碼說起 

2006年圣誕夜前夕，我們在一個咖啡館里寫下了公司的第一行代碼。其中的“Split”一詞，相信熟悉技術的朋友都知道，這是自然語言處理要做的第一件事——分詞。

事實上，創業之初，我們的第一版商業計劃書聚焦于“基于語言模型的推薦系統”，核心是通過挖掘文章網頁間的關系實現協同推薦，這一想法來自于我的碩士畢業論文。但在那個時間點，很多技術不成熟、我們的基礎建設也相對薄弱。在不斷的摸索中，我們發現，人工智能的核心是“數據”。

直到2007~2008年，我們逐漸摸索出一條路：為企業客戶提供廣告統計分析服務，這也催生了我們的第一個品牌“秒針系統”。

令我們驕傲的是，今天，作為中國最大的互聯網廣告數據分析服務商，秒針系統不僅親歷了廣告行業的重要變革，更成為了行業標準的重要建立者。

在秒針系統誕生前，互聯網廣告流量存在復雜問題，廣告主投放顧慮重重。通過全球首創的“抽樣調查小數據與全流量大數據融合”技術，我們最早將電視收視率的方法論引入互聯網廣告領域，實現了互聯網廣告評估標準的重大更新，讓廣告監測更精準、廣告主投放更安心，推動了互聯網廣告行業的有序發展。

后來，我們將數據分析能力從互聯網延伸到更多屏幕，覆蓋電視、機頂盒OTT、移動互聯網，甚至分眾、新潮等線下戶外媒體。也正因如此，我們搭建了一個幫助客戶實現全媒體預算分配和數據分析統計的平臺——MixReach，并在馬年春晚首次為總臺提供跨屏幕收視分析。

說起來，這次合作對我們團隊意義非凡。那時，我們的辦公條件還有些艱苦，有些同事的家人甚至曾擔心公司不靠譜。直到我們上了央視之后，大家真正感到被認可和尊重。所以說，創業過程真的非常磨煉人的心性。

2014年，我們又開啟了新的戰略布局——創立“明略”品牌。當時，秒針系統已經積累了海量互聯網用戶行為數據。更重要的是，我們擁有了國內領先的海量數據處理能力，這也是明略今天最核心的技術能力。

我們參考了如今市值千億美金的硅谷知名大數據公司Palantir，它的名字源自《指環王》中的水晶球。而我們將明略的英文名定為“Mininglamp”（礦燈），希望打造面向數據挖掘的一盞神燈，寓意“用工具連接數據，讓數據成為金礦”。此后，我們進一步將大數據技術從廣告延伸至金融、制造等多個領域。

隨著深度學習時代到來，我們又率先突破復雜的非結構化多模態數據處理技術，成為國內首個將知識圖譜應用于企業級服務的技術公司。憑借這一創新，我們在2018年、2020年兩次斬獲中國人工智能領域最高榮譽“吳文俊獎”；2019年，被國家科技部評選為“國家新一代人工智能開放創新平臺”，成為細分賽道的標桿企業。

與此同時，我們再次挑戰自我，找到新的研究方向：鏈接營銷領域多元異構數據，自動生成廣告創意，開啟了“AIGC”的前沿研究。

也是在這一年，我重返北大攻讀人工智能博士，親身經歷從“上一代人工智能”到“大模型時代”的跨越。

2019年，我們的業務版圖從線上廣告數據分析的“營銷智能”拓展到線下門店的“營運智能”。大家都知道，大型連鎖企業在全國有上萬家門店、數萬名員工，每天要面對供應鏈管理、庫存管理、人員排班等問題，這里面有非常多的數據可以挖掘，非常多的人工智能場景可以應用。這一業務板塊不僅貢獻了非常好的增長，更讓我們突破了傳統營銷領域的局限，拓展了更廣闊的市場空間。

在這一過程中，我們開始和多家大型企業建立深度戰略合作，從廣告營銷延伸至供應鏈、生產全鏈條，實現需求側與供給側數據的全面融合。這一切都離不開移動互聯網與IoT技術的發展，也離不開我們對數據連接的持續深耕。

穿越技術周期的創新突破 

2022年，ChatGPT 推出后，我將博士研究方向從“基于深度學習的自然語言處理與對話數據分析”轉向“多模態技術”，聚焦商業視頻的多模態識別與理解。

眾所周知，傳統AI只能解析客觀內容，AI到底能不能突破這個局限，解析人類的主觀反應呢？答案是能。我們做到了。

2024年，我們發表的超圖多模態大模型（HMLLM）研究成果，在4385篇投稿中脫穎而出，榮獲全球頂會 ACM MM2024 最佳論文提名（僅26篇入選），位列全球第8名。

HMLLM 應該是全球首個具備人類主觀感受識別能力的大模型，它融合了腦電波、眼動數據，以及圖像、視頻、文本等多模態信息，能夠精準捕捉不同國家消費者在觀看視頻時的情感變化。目前，基于 HMLLM 的產品 AdEff 也已經正式商業化，開始為出海企業客戶提供商業廣告出街前的評測，確保企業將更受消費者喜愛的內容傳播到全世界。

當前，全球 AI 的競爭點已經從“聊天式AI”、“推理式AI”快速演進到“能像人一樣使用工具的 Agentic AI”。

令人欣喜的是，今年我們在“Agentic AI”領域再次實現新的突破，推出了全球首個可信商業數據分析智能體DeepMiner，讓AI像人一樣實現“無人駕駛式”的操作。為此，我們打造了一個強大的 MoA 架構（混合智能體架構）模型，由“Foundation Agent Model”作為調度中樞，連接“Mano”（AI靈巧手）與“Cito”（AI專家腦）等專有模型。

在全球權威榜單Mind2Web、OSWorld中，Mano 于 9 月 18 日、10 月 31 日兩次提交的運行結果在專有小模型領域均高居榜首，在總榜中位居全球第二，僅次于 Anthropic 的 Claude 4.5。

深耕數據驅動的Agentic AI賽道?

回顧 19 年發展，從秒針系統到明略科技，我們經歷了互聯網、移動互聯網、IoT、深度學習時代，如今一路狂奔到快速迭代的大模型時代。我們始終保持戰斗力，持續學習，這是團隊最難能可貴的精神。

我們的初心始終清晰。從創業第一天起，我們就想做人工智能。后來我們發現人工智能需要數據，我們就用最好的工具連接數據，再到用 AI 做數據分析、數據挖掘。

今天，我們用最強的AI操作各種數據軟件、鏈接企業內外部數據，同時用最新的AI分析海量數據，構建起各領域商業數據分析與應用的閉環。

當前，全球 AI 賽道主要分為三類玩家。第一類是改造消費級互聯網的公司，比如 OpenAI，有望顛覆上一代互聯網的基礎；第二類是改造傳統流程類企業級軟件的公司，比如 Anthropic，有望以 AI 寫代碼的能力顛覆傳統企業管理公司。

明略所在的賽道，我們稱之為 Data driven Agentic AI，聚焦傳統服務業改造，提供基于數據驅動的智能代理式 AI 服務。我們相信，未來AI將重構知識密集型傳統咨詢企業，所有企業都要有自己的 Agentic AI，形成人機協同的工作模式。

不同于消費級服務，企業里的每一個決策都需要基于專業的數據庫、專業的數據分析，嚴謹且沒有幻覺的模型。

我們始終堅信，數據質量決定AI的天花板，鏈接可信數據是關鍵，這也是 Palantir 在美國受追捧的核心原因：它的本質是專業咨詢機構 + 數據庫，代表了數據與專業服務融合的未來方向。

對于明略而言，我們要做的就是鏈接更多數據，讓 AI 更懂人類，更可信、更能識別真偽，為企業提供可信的代理式服務。

股票代碼背后的故事

在這里，我想為大家揭曉我們股票代碼“2718.HK”的謎底。很多人看到這個代碼說是“27年要發”的意思，甚至大模型還解讀出“愛妻要發”的諧音，讓我太太聽了都特別開心。

當然，這些只是有趣的巧合。它真正的含義，源于數學中最重要的常數之一——自然對數底“e”。e≈2.71828，是一個無限不循環小數。“e”的本質是“復利的極限”。當N趨近于無窮大時，(1+1/N)^N的極限即為e。

著名的歐拉恒等式被稱為“上帝創造的公式”。當x=π 時，公式可以簡化為：e^iπ+1=0。

其中，“1”是實數的最小單位，代表真實世界已經顯化的數據、信息及知識；“i”是虛數的最小單位，代表尚未顯化的暗默知識，包括人類的主觀能動性、情感、行業經驗，這是當前AI最缺失的部分；“π”是無理數，代表復雜與持續學習，既象征了非結構化與非線性，也對應強化學習中的策略（Policy）；“0”是數學中的經典數字，處在數軸的中心位置，正數和負數的分界點。

這個等式像一座橋梁，將數學中幾個看似完全獨立的分支——算術（0和1）、代數（i）、幾何（π）和分析學（e）完美地統一在一起。它暗示著這些不同的數學領域背后，存在著內在的、和諧的聯系。進一步類比指數函數y=e^x，x越大，越能產生指數級增長效應。

這也完美契合了明略的發展哲學：通過連接“外顯數據”與“暗默知識”，形成垂直行業的人工智能閉環，在復雜場景中持續學習，最終實現“指數級增長”。

擁抱人機同行的AI Native時代

我們正處在“人類的萬年未有之大變局”，很多AI公司聚焦于創造“更聰明的AI”，但對明略來說，我們的目標是創造“更可信的AI”。y=e^x 意味著失之毫厘，差之千里。尤其在企業服務場景中，消除不可靠、確保安全性是底線。

我相信，未來市場上將有越來越多的人工智能公司和明略一樣打造更加可信的AI。這件事不是我們一個人同行，而是要大家一起同行。

明略的英文Mininglamp是安全帽上的礦燈，它在點亮金礦的同時，也守護著我們每一個人。安全、可靠、可信，始終是我們的長期目標和愿景。

今天我們的活動主題是“e啟·指數未來”。為什么是“e啟”？我希望每一位同仁一起擁抱人工智能的到來。

兩年前，我在混沌學園分享時曾提到，AI時代每個人都需要重讀拉姆·查蘭的《領導梯隊》。這本書中把企業中的管理者分成了六個梯隊，從管理自我，到管理他人，最后到管理全集團。而當下AI對職場的重塑，正在加速這一進程。

一年前，我們優秀的技術同事已開始用Cursor等Coding Agent寫Prompt，讓AI代寫代碼，這個時候他已經從普通工程師升級為工程經理。但今天，大家看到Anthropic Claude Code的多智能體框架已經涵蓋多個不同角色的Agent，這些Agent可以展開協作。換句話說，如果你是Claude Code的高級用戶，你已經成為一個團隊管理者，因為它為你打造了一個寫代碼的團隊。

我們倡導每個企業全力擁抱AI Native工作狀態。因為如果拒絕改變，一定會被時代淘汰。但如果你是第一批擁抱AI的企業，你將擁有一個指數級的未來。

最后，再次感謝各位來賓的到來。希望我們攜手擁抱AI Native時代，擁抱指數級增長的未來！謝謝大家。