明略駛進藍海

吳明輝帶領的明略科技，正在給大模型裝手腳。

他和團隊一起發力企業級智能體，期望AI不僅能像人一樣思考，還能自主調動和使用工具，自行干活。

按2023年收入計，明略是中國最大的數據智能公司，為2000多家頭部企業提供AI閉環解決方案，估值超100億元，已發起港股IPO沖刺。

針對營銷和營運場景的企服，明略是“老手”，耕耘19年，經手的多是大客、大單。

若能批量輸出“手腦并用”、高通用性的企業級智能體，客群擴大，市場可以大幅下沉。

長出手腳

這是一片新藍海。

“專業營銷人才，頭部公司才雇得起。靠標準化AI產品，就能搭起一個能力超強的虛擬市場部，復制成本幾乎為0，這套能力就能遞到所有企業手里。”

明略科技大模型產品負責人黃楠向《21CBR》表示，中國6000多萬家企業，明略現在只服務了幾千家。

“今年，讓AI接入行動系統這件事，客戶的訴求，變得更強烈了。”黃楠表示。

簡單來說，就是讓大模型，除大腦外，還長出手腳，告訴企業某件事怎么做，并自行上手把活做好。

這有賴三點：能感知環境，理解環境信息；深度思考，自主決策；調用手頭工具，執行復雜任務。

打通感知、認知、行動系統的AI閉環，多年前，吳明輝曾提出這一暢想，遺憾的是火候未到。年初，DeepSeek爆火，吳明輝感受到行業水溫變化。

公司內部將大模型的智能水平，以自動駕駛的L1至L5來做劃分。

L1為純人工，L2是人工+AI輔助，到了L3，智能體接入行動系統，能反思任務做得對不對、怎么執行效果更好。

“到L4級別，AI能靠自己的認知，修正底層技術參數。更遠的未來，到L5階段，基本一切AI皆可自造、自修。”黃楠如此暢想。

去年，吳明輝和團隊展開研究，今年1月，宣布啟動產品戰略后，快速組建起專門團隊，負責設計技術框架、規劃產品路徑和場景。

黃楠透露，公司正開展大模型訓練的技術培訓，吳明輝親自授課。技術講解，如何深入淺出，吳頗有心得。

他是數學專業出身，因奧數成績好保送北大，有20多年軟件開發和算法研究經驗。校內人士評價，吳是北大數學系的“哪吒”。

除了各項AI培訓，明略還組織了好幾屆大模型競賽，向員工廣征AI落地實例，其重點大模型產品“小明助理”，就脫胎于這種全員探索。

起初，它由吳明輝帶著一個小團隊開發，主要服務產研員工，許多員工對新技術仍持觀望態度。

一場全員培訓+大模型競賽過后，事態有了轉機。“大家意識到，這個工具易于使用，且適用于所有人，不光是技術人員。”吳明輝說。

現在，小明助理已被公司全員高頻使用，并完成商業化落地。

能力上，其定位企業級大模型平臺，集大模型、Copilot及Agent于一體，以瀏覽器插件形式呈現，幫用戶完成多個大模型的無縫切換、行業研究、營銷規劃等工作。

解構市場

AI工具普及了，明略著手下一步，讓普通員工加入開發Agent的隊伍中。

黃楠介紹，HR團隊用了兩周時間，自研一個涵蓋招聘到入職全流程的Agent產品“HR助理”，AI上手寫招聘需求、篩簡歷，部門效率提升20%。

這些落地實踐，反哺小明助理的進化，進一步歸納出整套培訓+活動+全員推廣的方法論，明略打包為“AI落地的陪跑服務”，形成新付費產品，服務企業。

明略緊鑼密鼓推進各項任務，系統性打造企業級智能體，渴望開拓新戰場。

新變化，有兩點。

其一，基于大模型能力，定制成本有望大幅降低。

明略服務大量頭部客戶，截至2024年6月底，覆蓋135家《財富》世界500強企業。

過去，做大客戶業務，往往意味著定制化程度高，人力、數據資源投入大，成本下不來，利潤上不去。

“以往定制化工作繁多，根源在于企業工作流千差萬別，單是報銷流程，各家各樣，為此得開展大量培訓。”

黃楠解釋，現在若工作流能即時生成，由AI自主規劃和決策，那么定制化工作就會大幅減少。

其二，技術門檻降低、產品標準化程度提升，客群可以大幅下沉。

過去，明略聚焦頭部客戶，在于“不得不”，用黃楠的話說，“在乎營銷方法論的客戶規模，相對有限”，這背后是人才、資金的限制。

歸根結底，小企業用不起。

當這些能力能用AI替代，標準化、可復制，且價格降低幾個數量級，市場空間一下打開。

“曾經受制于專業性技能不可復制，只能集中服務頭部的高階方法論，有了打破局限的可能，我們想盡可能走到中國每一家企業身邊去。”黃楠表示。

具體來看，明略以前盯的是幾千家頭部企業，未來有機會將業務擴展至6000萬中小企業，目標用戶池增長1萬倍。

在黃楠看來，開拓藍海，明略手里有做全域營銷多年的“秒針系統”等王牌產品，有數據、人才和技術儲備，有技術出身的CEO拉齊上下認知，“有很大機會”。

最大的挑戰可能在于，加速追趕期，時間不夠用。

“老業務要變，新業務要投入。大家一直保持在戰斗狀態。”他說。