明略驶进蓝海

吴明辉带领的明略科技，正在给大模型装手脚。

他和团队一起发力企业级智能体，期望AI不仅能像人一样思考，还能自主调动和使用工具，自行干活。

按2023年收入计，明略是中国最大的数据智能公司，为2000多家头部企业提供AI闭环解决方案，估值超100亿元，已发起港股IPO冲刺。

针对营销和营运场景的企服，明略是“老手”，耕耘19年，经手的多是大客、大单。

若能批量输出“手脑并用”、高通用性的企业级智能体，客群扩大，市场可以大幅下沉。

长出手脚

这是一片新蓝海。

“专业营销人才，头部公司才雇得起。靠标准化AI产品，就能搭起一个能力超强的虚拟市场部，复制成本几乎为0，这套能力就能递到所有企业手里。”

明略科技大模型产品负责人黄楠向《21CBR》表示，中国6000多万家企业，明略现在只服务了几千家。

“今年，让AI接入行动系统这件事，客户的诉求，变得更强烈了。”黄楠表示。

简单来说，就是让大模型，除大脑外，还长出手脚，告诉企业某件事怎么做，并自行上手把活做好。

这有赖三点：能感知环境，理解环境信息；深度思考，自主决策；调用手头工具，执行复杂任务。

打通感知、认知、行动系统的AI闭环，多年前，吴明辉曾提出这一畅想，遗憾的是火候未到。年初，DeepSeek爆火，吴明辉感受到行业水温变化。

公司内部将大模型的智能水平，以自动驾驶的L1至L5来做划分。

L1为纯人工，L2是人工+AI辅助，到了L3，智能体接入行动系统，能反思任务做得对不对、怎么执行效果更好。

“到L4级别，AI能靠自己的认知，修正底层技术参数。更远的未来，到L5阶段，基本一切AI皆可自造、自修。”黄楠如此畅想。

去年，吴明辉和团队展开研究，今年1月，宣布启动产品战略后，快速组建起专门团队，负责设计技术框架、规划产品路径和场景。

黄楠透露，公司正开展大模型训练的技术培训，吴明辉亲自授课。技术讲解，如何深入浅出，吴颇有心得。

他是数学专业出身，因奥数成绩好保送北大，有20多年软件开发和算法研究经验。校内人士评价，吴是北大数学系的“哪吒”。

除了各项AI培训，明略还组织了好几届大模型竞赛，向员工广征AI落地实例，其重点大模型产品“小明助理”，就脱胎于这种全员探索。

起初，它由吴明辉带着一个小团队开发，主要服务产研员工，许多员工对新技术仍持观望态度。

一场全员培训+大模型竞赛过后，事态有了转机。“大家意识到，这个工具易于使用，且适用于所有人，不光是技术人员。”吴明辉说。

现在，小明助理已被公司全员高频使用，并完成商业化落地。

能力上，其定位企业级大模型平台，集大模型、Copilot及Agent于一体，以浏览器插件形式呈现，帮用户完成多个大模型的无缝切换、行业研究、营销规划等工作。

解构市场

AI工具普及了，明略着手下一步，让普通员工加入开发Agent的队伍中。

黄楠介绍，HR团队用了两周时间，自研一个涵盖招聘到入职全流程的Agent产品“HR助理”，AI上手写招聘需求、筛简历，部门效率提升20%。

这些落地实践，反哺小明助理的进化，进一步归纳出整套培训+活动+全员推广的方法论，明略打包为“AI落地的陪跑服务”，形成新付费产品，服务企业。

明略紧锣密鼓推进各项任务，系统性打造企业级智能体，渴望开拓新战场。

新变化，有两点。

其一，基于大模型能力，定制成本有望大幅降低。

明略服务大量头部客户，截至2024年6月底，覆盖135家《财富》世界500强企业。

过去，做大客户业务，往往意味着定制化程度高，人力、数据资源投入大，成本下不来，利润上不去。

“以往定制化工作繁多，根源在于企业工作流千差万别，单是报销流程，各家各样，为此得开展大量培训。”

黄楠解释，现在若工作流能即时生成，由AI自主规划和决策，那么定制化工作就会大幅减少。

其二，技术门槛降低、产品标准化程度提升，客群可以大幅下沉。

过去，明略聚焦头部客户，在于“不得不”，用黄楠的话说，“在乎营销方法论的客户规模，相对有限”，这背后是人才、资金的限制。

归根结底，小企业用不起。

当这些能力能用AI替代，标准化、可复制，且价格降低几个数量级，市场空间一下打开。

“曾经受制于专业性技能不可复制，只能集中服务头部的高阶方法论，有了打破局限的可能，我们想尽可能走到中国每一家企业身边去。”黄楠表示。

具体来看，明略以前盯的是几千家头部企业，未来有机会将业务扩展至6000万中小企业，目标用户池增长1万倍。

在黄楠看来，开拓蓝海，明略手里有做全域营销多年的“秒针系统”等王牌产品，有数据、人才和技术储备，有技术出身的CEO拉齐上下认知，“有很大机会”。

最大的挑战可能在于，加速追赶期，时间不够用。

“老业务要变，新业务要投入。大家一直保持在战斗状态。”他说。