我们是中国领先的数据智能应用软件公司。根据弗若斯特沙利文的资料，按2024年的总收入计，我们是中国最大的数据智能应用软件供应商。依托我们的核心技术和行业洞察力，我们提供数据智能产品及解决方案，涵盖营销和营运智能，涉及线上及线下场景。我们致力於利用大模型、行业特定知识及多模态数据，转变企业的营销及营运战略设计和决策程序。
我们的主要专有技术
我们的成功建立在我们的创新和主要专有技术之上，尤其是在数据智能、企业知识图谱和数据隐私领域。我们的技术已获得广泛认可。截至2025年6月30日，我们拥有2,322项专利及596项专利申请，并获得逾460项国内和国际奖项。具体而言，截至2025年6月30日，我们拥有1,296项发明专利，涵盖数据智能、企业知识图谱及数据隐私等领域。
在数据智能应用软件行业中，我们率先使用元学习进行人脸识别。元学习指一种机器学习技术，通过将自动学习算法应用於元数据，训练人工智能模型自主理解并适应新任务。2019年推出的人脸识别元学习可减少对大型数据集的依赖，在营销智能方面可加强网络达人识别，在营运智能方面则可协助企业在夜间有效监控指定商店区域，以确保安全。我们利用同样在2019年推出的知识图谱技术进行销售策略优化，自动分析客户互动以提供即时销售洞察，并协助识别市场趋势及新商机。
2021年，我们创新性地推出一种元学习模型，能够开发衍生模型，以胜任各种类型任务。相较於单一大模型，该模型能以较低算力，建立并训练专门的迷你模型，以有效处理不同的任务。应用於智能门店营运系统，该模型能以较低的算力改变库存管理流程，并强化自动化食品质量检测，让店员能够专注於其他优先事项。
我们在2022年完善知识图谱的建模，加入「事件」、「时间」及「空间」。此次升级丰富知识图谱的语义及相关性，并优化时间序列数据的储存，使其更具活力和信息更丰富。因此，在营销智能方面，企业可以将消费者的旅程可视化，找出消费者与特定品牌互动的地方，并且更了解消费者决策的驱动因素，以及该等因素如何随着时间变化。透过识别最有效的接触点及媒体渠道，企业可以更有效率地分配营销预算。在营运智能方面，透过动态连接广泛的数据集（例如设备性能数据），并绘制供应链管理中各种因素（例如交付时间、订单准确性及所供应商品的质量）之间的关联，这项技术让我们能够协助企业进行主动维护及数据决策。具体而言，该技术将店内设备（如餐厅烤箱或打印机）的实时信息与供应链数据（如运输延误或订单质量）进行连接。通过综合分析该等不同数据流，该技术能发现隐藏的规律。例如，其可能发现食品质量反复下降前，冰箱温度出现小幅波动，而这种波动本身是因维护检查延迟所致。该等洞察使企业能够在故障发生前修复问题（如实施预测性维护），并基於确凿证据而非臆测做出更明智的决策。
2023年，我们进一步升级知识图谱，推出超图形检索增强生成(HRAG)，该技术不仅检索及利用文本格式，还能处理图像、语音及视频等数据，无需将其他数据格式转换为文本，从而实现知识图谱的升级，有效检索及连接更多不同类型的数据，提供更精准的分析及更丰富的洞察力。有关更多详情，请叁阅「业务─我们的核心竞争力─关键技术」。例如，一个零售品牌可以利用HRAG发现，北方地区的顾客在冬季更喜欢观看以雪景为背景的视频，而该等视频中的小提琴音乐可以将转化率提高15%。
通过分析历史销售模式、天气预报及客户互动数据，该品牌能够识别出降雪天气中客户兴趣通常达到峰值的时段。这种数据驱动的方法使其能够在客户最可能产生响应的最佳时机推出广告活动。
最後，我们2023年开始应用多模态大语言模型(MLLM)，可推断广告素材中文字、图片与视频之间的因果关系及其影响，协助企业识别出可能生成最佳营销效果的广告内容。例如，该技术可分析一组广告，并判断出红色背景、简洁、会话式文字的广告往往比蓝色背景、正式语言的广告获得更高的点击率。该技术亦可识别出更复杂的模式，例如发现在视频中以宠物为主角的广告结合非正式的文字时，在吸引观众方面明显更有效。我们2024年推出的专有超图多模态大型语言模型(HMLLM)，进一步融合脑电图及眼动追踪等多样化的数据类型，支持企业分析广告素材中更多样化的元素，包括主题、情绪、效果、场景及受众等，提升营销效果，生成预测效果良好的有效的营销内容，并为视频广告提供脚本、视觉布局及背景音乐建议。
我们的主要专有技术完全由我们自身开发。我们并无与第三方共享该等技术，亦不向第三方授权使用该等技术。有关我们的关键专有技术的推出时间、主要特点、应用场景范例及重要性的进一步详情，请叁阅「业务─我们的主要专有技术」。
垂直场景中的多模态数据和人工智能作为数据智能的基础随着大数据和人工智能技术的迭代进步，特别是通用大模型的快速发展，各行业和企业日益重视业务数字化和智能化。数据智能与业务决策的深度融合已成为未来趋势。根据弗若斯特沙利文报告，预期中国数据智能应用软件市场的增长前景广阔，预计将由2024年的人民币327亿元增至2029年的人民币675亿元，复合年增长率为15.6%。
目前，通用大模型仍然面临着各种挑战。其中一个重大挑战是容易产生「幻觉」，即模型产生的输出或信息看似合理，但事实上却不正确或不合常理。此外，这些模型在复杂的场景中显示出决策缺陷，并在实际应用中显示出协调性和可控性不足。鉴於该等局限性，为特定垂直领域量身定制更有针对性的大模型变得日益重要。将通用大模型转化为适合垂直领域的大模型，取决於能否获得具有特定行业属性的大量「高价值」多模态数据。凭藉我们在多个行业拥有的19年营销和营运智能经验，我们积累了丰富的多模态数据，使我们在开发营销和营运智能应用的大模型方面具有独特优势。
我们在营销和营运方面的先进大模型部署在广泛的业务场景中，产生了大量的结果数据。该反馈为我们优化模型提供宝贵资源。通过分析不同业务场景下的结果数据及客户反馈，我们持续优化模型，从而能够在应用场景中为客户生成更精准、更满意的结果。
多年来，我们一直致力於企业服务和数据智能应用软件行业，积累了业内领先的多模态数据积累、行业洞察能力和技术专业知识。我们的核心产品包括多模态数据集成、多模态数据洞察和数据驱动的人工智能决策能力。凭藉该等行业领先的数据、洞察和技术，我们为客户提供先进的营销智能和营运智能应用软件。该等软件产品整合并连接企业复杂的线上营销和线下营运数据，为企业运营构建了一个全面的数据网络平台。该平台将营销和营运数据转化为可执行的商业见解，并提供辅助执行工具，使营销和营运业务能够相互加强。
自2006年成立以来，我们一直坚持不懈地探索新的数据源和企业需求，不断创新数据驱动的产品和服务。我们的总收入由2022年的人民币1,269.3百万元增至2023年的人民币1,462.0百万元。我们的总收入由2023年的人民币1,462.0百万元减至2024年的人民币1,381.4百万元，主要乃由於营运智能业务收入降低。截至2024年6月30日止六个月，我们录得总收入人民币565.1百万元；截至2025年6月30日止六个月，我们录得总收入人民币643.8百万元。在营销智能方面，我们已将人工智能能力扩展至更广泛的功能领域─从规划与策略生成到内容制作与执行。通过将AI智能体融入我们的整合服务，我们吸引了新客户，从而带动了截至2025年6月30日止六个月的收入增长。在营运智能方面，我们通过提升产品标准化、扩展人工智能能力、扩大场景覆盖范围、精准满足客户需求以及多元化销售渠道，推动了截至2025年6月30日止六个月的销售增长。
2023年，在营运智能领域，我们采取更加注重产品的策略，对於定制化服务的签约更加审慎，而主动加强标准化产品的开发及销售。定制化服务是针对个别客户的独特需求量身打造的解决方案，可能会造成资源密集且扩展性较低。相较之下，标准化的产品需要预先开发的服务，只需最少的定制化，就能被多个客户广泛采用，通常更具成本效益和扩展性。例如，客户可购买标准化产品的不同模组，解决其特有痛点，如营销智能背景下的广告监控及营销内容生成，以及营运智能背景下的IT营运管理及存货管理。该策略性转换於2024年更加系统地实施，使我们的标准化产品产生的收入增加，部分抵销了定制化服务产生收入的下降。因此，尽管绝对值有所下降，但2024年我们在营运智能领域的收入结构显示出更均衡的组成。於2025年，我们的产品能力强化及AI创新吸引了更多客户并推动了收入增长。展望未来，我们相信我们的产品策略将进一步产生可视化的成果，并支持可持续的长期扩张。
於2022年、2023年及2024年以及截至2024年及2025年6月30日止六个月，我们的毛利率分别为53.2%、50.1%、51.6%、50.6%及55.9%。於2022年、2023年及2024年以及截至2024年及2025年6月30日止六个月，我们的研发开支分别为人民币750.9百万元、人民币480.8百万元、人民币353.0百万元、人民币173.6百万元及人民币150.4百万元。截至2022年、2023年及2024年12月31日止年度，我们分别录得营运亏损人民币1,008.9百万元、人民币210.9百万元及人民币132.3百万元。截至2024年6月30日止六个月，我们录得营运亏损人民币84.5百万元，而截至2025年6月30日止六个月则录得营运利润人民币6.1百万元。
我们於2022年、2023年及2024年录得净利润人民币1,637.6百万元、人民币318.4百万元、人民币7.9百万元，而於截至2024年及2025年6月30日止六个月分别录得净亏损人民币98.7百万元及人民币203.9百万元。我们的净利润状况主要受於2022年、2023年及2024年与本公司价值相关的优先股、认股权证及可换股票据的公允价值变动（分别为人民币2,815.4百万元、人民币585.5百万元、人民币186.0百万元）所推动。
资料来源: 明略科技─W (02718) 招股书 [公开发售日期 : 2025/10/23) |