我們是中國領先的數據智能應用軟件公司。根據弗若斯特沙利文的資料，按2024年的總收入計，我們是中國最大的數據智能應用軟件供應商。依託我們的核心技術和行業洞察力，我們提供數據智能產品及解決方案，涵蓋營銷和營運智能，涉及線上及線下場景。我們致力於利用大模型、行業特定知識及多模態數據，轉變企業的營銷及營運戰略設計和決策程序。
我們的主要專有技術
我們的成功建立在我們的創新和主要專有技術之上，尤其是在數據智能、企業知識圖譜和數據隱私領域。我們的技術已獲得廣泛認可。截至2025年6月30日，我們擁有2,322項專利及596項專利申請，並獲得逾460項國內和國際獎項。具體而言，截至2025年6月30日，我們擁有1,296項發明專利，涵蓋數據智能、企業知識圖譜及數據隱私等領域。
在數據智能應用軟件行業中，我們率先使用元學習進行人臉識別。元學習指一種機器學習技術，通過將自動學習算法應用於元數據，訓練人工智能模型自主理解並適應新任務。2019年推出的人臉識別元學習可減少對大型數據集的依賴，在營銷智能方面可加強網絡達人識別，在營運智能方面則可協助企業在夜間有效監控指定商店區域，以確保安全。我們利用同樣在2019年推出的知識圖譜技術進行銷售策略優化，自動分析客戶互動以提供即時銷售洞察，並協助識別市場趨勢及新商機。
2021年，我們創新性地推出一種元學習模型，能夠開發衍生模型，以勝任各種類型任務。相較於單一大模型，該模型能以較低算力，建立並訓練專門的迷你模型，以有效處理不同的任務。應用於智能門店營運系統，該模型能以較低的算力改變庫存管理流程，並強化自動化食品質量檢測，讓店員能夠專注於其他優先事項。
我們在2022年完善知識圖譜的建模，加入「事件」、「時間」及「空間」。此次升級豐富知識圖譜的語義及相關性，並優化時間序列數據的儲存，使其更具活力和信息更豐富。因此，在營銷智能方面，企業可以將消費者的旅程可視化，找出消費者與特定品牌互動的地方，並且更了解消費者決策的驅動因素，以及該等因素如何隨著時間變化。透過識別最有效的接觸點及媒體渠道，企業可以更有效率地分配營銷預算。在營運智能方面，透過動態連接廣泛的數據集（例如設備性能數據），並繪製供應鏈管理中各種因素（例如交付時間、訂單準確性及所供應商品的質量）之間的關聯，這項技術讓我們能夠協助企業進行主動維護及數據決策。具體而言，該技術將店內設備（如餐廳烤箱或打印機）的實時信息與供應鏈數據（如運輸延誤或訂單質量）進行連接。通過綜合分析該等不同數據流，該技術能發現隱藏的規律。例如，其可能發現食品質量反复下降前，冰箱溫度出現小幅波動，而這種波動本身是因維護檢查延遲所致。該等洞察使企業能夠在故障發生前修復問題（如實施預測性維護），並基於確鑿證據而非臆測做出更明智的決策。
2023年，我們進一步升級知識圖譜，推出超圖形檢索增強生成(HRAG)，該技術不僅檢索及利用文本格式，還能處理圖像、語音及視頻等數據，無需將其他數據格式轉換為文本，從而實現知識圖譜的升級，有效檢索及連接更多不同類型的數據，提供更精準的分析及更豐富的洞察力。有關更多詳情，請參閱「業務—我們的核心競爭力—關鍵技術」。例如，一個零售品牌可以利用HRAG發現，北方地區的顧客在冬季更喜歡觀看以雪景為背景的視頻，而該等視頻中的小提琴音樂可以將轉化率提高15%。
通過分析歷史銷售模式、天氣預報及客戶互動數據，該品牌能夠識別出降雪天氣中客戶興趣通常達到峰值的時段。這種數據驅動的方法使其能夠在客戶最可能產生響應的最佳時機推出廣告活動。
最後，我們2023年開始應用多模態大語言模型(MLLM)，可推斷廣告素材中文字、圖片與視頻之間的因果關係及其影響，協助企業識別出可能生成最佳營銷效果的廣告內容。例如，該技術可分析一組廣告，並判斷出紅色背景、簡潔、會話式文字的廣告往往比藍色背景、正式語言的廣告獲得更高的點擊率。該技術亦可識別出更複雜的模式，例如發現在視頻中以寵物為主角的廣告結合非正式的文字時，在吸引觀眾方面明顯更有效。我們2024年推出的專有超圖多模態大型語言模型(HMLLM)，進一步融合腦電圖及眼動追蹤等多樣化的數據類型，支持企業分析廣告素材中更多樣化的元素，包括主題、情緒、效果、場景及受眾等，提升營銷效果，生成預測效果良好的有效的營銷內容，並為視頻廣告提供腳本、視覺佈局及背景音樂建議。
我們的主要專有技術完全由我們自身開發。我們並無與第三方共享該等技術，亦不向第三方授權使用該等技術。有關我們的關鍵專有技術的推出時間、主要特點、應用場景範例及重要性的進一步詳情，請參閱「業務－我們的主要專有技術」。
垂直場景中的多模態數據和人工智能作為數據智能的基礎隨著大數據和人工智能技術的迭代進步，特別是通用大模型的快速發展，各行業和企業日益重視業務數字化和智能化。數據智能與業務決策的深度融合已成為未來趨勢。根據弗若斯特沙利文報告，預期中國數據智能應用軟件市場的增長前景廣闊，預計將由2024年的人民幣327億元增至2029年的人民幣675億元，複合年增長率為15.6%。
目前，通用大模型仍然面臨著各種挑戰。其中一個重大挑戰是容易產生「幻覺」，即模型產生的輸出或信息看似合理，但事實上卻不正確或不合常理。此外，這些模型在複雜的場景中顯示出決策缺陷，並在實際應用中顯示出協調性和可控性不足。鑒於該等局限性，為特定垂直領域量身定制更有針對性的大模型變得日益重要。將通用大模型轉化為適合垂直領域的大模型，取決於能否獲得具有特定行業屬性的大量「高價值」多模態數據。憑藉我們在多個行業擁有的19年營銷和營運智能經驗，我們積累了豐富的多模態數據，使我們在開發營銷和營運智能應用的大模型方面具有獨特優勢。
我們在營銷和營運方面的先進大模型部署在廣泛的業務場景中，產生了大量的結果數據。該反饋為我們優化模型提供寶貴資源。通過分析不同業務場景下的結果數據及客戶反饋，我們持續優化模型，從而能夠在應用場景中為客戶生成更精準、更滿意的結果。
多年來，我們一直致力於企業服務和數據智能應用軟件行業，積累了業內領先的多模態數據積累、行業洞察能力和技術專業知識。我們的核心產品包括多模態數據集成、多模態數據洞察和數據驅動的人工智能決策能力。憑藉該等行業領先的數據、洞察和技術，我們為客戶提供先進的營銷智能和營運智能應用軟件。該等軟件產品整合並連接企業複雜的線上營銷和線下營運數據，為企業運營構建了一個全面的數據網絡平台。該平台將營銷和營運數據轉化為可執行的商業見解，並提供輔助執行工具，使營銷和營運業務能夠相互加強。
自2006年成立以來，我們一直堅持不懈地探索新的數據源和企業需求，不斷創新數據驅動的產品和服務。我們的總收入由2022年的人民幣1,269.3百萬元增至2023年的人民幣1,462.0百萬元。我們的總收入由2023年的人民幣1,462.0百萬元減至2024年的人民幣1,381.4百萬元，主要乃由於營運智能業務收入降低。截至2024年6月30日止六個月，我們錄得總收入人民幣565.1百萬元；截至2025年6月30日止六個月，我們錄得總收入人民幣643.8百萬元。在營銷智能方面，我們已將人工智能能力擴展至更廣泛的功能領域－從規劃與策略生成到內容製作與執行。通過將AI智能體融入我們的整合服務，我們吸引了新客戶，從而帶動了截至2025年6月30日止六個月的收入增長。在營運智能方面，我們通過提升產品標準化、擴展人工智能能力、擴大場景覆蓋範圍、精準滿足客戶需求以及多元化銷售渠道，推動了截至2025年6月30日止六個月的銷售增長。
2023年，在營運智能領域，我們採取更加注重產品的策略，對於定制化服務的簽約更加審慎，而主動加強標準化產品的開發及銷售。定制化服務是針對個別客戶的獨特需求量身打造的解決方案，可能會造成資源密集且擴展性較低。相較之下，標準化的產品需要預先開發的服務，只需最少的定制化，就能被多個客戶廣泛採用，通常更具成本效益和擴展性。例如，客戶可購買標準化產品的不同模組，解決其特有痛點，如營銷智能背景下的廣告監控及營銷內容生成，以及營運智能背景下的IT營運管理及存貨管理。該策略性轉換於2024年更加系統地實施，使我們的標準化產品產生的收入增加，部分抵銷了定制化服務產生收入的下降。因此，儘管絕對值有所下降，但2024年我們在營運智能領域的收入結構顯示出更均衡的組成。於2025年，我們的產品能力強化及AI創新吸引了更多客戶並推動了收入增長。展望未來，我們相信我們的產品策略將進一步產生可視化的成果，並支持可持續的長期擴張。
於2022年、2023年及2024年以及截至2024年及2025年6月30日止六個月，我們的毛利率分別為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日止六個月，我們的研發開支分別為人民幣750.9百萬元、人民幣480.8百萬元、人民幣353.0百萬元、人民幣173.6百萬元及人民幣150.4百萬元。截至2022年、2023年及2024年12月31日止年度，我們分別錄得營運虧損人民幣1,008.9百萬元、人民幣210.9百萬元及人民幣132.3百萬元。截至2024年6月30日止六個月，我們錄得營運虧損人民幣84.5百萬元，而截至2025年6月30日止六個月則錄得營運利潤人民幣6.1百萬元。
我們於2022年、2023年及2024年錄得淨利潤人民幣1,637.6百萬元、人民幣318.4百萬元、人民幣7.9百萬元，而於截至2024年及2025年6月30日止六個月分別錄得淨虧損人民幣98.7百萬元及人民幣203.9百萬元。我們的淨利潤狀況主要受於2022年、2023年及2024年與本公司價值相關的優先股、認股權證及可換股票據的公允價值變動（分別為人民幣2,815.4百萬元、人民幣585.5百萬元、人民幣186.0百萬元）所推動。
資料來源: 明略科技－Ｗ (02718) 招股書 [公開發售日期 : 2025/10/23) |