文/何己派 编辑/鄢子为
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，还能自主调动和操作工具，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，客群打开，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，毕竟有限，头部公司才雇得起。如果靠标准化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。
这背后的能力，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。
黄楠打了个比方，让一堆机器人摇手绢表演节目，这是现实世界里的“行动系统”；让AI帮人整理数据，打开电脑上的Excel软件快速算出想要的结果，就是虚拟世界里的“行动系统”。
后者是明略主攻的方向。
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“火候”未到。
在黄楠看来，过去几年，大模型的能力提升，都在认知层面，思考能力大幅强化，基础已经打牢。
年初，DeepSeek爆火，吴明辉感受到行业水温变化，在年会上向所有员工传递两个关键信号：
一是以DeepSeek为代表的一批大模型的认知智能，达到可用状态，二是打造企业级可信智能体的元年来了，明略的业务逻辑，要变。
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，能跨系统地使用知识，反思任务做得对不对、怎么执行效果更好。
“到L4级别，就是AI造AI，AI不只可以想办法调整行为逻辑，还能靠自己的认知，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，有点科幻电影的景象了。”黄楠如此畅想。
全员参与
吴明辉敏锐察觉到，带行动系统的企业级智能体，是下一个重要突破口，随即迅速行动。
去年，他和团队展开研究，今年1月，宣布启动产品战略后，快速搭起专门团队，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，由吴明辉亲自上课，“不是做口号式的洗脑教育，而是把技术细节讲透，要求大家拿出可行规划、有转型意识，真正把这件事提升到集团战略级别。”
逢关键节点，CEO下场做科普性培训，在明略，是件常事。
黄楠向《21CBR》记者表示，2022年ChatGPT3.5一发布，公司就决定，全员要拥抱大模型，吴明辉自己上阵，做了首场培训。
技术讲解，如何做到深入浅出，吴明辉颇有心得。
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。
对外输出之前，自己先得熟练。基于这一点，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，属于小范围试水。那是2023年7月，ChatGPT-4才发布不久，和多数公司一样，台上CEO讲得激情四射，台下许多明略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，服务多家企业客户。
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。
AI工具普及了，紧接着，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%。
“我们这叫‘姜太公钓鱼’，钓的是民间智慧。”黄楠笑称。
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。
解构市场
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，导致成本下不来，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AI的逻辑不一样了，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。
一家年营业额500万元的公司，想做个品牌全案，得花一两百万元找外部机构，都不一定能请到专业团队。
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。
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