明略科技冲击港股IPO，AI独角兽技术底色如何？lg...

今年以来，香港资本市场热闹空前。其中，AI公司更是掀起一股赴港上市潮。相关数据显示，今年已向港交所递交上市申请但还未上市的企业超过200家，其中属于AI行业的企业超40家，包括自动驾驶赛道的驭势科技、酒店机器人头部公司云迹科技、视觉感知机器人公司乐动机器人、扫地机器人公司石头科技等等。这其中，腾讯系独角兽公司明略科技颇受市场关注。作为发展近20年的企业，明略科技在数据智能赛道有着领先优势，在选择赴港上市的AI企业中具有代表性。那么，明略科技技术底色如何？又是否承接住这波生成式AI浪潮带来的市场机遇？

明略科技的技术底色

根据招股书披露，明略科技成立于2006年，是国内数据智能应用软件领域的头部企业，专注于提供数据智能产品和解决方案，业务覆盖营销和营运智能，服务场景既包括线上电商，也延伸到线下零售等各类业务。根据弗若斯特沙利文的数据，以2023年的总收入计算，明略科技已经是中国规模最大的数据智能应用软件供应商。公司依托自主研发的大模型、行业特定知识以及多模态数据技术，正在帮助企业重新设计和优化营销及营运决策流程。

从技术积累来看，明略科技的“家底”也相当厚实：拥有2177项授权专利和527项软件著作权，曾两次获得中国人工智能领域的最高奖项——“吴文俊人工智能科学技术奖”，并连续入选Gartner的“中国ICT技术成熟度曲线”报告，还作为唯一的中国企业入选2020年Gartner技术Cool Vendor榜单。这些认可，无疑是对其技术硬实力的最好背书。

不过，市场更看重的是技术能不能落地、能不能真正给客户带来价值。2025年以来，明略科技在产品上动作频频：先后推出了基于AI的广告前测产品 AdEff、AI驱动的一站式爆款投流素材创作工具“妙啊”以及AI驱动的全球商业数据分析平台DeepMiner等新产品。其中，该公司自主研发的大模型值得一提。根据公开资料，2024年，明略科技推出了超图多模态大型语言模型（HMLLM），进一步整合脑电图、眼动追踪等多种非标模态数据，实现对广告素材的深度分析，而这个大模型也应用在其不久前推出的产品AdEff中。这些进展一定程度也说明，明略科技在大模型研发方面已经有了较强的探索与应用能力，也在行业内建立了一定的技术竞争力。

明略科技的经营表现

现在大多数AI公司都面临同样的难题：研发投入高，竞争也愈发激烈，盈利迟迟跟不上扩张的步伐，“亏损”几乎成了行业的默认状态。可如今，生成式AI不再只是个概念，而是实实在在走向商业落地，市场也开始关注：谁能在激烈的竞争中跑出可持续发展的模式？那么，明略科技的表现如何？从明略科技的招股书来看，近三年的数据变化，给了市场不少积极的信号。

第一，收入结构优化，毛利率始终稳定在50%以上。2022年到2024年，公司营收分别为12.69亿元、14.62亿元和13.81亿元。虽然2024年相比2023年有所下降，但原因并非业务下滑，而是公司主动缩减了低毛利的“行业解决方案”定制项目，同时加大了标准化SaaS产品的布局。 以营销智能业务为例，收入从8.03亿元降到7.31亿元，但毛利率却从69.2%提高到73.2%，这说明“秒针系统”等核心产品依然具有强定价能力。营运智能业务2024年收入5.23亿元，毛利率提升至34.3%，也验证了“标准化产品+订阅”模式的成效。2022年到2024年公司毛利率分别为53.2%、50.1%和51.6%，一直保持在50%以上的高位。

第二，亏损明显收窄，费用控制成效显著。剔除优先股公允价值变动的影响，公司经调整亏损净额已从2022年的10.99亿元，缩减至2024年的0.45亿元，亏损率从79.5%压缩到9.6%，接近盈亏平衡。研发费用率从59.2%下降到25.6%，但研发投入2024年仍保持在3.53亿元。销售和行政费用率合计从67.9%降至35.4%，这也反映出公司运营效率的显著提升。

第三，资本结构有望彻底改善。截至2024年底，公司负债净额为64亿元，主要因优先股、认股权证及可转换票据计入负债所致。这在大部分上市前经历了多轮 pre-IPO融资的公司里很常见。由于投资人买入的是 “优先股”，在会计准则里，优先股往往被视作带有债务属性的工具，需要记在“负债”里，而不是像普通股那样计入股东权益。这就好比你借朋友一笔钱，朋友说“我不急着要回报，但要优先分红”，会计上这笔钱会被算成“债务”，即使你实际上没有传统意义上的债务压力。 通常意义上，负债率是会计规则的结果，并不代表公司真的债台高筑，也不反映日常经营的健康程度。相反，目前看到的多项业务指标都在传达出积极信号。若IPO顺利推进，这些优先股将在上市发行后自动转换为普通股，负债将转为股东权益，资产负债率将大幅下降，财务结构会更健康。

整体来看，明略科技的核心竞争力并不只在于规模或营收曲线的改善，更在于其长期深耕的技术积累与持续创新能力。无论是多模态大模型的研发突破，还是广告前测、营销智能等落地产品的快速迭代，都显示出公司在“技术—产品—商业”闭环上的成熟度。尤其在生成式AI热潮中，能否把模型能力转化为可量化的客户价值，才是决定企业走多远的关键。未来，只有继续在算法创新、数据智能平台化和行业应用深度上保持领先，才能在这场AI浪潮中真正站稳脚跟。

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