11月14日下午，香港金钟。吴明辉在引进重点企业办公室（OASES）的沙发上坐定，他刚从另一个会场匆匆赶来——就在不久前，他创立的明略科技正式登陆港交所。这家被誉为“全球Agentic AI第一股”的企业，上市首日股价即飙升近一倍。身处资本市场的沸腾中心，作为创始人、CEO兼CTO的吴明辉，行程之密集不难想象。但面对经济导报记者的专访，他却未显丝毫疲态。他的语速平缓沉稳，逻辑推演严丝合缝，这种冷静的气质很难让人不联想到他在商业领袖之外的另一重身份——学者。

吴明辉出身北大数学系，后保送本校攻读人工智能硕士。而明略科技的前身，正是源于他硕士期间的一次学生创业。在这个AI新贵、港股宠儿的宏大叙事背后，一切的起点，仅仅始于一篇硕士论文。

当一个学霸决定创业

2006年，正在北大攻读人工智能硕士的吴明辉，将硕士论文的方向锁定为“基于语言模型的推荐系统”。这一技术逻辑在当今并不新鲜，但将时钟回拨19年，这个构想堪称“超前”。“在移动互联网诞生前，这是不可能实现的。”吴明辉回忆道。他很快发现，在Web 1.0时代，由于无法有效标记用户身份，持续的数据积累无从谈起，精准推荐自然也成了无本之木。

“于是我们开始反向思考：到底谁有动力去持续获取可信数据？答案是需要在互联网上做营销的品牌主。”彼时互联网大潮初起，传统巨头在数字化投放上尚处于“盲区”。如何在浩瀚的流量中精准捕获消费者，成为了一道待解的商业与技术难题。

吴明辉团队迅速切入这一痛点：帮助企业采集广告投放中的用户行为数据，通过统计分析，优化投资决策。明略便以此起家，从广告监测、舆情分析延伸至线下的IoT设备数据挖掘，逐步成长为中国领先的数据智能应用软件服务商。如今，在世界500强企业中，已有超过130家成为明略的客户——在中国AI大模型公司中，这样的B端渗透率极为罕见。“可以说，明略一直是一家不缺需求和客户的公司。”吴明辉淡然总结。但作为人工智能领域的学者，真正让他兴奋的不仅仅是商业模式的成功，而是这19年沉淀下的行业数据。

“人工智能的训练需要数据，通用模型只能依靠互联网的公开数据，但是想实现一个行业乃至一个工种的AI智能化，你就要去找垂直领域里面的私域的数据。”他指出，明略19年来协助客户处理、理解数据所构建的私域数据库，正是其在AI时代最坚实的“护城河”。

构建企业级Agentic AI

2025年，一款名为Manus的产品横空出世，它的出现，让人们第一次真正理解了什么是Agentic AI。但在C端通用的狂欢中，吴明辉看到了硬币的另一面：通用智能体一旦进入企业级市场，往往会遭遇“水土不服”。

“我们在企业级使用的时候，会发现它有个很大的问题。”吴明辉指出，“大部分的工作内容它都需要依赖于企业内部的数据，或者企业所在的行业的商用数据库。”对于一家企业来说，核心的财务报表、客户名单、研发文档，既不能也不敢随意上传给一个C端的通用AI。缺乏可信的私域数据，C端Agentic AI在企业里就成了“无米之炊”。

这正是明略科技的机会，基于深厚的私域数据积累，明略推出了面向企业的Agentic AI品牌：DeepMiner。由于融入了独家行业数据库，它不仅能确保分析结果的真实性与全面性，更有效规避了AI“一本正经胡说八道”的风险 。而驱动DeepMiner的，是明略自研的核心模型 Mano。“Mano是一个VLA模型（Vision, Language and Action）。”吴明辉解释道。在西班牙语中，Mano意为“手”。这个命名隐喻了它的使命：像人手一样去操作、去执行。用户只需下达指令，它就能像一位“隐形员工”，自动控制计算机，抓取内网数据、生成报表、分析趋势。吴明辉表示，这项技术是全球最前沿的AI公司都在推进的，而在全球已有的所有同类模型中，截至目前，明略的Mano已经遥遥领先，在OS-World这个全球权威榜单上，专有模型排名第一、总榜第二。“总榜其实我们跟第一名差得不多，第一名是一个万亿级别的模型，而我们的模型小，只有72B。”

至于为什么要做“小”模型，答案还是为了企业用户，“72B意味着模型可以在单台计算机上独立运行，无需联网。”明略给出了一个完美的B端解法：它赋予了企业Agentic AI的强大执行力，同时将最敏感的数据牢牢锁在本地。“装在一个盒子里，部署在办公室，断网运行，连接私域。”这便是明略对企业级安全的极致承诺。

与香港的双向奔赴

带着领先的技术与对B端市场的深刻理解，吴明辉选择了香港作为明略全球化的新起点。10月签约成为香港特区政府重点引进企业，11月公司在港交所挂牌上市。值得玩味的是，吴明辉特意挑选了2718作为股票代码。他介绍，这是自然对数底数e的前四位。在数学语言中，它代表增长的极限与规律——这既是一位理工男的浪漫，也是明略对扎根香港的期许。

为什么是香港？除了科研资源和商业总部的地利，吴明辉看中的还有香港作为“数据合规中转站”的特殊价值。“数据但凡涉及到在不同跨不同的国家之间进行数据流动的时候，它就涉及到数据合规。”吴明辉说。作为连接中国内地与全球市场的枢纽，香港是企业出海进行数据合规测试的最佳沙盒。但在落地过程中，是OASES的某种特质，真正打动了这个理工男。

“引进办的同事真的非常好学。”吴明辉向记者解释，在北京的办公室，他给引进办的团队简单介绍了Agentic AI趋势。这本是次常规的商务接待，但对方回港后立刻向上级汇报，并盛情邀请他再次进行深入讲解。“当时领导们当场拍板：‘吴总，我们不仅要引进明略作为重点企业，更要成为你们的用户！’”吴明辉笑着回忆道 。这并非客套。第五批引进企业发布会的官方宣传视频，最终真的交由明略科技的AI技术生成。“这不仅是服务型政府的体现，更是一种学习型组织的姿态。”吴明辉感叹，这种“专业服务+深度拥抱技术”的态度，让他确信选择香港是正确的决定。

e的力量

采访接近尾声，话题延伸至当下激烈的中美AI竞争。

尽管面临外部挑战，吴明辉依然笃定：“全球AI竞争的核心不是算力，是人才。”他提到自己参加国际学术会议时的发现：美国顶尖实验室里，一半以上是华人面孔。“中文已经成为AI学术界的通用语言，这是我们的天然优势。”讲述中，吴明辉会常提及国内其他AI大模型公司，言语间都是欣赏，他没有展现出同行相轻的姿态，反而认为中国人的数学天赋和工程能力，足以在算力受限的背景下，通过算法优化走出一条独特的路。

“科技企业穿越周期的唯一办法就是不断学习。”吴明辉和明略的发展历程恰如他说的这句话，错过了C端移动互联网的爆发，却用不断学习迭代、用这19年时间，证明了另一条道路的价值。采访结束，吴明辉起身握手，眼神清亮而坚定。正如他选定的代码 2718——自然常数e。它不代表瞬间的爆发式突变，而象征着连续复利的蓬勃力量。

明略科技的香港故事，才刚刚开始指数级的增长。