今年以來，香港資本市場熱鬧空前。其中，AI公司更是掀起一股赴港上市潮。相關數據顯示，今年已向港交所遞交上市申請但還未上市的企業超過200家，其中屬于AI行業的企業超40家，包括自動駕駛賽道的馭勢科技、酒店機器人頭部公司云跡科技、視覺感知機器人公司樂動機器人、掃地機器人公司石頭科技等等。這其中，騰訊系獨角獸公司明略科技頗受市場關注。作為發展近20年的企業，明略科技在數據智能賽道有著領先優勢，在選擇赴港上市的AI企業中具有代表性。那么，明略科技技術底色如何？又是否承接住這波生成式AI浪潮帶來的市場機遇？
明略科技的技術底色
根據招股書披露，明略科技成立于2006年，是國內數據智能應用軟件領域的頭部企業，專注于提供數據智能產品和解決方案，業務覆蓋營銷和營運智能，服務場景既包括線上電商，也延伸到線下零售等各類業務。根據弗若斯特沙利文的數據，以2023年的總收入計算，明略科技已經是中國規模最大的數據智能應用軟件供應商。公司依托自主研發的大模型、行業特定知識以及多模態數據技術，正在幫助企業重新設計和優化營銷及營運決策流程。
從技術積累來看，明略科技的“家底”也相當厚實：擁有2177項授權專利和527項軟件著作權，曾兩次獲得中國人工智能領域的最高獎項——“吳文俊人工智能科學技術獎”，并連續入選Gartner的“中國ICT技術成熟度曲線”報告，還作為唯一的中國企業入選2020年Gartner技術Cool?Vendor榜單。這些認可，無疑是對其技術硬實力的最好背書。
不過，市場更看重的是技術能不能落地、能不能真正給客戶帶來價值。2025年以來，明略科技在產品上動作頻頻：先后推出了基于AI的廣告前測產品?AdEff、AI驅動的一站式爆款投流素材創作工具“妙啊”以及AI驅動的全球商業數據分析平臺DeepMiner等新產品。其中，該公司自主研發的大模型值得一提。根據公開資料，2024年，明略科技推出了超圖多模態大型語言模型（HMLLM），進一步整合腦電圖、眼動追蹤等多種非標模態數據，實現對廣告素材的深度分析，而這個大模型也應用在其不久前推出的產品AdEff中。這些進展一定程度也說明，明略科技在大模型研發方面已經有了較強的探索與應用能力，也在行業內建立了一定的技術競爭力。
明略科技的經營表現
現在大多數AI公司都面臨同樣的難題：研發投入高，競爭也愈發激烈，盈利遲遲跟不上擴張的步伐，“虧損”幾乎成了行業的默認狀態?？扇缃?，生成式AI不再只是個概念，而是實實在在走向商業落地，市場也開始關注：誰能在激烈的競爭中跑出可持續發展的模式？那么，明略科技的表現如何？從明略科技的招股書來看，近三年的數據變化，給了市場不少積極的信號。
第一，收入結構優化，毛利率始終穩定在50%以上。2022年到2024年，公司營收分別為12.69億元、14.62億元和13.81億元。雖然2024年相比2023年有所下降，但原因并非業務下滑，而是公司主動縮減了低毛利的“行業解決方案”定制項目，同時加大了標準化SaaS產品的布局。?以營銷智能業務為例，收入從8.03億元降到7.31億元，但毛利率卻從69.2%提高到73.2%，這說明“秒針系統”等核心產品依然具有強定價能力。營運智能業務2024年收入5.23億元，毛利率提升至34.3%，也驗證了“標準化產品+訂閱”模式的成效。2022年到2024年公司毛利率分別為53.2%、50.1%和51.6%，一直保持在50%以上的高位。
第二，虧損明顯收窄，費用控制成效顯著。剔除優先股公允價值變動的影響，公司經調整虧損凈額已從2022年的10.99億元，縮減至2024年的0.45億元，虧損率從79.5%壓縮到9.6%，接近盈虧平衡。研發費用率從59.2%下降到25.6%，但研發投入2024年仍保持在3.53億元。銷售和行政費用率合計從67.9%降至35.4%，這也反映出公司運營效率的顯著提升。
第三，資本結構有望徹底改善。截至2024年底，公司負債凈額為64億元，主要因優先股、認股權證及可轉換票據計入負債所致。這在大部分上市前經歷了多輪?pre-IPO融資的公司里很常見。由于投資人買入的是?“優先股”，在會計準則里，優先股往往被視作帶有債務屬性的工具，需要記在“負債”里，而不是像普通股那樣計入股東權益。這就好比你借朋友一筆錢，朋友說“我不急著要回報，但要優先分紅”，會計上這筆錢會被算成“債務”，即使你實際上沒有傳統意義上的債務壓力。?通常意義上，負債率是會計規則的結果，并不代表公司真的債臺高筑，也不反映日常經營的健康程度。相反，目前看到的多項業務指標都在傳達出積極信號。若IPO順利推進，這些優先股將在上市發行后自動轉換為普通股，負債將轉為股東權益，資產負債率將大幅下降，財務結構會更健康。
整體來看，明略科技的核心競爭力并不只在于規模或營收曲線的改善，更在于其長期深耕的技術積累與持續創新能力。無論是的研發突破，還是廣告前測、營銷智能等落地產品的快速迭代，都顯示出公司在“技術—產品—商業”閉環上的成熟度。尤其在生成式AI熱潮中，能否把模型能力轉化為可量化的客戶價值，才是決定企業走多遠的關鍵。未來，只有繼續在算法創新、數據智能平臺化和行業應用深度上保持領先，才能在這場AI浪潮中真正站穩腳跟。
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