作為中科院系的通用決策大模型公司，中科聞歌的稀缺性在于它以自研大模型為核心，將平臺化能力與高門檻場景結合起來，形成了從底層模型到企業智能化應用的完整能力體系

文｜康國亮

編輯｜楊秀紅

6月9日晚間，中科院系通用決策大模型公司中科聞歌更新了聆訊后資料集，代表公司已正式通過港交所聆訊。

這并不是一家單純做問答生成的大模型公司，而是專注于復雜數據分析及人工智能輔助決策的通用決策大模型龍頭。根據招股書顯示，中科聞歌由中國科學院自動化所科研團隊于2017年創立，2025年，公司實現營業收入4.05億元，同比增長27.5%；研發支出1.88億元，占營收比重接近一半。比起參與更大的參數規模競爭和更熱鬧的模型敘事，中科聞歌更關注的是，人工智能如何真正進入復雜場景中的判斷與決策環節。

這一判斷背后對應著全球人工智能競爭的新變化。2025年，美國啟動“創世紀計劃”，試圖整合政府、學術界與產業界資源，借助人工智能加速科學發現與技術創新，進一步鞏固其在全球AI（人工智能）競爭中的領先地位。與此同時，中國也正從頂層設計層面持續推進“人工智能+”等戰略部署，加快構建自主可控的AI創新體系與基礎設施。在這一進程中，以中科院系為代表的科研與產業力量，正成為中國人工智能實現高水平科技自立自強的重要支撐。

作為從中科院科研體系中走出來的人工智能企業，中科聞歌延續了中科院系科技公司重視原創技術、長期投入研發的風格，也延續了其務實低調、潛心科研的底色，因此在外界看來并不張揚，卻自有分量。其背后體現的是對原創技術的長期投入，以及對全球前沿技術持續逼近與突破的追求。如果說寒武紀代表了中科院系企業在底層算力領域的持續突破，那么中科聞歌則將重點放在通用決策大模型底座與決策智能應用層面，試圖走出一條具有自身特色的企業級AI路徑。

與多數聚焦通用模型能力的大模型公司不同，作為通用決策大模型龍頭，中科聞歌更強調“決策智能”這一方向，推動人工智能從內容生成進一步走向復雜場景中的判斷與決策。自脫胎于中科院自動化所以來，公司便將目標瞄準復雜真實世界中的決策問題。

隨著中科聞歌正式通過港交所聆訊，其帶給港股市場的，并非又一家比拼模型參數與能力的AI公司，而是一個推動人工智能技術真正走入企業決策核心的決策智能樣本，這也使其有望成為資本市場AI資產版圖中的重要拼圖。

“中科聞歌的愿景是為每家企業打造先進的人工智能決策系統，以業務為切入點，最終實現通用決策智能，即各行各業完全可復制無需遷移的決策智能。”中科聞歌創始人、董事長王磊早前接受采訪時表示。在他看來，中科聞歌希望在人類通往通用人工智能的過程中，推動人工智能進一步進入更復雜，也更具責任屬性的決策環節。

從中科院走出的通用決策大模型公司

作為中國重要的戰略科技力量，中科院長期承擔核心技術攻關和前沿科技探索任務，并已孵化出寒武紀、海光信息、中科曙光等一批自主可控核心技術企業。中科聞歌正是這一科研體系在企業級AI與決策智能方向的典型代表。

作為國內AI創新版圖中的另一支重要力量，清華系依托專業高校在模型創新、人才培養和產業生態方面的綜合優勢，也孵化出清微智能、智譜AI等具有代表性的算力與大模型企業。如果說中科院系更多代表了國家科研體系驅動的產業化路徑，那么清華系則更體現出高校創新資源與市場機制結合的活力。

從更大的產業圖景來看，中科院系與清華系分別代表了中國AI技術走向產業化的兩種不同路徑：前者更依托國家級科研資源和系統化能力，風格穩健、強調體系建設；后者更貼近互聯網產業和市場資本，風格敏捷、市場化特征鮮明。兩種路徑各具優勢，共同構成了中國AI產業發展的重要支撐。

隨著此輪AI技術飛速發展，算力根基逐漸扎實，模型能力開始標配，技術競爭的焦點已經從基礎的“算力與模型參數”，轉向了更為關鍵落地的“AI決策基礎設施”，人工智能的價值正在從單純的內容生成，走向更核心的決策環節。

全球商業研究與咨詢機構Gartner在《Top Data & Analytics Predictions》報告中指出，到2027年，全球50%的商業決策將由決策智能類AI智能體輔助完成或實現自動化。這意味著，隨著AI能力持續演進，未來大量重復性強、復雜度高、處理速度要求高的決策任務，將逐步由人工智能承擔；而人類則更多聚焦于戰略制定、創新判斷、倫理審視與治理協同等更高價值環節，人機決策分工的新階段也將由此開啟。

在這一趨勢推動下，中科聞歌自創立之初，便將目光投向了更復雜、更具責任屬性的決策場景。其中，董事長王磊為中科院自動化所研究員，曾獲“全國青年崗位能手”及“吳文俊人工智能創新獎”；CEO羅引為中科院自動化所研究員，曾獲正高級工程師職稱，并入選北京市科技新星計劃；聯合創始人曾大軍為人工智能與決策科學領域資深專家，IEEE與AAAS 會士。

依托中科院科研體系背景，中科聞歌自創立之初便具備鮮明的科研基因，并致力于推動前沿智能科學研究成果的產業化落地，構建一套可解釋、可交付、安全可控的決策智能系統，在復雜真實場景中幫助企業降低決策難度、提升決策效率。

“中科院系企業有時給外界的印象是節奏偏慢，但背后體現的，往往是對原創技術的長期投入和對前沿能力的持續積累。中科聞歌延續了這種低調務實的科研風格。從某種意義上看，它在企業級AI方向上的成長路徑，的確與寒武紀有一定相似之處。”一位接近中科聞歌的人士表示。

中科聞歌有何不同？

在AI模型賽道日趨擁擠、行業競爭不斷升溫的當下，中科聞歌走出了一條與多數玩家并不相同的路徑。相比于聚焦模型能力本身的通用大模型公司，這家出身中科院的企業，試圖回答的是另一個更具現實意義的問題：人工智能，如何真正進入復雜場景中的決策環節？

中科聞歌給出的答案，并不是做一個“更大”的模型，而是構建一套真正能夠進入復雜場景、服務真實決策的能力體系。

“我們很早就開始關注中科聞歌，作為中國科學院自動化所孵化的人工智能領域頭部企業，公司在企業級人工智能領域具備較強的技術積累和產業化能力，尤其在企業級解決方案和商業化落地方面展現出了較突出的優勢。”中科聞歌C輪投資方國科嘉和總經理、執行合伙人陳洪武表示。

在他看來，投資中科聞歌主要基于三點。首先，是技術縱深和研發團隊的稀缺性，其核心團隊在深度語義理解、多模態和智能體等方向具備長期科研積累，并具備較成熟的產業落地經驗，這在企業級AI賽道中尤為稀缺。

其次，隨著大模型行業競爭日趨激烈，市場關注的已不只是參數規模更大、能力更強的模型，而是AI能否真正進入真實業務場景，解決“落不了地、干不了活”的問題。中科聞歌長期深耕實際業務場景，在場景理解和工程化適配方面形成了獨特競爭力。

第三，是其高門檻業務場景的穿透力。中科聞歌已在政務、金融等高復雜度、高責任要求領域積累了豐富的實踐經驗，而這些場景往往對AI系統的可解釋性、可控性和合規性提出更高要求，也由此構成了公司較強的行業進入壁壘。

事實上，與智譜、MiniMax、月之暗面等“AI大模型六小龍”相比，中科聞歌并非一家單一的大模型公司，而是同時具備“模型+平臺+場景”的綜合能力：以原生模型夯實底座，以決策平臺打通鏈路，以高門檻場景構筑壁壘，從而形成從數據理解到真實決策的全棧閉環。

從原生模型能力來看，中科聞歌選擇從零到一自主研發企業級大模型——雅意（Yayi）大模型，將模型底座牢牢攥在自己手里。在更為核心的決策智能平臺方面，中科聞歌推出了企業級AI系統架構“DOMA”（Data-Ontology-Models-Agents）架構，官網顯示，“DOMA將數據、知識、流程等決策要素組織成了完整閉環，打通了“數據－本體－模型－決策執行”全鏈路。

特別在今年上半年，中科聞歌先后推出龍工Claworks、DIP決策智能平臺以及Decitron決策機三款新產品，形成從智能體執行、企業數據與業務系統連接，到復雜問題推演和決策輔助的完整產品體系。3月份推出的Claworks定位于企業級安全智能體，其針對OpenClaw存在的風險隱患，打造極簡部署、動手干活、安全可控的企業級安全“龍蝦”。5月份發布的DIP決策智能平臺是讓AI能夠真正讀懂企業業務的決策智能底座，其關鍵解決AI真實落地企業長期面臨的三個難題：“數據散，找不到”、“業務復雜，看不懂”、“分析完，推不動”。

中科聞歌6月5日剛剛正式發布的全球首個通用決策大模型—Decitron決策機則是其決策智能的核心產品。據了解，Decitron是一套面向真實世界復雜問題的 AI 決策推演系統，其核心價值不只是簡單的回答問題，更是讓AI具備面向未來情境進行推演和判斷的能力。從金融問題、地緣政治到企業戰略，任何高度復雜且充滿不確定性的問題，都可以用Decitron進行通用決策推演。

招股書顯示，中科聞歌自成立以來持續保持較高強度的研發投入，2023年至2025年研發開支分別為1.8億元、1.31億元及1.88億元。持續的研發投入，支撐了公司堅持自主研發的全棧決策智能技術路線。作為由中國科學院自動化研究所科學家團隊創立、并由中國科學院自動化所相關機構股東持股的企業，中科聞歌還獲得了中國科學院弘光專項支持。這一背景既體現了公司的科研底色，也在一定程度上增強了其技術方案的安全可控性與穩定性。

由此可見，中科聞歌在技術源頭、研究范式和發展路徑上，與多數通用模型公司形成了鮮明差異。這種差異既是優勢，也意味著局限：與互聯網大廠相比，它并不具備成熟的平臺底座、海量用戶觸點和大規模場景反饋能力。中科聞歌的能力基礎，更多來自國家級科研項目和復雜系統研究的長期積累，而非互聯網產品的快速迭代。這也使其更適配對可靠性、可解釋性、合規性和持續運營能力要求較高的關鍵場景，并由此獲得相關行業客戶的認可。

依托上述決策智能核心能力，中科聞歌已在媒體、金融、政務、能源、科教、企業服務等領域實現了可控、可部署、可運營的規模化商業落地，并在高門檻場景中持續沉淀能力，形成了較強的場景壁壘和平臺化復用基礎。

事實上，中科聞歌在決策智能賽道上的獨特優勢，已有行業數據提供佐證。根據灼識咨詢的數據，2025年，中科聞歌在中國“大模型驅動的決策智能服務”這一細分市場中收入排名全行業第一，市場份額為10.2%。

商業化能力如何驗證

從中科聞歌近年來的收入增長與客戶拓展來看，其商業化能力已初步得到驗證。招股書顯示，中科聞歌的營業收入于2019年首次突破億元大關，2023年收入達到2.5億元，2024年收入增長27.3%至3.18億元，并于2025年進一步增長27.5%至4.05億元。

中科聞歌的商業模式始終聚焦企業級AI服務，同時提供包含定制化項目交付與云端訂閱（SaaS）形態服務，憑借從數據、模型到決策、價值，構建起了自我強化、持續迭代的增長飛輪。其本質是通過決策場景落地，獲取高質量真實數據，通過數據反哺模型優化、降低數據幻覺、從而提升決策可靠性，強化決策場景適配能力、吸引更多高價值客戶的閉環放大效應。

招股書顯示，中科聞歌現已為包括商業企業、金融機構、學術單位、政府部門等十多個行業超過650家客戶提供決策智能系統服務，2023年至2025年收入超過300萬元或具有戰略重要性的標桿客戶收入貢獻分別占收入的76.6%、70%及67.8%。隨著客戶量增長，標桿客戶在總收入中占比逐年下降，反映出市場規模化能力逐年提升。

截至2025年，中科聞歌的公共服務、商業企業以及傳媒與通信收入占比分別為36.5%、31.9%以及30%，其中來自商業企業客戶的收入呈現高速增長的態勢，由2023年的0.36億元增長至2025年1.29億元，年復合增長率達到89.3%。

值得注意的是，雖然中科聞歌目前以定制化項目為主，但得益于眾多高門檻場景所沉淀的行業通用能力，中科聞歌正在形成能夠快速復用的可復制能力，云端訂閱這一模式正成為中科聞歌的新增長極。

招股書顯示，中科聞歌的訂閱式服務從2023年的0.21億元增長至2025年0.58億元，年復合增長率為66.19%，其在中科聞歌的收入比重從2023年的8.5%增長至2025年14.2%。同時，本地化部署收入也從2023年的1.87億元增長至2025年的2.95億元，占比從75%下降至72.7%。截至2025年，其在手訂單為2.89億元，同比增長117.3%，新簽訂合同價值達5.29億元，同比增長74%。

王磊此前表示，中國數量最龐大的其實是中小企業。只有當這些企業也能夠真正用好決策智能產品，這項技術才具備更廣泛的普惠價值。讓微小企業也能擁有與大型企業相似的“決策工具”和“智能大腦”，才能真正實現“讓天下沒有難做的決策”。

同時，值得注意的是，通過“平臺化+模塊化+交付提效”的組合拳，中科聞歌運營效率明顯提升，體現在交付周期大幅縮短，且使得交付邊際成本下降，毛利率得以呈現持續上升的態勢。

招股書顯示，中科聞歌的毛利率由2023年的44.0%提升至2025年的51.2%；毛利則由2023年的1.1億元增長45.7%至2024年的1.6億元，并進一步增長29.7%至2.08億元，整體盈利能力持續提升。

行業空間與未來布局

從長期來看，隨著AI朝著通用人工智能的方向跨步前進，企業決策基礎設施需求“越用越深”，決策智能的需求將持續釋放。

“當前企業決策面臨更大的復雜性和更多障礙，需要一種更有效的決策方法，能夠明確地為結構化決策建模——這就是決策智能實踐。決策智能將成為應對復雜市場環境和需求的核心，使效率和可持續發展成為關注重點。”Gartner高級首席分析師費天祺表示。

而灼識咨詢數據顯示，企業級AI和決策智能賽道未來仍具備較大增長空間。預計到2030年，中國企業級大模型市場規模將達到1382億元，2025年至2030年的復合年增長率為50.2%；其中，企業級大模型驅動的決策智能市場規模預計將增至375億元，占整體企業級大模型市場的27.1%，同期復合年增長率達57.2%。在這一背景下，作為細分賽道頭部企業，中科聞歌有望受益于行業擴容帶來的增長機會。

從業務特征看，在企業級AI和決策智能這一賽道上，中科聞歌的稀有性，恰恰來自其兼具模型能力與平臺能力的雙重屬性：一方面，它擁有強大的原生模型能力，具備鮮明的“中國版Anthropic”特征；另一方面，它又在決策智能平臺方向展現出“中國版Palantir”的成長潛力，致力于解決政企在多源異構數據條件下“數據難整合、決策難支撐”的核心痛點。

放眼全球，Anthropic與Palantir均已站上數千億美元估值或市值門檻，這也讓市場對具備類似稀缺特征的中國企業，產生了更強的關注與期待。

“我覺得中國市場一定會出現一個決策智能領域的超級獨角獸和平臺型公司，這不是說資本市場需不需要，而是從現實的經濟發展和社會進步來說，需要這樣的優秀的AI企業出現，幫助我們去做更加合理的決策。”一位接近中科聞歌的人士表示。

“企業決策智能，從‘好用’到‘有用’，從淺層交互體驗走向業務核心場景，是人工智能技術發展的重要方向。中科聞歌在戰略布局之初就明確，AI不能只停留在簡單交互應答，更要具備復雜環境下的邏輯推演與戰略決策能力，這正是決策智能的核心價值。放眼全球，Palantir構建了一套復雜的決策體系，這與中科聞歌的發展理念不謀而合。但與此同時，中科聞歌更具備貼合中國本土需求的場景創新能力和本地化深度適配的獨特優勢。”陳洪武表示。

誠然，從中科聞歌的布局和目標來看，它并非Anthropic或Palantir的簡單復制，而是希望立足中國獨特的數據基礎、治理邏輯和監管環境，成長為一家具有鮮明中國特色的人工智能決策平臺公司。如果說Palantir提供了全球資本市場理解“AI如何進入組織決策系統”的一個參照系，那么中科聞歌則提供了這一邏輯在中國企業級場景中的本土化樣本。

從行業現實來看，中科聞歌所處的企業級AI和決策智能賽道，仍面臨技術快速迭代、客戶需求持續變化以及市場競爭不斷加劇等多重挑戰。Gartner也指出，越來越多技術和服務提供商開始圍繞決策建模、執行與監控提供解決方案，行業競爭已不再只是模型能力的比拼，而是進一步延伸到場景理解、交付能力、產品標準化程度以及持續服務能力的綜合較量。

對于中科聞歌而言，其目前仍處于快速成長階段，也面臨不少現實課題：一方面，整體尚未實現全面盈利，長期高強度研發投入與盈利改善之間仍需尋找更優平衡；另一方面，產品標準化和訂閱式業務仍在培育過程中，如何在高門檻定制化場景積累與規模化復制之間實現更好轉換，仍是其未來發展中的關鍵考驗。此次登陸港交所，或將成為中科聞歌發展的一個重要新起點，有望為其提供更長期資金支持與更大發展空間，但其能否進一步把技術優勢轉化為更強的產品化、平臺化和商業化能力，仍將是市場關注的重點。

招股書顯示，中科聞歌正推進下一代DIOS系統研發，以應對現代組織機構面臨的復雜現實挑戰，重點包括新一代雅意大模型迭代、DIOS基礎架構升級，以及圍繞X-Data與智能體能力探索決策智能的新范式。在此基礎上，公司還計劃依托DIOS平臺，面向更廣泛行業需求打造高度定制化的人工智能模型與解決方案，將應用場景從公共服務、商業決策等核心領域進一步拓展至科學與教育、能源與可持續發展、AI for Science（人工智能驅動的科學研究）及醫療健康等方向，并在立足國內市場的同時，尋求中東、東南亞等國際市場的增長機遇。

從此次港股IPO的募資用途來看，其資金投向也與上述戰略布局相呼應，主要用于強化核心研發能力，包括DIOS系統基礎架構升級、模型性能優化、雅意大模型迭代以及云計算基礎設施建設等。

“做科研向來需要耐得住寂寞，也要坐得住冷板凳。中科聞歌一直延續著這種務實、扎實的科研風格，堅持投入研發、解決實際問題。真正有價值的核心技術和產業能力，往往都需要時間沉淀。我相信，隨著關鍵節點逐步兌現，中科聞歌的護城河會越來越深，其價值也會被市場進一步認識。”陳洪武表示。

談及未來三至五年的發展路徑，王磊曾經表示，中科聞歌的長期愿景是實現通用決策智能。圍繞這一目標，公司將重點推進產品通用化與標準化，降低決策智能的應用門檻，讓更多中小企業和生態合作伙伴能夠參與其中，并推動相關能力在商業、工業等場景中實現規模化落地。

從下一代技術研發到行業與區域拓展，再到產品標準化與規模化落地，中科聞歌正持續推動決策智能從技術探索走向產業實踐，并在更多真實場景中驗證其商業化與規模化價值。