又一家AI公司即将登陆港股市场。
不久前,港交所官网披露,海致科技已成功通过聆讯并正式公布招股书。
作为国内领先的图计算龙头企业,海致科技近年来的收入增长势头十分迅猛。
2022年至2024年,公司收入分别为3.13亿、3.76亿、5.03亿元。进入2025年上半年,公司收入达到1.73亿元,同比增长38.4%。
其中,Atlas智能体业务的表现尤为亮眼。2023年,Atlas智能体收入仅为890万元;而到2024年,这一数字已飙升至8655万元,增幅高达9倍。2025年上半年,Atlas智能体继续高歌猛进,实现收入4865万元,同比增长接近5倍。
按2024年收入计算,海致科技在中国产业级AI智能体市场中以2.8%的市场份额位列第五。
Atlas智能体的爆发式增长,与其长期深耕的一项核心技术——图模融合密不可分。
所谓图模融合,就是将“知识图谱”的严谨逻辑与“大模型”的推理能力有机结合,让大模型在推理过程中不再仅依赖统计概率,而是必须参照知识图谱中的结构化事实和关系逻辑。
由于知识图谱由实体和关系组成,天然具备可追溯、可验证的逻辑结构,可以作为大模型的“真值锚点”,从源头上约束幻觉的产生。
也正因如此,海致科技被外界誉为“AI除幻第一股”。接下来,就让我们透过招股书,一探“AI除幻第一股”的真实成色。
想要真正理解海致科技的业务,首先需要搞清楚什么是“图”。
这里的“图”,并非我们日常所说的图片,而是一种抽象的数据结构。
在计算机科学中,“图”是由“节点”和“边”交织而成的网络。节点代表实体,如人、地点、事件;边则代表关系,比如关注、转账、借贷、同住等。
将这些实体和关系抽象成一张网络,就是图。而在亿级节点、百亿级边的复杂网络中快速查找路径、识别结构、发现异常,便是图计算的核心能力。
简言之,图计算是一项专门“算关系”的技术。
一个典型的应用场景是金融反欺诈。图计算可以瞬间勾勒出一张包含客户家庭、同事、共同联系人的关系网,让隐藏在复杂交易背后的风险主体无所遁形。
正是基于这套强大的图计算能力,海致科技的业务逐步演化为两条主线:
一条是Atlas图谱解决方案,涵盖数据智能平台(DMC)、知识图谱平台以及底层图数据库;另一条则是Atlas智能体,在前者基础上引入图模融合技术,实现更复杂的推理与交互。
先看Atlas图谱解决方案,这是公司当前收入规模最大的业务板块。截至2024年,该业务实现收入4.17亿元,占公司总收入的82.8%。
Atlas图谱解决方案更像是一套高性能的数据基础设施。
它通过图计算,将企业内部原本分散、割裂的数据整合为可视化的“知识网络”,帮助业务人员更直观地洞察数据之间的结构、关联和潜在风险。
不过,作为偏基础设施型的业务,其增长速度相对平缓。
2022年,该业务收入为3.13亿元,到2024年增长至4.17亿元,两年累计增幅约33%。2025年上半年,Atlas图谱解决方案实现收入1.25亿元,同比增长仅7%。
相比之下,Atlas智能体的增长则极具想象力。
Atlas智能体不仅能够自主访问和理解企业内部数据,完成多维分析、挖掘关联价值,还能根据具体业务场景自动执行数据查询、报表生成等标准化操作,具备一定的任务拆解与执行能力。
从收入数据来看,这条业务线的变化尤为显著。
2023年,Atlas智能体收入仅为890万元;到2024年,这一数字已跃升至8655万元。2025年上半年,Atlas智能体实现收入4865万元,同比增长接近5倍。
客户数据的变化也印证了这一趋势。
2022-2024年,Atlas图谱解决方案的客户数量虽然从95家增长到152家,但客单价却从329万元下降至274万元。
反观Atlas智能体业务,2023-2024年客户数量从2家增长到19家,客单价也从445万元增长至455万元。
从市场地位来看,按2024年收入计算,海致科技在中国产业级AI智能体市场中以2.8%的市场份额排名第五。
如果进一步聚焦到以图为核心的产业级AI解决方案这一细分领域,公司在2024年的收入市占率约为50%,无疑是行业内的绝对领导者。
Atlas智能体业务的高速增长,不仅源于产品形态的进化,更折射出产业级AI需求的深刻转向。
在ChatGPT引爆全球AI热潮后,许多人认为AI的“iPhone时刻”已经到来。
但当企业真正试图将大模型引入核心业务流程时,却发现这位“全知全能”的天才存在一个致命缺陷:
它太容易“一本正经地胡说八道”了。
这种现象被称为“幻觉”(Hallucination)。在创意写作时,幻觉可能是灵感;但在金融风控、能源调度等容错率极低的产业场景中,幻觉则可能带来灾难性后果。
为了给大模型“治病”,业界尝试了各种外挂手段:有的为其配备搜索引擎(RAG),有的通过人工反馈进行校正(RLHF),有的引导其逐步拆解问题(CoT)。
而海致科技选择了一条更为硬核的路径:图模融合(Graph-Model Fusion)。
简单来说,就是将“知识图谱”的严谨逻辑与“大模型”的推理能力深度融合。
让大模型在推理时,不再仅依赖统计概率,而是必须参考知识图谱中的结构化事实和关系逻辑。
由于知识图谱由实体和关系组成,天然具备可追溯、可验证的逻辑结构,可以作为大模型的“真值锚点”,从源头上约束幻觉的产生。
按海致科技招股书的说法,与其他解决方案相比,图模融合具备天然优势。
检索增强生成(RAG)本质上是一种外置补丁:通过连接外部文档或数据库,为模型输出提供上下文支持,但模型自身的推理机制并未发生改变。一旦检索结果不完整或相关性不足,幻觉问题仍然可能出现。
基于人类反馈的强化学习(RLHF)更多是在行为层面进行偏好校正。它可以让模型在特定场景下“少犯错”,但高度依赖人工标注,难以覆盖复杂、多变的产业知识体系,也难以规模化扩展。
思维链(CoT)则是通过引导模型拆解中间推理步骤,提升逻辑连贯性。但问题在于,它只能改善“怎么想”,却无法验证“想的内容是否真实”,对事实性幻觉的抑制能力有限。
相比之下,图模融合的核心优势在于内生性。
与单纯依赖RAG或RLHF不同,图模融合并非在模型外部“纠错”,而是在模型生成过程中持续施加结构约束。
正因如此,图模融合在幻觉治理上呈现出更稳定、更可持续的效果。它不仅能减少单次错误输出,更能在多轮对话、多跳推理以及复杂关系分析等场景中,保持推理逻辑的一致性。
这种技术路线的优势在测试数据中表现得非常直观。
在针对复杂逻辑推理与抗幻觉能力的MuSiQue基准测试中,传统的大语言模型(基线)得分低于10%,基于向量的RAG(Vector RAG)得分低于40%,而海致科技的图模融合技术得分则高于50%。
而在强调基础检索能力的HotpotQA测试中,图模融合技术的准确率超过80%,同样优于Vector RAG的不到75%。
当然,传统知识图谱并非没有问题。
早期,图谱高度依赖人工建模和规则设计,构建周期长、成本高,跨领域迁移能力有限,在处理模糊性和不确定性问题时也存在明显不足。这些局限,使得知识图谱长期难以独立支撑复杂、动态的应用场景。
而大语言模型的出现,恰恰为这一问题提供了新的解法。模型强大的语义理解和生成能力,可以显著降低知识获取和更新的门槛;而知识图谱提供的结构化逻辑与事实约束,则反过来提升模型输出的准确性与可信度。
在海致科技看来,用知识图谱为模型提供结构和边界,用大模型为图谱注入理解和生成能力。
未来,图模融合或许将成为产业级AI从“能用”走向“可信、可控、可规模化”的关键基础。
海致科技正逐步走出亏损的阴影。
从盈利能力上看,2022-2024年公司经调整净利润分别为-1.43亿元、-0.84亿元和1692万元。
这一变化,首先得益于毛利率的持续改善。2022—2024年,公司整体毛利率由30.9%提升至36.3%。
其中一个直接原因,是Atlas智能体业务的毛利率提升。
过去两年,Atlas图谱解决方案的毛利率稳定在35%左右。而Atlas智能体业务的毛利率弹性则大得多:2023年,该业务毛利率仅为17.8%,到了2024年已提升至45.7%。2025年上半年,毛利率进一步攀升至48.1%。
随着智能体业务收入占比的提升,其对整体毛利率的拉动效应逐渐显现。
另一个原因是公司对成本结构的主动调整。
尽管公司强调产品已完成标准化,但在实际交付层面,业务模式仍以定制化为主,这一点在成本结构中体现得较为明显。
2024年,公司毛利率为36.3%。拆解营业成本可以看到,人工成本与外包服务费仍是主要支出项,两者合计占营业成本的79%。其中,外包服务费从2022年的5293万元增长至1.12亿元。
公司给出的解释是,这是出于交付效率和成本弹性的考量:
在项目交付过程中,将部分标准化、重复性较高的流程委托给第三方服务提供商,以提升整体交付灵活性,并更有效地进行成本控制与资源配置。
从短期效果看,这一策略有助于缓解内部人力成本的刚性约束,也在一定程度上支撑了毛利率改善。
但在国内产业级AI场景中,落地过程本身高度复杂,对行业理解、工程实施和交付能力的依赖度仍然较高,这决定了人工与外包成本在短期内难以完全退出成本结构。
公司亦在招股书中提到,目前Atlas智能体业务的落地,在相当程度上依赖于Atlas图谱解决方案客户的交叉销售。
2024年,该交叉销售率高达73%。换言之,部分前期的工程实施与客户教育成本,已由Atlas图谱解决方案业务提前消化。
在此背景下,随着Atlas智能体收入占比进一步提升,其毛利率弹性是否能够在更大规模下持续兑现,以及交付模式能否逐步向更轻量、可复制的产品形态演进,仍有待后续观察。
这也将是判断海致科技长期价值的关键变量之一。
本文由主机测评网于2026-03-15发表在主机测评网_免费VPS_免费云服务器_免费独立服务器,如有疑问,请联系我们。
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