客戶數量不是核心，能為客戶解決的問題數量才是核心。

《中國企業家》記者 孫欣

見習編輯｜李原 編輯｜何伊凡

頭圖來源｜受訪者

5月10日休息日上午10點，北京海淀知春路，《中國企業家》見到中數睿智創始人韓涵時，她已經在開第三個關于Agent產品的電話會議。

在與韓涵3個多小時的對談中，每次提及技術，數據工程、智能體的部署參數，哪怕是某個設備故障排查的微調方向，韓涵都可以不假思索，迅速解答。但被問到技術之外的話題時，她則要想上一會兒。

中數睿智成立于2020年，是一家企業級AI Agent（智能體）基礎設施創業公司，其核心產品為“語思智能平臺”，服務客戶有國家電網、中國移動、中海油等21家超大央企。公司已累計完成四輪融資，總額超4億元，鼎暉VGC三輪加注。2026年4月，公司完成億元B輪融資，估值較半年前接近翻倍。

鼎暉VGC高級合伙人郭其志將中數睿智定位為“最像Palantir的中國公司”。

2025年下半年開始，成立20多年的Palantir市值在海外飆升，靠著其Agent產品、FDE前置工程師、本體論的技術理念，其股價從2022年底不到6美元，漲至2025年的200美元，市值一度逼近5000億美元，超過Salesforce。

投資中數睿智前，郭其志曾擔心韓涵“不會說漂亮話”，但經過了三個月的深度調研，他發現：這個只會用數據說話、很少用形容詞的創始人，帶著一個“不太會營銷”的公司，卻在國央企這個“最重要的戰場”，做出了100%續約率、客戶零流失的成績。

來源：受訪者

數據是大模型訓練最核心、基礎的資源，而數據處理是信息化領域中最“臟、累、慢”的工作。某to B Agent創始人曾告訴《中國企業家》：Palantir在大模型時代爆發，正是靠數據結構化治理，并瞄準政府客戶。

中數睿智的路徑與Palantir也高度相似：通過將國內大型國央企的數據結構化，為政府和大型企業解決最復雜場景的問題。目前，中數睿智服務的客戶覆蓋了能源、航天、礦業、國防、生物醫藥等多個關鍵基礎領域。

瞄準企業級Agent市場

“國內能做電網這種大型國央企項目的to B公司并不多。”郭其志從事企業服務投資多年，一般來說，做國央企市場的創業者需要一定的年齡、資歷和社會關系。他第一次見到韓涵時，不確定眼前的人為何能在國央企企服中勝出。“比我想象的要更年輕，但也很有沖勁，對AI的戰略眼光極強。”

2007年，韓涵進入清華大學電子工程系讀工學博士，期間成為哥倫比亞大學高級訪問學者。2012年博士畢業后，她進入工業和信息化部直屬的中國信息通信研究院，從研究員一路做到研究部主任，并深度參與了國家大數據、人工智能的頂層設計。2018年，韓涵進入上市公司海量數據任副總裁兼董秘。

在信通院的多年時間里，韓涵手握數十項核心技術成果，并參與了多項國家級政策起草。用她的話來說，那是一段既讓她理解技術本質，也讓她比任何人都更早明白“數據是AI基礎”的履歷。

2019年GPT-2發布，大語言模型還未進入大眾視野，但韓涵已經看到了技術的顛覆式變革萌芽。2020年4月，她創立中數睿智，開始基于大語言模型進行AI數據治理方面的產品研發。

但中數睿智成立初期，也是韓涵創業生涯的至暗時刻。她曾向投資機構投遞了上百份商業計劃書，“那時，很少投資人能懂大語言模型，投再多也沒有人理你，那些技術原理，我講了得有上百次。”

這段漫長的煎熬期也源于，to B市場周期長，大型國央企客戶獲客慢，調用量和用戶數很難快速增長。加上女性創業者在硬科技賽道里本就是少數，“部分投資人擔心我作為女性管理者會不會有強大統籌管理能力，也有顧慮擔心博士背景是不是容易偏重技術開發。”

彼時，幾乎所有人都在建議韓涵做更輕量級的SaaS應用，如OA協同、HR管理、財務系統等，它們標準化程度高、交付周期短，可以快速起量。但韓涵卻選擇了相反的路：電力、軍工、通信，這些最復雜、最重、最慢的生產型行業。

“AI革命是一場關于生產力、生產效率的革命，生產型行業涉及對物理世界的理解、非結構化數據的處理、機器對實體設備的推理和決策。”在韓涵看來，這才是AI真正能夠釋放生產力價值的地方。“只有在難而正確的軌道上發展，AI才有長期的價值。”

到2024年上半年，國內“百模大戰”爆發時，郭其志回憶：“投資圈的目光都聚焦于AI to C，但我們有些擔心C端創業公司憑什么打得過字節、阿里這些大廠，它們既有模型技術優勢，又有云、算力，更不缺流量。”

來源：受訪者

這時，韓涵已經積累了不少數據理解能力和行業客戶基礎，并靠企業級Agent產品簽下了一家大型央企，這也讓中數睿智進入了郭其志的視野。

“中數睿智避開了Palantir這家公司曾經歷的漫長虧損期，前面難受的時間比較短。”又迅速將數據處理能力與大模型結合，切入AI Agent賽道，這也是鼎暉兩度投入中數睿智的原因。

韓涵也是郭其志心中的“理想創始人”，對核心產品有著很深刻的理解，有創業的激情，有很清晰的戰略性思維。“她不會快速包裝一個漂亮的答案，但能為復雜問題構建完整的解決方案，并用邏輯鏈條向客戶解釋清楚。”

自2024年起，鼎暉VGC連續三輪加注中數睿智。首輪于2024年底出資數千萬元，2025年6月繼續追加；又在2026年4月B輪持續跟進，成為中數睿智A輪至B輪期間最核心的機構股東。

商業化層面，中數睿智提交了高速增長的答案：作為國內較早完成企業級智能體操作系統規模化落地的廠商，公司近兩年來業績連年翻倍、核心大客戶數量逐年擴容，頭部國央企客戶覆蓋率突破60%，并順利邁入全面盈利階段。

構建核心技術“動態本體”

韓涵用一個工業時代的比喻來解釋大模型的影響力：GPT之前的“AI模型”像蒸汽機，只能圍繞自身的機械力解決問題；而大模型則像發電機，將算力轉化為通用能源。

但韓涵表示，泛化只是起點。要讓大模型真正指揮一臺變壓器或一架風機，AI必須先能“讀懂”這些物理實體背后的運行規則——這個規則叫作“本體”（Ontology）。

“本體就是用程序語言和數學的表征，描述物理世界的機理。”韓涵解釋道。而Palantir的AIP平臺能在復雜場景下游刃有余，核心便在于其花了20多年積累了一套描述業務運行規則的靜態業務語義模型。

不過這套方法論也有一個“沉重”的前置條件，也是Palantir被外界所詬病“業務重”的最大原因：FDE（Forward Deployed Engineer，駐場工程師），公司工程師需要在客戶企業內駐場辦公6~9個月，白天與客戶企業的員工一起辦公，晚間將白天的內容整理為有效數據。以這些數據信息手工建模成關于該公司的業務體系知識網絡，即“本體”。

大模型時代下，韓涵認為FDE有更優解，即將這一過程AI化——AI-FDE。通過自研的OSTARR算法，中數睿智的AI系統能在兩小時內自動完成全部本體構建工作，準確率達90%以上，再由業務專家微調即可投入使用。

韓涵更重視的是動態化，AI-FDE所構建的這套本體，會隨客戶業務的變動，實時變化并自我進化，即動態本體論。“都是陽光，上午9點的陽光和下午4點就是不一樣的。”韓涵用光照的細微差異來類比物理世界無時無刻不在發生的參數漂移。

如果說Palantir歷經20多年終于迎來大模型技術從而站上巔峰，那么誕生于大語言模型風口下的中數睿智，靠著“自動本體論”這套技術架構，比Palantir更快地獲得了商業結果。

目前，中數睿智的AI-FDE交付模式將單項目交付周期從6至9個月壓縮到了1至2個月，交付效率提升80%，單工程師覆蓋客戶數量提升5至10倍。電力是中數睿智的關鍵客戶之一，而中數睿智在能源電力行業的Agent產品，可以使設備故障排查效率提升近20倍，風機非計劃停機率降低60%。

即便依托AI-FDE交付模式，AI與垂直行業的復合型人才仍是剛性約束。如何吸引頂尖人才，韓涵采取了更開放的策略。她避開了大廠高薪搶人的軍備競賽，在團隊管理中推崇“達爾文進化論”，主動引入不同文化背景的人才以保持組織基因多樣性。

來源：中數睿智公眾號

據悉，中數睿智團隊規模超200人，其中技術人員占比達84%，其最突出的標簽并非“學霸”光環，而是“最懂行業的AI工程師”。

“到我們公司來的同事分布于計算機、物理、化學等各個專業，AI是必需的技術技能。最關鍵的是，他們最大的愿景都是親身參與產業顛覆性變革。”

韓涵直言，這是一家“信服真理”的公司，當高管團隊出現分歧時，最終判斷標準是“是否是有效的發展路徑”，而非職位高低。

巨頭環伺下跑出一匹黑馬

中數睿智爆發的同時，其所在的企業AI這個千億市場正朝著萬億規模狂飆。

IDC數據顯示，2026年全球企業在AI上的支出將達9400億美元，到2029年將增長至2.1萬億美元，AI產業已進入以企業應用、Agentic AI為核心的“超級周期”。Gartner同樣將2026年定義為轉折之年：全球AI總支出預計達2.59萬億美元，同比增長47%，但超45%的支出仍由基礎設施拉動，這說明企業端AI還存在巨大的發展潛力。

在政策端，2025年7月國務院印發《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，到2027年，率先實現人工智能與6大重點領域廣泛深度融合，新一代智能終端、智能體等應用普及率超70%；到2030年，智能體等應用普及率超90%的國家級目標。

重大機遇在側，行業參與者持續增多，挑戰烈度更甚。

《中國企業家》據公開資料不完全統計，2025年上半年大模型采購中，阿里云以1.85億元領跑，火山引擎中標數量也多達13個。如果中數睿智不能盡快建立足夠深的行業壁壘，大廠的資源、渠道后發優勢將逐步顯現。

但韓涵認為，中數睿智仍然可以靠精益化運營勝出。“大廠更關注于模型算力，不可能垂直地往一個領域一個領域里面去鉆。模型跟落地中間有一個gap，gap的核心則是數據。”

郭其志在對中數睿智做投前盡調，訪談大量客戶時也發現：大廠的產品高度標準化，在央企復雜生產場景中的靈活性反而受限。一位央企客戶的原話是：“用大模型本身和底層系統一定用大廠的，因為它穩定。但應用層面首先要滿足需求才行。”

從行業演進史看，從ERP、SaaS、PaaS，再到Agent平臺，to B風口中每一輪技術迭代都在將基礎設施層與應用層進一步解耦。

在郭其志看來，中數睿智的定位在Infra層（基礎設施）——比SaaS更底層，比通用大模型更貼近業務。這個位置決定了它不會與大廠正面碰撞，郭其志解釋道，大廠是在鋪設“電網”，而中數睿智做的則是為每家央企定制“輸變電設備”。

來源：中數睿智公眾號

巨頭環伺下，中數睿智成為to B賽道跑出的一匹黑馬。據悉，中數睿智的客戶名單里，國家電網、南方電網、中國移動、中國聯通、中海油、大唐電力赫然在列。這些訂單是韓涵在與華為、字節跳動、阿里巴巴、百度等巨頭同臺競標中一場場贏下來的，據介紹，2026年上半年中數睿智大客戶數量實現翻番。

手握國央企全生產鏈條的數據，提供個性化的Agent產品，中數睿智的全技術棧和靈活體系與彈性落地架構，毫無疑問是最大優勢。

賽道各方共同深耕國央企數字化市場，也倒逼參與者持續強化自身核心能力。傳統做垂類應用的SaaS為了不被做企業級Agent的公司取代，也正傾盡全部財力、人力變革。

而對中數睿智來說，更聚焦下一步增量從哪里來——這同樣也是Palantir的困境，其成立20多年僅積累了900多個客戶。作為率先實現規模化商業落地的智能體企業之一，韓涵對這個問題的回答沒有迎合“快速擴張”的敘事：“數量并不是核心，中數睿智能夠解決的問題的數量才是核心。”

韓涵透露，出海是中數睿智建立新增長曲線的必選項，未來，中數睿智會聚焦“一帶一路”共建國家開啟國際化戰略。

在她看來，中數睿智雖有先發優勢，但不必將目光拘泥于競爭之中，而是要建立企業級Agent行業的標準。而標準之爭不僅是技術之爭，更是生態之爭。黑馬的沖刺已經完成，領跑者的長跑才剛剛開始。