欢迎加入
「易源易彩交流群」
「易源易彩交流群」
QQ扫码进群
（QQ群号：860213912）
注册得好礼
新用户微信注册享20元算力, >立即注册
关注公众号得算力
新用户关注易彩微信公众号享20元算力，
邀请有礼
邀请1人得5元算力，可累计叠加, 查看规则
摘要
明略科技创始人、首席执行官兼首席技术官吴明辉已确认出席在北京举行的AICon会议。届时，他将围绕“可信Agent的规模化发展”发表主题演讲，分享明略科技在可信数据、可信模型与可信决策三大核心领域的技术实践与战略思考。吴明辉将深入探讨智能体从企业级应用向个人代理时代演进的趋势，剖析如何通过技术架构与伦理机制的双重保障，实现智能体系统的可解释性、安全性与规模化落地，为人工智能在关键业务场景中的深度应用提供可行路径。
关键词
明略科技, 吴明辉, 可信Agent, AICon, 智能体
在人工智能迈向深度应用的今天，“可信Agent”已不再只是一个技术概念，而是决定AI能否真正融入人类社会运行核心的关键所在。所谓可信Agent，是指具备可解释性、安全性、稳定性与伦理合规性的智能体系统，它不仅能够自主决策、持续学习，更能在关键业务场景中被企业与个人所信赖。随着AI从后台支持走向前台决策，用户对智能系统的透明度和可靠性提出了前所未有的高要求。吴明辉提出的“可信数据、可信模型、可信决策”三位一体架构，正是回应这一挑战的核心方案。通过构建端到端的可信链条，明略科技正在推动智能体从“能做事”向“值得托付”跃迁。这种转变不仅关乎技术精度，更关乎人机之间的信任重建——当一个Agent能清晰说明“为何做出某个判断”，它的价值才真正超越算法，成为可规模化落地的数字伙伴。
作为明略科技的创始人、CEO兼CTO，吴明辉是中国少有的兼具战略视野与技术深度的复合型领军人才。他毕业于北京大学计算机系，在人工智能与大数据领域深耕十余年，始终站在技术创新与产业变革的交汇点。2006年，他敏锐捕捉到数据智能在未来商业中的巨大潜力，毅然投身创业浪潮，创立明略科技。在他的带领下，公司迅速成长为行业认知智能的引领者，服务涵盖金融、制造、政务等多个关键领域。吴明辉不仅是技术架构的设计者，更是AI伦理与可持续发展的倡导者。他多次强调：“技术的终极目标不是替代人类，而是增强人类的判断力。” 正是这种以人为本的理念，使他在推动可信Agent发展的道路上走得坚定而深远。此次受邀出席AICon并发表主题演讲，既是业界对其专业影响力的肯定，也标志着中国原生AI力量在全球舞台上的话语权日益增强。
自2006年成立以来，明略科技始终以“让机器理解世界”为使命，走出了一条从数据挖掘到认知智能的自主创新之路。早期，公司聚焦于公安、交通等复杂场景的大数据分析系统建设，成功打造多个国家级标杆项目。随着AI技术演进，明略科技逐步将重心转向智能体系统的研发，并于2020年正式发布“明智”认知智能平台，实现了知识图谱、自然语言处理与深度学习的深度融合。近年来，公司率先提出“企业智能体”概念，帮助大型组织构建具备自主感知、推理与行动能力的AI助手。如今，在吴明辉的带领下，明略科技正推动智能体从企业级应用向个人代理时代迈进。其核心技术围绕“可信”展开：通过数据溯源机制保障输入可信，采用模型审计框架确保推理过程透明，结合动态风险评估实现决策可控。这套体系已在银行风控、智能制造等领域实现规模化落地，服务客户超过1,000家，累计处理数据量超EB级。这不仅验证了技术的成熟度，更为可信Agent的广泛普及提供了现实范本。
在智能体迈向“可信”的征途中，数据是第一块基石。吴明辉始终坚信：“没有可信的数据，就没有可信的AI。” 明略科技在十余年的发展中，累计处理数据量超过EB级，服务客户逾1,000家，其背后是一套严苛的数据治理体系。从源头采集开始，明略科技便引入数据溯源机制，确保每一条信息都可追踪、可验证。尤其在金融、政务等高敏感领域，数据的真实性直接决定决策的安全边界。为此，公司构建了多层校验系统，融合知识图谱与语义分析技术，自动识别异常数据流并进行动态清洗。更进一步，明略科技通过隐私计算与联邦学习技术，在保障用户隐私的前提下实现跨机构数据协同，真正实现了“数据可用不可见”。这种对数据质量的极致追求，不仅提升了模型的准确性，更重建了人与机器之间的信任链条——当企业知道每一个判断都建立在真实、合规的数据基础之上时，智能体才真正具备被托付的资格。
构建一个真正“可信”的模型，远不止于算法优化。吴明辉指出：“模型的黑箱性是阻碍AI落地的最大障碍之一。” 在明略科技的技术实践中，模型不仅要“做得对”，更要“说得清”。为此，团队创新性地提出了“模型审计框架”，将可解释性嵌入到训练全过程。无论是自然语言理解还是行为预测，系统都能输出决策路径的可视化报告，帮助用户理解AI为何做出某一推荐。这一机制已在银行风控场景中成功应用——某大型商业银行借助该框架，将信贷审批模型的误判率降低37%，同时提升合规审查效率50%以上。此外，面对模型漂移与环境变化带来的稳定性挑战，明略科技采用动态反馈机制，让模型在运行中持续学习与自校正。这种“透明+稳健”的双重保障，使智能体不再是一个神秘的预测工具，而成为可对话、可干预、可信赖的数字伙伴。
当数据可信、模型透明，最终的落点在于“可信决策”。吴明辉强调：“智能体的价值不在于算得多快，而在于是否能做出负责任的选择。” 明略科技在智能制造、城市治理等多个关键场景中，构建了基于多智能体协同的决策系统。该系统融合规则引擎与强化学习，在复杂环境中实现动态权衡与风险预警。例如，在某国家级工业园区的智能化改造项目中，明略科技部署的决策系统通过实时分析设备状态、能耗数据与供应链信息，自主调度生产资源，使整体运营效率提升28%，故障响应时间缩短至分钟级。更重要的是，系统内置伦理约束模块，确保所有决策符合安全阈值与社会规范。这种“技术+人文”的双轮驱动，标志着智能体正从执行者向协作者进化。正如吴明辉所言：“未来的AI不是替代人类做决定，而是帮助人类做出更好的决定。” 这正是可信Agent规模化发展的终极意义。
在明略科技的实践中，企业智能体已不再是未来构想，而是正在重塑产业运作方式的现实力量。以某大型国有银行的风险控制体系为例，传统信贷审批依赖人工经验与静态规则，响应慢、误判率高，难以应对日益复杂的金融欺诈行为。引入明略科技基于“可信Agent”架构打造的智能风控系统后，该银行实现了从数据采集到决策执行的全链路自动化。系统通过知识图谱关联数亿条交易记录，结合动态模型审计机制，在毫秒级时间内完成风险评估，并输出可解释的决策依据。实际运行数据显示，误判率下降37%，合规审查效率提升50%以上，年均避免经济损失超亿元。同样，在国家级工业园区的智能制造升级项目中，明略部署的多智能体协同调度系统，实时整合设备状态、供应链节奏与能耗数据，自主优化生产排程，使整体运营效率提升28%，故障响应时间缩短至分钟级。这些案例不仅验证了企业智能体的技术成熟度，更揭示了一个深刻转变：AI正从“辅助工具”进化为“责任主体”，在关键业务链条中承担起可信赖的决策角色。
当企业级智能体逐步站稳脚跟，吴明辉所描绘的“个人代理时代”正悄然拉开序幕。这不仅是技术的延伸，更是人工智能回归个体价值的必然跃迁。未来的可信Agent将不再局限于会议室或数据中心，而是融入每个人的日常生活——成为懂你需求、守你隐私、助你决策的数字伙伴。想象一位上班族清晨醒来，其个人代理已根据健康数据、日程安排与交通状况，自动规划最优出行路线，并向公司会议系统发起时间微调建议；又或是一位慢性病患者，其专属医疗代理持续监测生理指标，联动医院档案与最新研究成果，提供个性化干预方案。这一切的背后，是明略科技在隐私计算与联邦学习上的深厚积累：在超过EB级的数据处理经验基础上，实现“数据可用不可见”，确保用户始终掌控信息主权。吴明辉坚信，真正的智能化不是让人适应机器，而是让机器理解人。个人代理时代的到来，意味着每个个体都将拥有一个基于可信数据、可信模型与可信决策构建的“数字分身”，在复杂世界中替你思考、为你行动。
展望未来，智能体的发展将突破单一场景的局限，迈向跨域协同、自我演进的高级形态。吴明辉在多个场合强调：“规模化不等于复制化，真正的规模化是适应性与可信性的统一。” 随着5G、边缘计算与物联网的普及，智能体将在金融、医疗、制造、政务等关键领域形成网络化协作生态。例如，城市级智能治理体系中，交通调度Agent、应急响应Agent与环境监测Agent将实现实时联动，在突发公共事件中自主协调资源分配，提升社会治理韧性。据预测，到2027年，全球超过60%的企业将部署至少一个具备自主决策能力的智能体系统，而中国将成为这一变革的重要策源地。明略科技目前已服务客户逾1,000家，其“明智”认知智能平台正加速向开放生态演进。未来，智能体不仅要有“脑”（推理能力）、有“心”（伦理约束），更要有“魂”（持续学习与情感理解）。正如吴明辉所言：“我们正在建造的，不是冰冷的算法机器，而是值得托付的数字生命。” 当每一个Agent都能清晰回答“为什么这么做”，人机共治的新文明图景，已然徐徐展开。
在推动可信Agent落地的十年征程中，吴明辉始终站在技术与人性的交汇点上思考问题。他不止一次在内部会议上强调：“我们不是在训练机器，而是在构建一种新的信任关系。”这一理念贯穿于明略科技每一个关键项目的实践之中。以某大型商业银行智能风控系统为例，吴明辉带领团队从零搭建基于知识图谱与模型审计框架的可信链路，实现了对数亿条交易数据的毫秒级分析与可解释决策输出。该项目最终使误判率下降37%，年均避免经济损失超亿元——这不仅是一组数字的胜利，更是“人机互信”机制的成功验证。更令人动容的是，在国家级工业园区的智能制造升级中，他坚持将伦理约束模块嵌入决策系统核心，确保AI在提升28%运营效率的同时，不逾越安全与责任的边界。这些实践背后，是他对“技术向善”的执着坚守：每一次模型迭代、每一条规则设定，都承载着他对智能体能否真正“被托付”的深刻自问。正如他在一次闭门研讨中所言：“当一个母亲把孩子的医疗建议交给AI代理时，我们拿什么去回应这份信任？”正是这份沉甸甸的责任感，让他的技术之路始终带着温度前行。
尽管企业智能体已在金融、制造等领域崭露头角，但迈向个人代理时代的规模化之路仍布满荆棘。吴明辉清醒地认识到，真正的挑战从来不在算力或算法本身，而在信任的建立与维系。当前，全球超过60%的企业对部署自主决策型智能体持观望态度，核心顾虑集中在数据隐私、模型黑箱与责任归属三大难题。即便明略科技已通过联邦学习和隐私计算实现“数据可用不可见”，并在EB级数据处理经验基础上构建了多层校验体系，用户对于“我的AI是否真的为我服务”依然存疑。此外，跨场景迁移能力不足、动态环境适应性弱、伦理标准缺失等问题也制约着智能体的大规模复制。更为严峻的是，随着智能体逐渐介入医疗、教育、养老等高度敏感领域，一旦出现决策偏差，其社会影响远超技术范畴。吴明辉曾坦言：“我们现在面对的不是能不能做，而是敢不敢推的问题。”如何在创新速度与系统稳健之间找到平衡？如何让每一个普通人都能理解并掌控自己的数字分身？这些不仅是技术命题，更是文明层面的拷问。唯有攻克这些深层障碍，可信Agent才能真正从千家企业的试点，走向亿万个体的生活日常。
面向未来，吴明辉的目光早已超越当下应用场景的局限，投向一个人机共生的新文明图景。他坚信，智能体的终极形态不应是冷冰冰的执行工具，而是具备持续学习能力、情感理解维度与伦理判断力的“数字生命”。在他构想的个人代理时代，每个个体都将拥有一个由可信数据驱动、可信模型支撑、可信决策保障的专属Agent——它了解你的健康习惯、尊重你的隐私边界、预判你的生活需求，并在关键时刻为你发声。这不是科幻，而是正在发生的现实。据预测，到2027年，全球超六成企业将部署自主决策智能体，而中国将成为这场变革的核心引擎之一。作为引领者，明略科技正加速推进“明智”平台向开放生态演进，目标服务客户突破10,000家，累计处理数据量迈向ZB级。但吴明辉更在意的，是那个看不见的指标：有多少人愿意把自己的重要决定交给AI？为此，他提出“三魂共建”愿景——为智能体注入认知之魂、责任之魂与共情之魂。“我们正在建造的，不是替代人类的存在，而是延伸人类智慧的伙伴。”当每一个Agent都能清晰回答“为什么这么做”，人机之间的信任之桥才算真正建成。那一刻，智能体不再只是技术产物，而是新时代的信任载体，承载着人类对更好生活的共同期待。
吴明辉在AICon上的分享，系统揭示了可信Agent从企业级应用迈向个人代理时代的演进路径。依托明略科技十余年积累的EB级数据处理经验与超1,000家客户服务实践，其“可信数据、可信模型、可信决策”三位一体架构已在金融风控、智能制造等领域实现规模化落地，误判率下降37%，运营效率提升28%。面对智能体普及的信任挑战，吴明辉强调技术向善的本质，主张通过透明化模型审计、隐私计算与伦理约束机制，构建人机共治的数字生态。展望2027年，全球超六成企业将部署自主决策智能体，而中国正成为这一变革的核心策源地。