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　　百度元老创办、高瓴等机构投资……海致科技赴港递表后，相关新闻让这家toB(企业)的公司引发关注。2013年公司成立的海致科技专注大数据收集、整合与管理、数据运算以及人工智能的应用，先后推出图谱解决方案和智能体，并在2024年经调整净利润转正，达到1693.2万元。不过，按2024年的营收计，海致科技在中国产业级AI智能体提供商中位列第五，市场份额2.8%，前三名的市场份额分别是22.6%、12.9%、12.8%。2022—2024年研发费用始终不及销售及营销费用，且逐年下降。

　　知识图谱的生意

　　人工智能技术，尤其是大语言模型技术的进步正重塑AI应用形态，但幻觉问题会引发准确性不足及输出结果不可解释等现象，这正阻碍产业级人工智能应用的规模化落地。根据弗若斯特沙利文的数据，业界普遍认为，通过运用知识图谱的精准表征与精确推理能力来降低幻觉问题，并增强大语言模型对行业特定信息的解析能力。“中国首家通过知识图谱有效减少大模型幻觉的AI企业。”这是海致科技给自己的定义。

　　2013年海致科技成立，2017年推出DMC数据智能平台和Atlas知识图谱平台，并在2021年推出高性能图数据库平台AtlasGraph。

　　上述DMC数据智能平台、Atlas知识图谱平台和AtlasGraph图数据库组成了海致科技的Atlas图谱解决方案，这也是公司的营收大头。2022—2024年海致科技总营收分别是3.13亿元、3.76亿元、5.03亿元，其中Atlas图谱解决方案分别贡献了100%、97.6%、82.8%。

　　Atlas智能体在2023年产生营收，当年营收额890.3万元，2024年上涨到8655.3万元，营收占比从2023年的2.4%增至2024年的17.2%。

　　根据招股书，2024年78.9%的Atlas智能体客户是从Atlas图谱解决方案客户转换的。2023年和2024年Atlas智能体客户数量分别是2个和19个，其中分别包括1个和13个Atlas图谱解决方案客户。

　　除了老业务客户转换，新的Atlas智能体客户来自于哪些领域？就此，北京商报记者通过邮件采访了海致科技，但截至发稿对方未予回应。

　　从提供解决方案到提供智能体，和其他人工智能企业相比，海致科技的发展路径并不特别，值得一提的是盈利能力。2022—2023年公司毛利率从30.9%涨到35.2%，2022年和2023年，经调整净亏损分别是1.43亿元和8370.4万元。2024年海致科技毛利率36.3%，经调整净利润1693.2万元。

　　研发费用同比下降16.5%

　　不过，海致科技在招股书中并未强调盈利优势，更多提及了技术领跑、行业先进的平台，且在竞争、风险因素等板块谈到“由于我们所处行业竞争异常激烈，若无法有效参与竞争，可能会对我们的市场份额、增长速度及盈利能力产生不利影响”“持续致力于技术及基础设施研发，并计划在未来保持高额投入，这可能会在短期内对我们的盈利能力和经营现金流产生负面影响，并且可能不会产生我们期望实现的结果”。

　　事实上，2022—2024年海致科技的研发费用及费用占比均在下滑，从8694.2万元降到7270.6万元再跌至6068.1万元，以2024年为例，研发费用同比少了16.5%。

　　根据海致科技在招股书中的解释，2024年公司研发费用下降，“主要由于员工福利费用的减少，这主要由于大语言模型的激增及开源技术的日益普及，我们对人员配置结构进行了战略性优化以精简我们的运营，从而优化了我们的研发活动；及服务费减少，主要由于我们于2023年开展更多的合作研发活动”。

　　公司研发费用主要包括员工福利费用(主要是与研发人员相关的工资、奖金及其他福利)、服务费(主要与大学及研究机构的合作研发活动相关)、租金及物业管理费、以股份为基础的支付开支(指根据股份激励计划为目的授予若干销售人员的奖励股份)。

　　和研发费用相比，销售及营销费用更高，在2022—2024年分别是1.15亿元、8629.2万元、6779.6万元。销售及营销费用主要包括员工福利费用(主要为与销售人员有关的工资、奖金及其他福利)、差旅费、以股份为基础的支付开支(主要指根据股份激励计划为目的授予若干销售人员的奖励股份)。

　　销售及营销费用中包括给销售人员的激励，研发费用中为何也包括给销售人员的股份激励？截至北京商报记者发稿，海致科技方面对此未予回应。

　　此外，员工福利费用均是以上两项费用的大头。2024年海致科技研发及技术团队有556名成员，研发费用中的员工福利费用5225.2万元，销售、营销及顾问团队有103人，销售及营销费用中的员工福利费用4879.6万元。

　　2.8%，排名第五

　　销售及营销费用、管理费用、研发费用下降，但海致科技的销售成本逐年上涨，2022—2024年分别是2.16亿元、2.43亿元、3.21亿元。

　　对于上述三个维度的数据，第三方人士有不同的关注点。