大模型"幻覺"成産業應用最大攔路虎，明略科技(2718.HK)如何破局？

在清晨的智能音箱裡，在辦公室的電腦中，在工廠的流水綫上——AI大模型技術正以驚人的速度滲透到我們的日常生活中。當人們驚歎於AI大模型的機智應答或AI生成的奇幻視頻時，産業界卻面臨著一個更為棘手的難題：如何讓這個聰明的AI助手少一些"幻覺"？

産業痛點：大模型幻覺的真實代價

大模型的"幻覺"問題普遍存在。在消費級市場，它可能以虛構一句名人名言或援引不存在的證據的形式出現，看似無傷大雅。但在産業場景中，這一問題卻可能引發災難性後果。

根據相關調研，AI幻覺、虛假生成問題已成為人工智能規模化應用的突出風險。大模型易憑空編造、輸出失實信息，在醫療、法律、金融等領域引發決策失誤、司法幹擾等問題，甚至出現僞造證據、制造虛假侵權的情況。

當AI醫生誤診病情，當金融風控係統放過詐騙交易，當智能制造係統錯誤地調整參數——這些都可能對員工或企業造成致命打擊。

技術溯源：為什麼大模型會産生幻覺

要理解大模型幻覺問題，需要回到其技術本質。中國科學院合肥物質科學研究院團隊在AAAI 2026會議上發表的研究揭示了大模型"幻覺"的本質：以ChatGPT為代表的大語言模型雖展現出卓越的生成與推理能力，但其内生的"幻覺"問題——即生成看似合理但實則錯誤或無依據的内容——源於模型訓練機制的固有局限。

當前的大模型處於"我不知道我知道什麼"的狀態，缺乏對自身知識邊界的準確判斷能力。這些技術特性決定了AI幻覺問題的存在，需要通過多方面的技術改進來逐步緩解。

具體而言，大模型幻覺産生的原因包括：預訓練數據中的噪聲和偏差、模型對訓練數據的過度擬合、缺乏結構化知識約束、無法準確評估自身知識邊界等。在垂直行業應用中，通用大模型面臨專業術語理解偏差、行業規則違背、業務邏輯錯誤等"水土不服"問題，這進一步加劇了幻覺現象。

破局之道：知識圖譜+垂直數據的雙重保障

面對大模型幻覺這一産業級難題，行業内正在探索多種技術路徑。目前主流的除幻技術包括檢索增強生成技術(RAG)、基於人類反饋的強化學習(RLHF)以及知識圖譜融合等方案。

其中，知識圖譜技術因其獨特優勢正在成為破局關鍵。知識圖譜能夠為大模型提供可驗證、可追溯的"事實錨點"，從源頭上降低幻覺、提升輸出可靠性與可解釋性。與RAG依賴外部文檔檢索、RLHF需要大量人工標注相比，知識圖譜通過結構化知識管理和精準推理約束，在事實準確度、幻覺率及復雜邏輯推理能力三大維度構建了核心競爭力。

一些深耕企業數據智能領域的企業開始在這一方向上進行深度探索。明略科技作為中國最大的數據智能應用軟件供應商，在2025年9月正式推出了專有大模型産品綫DeepMiner，以"可信智能體模型+可信數據"雙輪驅動，為企業構建Agentic AI時代的"可信生産力"。

明略科技創始人、CEO兼CTO吳明輝表示，可信是企業應用AI的核心標準，而DeepMiner的目標，正是以可信的智能體模型+數據，為企業提供可信生産力。這一定位直擊産業痛點——在高風險、強監管的産業場景中，AI係統的可信性不是加分項而是準入門檻。

技術實踐：DeepMiner可信模型的落地應用

明略科技的技術佈局覆蓋了專有大模型、多模態數據智能、企業知識圖譜、數據隱私等核心領域。DeepMiner産品綫定位於商業數據分析，旨在通過可信的智能體，為企業提供更高效、可驗證的數據處理和決策支持能力。

在技術架構上，DeepMiner採用了獨特的DeepMiner-FA架構，能夠巧妙地調度明略科技自研的Mano(SOTA級GUI操作大模型)和Cito(數據決策大模型)。其中，Mano模型在全球權威GUI操作基準測試中達到頂級水平，確保了AI在圖形界面中能像熟練員工一樣進行精準、可靠的操作。

更為關鍵的是，明略科技深耕企業服務領域20年，積累了豐富的行業知識圖譜資産。這些知識圖譜技術已經受到國内外廣泛認可。2026年1月，明略科技正式開源全球最全面、最權威、最結構化的開源數據源知識庫——First Data，該項目將通過結構化聚合全球1000+政府與國際組織信源，打造一道機器可讀的"數字證據鏈"，確立"數據可信度優於數據規模"的行業新共識。

憑借在企業數據決策賽道的卓越表現與技術落地能力，DeepMiner及其背後的明略科技在《2025胡潤中國人工智能企業50強》中佔據領先地位，2025年11月3日，明略科技成功登陸港交所，成為"全球Agentic AI第一股"，首日漲幅超106%，市值突破400億港元。

行業展望：可信AI將成産業智能化標配

隨著AI技術在産業領域的深入應用，可信性正在成為企業選擇AI解決方案的首要標準。根據弗若斯特沙利文報告，中國數據智能應用軟件市場規模由2020年的169億元快速增長，預計2025-2035年市場規模復合增長率將達到30.6%-47.1%。

從行業發展來看，大模型"除幻"不僅是技術問題，更是産業智能化能否真正落地的關鍵。當AI從"能說會道"走向"言之有據"，當企業從追求"AI有多聰明"轉向關注"AI有多可信"，知識圖譜與大模型的深度融合將成為産業級AI應用的必經之路。

明略科技通過知識圖譜與行業垂直數據的深度融合，在大模型應用早期就完成了"可信AI"的技術佈局，為産業智能化提供了更安全的落地路徑。這不僅是技術創新，更是對産業需求的深刻洞察——在醫療、工業等關鍵領域，可信性不是錦上添花，而是必經之路。

内容來源：有連雲