大模型"幻觉"成产业应用最大拦路虎，明略科技(2718.HK)如何破局？

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（来源：界面新闻）

在清晨的智能音箱里，在办公室的电脑中，在工厂的流水线上——AI大模型技术正以惊人的速度渗透到我们的日常生活中。当人们惊叹于AI大模型的机智应答或AI生成的奇幻视频时，产业界却面临着一个更为棘手的难题：如何让这个聪明的AI助手少一些"幻觉"？

产业痛点：大模型幻觉的真实代价

大模型的"幻觉"问题普遍存在。在消费级市场，它可能以虚构一句名人名言或援引不存在的证据的形式出现，看似无伤大雅。但在产业场景中，这一问题却可能引发灾难性后果。

根据相关调研，AI幻觉、虚假生成问题已成为人工智能规模化应用的突出风险。大模型易凭空编造、输出失实信息，在医疗、法律、金融等领域引发决策失误、司法干扰等问题，甚至出现伪造证据、制造虚假侵权的情况。

当AI医生误诊病情，当金融风控系统放过诈骗交易，当智能制造系统错误地调整参数——这些都可能对员工或企业造成致命打击。

技术溯源：为什么大模型会产生幻觉

要理解大模型幻觉问题，需要回到其技术本质。中国科学院合肥物质科学研究院团队在AAAI 2026会议上发表的研究揭示了大模型"幻觉"的本质：以ChatGPT为代表的大语言模型虽展现出卓越的生成与推理能力，但其内生的"幻觉"问题——即生成看似合理但实则错误或无依据的内容——源于模型训练机制的固有局限。

当前的大模型处于"我不知道我知道什么"的状态，缺乏对自身知识边界的准确判断能力。这些技术特性决定了AI幻觉问题的存在，需要通过多方面的技术改进来逐步缓解。

具体而言，大模型幻觉产生的原因包括：预训练数据中的噪声和偏差、模型对训练数据的过度拟合、缺乏结构化知识约束、无法准确评估自身知识边界等。在垂直行业应用中，通用大模型面临专业术语理解偏差、行业规则违背、业务逻辑错误等"水土不服"问题，这进一步加剧了幻觉现象。

破局之道：知识图谱+垂直数据的双重保障

面对大模型幻觉这一产业级难题，行业内正在探索多种技术路径。目前主流的除幻技术包括检索增强生成技术(RAG)、基于人类反馈的强化学习(RLHF)以及知识图谱融合等方案。

其中，知识图谱技术因其独特优势正在成为破局关键。知识图谱能够为大模型提供可验证、可追溯的"事实锚点"，从源头上降低幻觉、提升输出可靠性与可解释性。与RAG依赖外部文档检索、RLHF需要大量人工标注相比，知识图谱通过结构化知识管理和精准推理约束，在事实准确度、幻觉率及复杂逻辑推理能力三大维度构建了核心竞争力。

一些深耕企业数据智能领域的企业开始在这一方向上进行深度探索。明略科技作为中国最大的数据智能应用软件供应商，在2025年9月正式推出了专有大模型产品线DeepMiner，以"可信智能体模型+可信数据"双轮驱动，为企业构建Agentic AI时代的"可信生产力"。

明略科技创始人、CEO兼CTO吴明辉表示，可信是企业应用AI的核心标准，而DeepMiner的目标，正是以可信的智能体模型+数据，为企业提供可信生产力。这一定位直击产业痛点——在高风险、强监管的产业场景中，AI系统的可信性不是加分项而是准入门槛。

技术实践：DeepMiner可信模型的落地应用

明略科技的技术布局覆盖了专有大模型、多模态数据智能、企业知识图谱、数据隐私等核心领域。DeepMiner产品线定位于商业数据分析，旨在通过可信的智能体，为企业提供更高效、可验证的数据处理和决策支持能力。

在技术架构上，DeepMiner采用了独特的DeepMiner-FA架构，能够巧妙地调度明略科技自研的Mano(SOTA级GUI操作大模型)和Cito(数据决策大模型)。其中，Mano模型在全球权威GUI操作基准测试中达到顶级水平，确保了AI在图形界面中能像熟练员工一样进行精准、可靠的操作。

更为关键的是，明略科技深耕企业服务领域20年，积累了丰富的行业知识图谱资产。这些知识图谱技术已经受到国内外广泛认可。2026年1月，明略科技正式开源全球最全面、最权威、最结构化的开源数据源知识库——First Data，该项目将通过结构化聚合全球1000+政府与国际组织信源，打造一道机器可读的"数字证据链"，确立"数据可信度优于数据规模"的行业新共识。

凭借在企业数据决策赛道的卓越表现与技术落地能力，DeepMiner及其背后的明略科技在《2025胡润中国人工智能企业50强》中占据领先地位，2025年11月3日，明略科技成功登陆港交所，成为"全球Agentic AI第一股"，首日涨幅超106%，市值突破400亿港元。

行业展望：可信AI将成产业智能化标配

随着AI技术在产业领域的深入应用，可信性正在成为企业选择AI解决方案的首要标准。根据弗若斯特沙利文报告，中国数据智能应用软件市场规模由2020年的169亿元快速增长，预计2025-2035年市场规模复合增长率将达到30.6%-47.1%。

从行业发展来看，大模型"除幻"不仅是技术问题，更是产业智能化能否真正落地的关键。当AI从"能说会道"走向"言之有据"，当企业从追求"AI有多聪明"转向关注"AI有多可信"，知识图谱与大模型的深度融合将成为产业级AI应用的必经之路。

明略科技通过知识图谱与行业垂直数据的深度融合，在大模型应用早期就完成了"可信AI"的技术布局，为产业智能化提供了更安全的落地路径。这不仅是技术创新，更是对产业需求的深刻洞察——在医疗、工业等关键领域，可信性不是锦上添花，而是必经之路。