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从知识图谱走向企业智能体,悦点科技获数千万元Pre-A轮融资

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《科创板日报》11日讯,近日,北京悦点科技有限公司完成数千万元Pre-A轮融资,由盈富泰克领投,水木创投跟投。本轮资金拟用于AIGO训练、AI FDE Model研发、RSI闭环探索及已验证应用场景的复制。此前,公司于2024年12月获得云启资本独家投资的天使轮融资。

悦点科技的业务起点是企业知识图谱,如今正把数据组织能力延伸到能够参与业务执行的智能体。两者之间的联系,在于企业的问题往往同时涉及多个系统、业务对象和操作规则:仅能回答问题还不够,系统还需要理解客户、产品、设备和流程之间的关系,才能把查询结果带入具体工作环节。

公司于2022年成立,总部位于北京大兴。创始人任鑫琦本科和硕士就读于北京大学计算机专业,曾在百度从事知识图谱相关工作,2014年以技术合伙人身份参与创办明略数据,并参与SCOPA体系建设。任鑫琦此前的项目经验,让他接触到企业数据平台对专家与实施团队的持续依赖,这也成为了他后来创业时试图重点解决的问题。

悦点科技早期从知识图谱切入,随后推出Knora-AI。按照公司产品思路,Ontology用于组织业务对象及其联系,智能体则在此基础上跨系统完成查询、判断和执行。前者提供理解业务所需的结构,后者承接任务,两者共同构成公司企业智能体方案的基础,而非互不相关的产品名称。

这种设计把竞争重点从单次问答扩展到业务流程。制造企业的一项质量问题,可能同时涉及设备状态、生产批次和相关记录;若数据分散在不同系统,智能体就需要先建立可用的业务联系,再形成能够追溯的处理结果。悦点科技因此将产品面向大型国央企和民营制造企业等客户,希望由数据应用进一步进入生产与管理环节。

不过,企业业务结构差异也意味着每次部署需要投入实施工作。公司提出的AI FDE,意在辅助数据与场景构建,减少相关工作对工程师逐项处理的依赖。它与Knora-AI的关系,是改善方案建立和导入的效率,而不是替代客户自身的业务系统。本轮融资所支持的场景复制,也需要在这一环节检验项目经验能否沉淀为可重复使用的能力。

按公司披露,目前付费客户接近100家,已实现盈亏平衡;2023年至2025年,订单与收入的复合增长率超过300%,2026年上半年已超过2025年全年水平。这些数字反映的是公司提供的经营口径,材料未进一步列出收入绝对值、项目验收节奏及续约情况,不能仅凭增长率判断收入结构已经成熟。

在制造业案例中,公司披露其方案帮助面板生产场景提升约3‰的良率,预计带来超过2000万元收益。这里的经济收益属于预期测算;良率变化本身也需要放在对应产线、统计周期和使用范围中理解。另一项质量追溯应用被描述为可将相关工作压缩至5分钟,但目前披露不足以把这一时间推及所有客户场景。

这类应用的商业价值,与客户能否将数据处理结果稳定用于生产决策有关。一次项目的效果能够帮助获取后续客户,但不同工厂的数据质量、流程与权限规则并不相同。对悦点科技而言,产品扩展的关键,是哪些环节可以复用,哪些仍需要按客户实施,以及两者如何影响交付周期和服务成本。

RSI则是公司进一步探索的方向,目标是形成更持续的系统改进过程。现阶段不宜将这一研发目标写成无需人工参与的成熟运行能力。它能否进入实际生产环境,需要与现有Knora-AI应用和AI FDE构建流程之间建立可验证的衔接。

悦点科技下一阶段的观察点,是接近100家付费客户能否带来稳定续约,已披露的制造业案例能否在更多客户间复现,以及AI FDE能否缩短实施时间、降低持续服务投入。这些变化将决定公司能否从项目积累走向更具重复性的产品收入,也对应本轮融资支持场景复制的实际效果。

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