清华女博士做企业Agent，叫板千亿巨头

客户数量不是核心，能为客户解决的问题数量才是核心。

5月10日休息日上午10点，北京海淀知春路，《中国企业家》见到中数睿智创始人韩涵时，她已经在开第三个关于Agent产品的电话会议。

在与韩涵3个多小时的对谈中，每次提及技术，数据工程、智能体的部署参数，哪怕是某个设备故障排查的微调方向，韩涵都可以不假思索，迅速解答。但被问到技术之外的话题时，她则要想上一会儿。

中数睿智成立于2020年，是一家企业级AI Agent（智能体）基础设施创业公司，其核心产品为“语思智能平台”，服务客户有国家电网、中国移动、中海油等21家超大央企。公司已累计完成四轮融资，总额超4亿元，鼎晖VGC三轮加注。2026年4月，公司完成亿元B轮融资，估值较半年前接近翻倍。

鼎晖VGC高级合伙人郭其志将中数睿智定位为“最像Palantir的中国公司”。

2025年下半年开始，成立20多年的Palantir市值在海外飙升，靠着其Agent产品、FDE前置工程师、本体论的技术理念，其股价从2022年底不到6美元，涨至2025年的200美元，市值一度逼近5000亿美元，超过Salesforce。

投资中数睿智前，郭其志曾担心韩涵“不会说漂亮话”，但经过了三个月的深度调研，他发现：这个只会用数据说话、很少用形容词的创始人，带着一个“不太会营销”的公司，却在国央企这个“最重要的战场”，做出了100%续约率、客户零流失的成绩。

来源：受访者

数据是大模型训练最核心、基础的资源，而数据处理是信息化领域中最“脏、累、慢”的工作。某to B Agent创始人曾告诉《中国企业家》：Palantir在大模型时代爆发，正是靠数据结构化治理，并瞄准政府客户。

中数睿智的路径与Palantir也高度相似：通过将国内大型国央企的数据结构化，为政府和大型企业解决最复杂场景的问题。目前，中数睿智服务的客户覆盖了能源、航天、矿业、国防、生物医药等多个关键基础领域。

瞄准企业级Agent市场

“国内能做电网这种大型国央企项目的to B公司并不多。”郭其志从事企业服务投资多年，一般来说，做国央企市场的创业者需要一定的年龄、资历和社会关系。他第一次见到韩涵时，不确定眼前的人为何能在国央企企服中胜出。“比我想象的要更年轻，但也很有冲劲，对AI的战略眼光极强。”

2007年，韩涵进入清华大学电子工程系读工学博士，期间成为哥伦比亚大学高级访问学者。2012年博士毕业后，她进入工业和信息化部直属的中国信息通信研究院，从研究员一路做到研究部主任，并深度参与了国家大数据、人工智能的顶层设计。2018年，韩涵进入上市公司海量数据任副总裁兼董秘。

在信通院的多年时间里，韩涵手握数十项核心技术成果，并参与了多项国家级政策起草。用她的话来说，那是一段既让她理解技术本质，也让她比任何人都更早明白“数据是AI基础”的履历。

2019年GPT-2发布，大语言模型还未进入大众视野，但韩涵已经看到了技术的颠覆式变革萌芽。2020年4月，她创立中数睿智，开始基于大语言模型进行AI数据治理方面的产品研发。

但中数睿智成立初期，也是韩涵创业生涯的至暗时刻。她曾向投资机构投递了上百份商业计划书，“那时，很少投资人能懂大语言模型，投再多也没有人理你，那些技术原理，我讲了得有上百次。”

这段漫长的煎熬期也源于，to B市场周期长，大型国央企客户获客慢，调用量和用户数很难快速增长。加上女性创业者在硬科技赛道里本就是少数，“部分投资人担心我作为女性管理者会不会有强大统筹管理能力，也有顾虑担心博士背景是不是容易偏重技术开发。”

彼时，几乎所有人都在建议韩涵做更轻量级的SaaS应用，如OA协同、HR管理、财务系统等，它们标准化程度高、交付周期短，可以快速起量。但韩涵却选择了相反的路：电力、军工、通信，这些最复杂、最重、最慢的生产型行业。

“AI革命是一场关于生产力、生产效率的革命，生产型行业涉及对物理世界的理解、非结构化数据的处理、机器对实体设备的推理和决策。”在韩涵看来，这才是AI真正能够释放生产力价值的地方。“只有在难而正确的轨道上发展，AI才有长期的价值。”

到2024年上半年，国内“百模大战”爆发时，郭其志回忆：“投资圈的目光都聚焦于AI to C，但我们有些担心C端创业公司凭什么打得过字节、阿里这些大厂，它们既有模型技术优势，又有云、算力，更不缺流量。”

来源：受访者

这时，韩涵已经积累了不少数据理解能力和行业客户基础，并靠企业级Agent产品签下了一家大型央企，这也让中数睿智进入了郭其志的视野。

“中数睿智避开了Palantir这家公司曾经历的漫长亏损期，前面难受的时间比较短。”又迅速将数据处理能力与大模型结合，切入AI Agent赛道，这也是鼎晖两度投入中数睿智的原因。

韩涵也是郭其志心中的“理想创始人”，对核心产品有着很深刻的理解，有创业的激情，有很清晰的战略性思维。“她不会快速包装一个漂亮的答案，但能为复杂问题构建完整的解决方案，并用逻辑链条向客户解释清楚。”

自2024年起，鼎晖VGC连续三轮加注中数睿智。首轮于2024年底出资数千万元，2025年6月继续追加；又在2026年4月B轮持续跟进，成为中数睿智A轮至B轮期间最核心的机构股东。

商业化层面，中数睿智提交了高速增长的答案：作为国内较早完成企业级智能体操作系统规模化落地的厂商，公司近两年来业绩连年翻倍、核心大客户数量逐年扩容，头部国央企客户覆盖率突破60%，并顺利迈入全面盈利阶段。

构建核心技术“动态本体”

韩涵用一个工业时代的比喻来解释大模型的影响力：GPT之前的“AI模型”像蒸汽机，只能围绕自身的机械力解决问题；而大模型则像发电机，将算力转化为通用能源。

但韩涵表示，泛化只是起点。要让大模型真正指挥一台变压器或一架风机，AI必须先能“读懂”这些物理实体背后的运行规则——这个规则叫作“本体”（Ontology）。

“本体就是用程序语言和数学的表征，描述物理世界的机理。”韩涵解释道。而Palantir的AIP平台能在复杂场景下游刃有余，核心便在于其花了20多年积累了一套描述业务运行规则的静态业务语义模型。

不过这套方法论也有一个“沉重”的前置条件，也是Palantir被外界所诟病“业务重”的最大原因：FDE（Forward Deployed Engineer，驻场工程师），公司工程师需要在客户企业内驻场办公6~9个月，白天与客户企业的员工一起办公，晚间将白天的内容整理为有效数据。以这些数据信息手工建模成关于该公司的业务体系知识网络，即“本体”。

大模型时代下，韩涵认为FDE有更优解，即将这一过程AI化——AI-FDE。通过自研的OSTARR算法，中数睿智的AI系统能在两小时内自动完成全部本体构建工作，准确率达90%以上，再由业务专家微调即可投入使用。

韩涵更重视的是动态化，AI-FDE所构建的这套本体，会随客户业务的变动，实时变化并自我进化，即动态本体论。“都是阳光，上午9点的阳光和下午4点就是不一样的。”韩涵用光照的细微差异来类比物理世界无时无刻不在发生的参数漂移。

如果说Palantir历经20多年终于迎来大模型技术从而站上巅峰，那么诞生于大语言模型风口下的中数睿智，靠着“自动本体论”这套技术架构，比Palantir更快地获得了商业结果。

目前，中数睿智的AI-FDE交付模式将单项目交付周期从6至9个月压缩到了1至2个月，交付效率提升80%，单工程师覆盖客户数量提升5至10倍。电力是中数睿智的关键客户之一，而中数睿智在能源电力行业的Agent产品，可以使设备故障排查效率提升近20倍，风机非计划停机率降低60%。

即便依托AI-FDE交付模式，AI与垂直行业的复合型人才仍是刚性约束。如何吸引顶尖人才，韩涵采取了更开放的策略。她避开了大厂高薪抢人的军备竞赛，在团队管理中推崇“达尔文进化论”，主动引入不同文化背景的人才以保持组织基因多样性。

来源：中数睿智公众号

据悉，中数睿智团队规模超200人，其中技术人员占比达84%，其最突出的标签并非“学霸”光环，而是“最懂行业的AI工程师”。

“到我们公司来的同事分布于计算机、物理、化学等各个专业，AI是必需的技术技能。最关键的是，他们最大的愿景都是亲身参与产业颠覆性变革。”

韩涵直言，这是一家“信服真理”的公司，当高管团队出现分歧时，最终判断标准是“是否是有效的发展路径”，而非职位高低。

巨头环伺下跑出一匹黑马

中数睿智爆发的同时，其所在的企业AI这个千亿市场正朝着万亿规模狂飙。

IDC数据显示，2026年全球企业在AI上的支出将达9400亿美元，到2029年将增长至2.1万亿美元，AI产业已进入以企业应用、Agentic AI为核心的“超级周期”。Gartner同样将2026年定义为转折之年：全球AI总支出预计达2.59万亿美元，同比增长47%，但超45%的支出仍由基础设施拉动，这说明企业端AI还存在巨大的发展潜力。

在政策端，2025年7月国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，到2027年，率先实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%；到2030年，智能体等应用普及率超90%的国家级目标。

重大机遇在侧，行业参与者持续增多，挑战烈度更甚。

《中国企业家》据公开资料不完全统计，2025年上半年大模型采购中，阿里云以1.85亿元领跑，火山引擎中标数量也多达13个。如果中数睿智不能尽快建立足够深的行业壁垒，大厂的资源、渠道后发优势将逐步显现。

但韩涵认为，中数睿智仍然可以靠精益化运营胜出。“大厂更关注于模型算力，不可能垂直地往一个领域一个领域里面去钻。模型跟落地中间有一个gap，gap的核心则是数据。”

郭其志在对中数睿智做投前尽调，访谈大量客户时也发现：大厂的产品高度标准化，在央企复杂生产场景中的灵活性反而受限。一位央企客户的原话是：“用大模型本身和底层系统一定用大厂的，因为它稳定。但应用层面首先要满足需求才行。”

从行业演进史看，从ERP、SaaS、PaaS，再到Agent平台，to B风口中每一轮技术迭代都在将基础设施层与应用层进一步解耦。

在郭其志看来，中数睿智的定位在Infra层（基础设施）——比SaaS更底层，比通用大模型更贴近业务。这个位置决定了它不会与大厂正面碰撞，郭其志解释道，大厂是在铺设“电网”，而中数睿智做的则是为每家央企定制“输变电设备”。

来源：中数睿智公众号

巨头环伺下，中数睿智成为to B赛道跑出的一匹黑马。据悉，中数睿智的客户名单里，国家电网、南方电网、中国移动、中国联通、中海油、大唐电力赫然在列。这些订单是韩涵在与华为、字节跳动、阿里巴巴、百度等巨头同台竞标中一场场赢下来的，据介绍，2026年上半年中数睿智大客户数量实现翻番。

手握国央企全生产链条的数据，提供个性化的Agent产品，中数睿智的全技术栈和灵活体系与弹性落地架构，毫无疑问是最大优势。

赛道各方共同深耕国央企数字化市场，也倒逼参与者持续强化自身核心能力。传统做垂类应用的SaaS为了不被做企业级Agent的公司取代，也正倾尽全部财力、人力变革。

而对中数睿智来说，更聚焦下一步增量从哪里来——这同样也是Palantir的困境，其成立20多年仅积累了900多个客户。作为率先实现规模化商业落地的智能体企业之一，韩涵对这个问题的回答没有迎合“快速扩张”的叙事：“数量并不是核心，中数睿智能够解决的问题的数量才是核心。”

韩涵透露，出海是中数睿智建立新增长曲线的必选项，未来，中数睿智会聚焦“一带一路”共建国家开启国际化战略。

在她看来，中数睿智虽有先发优势，但不必将目光拘泥于竞争之中，而是要建立企业级Agent行业的标准。而标准之争不仅是技术之争，更是生态之争。黑马的冲刺已经完成，领跑者的长跑才刚刚开始。

文章来自于"中国企业家杂志"，作者 "孙欣"。