8月25日至28日，东吴证券“AI+智造·共启新程”TMT&制造专题策略会先后在上海、深圳两地举行。本次策略会聚焦企业大模型与AgentOS、从数字AI迈向物理AI、国产GPU赋能AI落地、AI4S、光互联、PCB钻针等前沿方向，三百家产业链优秀公司参会，沪深两地参会人数各超千人。

8月27日上午，海致科技集团首席执行官杨再飞受邀出席深圳场主会场，发表题为《从模型演进到产业Harness：驱动AI真正嵌入产业场景与效能落地》的主题演讲。这是杨再飞首次参加券商策略会交流，他就大模型时代产业AI落地的关键命题，与现场投资者和产业界同仁做了一次深入的分享。

模型的聪明，与产业的要求，天然存在错配

杨再飞开门见山：模型的Scaling Law在不断延伸，万亿参数模型轮番发布，智能的成本在快速下降。但大家对AI的期待也在变——人们希望它不再只是写写参考文章，而是能解决运维、决策、最优路径规划这类问题，乃至支撑CEO层面的公司决策。

问题恰恰出在这里。模型有极强的泛化和联想能力，产业要的却是精准的收敛和确定性。一个面向开放世界探索，一个在约束世界里求解。这道裂缝，靠模型自己填不上。

填裂缝的那套东西，就是Harness。

为什么是海致

海致科技由杨再飞与任旭阳于2013年前后创办，中国工程院院士、高性能计算专家郑纬民担任首席科学家，并建有院士工作站。公司从知识图谱起家，2013到2018年间在公安犯罪挖掘、金融反洗钱与团伙反欺诈、电网设备拓扑调度等场景，建设了国内最早一批大规模企业级知识图谱。

2019年前后，中国客户的图谱节点规模已达千亿甚至万亿级，基于上一代架构的开源数据库频繁崩溃。海致与清华团队由此自研出全球最快的分布式原生图数据库，至今保持世界纪录。大模型时代到来后，公司又最早推出图模融合平台，并在此基础上构建产业智能体，成为国内产业Harness方向的领跑企业。

2026年，海致科技登陆港交所，6月纳入港股通和恒生综合指数。日前发布的半年报显示，公司上半年营收同比增长70%，毛利率提升6.2个百分点至44.7%；其中AI智能体收入增长超过100%，毛利率在50%以上。公司同时承担着工信部多项国家重点研发任务，深度参与国内外大模型与知识图谱相关标准的制定。

Harness Engineering：AI工程的五轮演进

演讲中，杨再飞梳理了AI工程伴随模型能力演进的五轮主线：

最早是Prompt Engineering，学会正确地提问；随后是Context Engineering，用更长的上下文和向量检索把正确的信息喂给模型；再往后，人们发现光有数据不够，关键在于把数据构建成语义，围绕语义建立安全边界、外部连接和任务连续性，让组织能够执行、验证、控制——这就是Harness；为了让它更自动化，又有了Loop Engineering，让执行过程自迭代；再到Graph Engineering，跨系统、跨领域调度AI的资源与能力。

一句话概括：从给AI提问题、喂信息，到必须为它准备一个完全可理解的运营环境。

针对"大模型厂商自己的Harness会不会取代产业级Harness"这个现场热点问题，杨再飞的回答很明确：两者相向而行、彼此促进。大模型的Harness帮模型更好地使用工具、提升通用性；产业级Harness帮它在真实企业环境里接入真实的数据、语义和规则，面对真实的安全约束。通用智能体在开放世界探索，泛化带来的灵感甚至是好事；产业进程在约束世界解题，回答必须正确。这是两种完全不同的任务。

产业智能体的三层拆解

一个能在企业里稳定、安全运行的产业级智能体，至少需要三层：

第一层，可计算的世界。把企业分散的ERP、传感器、CRM、PMS等数据接入统一底座，一致口径治理。大模型时代还多了一项工作——把老师傅脑子里的隐性知识挖出来，通过现场共创（FCE）梳理对象、关系和逻辑，编译进Ontology平台。

第二层，从"可计算"到"可理解、可行动"。本体把事情抽象为对象、关系、逻辑和行动四个部分，比传统知识图谱多了一个Action——分析结果出来后，直接接入订单调度、维修等业务系统，把自然语言推理变成产业决策。

第三层，大模型引领的Ontology自动化。突破"手搓"式数据治理的人力边界，让大模型从非结构化数据中自动提取本体和规则，沉淀为平台能力。这层能力直接反映在海致的报表上：毛利率显著提升，边际交付成本大幅下降。

落实到产品，海致交付给客户的不是一套Ontology工程系统，而是一个能拿到结果的Harness智能体。其下由三大模块支撑：DMC数据计算底座、连接全球100多个主流大模型的路由平台，以及从图数据库演进而来、兼容向量、空间与时序数据的多模数据库。

海致过去一年多在智能矿山、电信运营商、油气、医药生产流通、城市热力、工业机器人、国产大飞机等行业持续拓展，并在香港为金融机构提供招股说明书与保险单据的风险穿透服务。

现场交流：商业模式、卡点和扩张逻辑

问答环节，杨再飞回应了投资者最关心的几个问题。

关于商业模式，他透露了一个数据：客户首次买单的价格与后五年的付费总量，大概是几十倍的差额。只要真正有效能，付费方式只是顺理成章的问题。图数据库、多模数据库等平台型产品在营收中的占比正稳定上升，且毛利很高。

关于落地卡点，他的答案出人意料：不是技术瓶颈。过去两三年公司Harness智能体营收增长16倍，当下恰是需求爆发阶段，上半年最大的不足是人才扩张太慢。真正的卡点在于思维——一是很多公司仍不认为客户现场的工作有价值，二是缺少一种兼容的人工智能思路，大模型、本体、强化学习、规则各有长短，要回到问题本身，而不是执其一端。

谈到中国软件行业的AI转型路径，海致方面补充了一个判断：中国底层软件高度离散，Salesforce式的SaaS转型路径在中国走不通，Palantir从定制开发起家、再把经验平台化的路径更有希望。先服务能负担高预算的大型企业，跑通之后再向中小企业泛化。

关于新行业扩张，杨再飞总结了几条准则：选对行业，争取在一个行业里深耕100个企业，而不是一上来做100个行业；选对场景，只做真正能被AI解决、能产生高效能的事；不只解决问题，还要抽象问题，把行业难题沉淀为产品壁垒。新行业初期毛利低，但随着本体积累和产品成熟，边际收益必然提升。

结语

"1000天以前，人类还在怀疑大模型对世界的影响；今天，已经很少有人怀疑了。"杨再飞在演讲结尾说，严肃产业界对模型能力与现实环境之间的错配还认识不足，这个空档，应该由更重视现场、更重视问题的工程师和公司来填补。

这也是海致科技一直在做的事。

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