为服务国家重大战略需求，蓄力新工科建设的重要决策，为国家培养输送大批计算机专业领域栋梁之才，北京大学计算机学院近日特别策划“计算校友访谈”系列栏目，汇聚学术界和产业界取得卓越成就的校友智慧，启迪北大在校学子勇担使命、追求卓越，共同谱写科技强国的时代华章。

作为北京大学2004级计算机软件与理论专业毕业生，明略科技（2718.HK）创始人、CEO兼CTO吴明辉受邀担任首期访谈嘉宾，分享成长经历、行业洞察与发展建议。以下内容节选自访谈：

计算机学院校友会与吴明辉校友进行座谈交流

Q1：请您简单介绍一下自己。

吴明辉：我是北大04级院友，2004至2007年就读于信息学院计算机系，师从李文新老师，在人工智能实验室参与过掌纹识别、指静脉识别系统的研发，这些系统曾用于校园考勤。本科阶段我就读于数学系，后转系到计算机系攻读硕士，现在是19级软微工程博士，导师为王平老师。

在校期间我便开启创业之路，2006年创办了明略科技的前身秒针系统，2014年正式创立明略数据，2019年成立明略科技。

今年我们发布了大模型产品DeepMiner。DeepMiner 产品线在明略内部是与秒针系统并行的一个全新旗舰级产品线。秒针系统负责“可信数据”，DeepMiner 负责“可信智能”。我们从大数据分析起步，逐步发展为全球领先的“数据驱动型Agentic AI”企业，核心业务是构建可信的数据挖掘智能体（Agent）。今年11月3日，明略科技在港交所上市，成为全球Agentic AI第一股。

Q2：什么契机让您选择了计算机专业？

吴明辉：我中学时同步参与数学、物理、计算机等学科竞赛，数学竞赛获山东省第二、全国二十余名，最初计划保送清华计算机系，却被北大数学系“破格录取”。数学是我的核心兴趣，但无法直接转化为产业价值，而我对编程的热爱从中学便已萌芽。

本科期间，我通过软件外包开发接触到工业界的工程实践，真正转向计算机则源于一门课——李文新老师的《程序设计与问题求解》。这门课是ACM竞赛的选拔课程，李老师作为课程负责人和竞赛亚洲区主席，注意到我在算法方面的优势，邀请我加入她的人工智能实验室。尽管当时我对AI一无所知，但实验室的研究方向让我产生浓厚兴趣，最终决定在计算机系完成本科论文，并保送攻读硕士。

Q3：您在计算机学院学习时有过哪些难忘经历？

吴明辉：我读书时不算“传统好学生”，硕士阶段开始创业，曾用天使轮融资的50%赞助实验室，早早开启产学研合作。硕士阶段我最初主攻计算机视觉，核心工作是生物特征识别的算法测评——不同于发论文的理论研究，我们要解决“掌纹锁投放到工业界是否可靠”的实际问题，这也成为我的本科论文方向。

让我印象最深的是数据采集的经历：当时算力匮乏、数据稀缺，我在北大食堂门口拦截师生采集掌纹样本，最终建成包含两三千人、每人10张照片的行业最大数据库。那时跑一次识别算法要等很久，但这种“从理论到实践”的探索，让我对AI的产业价值有了最初认知——04到07年的AI虽不成熟，却已展现出解决实际问题的潜力。

Q4：求学和成长过程中，对您影响最大的人或事是什么？

吴明辉：李文新老师和王平老师是对我影响最深的恩师。本科时我与老师交集不多，读研后才体会到“名师引路”的价值：李老师会用专业视角帮我校准方向，比如我曾计划采集1万份掌纹样本，她引导我从统计学角度计算误差，最终确定2000份样本已足够，这个思路直接启发了我的研究方向；王平老师则用“要读就读优博”的高标准激励我，这种“设定高目标”的思维，我如今也用在团队管理中。

本质上，老师的核心价值是“给出正确的引导”，就像现在AI需要优质提示词（Prompt），他们用专业经验帮我避开弯路，这种“点拨”比单纯传授知识更珍贵。

Q5：您是如何走上科技创业道路的？有关键转折点吗？

吴明辉：我的创业起点很务实——2000年入学后，发现第一个月2000元生活费很快花掉80%，便通过做奥数老师赚取第一桶金。真正踏入科技领域，是因为高中同学的“求助”：他接了软件开发的活却搞不定bug，我花一个周末自学相关语言，帮他解决问题后，被邀请合伙创办公司。由于我在做奥数老师时积累了更充足的资金，成了大股东，就这样“被动”开启创业。

创业后我才发现其中的乐趣：大公司只需专注单一任务，而创业要统筹全局，这种“解决复杂问题”的过程让我着迷。从秒针到明略，看似顺理成章，实则是“越折腾越投入”的性格使然——一旦进入这种“创造价值”的状态，就再也回不去了。

Q6：从学生到创业者/管理者，最困难的阶段是什么？

吴明辉：我属于“越困难越兴奋”的性格，创业中看似“惨”的时刻，我都乐在其中——这可能和从小参加竞赛、喜欢解难题有关。若以旁观者视角看，创业各阶段都有难题：初期是方向摸索，幸运的是我很快找到大数据分析的赛道；中期是融资，当年中国VC刚起步，我见了四五十家投资人才拿到第一笔钱；后期则是团队管理，随着人员和业务扩张，组织效率成为新挑战。

这些困难本质是“成长的必经之路”，如今明略上市后，资金压力虽已缓解，但“解决新问题”的热情始终没变——对我而言，创业的乐趣就在于攻克一个又一个难题。

Q7：当前计算机领域最值得关注的技术方向有哪些？

吴明辉：长期来看，AGI（通用人工智能）的定义与价值是核心课题。我们应从人文与技术双重维度思考：当AI在诸多领域已超越人类智商，我们是否还需要追求“更高智商”？AI的可信性、对人类社会的价值比技术突破更重要。

短期来看，Agentic AI（智能代理）是最热门的方向——让AI真正“帮人干活”，而非单纯聊天或推理。当前行业的核心难题是平衡“探索性”与“稳定性”：AI自主探索可能产生创新思路，但会消耗大量成本且不稳定；如何让它既高效执行任务，又保持拓展能力，是Agentic AI的关键研究点。

此外，AI辅助科研、具身智能（机器人）也是未来五年的重点方向。

Q8：“可信”是明略的核心价值，具体体现在哪些维度？

吴明辉：明略科技从创立第一天就聚焦“可信”，最早是解决数据可信——秒针系统诞生时，互联网广告充斥虚假数据，我们通过技术让数据透明，提升行业效率。如今AI时代，可信的维度更丰富：

一是数据源可信。现在互联网上90%以上信息可能是AI生成的，大模型联网搜索的答案常存谬误，如何甄别信息真伪，是C端和B端的共同需求。

二是决策可信。企业用AI做广告投放等决策时，AI需整合多方数据，还要识别数据矛盾，结合商业目标给出客观建议——这和当年秒针系统的逻辑一致，既要整合数据，更要通过逻辑判断确保决策可靠。

三是利益中立。AI不能因商业利益篡改结论，要真正站在用户角度提供建议，这是ToB智能软件的核心底线。

Q9：您如何看待个人价值的实现？您和团队最想让行业记住的核心是什么？

吴明辉：个人价值体现在日常的微小贡献中，比如一次会议上的想法、一个技术难题的突破。AI时代，人的核心价值是“探索AI无法触及的领域”：把自己的观察、思考传递给AI，用优质提示词引导AI，最终实现“人机协同”的价值最大化。

我希望团队被记住的是对“可信AI”的坚持。秒针时代我们守护数据透明，明略时代我们探索可信智能，这种“用技术维护商业正义”的价值观比赚钱更重要。我希望未来墓志铭上能刻下人机互信的数学原理——这是我结合个人理想与企业使命的追求。

Q10：您对母校、老师和同学有什么祝福或寄语？

吴明辉：我由衷感谢母校和计算机学院——我的职业发展离不开老师的指导、同学的帮助。明略有很多北大校友，一些未加入的同学也曾在明略发展中给予过支持。借着明略上市的契机，我希望能搭建起母校与资本市场的桥梁，让北大师生的前沿想法、知识产权，与市场精准对接。

北大的AI技术实力毋庸置疑，我期待能和母校一起打造属于北大的人工智能平台，在行业内树立标杆。这是我作为校友的心愿，也是对母校培养的回馈。

访谈嘉宾介绍：吴明辉，明略科技创始人、CEO兼CTO。吴明辉本硕博均毕业于北京大学，2000年，通过奥赛银牌被保送至北大基础数学系；研究生被保送至北大计算机系计算机软件与理论专业，研究人工智能模式识别与图像处理，荣获北大人工智能实验室(AILab)优秀硕士学位；博士进修多模态大模型方向。

2006年，吴明辉创立中国最大的互联网用户行为和营销数据分析平台秒针系统；2014年，明略数据成立，不仅将业务范围从线上商业领域拓展至政府服务和线下商业的数字化转型，还将技术能力从大数据延伸到了人工智能领域；2019年，明略科技集团成立，同年，明略科技入选科技部“营销智能”国家新一代人工智能开放创新平台。在吴明辉的领导下，明略科技成功为营销智能、营运智能等多个垂直领域的2000多家企业和组织提供了完善的人工智能闭环解决方案服务。