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上海AI“小巨人”衝刺IPO!收入暴增251.7%

2026年6月16日 13:00

重點摘要

智東西 作者 | 茄子 編輯 | 程茜 智東西6月16日報道,6月14日,華院計算技術(上海)股份有限公司(以下簡稱“華院計算”)向港交所遞交招股書,聯席保薦人為銀河證券和建銀國際。 ▲華院計算遞表 華院計算成立於2002年4月,該公司的產品通過整合數據和專業領域內的知識,在工業環境中執行推理、決策和持續優化,將企業數據、專家經驗和業務流程融合為智能化工作流。該公司2024年被評定為國家級專精特新“小巨人”。 其產品主要面向企業,幫助重資產或複雜運營的企業把人和數據結合起來,用AI代替一部分高級工程師的腦力勞動去調度資源和決策。 根據弗若斯特沙利文的資料,按2025年收入計,華院計算是中國第四大企業認知智能算法服務提供商,也是中國最大的獨立企業認知智能算法服務提供商。 ▲按收入計算,2025年中國前五大認知智能算法企業排名 華院計算此前經歷了多輪融資,在2026年5月完成上市前最後一筆存量股權轉讓後,該公司的估值約為27.5億人民幣。 招股書顯示,華院計算此次IPO的募資淨額將用於科技創新:推進認知智能底層算法研究、開發AI操作系統平臺;產業創新:建設產業智能體體系,支持認知智能在產業側的應用落地;行業與全球擴張:推動商業模式升級、拓展開外市場;營運資金及企業一般用途。 一、連續三年虧損,研發投入超3億 華院計算的主營業務主要包括認知智能算法平臺、工業級智能體和運營決策智能體等。 2023年、2024年、2025年,華院計算的收入分別為達到6557.4萬元、1.35億元和4.74億元,年內淨利潤分別為-1.24億元、-1.56億元、-0.53億元。 招股書顯示,華院計算的虧損主要原因是在快速成長期沒,對基礎研究以及構建認知智能算法平臺及產品作出的大量前期投資。在2023年至2024年淨虧損增加的原因是因為該公司擴展技術基礎級客戶覆蓋範圍,研發以及銷售及營銷開支增加所導致。

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智東西 作者 | 茄子 編輯 | 程茜 智東西6月16日報道,6月14日,華院計算技術(上海)股份有限公司(以下簡稱“華院計算”)向港交所遞交招股書,聯席保薦人為銀河證券和建銀國際。 ▲華院計算遞表 華院計算成立於2002年4月,該公司的產品通過整合數據和專業領域內的知識,在工業環境中執行推理、決策和持續優化,將企業數據、專家經驗和業務流程融合為智能化工作流。該公司2024年被評定為國家級專精特新“小巨人”。 其產品主要面向企業,幫助重資產或複雜運營的企業把人和數據結合起來,用AI代替一部分高級工程師的腦力勞動去調度資源和決策。 根據弗若斯特沙利文的資料,按2025年收入計,華院計算是中國第四大企業認知智能算法服務提供商,也是中國最大的獨立企業認知智能算法服務提供商。 ▲按收入計算,2025年中國前五大認知智能算法企業排名 華院計算此前經歷了多輪融資,在2026年5月完成上市前最後一筆存量股權轉讓後,該公司的估值約為27.5億人民幣。 招股書顯示,華院計算此次IPO的募資淨額將用於科技創新:推進認知智能底層算法研究、開發AI操作系統平臺;產業創新:建設產業智能體體系,支持認知智能在產業側的應用落地;行業與全球擴張:推動商業模式升級、拓展開外市場;營運資金及企業一般用途。 一、連續三年虧損,研發投入超3億 華院計算的主營業務主要包括認知智能算法平臺、工業級智能體和運營決策智能體等。 2023年、2024年、2025年,華院計算的收入分別為達到6557.4萬元、1.35億元和4.74億元,年內淨利潤分別為-1.24億元、-1.56億元、-0.53億元。 招股書顯示,華院計算的虧損主要原因是在快速成長期沒,對基礎研究以及構建認知智能算法平臺及產品作出的大量前期投資。在2023年至2024年淨虧損增加的原因是因為該公司擴展技術基礎級客戶覆蓋範圍,研發以及銷售及營銷開支增加所導致。 2023至2025三年間,該公司的研發投入分別為8300萬元、1.07億元和1.14億元,佔同年總收入的126.9%、79.6%和24.1%。 ▲2023年至2025年華院計算營收、淨利潤、研發支出情況(單位:億元)(智東西製表) 該公司的毛利三年間分別為2221.3萬元、4325.7萬元、1.75億元,對應的毛利率分別為33.9%、32.1%、37.0%。 該公司不同產品營收中,三年間,華院計算認知智能算法平臺的營收佔比從2023年的31.2%增長至2025年的50.2%,經營決策智能體營收佔比從2023年的從40.1%降至23.5%。 ▲2023年至2025年華院計算各產品營收及佔比 從客戶數量及客戶平均消費來看,該公司認知智能算法平臺客戶數量從2023年的14名增長至2025年的57名,客戶平均開支則從145.9萬元提升至417,4萬元,運營決策智能體的客戶數量雖然下降1名,但客戶平均開支從2023年的58.4萬元增長至252.6萬元。 ▲2023年至2025年華院計算各產品客戶數目及平均開支 2023年、2024年、2025年、華院計算來自政府補助的收入分別為657.1萬元、362.1萬元和533.1萬元。 華院計算年度綜合現金及現金等價物分別為-0.16億元、0.9億元、-0.47億元。 ▲華院計算年度綜合現金及現金等價物情況 二、自研認知智能技術底座,打造工業、經營兩大智能體 華院計算的認知智能能力基礎設施建設依靠三項核心技術: 一是基於非線性期望的算法框架,能夠僅從少量帶卷標樣本中實現小樣本學習,同時在複雜、動態的數據條件下保持強大性能; 二是基於知識本體的融合推理範式,將領域知識與數據驅動建模相結合,將輸出結果錨定於已驗證知識,從而提升可解釋性並減少誤差; 三是神經符號認知規劃與決策系統,在死循環流程中結合神經生成、符號驗證及強化學習,以分解複雜任務並提升高風險場景中的決策可靠性。 依託認知智能基礎設施,華院計算開發了三個產品: 認知智能算法平臺將計算資源、數據及算法模型整合至一個統一的環境中,用於開發、訓練、部署及管理智能應用,且截至最後實際可行日期,包含一個擁有逾20萬個算子及模型的標準化庫。 ▲認知智能算法平臺 工業級智能體依託認知智能算法平臺打造,聚焦長流程工業的流程控制,融合行業運營知識,整合生產數據與流程知識,自動監控、優化多環節複雜生產流程。 該智能體擁有智能配煤、缺陷檢測、連鑄質量預測等功能,可沉澱工藝知識、自主優化生產,提升生產效率與產品質量,減少對工人經驗的依賴,主要服務鋼鐵、冶金、有色金屬行業,提供對應的智能體產品與配套服務。 ▲工業級智能體應用於連續鑄造工藝控制 運營決策智能體貫穿企業全業務流程,具備認知理解、企業知識圖譜、多系統集成、自主分析決策、規則自動化五大核心能力,擁有自主決策、數據知識雙驅動、閉環自優化三大技術特點。 該智能體融合多源數據與行業知識,通過大小模型互補、多智能體協同完成複雜任務推理,安全可控;可服務生產、財務、風控、品牌文旅等場景,打通數據孤島,自主分析研判並迭代優化經營策略。 ▲運營決策智能體的差異化技術 華院計算的研發成員共有118名,佔該公司成員總數的62.1%,團隊專業背景涵蓋基礎數學、計算數學、計算機科學、認知科學、運籌控制及統計學等交叉學科領域。 ▲華院計算研發人員佔比 三、客戶多元化,供需端依賴度逐年下降 華院計算的客戶群多元化,涵蓋工業製造、文化旅遊、信息技術服務、科學研究以及公共服務等領域。2023年至2025年,華院計算每年來自五大客戶的收入分別為2106萬元、6364萬元、1.26億元,分別佔同年總收入的32.1%、47.2%、26.7%。 ▲2023年至2025年華院計算前五大客戶收入及佔比 供應商方面,華院計算主要採購技術服務、硬件、部署服務和設計服務。 三年間,其向前五大供應商採購的金額分別為1597萬元、4825萬元、7835萬元,分別佔同年總採購金額的30.9%、36.4%、23.0%,其中其向最大供應商採購的金額分別為566萬元、1310萬元、2027萬元,分別佔同年總採購金額的11.0%、9.9%、5.9%。 ▲2023年至2025年華院計算前五大供應商購買額及佔比 四、創始人深耕AI算法三十餘年 華院計算執行董事兼董事會主席宣曉華持股35.58%,上海瀛町持股0.85%,宣曉華及上海瀛町將構成一組控股股東;上海慧為持股16.09%,執行董事兼首席執行官許荻楓女士持股4.04%,紅杉聚業持股11.08%,上海吾苜持股5.83%,其他上市前投資者合計持股26.54%。 截至最後實際可行日期,宣曉華為上海瀛町的普通合夥人。因此,根據證券及期貨條例,宣曉華被視為於上海瀛町所持的股份中擁有權益。 ▲華院計算主要股東 華院計算創始人為宣曉華,其在2002年4月創辦華院計算。他在算法、數據科學、人工智能及計算機科學領域擁有超過35年的研發與管理經驗。1989年,他加入紐交所上市公司慧與並擔任研發工程師;1997年4月,他進入梅特勒‑託利多儀器(上海)有限公司任技術總監;2000年4月,加入易保網絡技術(上海)有限公司,擔任副總經理兼技術顧問。 ▲華院計算創始人宣曉華 華院計算董事會目前由七名董事組成,包括三名執行董事、一名非執行董事及三名獨立非執行董事。董事會任期三年,經重選及重新委任後可連任,並負責管理及主理該公司的業務並對此擁有一般權力。 截至2025年,董事會成員的薪酬情況如下表所示: ▲華院計算董事會成員薪酬情況 結語:認知智能賽道複合年增長率超40%,企業盈利承壓 弗若斯特沙利文數據顯示,中國企業認知智能算法市場增長迅猛,預計2025至2030年複合年增長率達39.0%,行業發展空間廣闊。 ▲中國企業認知智能算法市場2021年至2030年(估計) 華院計算作為國內頭部認知智能服務商,營收連續三年大幅攀升,產品落地多個行業,客戶規模與單客價值同步提升。 但該公司現階段仍存在明顯發展短板:一是長期大額研發投入導致企業持續虧損,盈利壓力突出;二是行業競爭激烈,需持續鞏固技術壁壘、留存拓展客戶;業務擴張帶來供應鏈、現金流等多重考驗。三是加大研發投入、打磨產品能力、優化經營將成為企業破局關鍵。 這也是當前認知智能行業科技企業普遍面臨的共性難題。

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