海淀诞生“决策大模型第一股”！股票代码“1956”致敬AI元年——

“闻弦歌而知雅意”，中科闻歌之名正取自《吕氏春秋》。“闻歌”是对信息的感知，“知雅意”是从表象中推理出深层含义——于纷繁信号中精准捕捉真实意图，这正是“决策智能”的技术内核。今天，这家海淀企业迎来了其资本化进程的又一里程碑。

6月26日，伴随着清脆的锣声，北京中科闻歌科技股份有限公司（以下简称“中科闻歌”，股票代码：1956.HK）正式在香港联合交易所主板挂牌上市。这家从海淀中关村起步的人工智能企业，用九年时间，完成了从一间办公室到“决策大模型第一股”的跨越。

（相关报道：海淀AI企业冲刺“通用决策大模型第一股”）

上市当日，公司股价表现亮眼，开盘涨81.22%，报110港元/股，总市值超190亿港元。截至发稿，盘中最高125港元、最低110港元，振幅收窄至24.71%，换手率2.21%。市场的热烈反响，不仅体现了投资者对中科闻歌技术实力与商业模式的高度认可，更映射出人工智能正从感知理解迈向决策智能时代的广阔前景。

“1956”的初心：

致敬AI诞生，锚定决策智能

中科闻歌的股票代码“1956.HK”是人工智能发展史上的特殊年份。

“1956年，达特茅斯会议召开，‘人工智能’概念正式诞生，同年，中国科学院自动化研究所成立。”中科闻歌董事长王磊向记者阐释这组代码背后的意义。身穿印有“1956”字样的文化衫，他语气中难掩激动。

在中科闻歌团队看来，这组代码不仅是对人工智能历史的致敬，也是一种面向未来的宣言。而这份关于技术、产业与时代的情怀，正是中科闻歌创业故事的起点。

2016年3月，人工智能AlphaGo以4:1击败韩国棋手李世石，人工智能第一次以如此直观的方式惊艳世界。2017年5月，世界排名第一的中国棋手‌柯洁‌以‌0:3‌的总比分不敌人工智能AlphaGo‌，AI概念进一步进入中国公众视野。两个月后，国务院正式印发《新一代人工智能发展规划》，人工智能正式上升为国家战略。

敏锐的人，总能率先听到时代的潮汐。就在那一年，中国科学院自动化研究所实验室里的5位青年科研骨干做出了一个重要决定：离岗创业，投身人工智能产业化浪潮。乘着“国家鼓励科技成果转化”的政策东风，他们在海淀区银谷大厦18层租下第一间办公室，中科闻歌正式成立。

这个创业起点，后来被赋予了更多意味。多年后，有投资人用一个“小方块”形容北京AI创业最密集的区域——清华以南、北大以东、学院路以西、大钟寺以北。而银谷大厦，正坐落在这个被创投圈反复讨论的“小方块”之中。某种意义上，中科闻歌从诞生之初，就站在中国AI创新最活跃的坐标里。

从“AI+”到决策机：

一条少有人走的路

翻阅中科闻歌的大事记

一条清晰的技术演进脉络跃然纸上

2017年公司成立，聚焦科技成果转化；2018年推出基础平台，2021年，在国家“人工智能+”政策提出之前，公司已率先提出“AI+场景”战略，将AI能力注入公共治理、媒体、金融、中医药等垂直领域；2023年，自研大模型“雅意”发布，多模态视频生成平台同步推出；2024年，“磐石”基础科学大模型问世；2026年，全球首款通用决策大模型“决策机Decitron”亮相（相关报道：海淀AI再突破！这款决策大模型，帮你告别选择困难——）。

2022年末，ChatGPT引爆全球大模型热潮，人工智能迅速进入生成式AI时代。当许多企业聚焦对话式AI与内容生成时，中科闻歌的方向更加明确：让AI走向更复杂、更关键的决策场景。“别人都在做聊天机器人，我们在做决策大模型。”中科闻歌团队曾这样概括公司的差异化选择。在他们看来，大模型让机器具备了更强的知识理解、信息整理和自然交互能力，但这只是人工智能进入产业深水区的起点。真正困难，也真正有价值的问题在于：面对复杂变化的世界，AI能否像人类专家一样理解事件、推演路径、比较结果，并为行动提供更可靠的决策支持？

这正是中科闻歌长期深耕的方向。从复杂数据分析到决策智能，从行业模型到Decitron决策机，公司希望推动AI不止于“会回答”，更能够在高复杂度场景中辅助判断、支持行动，真正进入产业运行和组织决策的核心环节。

中科闻歌团队将这一问题追溯到诺贝尔经济学奖得主赫伯特·西蒙提出的“有限理性”理论——在人类面对信息爆炸、变量复杂的现实决策时，往往只能做到“有限理性”，而人工智能有希望推动决策过程从“有限”向“更优”逼近。

“比如，极端天气导致某条交通干线中断，究竟会影响哪些区域？物资调配应该如何调整？应急预案又该如何动态优化？”在中科闻歌团队看来，过去这类复杂决策高度依赖少数具备多年经验的专家；而未来，随着知识模型与世界模型等能力的不断突破，AI有望帮助人们更系统地理解复杂事件、推演不同路径，让决策不再依赖经验直觉，让治理变得更加理性。

基于这一理念，中科闻歌构建了名为“DOMA”的全栈技术架构：D代表数据层，O代表本体层，M代表模型层，A代表智能体层。这套架构让企业能够一站式完成AI转型，从数据治理、知识沉淀，到模型训练、智能体落地，形成完整闭环。

截至目前，中科闻歌已累计服务超过650家企业及政府客户，净收入留存率接近140%。在中科闻歌团队看来，客户“越用越深”，背后并不是单一工具的吸引力，而是体系化能力的持续释放。

中科闻歌团队告诉记者，“我们提供的不是一个孤立的AI工具，而是一套面向复杂业务场景的系统方案。专业化能力、快速迭代能力与平台化价值，是中科闻歌形成客户黏性的关键。”随着企业接入AI逐步走向深水区，越来越多客户开始意识到，从数据、到本体、到模型、再到智能体，只有形成完整闭环，AI才能真正进入业务流程和决策场景。

代码里的中国风

产品里的硬实力

翻看中科闻歌的产品矩阵，从“雅意”“磐石”到“决策机”，一股浓郁的中国风扑面而来。这些名字背后，也藏着中科闻歌团队对于AI产品的一套理解。

在他们看来，好的产品命名不只是为了好记，更应该能够表达产品的能力边界和技术理想。据介绍，“雅意”取“雅言达意”之意，强调通用大模型对语言、知识和意图的精准理解；“磐石”面向科学研究场景，服务于天文、物理、力学等基础科学研究；“DIP”则面向决策智能，帮助企业在复杂业务场景中进行建模、推演与行动规划。

而中科闻歌最新推出的代表性产品Decitron决策机，一经发布便被称为“全球首个通用决策大模型”。工作人员告诉记者，不同于传统大模型更侧重回答问题和生成内容，Decitron更强调对复杂现实世界的理解与推演：它能够围绕动态变化的事件，进行因果分析、路径推演和结果比较，并给出多种可能的行动方案及相应预测。从国际局势研判、金融市场波动，到企业经营决策、升学志愿规划等场景，Decitron试图解决的不是“如何回答一个问题”，而是“在不确定性中如何作出更好的决策”。这也让它成为中科闻歌从企业级AI走向决策智能深水区的重要产品标志。

“未来，凡事不决，或许都可以问问决策机。”这也是中科闻歌团队对Decitron决策机的期待。他们希望，决策机能把过去分散在单点场景和垂直行业中的决策能力，进一步沉淀为可跨行业复用的决策智能基础设施，让AI真正从“回答问题”走向“辅助判断”。

从海淀走出的独角兽

九年稳健成长的背后，是海淀这片创新土壤的滋养。“人才是海淀最美的风景。”王磊这样解释中科闻歌扎根海淀的原因。

“2007年，我来到中国科学院自动化研究所，此后近二十年一直在海淀工作、创业。”王磊说，在他看来，海淀最独特的吸引力，正来自清华、北大、中科院等高校院所汇聚形成的人才密度。“很多师弟师妹毕业后，都愿意留在中关村这片区域继续做科研、做创业。”这样的人才生态，也为中科闻歌持续吸纳顶尖AI研究人员和工程师提供了基础。公司从创业初期的几人团队，逐步成长为拥有数百名研发人员的科技企业，其中不少核心骨干来自中科院以及清华、北大等高校。

人才之外，北京和海淀的创新资本生态也为公司成长提供了重要支撑。王磊告诉记者，中科闻歌在发展过程中获得了市区两级政府基金的支持，包括中关村科学城科技成长基金、北京市人工智能产业投资基金等；同时，国科资本、央视融媒体基金等机构也参与投资，为公司技术研发和产业落地提供了长期助力。自2017年成立以来，中科闻歌已完成近10轮融资，累计融资额近16亿元，最近一轮融资发生在2024年底。

这也让那个“小方块”的含义更加具体：它不仅是AI人才和科研资源的聚集地，也是一片能够持续供给资本、场景与产业化土壤的创新生态。

让天下没有难做的决策

在中科闻歌的募资用途中，海外拓展被明确提及。目前，公司已在香港设立分支机构并服务海外客户，未来计划将中国原创的AI解决方案，以产品化、平台化、全球化的方式推向更广阔的国际市场。

“我们希望像阿里让天下没有难做的生意一样，让天下没有难做的决策。”这是中科闻歌团队对未来发展的期待。中科闻歌希望以通用决策大模型为核心，解决工业、商业和公共服务中的关键决策问题，让更多中小企业也能接入AI系统、用得起、用得好、用出成效，并在复杂竞争中作出更加理性的判断。

当AI浪潮从感知、认知进一步涌向决策与行动，这家从海淀成长起来、带着中科院科研基因的企业，正在一条少有人走的路上，构筑属于自己的通用决策智能版图。在中科闻歌团队看来，人工智能的未来不止于大模型。它既可以帮助人类探索从未抵达的宇宙角落，也可以在现实生活和产业运行的复杂路口，帮助人们作出更加理性的判断。

这条路很难，但也正因其难，才更能映照出创业团队身上那种独特的精神气质：既相信前沿技术的长期价值，也愿意走进真实产业场景，把实验室里的论文、算法和模型，变成解决现实问题的产品与服务。

从实验室到港交所，从银谷大厦的一间办公室到更广阔的全球市场，中科闻歌走过的九年，也是海淀创新创业精神的一个缩影。它让人看到，一群科研工作者如何把“论文写在祖国大地上”，也让人看到，在中国AI产业走向深水区的今天，仍有创业团队愿意选择难而正确的路，继续回答真实世界里的复杂问题。