识因智能:做能解决一线问题的硬技术

  行业动态     |      2026-05-01 06:50

  让王春辉放弃海外高薪回国的原因是:“我想让先进智能技术真正扎根中国实体经济,解决产业发展痛点问题。”

  识因智能紧紧抓住时代机遇,如今已构筑起从底层模型到上层应用的完整技术栈。

  坚持“实战迭代、攻坚突破”,拒绝炫技型技术,做能解决一线问题的硬技术——识因智能正一点点成为王春辉理想中的模样。

  从入不敷出,到扭亏为盈;从人才流失,到重整旗鼓;从名不见经传,到获得国家级高新技术企业、专精特新中小企业等资质……七年间,这家企业用一次次技术突破,一个个落地案例,扎根产业一线,成为众多合作方的“实干帮手”。

  它就是北京识因智能科技有限公司(以下简称识因智能),聚焦认知智能大模型与产业落地。公司凭借扎实的技术实力与丰富的落地案例,在新一轮人工智能产业浪潮中,以自主可控的认知智能大模型赋能政务、工业、服务业等领域数字化转型。

识因智能:做能解决一线问题的硬技术(图1)

  2025年8月13日,北京识因智能科技有限公司创始人王春辉参加智领未来人工智能产业创新发展大会,并发表主题演讲。 识因智能供图

  当前,我国AI核心产业规模已超1.2万亿元,人工智能相关企业达6200余家,行业竞争日趋激烈,如何在这片竞争激烈的市场中抢占一席之地、实现差异化发展,成为众多AI企业面临的重要课题。

  2019年创立识因智能的王春辉,曾任职于谷歌、Oracle等国际科技企业,让他放弃海外高薪回国的原因是:“我想让先进智能技术真正扎根中国实体经济,解决产业发展痛点问题。”

  而“识因智能”这个名字就饱含着企业对探寻问题根源的渴求和用技术解决问题的执着。

  就在团队刚刚积累起初步经验之时,新冠疫情来袭,企业各类线下项目因实地考察受阻陷入停滞。面对困境,王春辉迅速调整方向,带领团队将全部精力投入核心技术打磨,以技术深耕对冲市场不确定性。

  2020年疫情期间,各地防疫压力陡增,海量的咨询电话、繁琐的信息登记,让基层工作人员不堪重负。关键时刻,识因智能团队推出自主研发的“疫情智能机器人”,并无偿为18个省市的相关机构提供公益服务。

  凭借强大的自然语言处理能力,这款机器人能24小时不间断响应群众咨询,精准解答疫情防控各类问题,既缓解了基层工作人员的压力,也让群众能够快速获取权威信息。这次公益行动,让识因智能获评“工信部疫情重点保障企业”,也让团队完成了一次“实战蜕变”。

  那段时间,王春辉常吃住在公司,“我从没想过放弃,只要坚守技术落地的初心,沉下心做实事,总有熬出头的一天”。

  2023年5月,识因智能发布了“一叶轻舟”生成式大语言模型,拥有30余项算法发明专利与近百项软件著作权;9月,该模型顺利通过国家可信AI评测;11月,识因智能成功入选北京市首批人工智能重点企业名单;2024年1月,“一叶轻舟”完成国家网信办大模型服务备案,这一年,企业完成数千万元首轮融资,由石景山现代创新产业基金领投,聚焦企业级大模型规模化落地……这一系列成果的背后,是团队从“技术打磨”到“产品成型”的成长,也是企业从“艰难求生”到“稳步发展”的进阶。

  2024年起,历年政府工作报告中均提及“人工智能”。从“持续推进‘人工智能+’行动”,到“智能经济”作为独立的经济形态概念写入其中。AI不再仅仅被视为赋能工具或技术手段,而是具备独立形态和完整体系的全新经济范式。为此,多地出台支持政策,北京市石景山区也通过打造中关村虚拟现实产业园等方式,为数字科技企业提供成长“沃土”。

  识因智能紧紧抓住时代机遇,并落户石景山,如今已构筑起从底层模型到上层应用的完整技术栈。其核心的“一叶轻舟”MoE大模型持续迭代,并驱动“MatriXense数据认知大脑”产品体系处理企业级复杂数据。该体系通过NL2SQL、多表关联问答等核心能力,让企业能够像使用搜索引擎一样,零门槛挖掘和利用沉睡的数据资产。

识因智能:做能解决一线问题的硬技术(图2)

  2025年10月,识因智能创始人王春辉带领技术团队调研中国铁建某智慧盾构项目现场。 识因智能供图

  从单一技术研发,到多模态技术融合,再到多领域场景适配,这背后是团队技术能力的持续升级和应用领域的转型升维。2024年3月,北京市中关村科技园区石景山园管委会区科委官网公布开启“一叶轻舟”智能服务平台公测。这款产品通过“轻舟会议”“数字员工”“文件解读”等核心功能,实现口述、录音上传就能完成会议记录、工作报告、台账整理等工作,极大节省了工作人员的时间成本。

  由此,识因智能在智慧政务领域也算是“小有名气”。2025年,北京保障房中心数字化转型项目向公司伸出橄榄枝。

  解决问题的核心是抓痛点。王春辉团队在实地考察后一语中的:“保障房中心的业务投诉太多,先从智能客服切入,给人工客服卸下重复应答的包袱。”

  经过优化,80%的常规咨询问题由智能客服先行解决,人工客服平均响应时长从6秒缩短至300毫秒,客户投诉少了、满意度高了。

  赋能实体企业,识因智能前行不辍。国金矿业大型矿山输送带设备预测性运维项目,实现了对电机组、托辊、皮带等装置运行状况的动态监测与分析预测;国家电网变电站部署的轻舟工业智听系统,助力设备达成安全稳定的无人化运行;识因智能轻舟MOE混合专家模型,让蒙泰集团实现了对电解槽内实时温度的精准掌控,准确率高达99%……

  当前,我国“人工智能+”行动持续深化,工信部等八部门出台《“人工智能+制造”专项行动实施意见》,明确到2027年,我国人工智能关键核心技术实现安全可靠供给,推动3至5个通用大模型在制造业深度应用,推出1000个高水平工业智能体,打造100个工业领域高质量数据集,推广500个典型应用场景。

  这一政策导向,成为识因智能主动扎根、响应一线需求,深耕技术、拓展落地场景的“强心剂”。企业自主研发的轻舟工业智听系统,已成功应用于大国重器——盾构机。

  盾构机是一种大型圆柱状工程机械,专门用于挖掘地下隧道。其原理颇似蚯蚓,前面合金刀盘不断旋转,破碎“吃进”岩石或土壤,传送带将渣土后运排出,所经之处就形成一条中空隧道。与传统印象中“一身灰、两手油”的挖隧不同,如今的盾构掘进更像一场精密的数据战,工作人员不仅靠耳朵听、手电看,更靠仪器读数据。

  2025年国庆中秋双节期间,当万家团圆之时,识因智能团队毅然奔赴中国铁建某智慧盾构项目工地,开启了为期两个月的封闭攻坚,打造大盾构AI大模型智能体。

  在封闭的两个月里,识因智能团队蹲守在盾构机旁调研采集,在刺耳的轰鸣和漫天粉尘中,小心翼翼地核对每一个传感器参数,反复打磨、清洗、校验掘进、地质、设备等数据,一个微小的误差,都要重新核对、反复求证。

  面对复杂多变的施工工况,团队成员凭着一股韧劲攻坚克难,用自研算法,一点点剔除异常数据、补全缺失字段,把一堆堆杂乱无章的数据,梳理成整齐规范、精准可用的高质量训练集。

  如今,这一智能体已能精准捕捉盾构机的风险隐患,主动匹配历史案例,推送贴合现场的预警和优化建议,真正让施工风险管控从“被动应对”变成了“主动预控”。

  七年间,识因智能磨合出一支高效团队,这里汇聚了Google Brain、微软亚洲研究院、DeepMind等顶尖机构的人才,必赢官网首页60%以上为硕博学历。每次项目调研,王春辉都带着这支“王牌”团队亲历现场,为项目落地打前站。

  2026年全国两会期间,人工智能与医疗健康的深度融合多次被代表委员提及。其中,全国政协常委、国家统计局原副局长贾楠与全国政协委员、中日友好医院原副院长姚树坤建议的推广城市级医疗健康智能体,推动医疗卫生服务体系从信息化向智能化升级,成为“AI+医疗健康”的又一热议焦点。

  早在“一叶轻舟”大模型研发初期,识因智能就敏锐地洞察到医疗领域对智能化工具的迫切需求,AI技术有望成为医生提升效率、减轻负担的得力助手。

  2025年,一次偶然的机会,王春辉得知北京朝阳医院医生们因工作繁忙难以完整书写病历,而且医疗数据无法最大化利用,当即带领技术团队前往对接并达成合作意向:运用“一叶轻舟”大模型让医疗数据成为可利用、可沉淀的优质资产,帮助医生从繁重的文书工作中解放出来,更专注于诊疗本身。

  2025年8月,识因智能技术团队在北京朝阳医院开启“常驻”模式,快速融入医院工作节奏。

  作为北京综合性三甲医院之一,北京朝阳医院日均有2万多的诊疗号源。团队成员分工明确,分别“泡”在医院的各个角落,医生工作多久,他们就坚守多久;诊室、护士站、候诊区,甚至医生的休息室,都成了他们的“研发阵地”。

  一个多月的沉浸式调研与数据采集,为模型研发打下了坚实的基础。9月底,完成全部数据梳理后,团队返回公司开启了“连轴转”的研发模式,仅用一个多月便完成了医疗问诊大模型的研发,并于11月初上线试运行“智能分诊”与“AI预问诊系统”。如今,该大模型已在朝阳医院的三个院区同步上线。

  识因智能技术负责人郑晟告诉记者,不同于多数医疗大模型单向输出的模式,识因智能的问诊大模型聚焦“引导式提问”。“这就像经验丰富的临床医生,患者只需如实回答问题,就能完成诊前信息采集,能为医生节省问诊和写病历的时间。”

  北京朝阳医院医疗问诊大模型是识因智能在医疗领域的首个落地成果,但这只是一个新的起点。如今,识因智能依托自主研发的核心数据智能技术,已在智慧政务、智慧警务、工业运维、企业服务等多个领域实现了技术成果的规模化落地,而更多新领域的攻坚任务,正等待王春辉与他的团队迎难而上。

  坚持“实战迭代、攻坚突破”,拒绝炫技型技术,做能解决一线问题的硬技术——识因智能正一点点成为王春辉理想中的模样,他说自己“这才算没白活”。

识因智能:做能解决一线问题的硬技术(图3)

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