AI浪潮汹涌而来，市场上充斥着“模型之上”的高谈阔论，但在这个声音嘈杂的时代，有一家公司选择走另一条路——不去讲“AI能做什么”，而是脚踏实地去回答一个更现实的问题：“AI今天能为企业做成什么事？”
这家公司叫语核科技，成立不过两年，却已在高价值、高专业门槛的“售前数字员工”赛道上跑出了清晰的曲线。这条曲线，不依赖花哨的概念包装，而是建立在一个朴素的逻辑之上：AI不是替代人，而是将人的潜能解放出来；不是做个工具，而是做一个能一起打仗的伙伴。
AI不是软件，而是“岗位能力模型”
语核科技的产品不是一个App，也不是一堆模型API，而是一整套可以“直接上岗”的数字员工。他们服务的第一个对象，就是在B2B交易中最被低估、却最具价值的角色之一——售前。
在制造业、通信业、海运等重工领域，售前往往是一场仗能否打赢的关键：客户需求说不清，供应商能力难评估，一份高质量的方案成了信任的试金石。但这样一个岗位，却因为技术+营销复合能力稀缺而常年“无人可用”。语核科技用一个“Pre-Sales Agent”来解决这个问题，它能自动理解客户需求，生成定制化方案与报价，甚至连投标标书都能一键生成。
这不是“AI辅助人工作”，而是“AI即岗位”。在他们构建的架构中，每一个Agent都是围绕具体岗位职能建立的能力集合，拥有SOP、行业知识图谱、响应策略，就像一个新人入职第一天就能上手的“超级实习生”。区别只是，它不需要培训，不会跳槽，也永远不会疲倦。
结果导向，不靠“卖模型”挣钱
和那些靠“订阅制SaaS”或“算力授权”的AI公司不同，语核科技的商业模式可以说是B2B AI的一股清流。他们不按使用量计费，而是按实际产生的业务结果分成。
你可以理解成一个“底薪+提成”的AI员工：如果帮你签下了订单、节省了人力，那就拿点“提成”；如果没帮你带来实效，企业也无需多付一分。这种“结果即服务”的RaaS模式，让AI第一次拥有了“为业绩负责”的真实动机，也逼迫团队必须围绕结果持续打磨产品。
这背后的底气，是他们在Agentic AI领域的扎实探索。他们没有被“通用智能体”的虚幻承诺所吸引，而是坚定地走向“垂直场景的专业智能”。制造业售前、物流供应链、高端零售，每一个Agent的训练数据、行为模型、响应逻辑都源于真实岗位的沉淀与共创。AI不是“万能解”，而是“精准解”。
Agentic AI的务实实践：不是概念，是交付结果
当外界还在争论Agentic AI是否已来，语核科技已经在项目现场交出了成绩单。
例如，他们为一家央企海运集团打造的报价Agent，能在2小时内完成过去需要3天的投标响应流程，响应时效提升至1小时内，复购率飙升至65%，客户平均客单价上涨20%+。这个数字背后，是他们对“Agent”的再定义：不是Chatbot的升级版，而是能理解业务语义、掌握岗位逻辑、完成流程闭环的“岗位操作员”。
他们的技术堆栈也不是停留在“模型+接口”层面，而是从感知（看得准）、到认知（找得准）、再到执行（做得准）的一整套架构：复杂文档解析、多模态语义理解、高精度RAG上下文管理、岗位级行为逻辑引擎，每一层都是为“结果导向”服务的技术落地，而非炫技。
不追风口，专注创造“结果闭环”
语核科技的创始人翟星吉没有“AI布道者”的浮夸语言，他更像一个“AI实干家”：拒绝KPI驱动的无效项目、回避高定制的复杂工程，宁可慢一点，也要确保每个Agent都能在真实场景中持续发挥价值。
他的愿景不宏大，甚至可以说务实到极致：用AI真正赋能企业业务，让每一个企业都能拥有自己的“超级员工”。
他们也并未把目光局限于国内市场。在东南亚和日韩市场，他们通过本地化适配与渠道合作，逐步推进产品标准化与交付效率；在欧美，他们寻求与SaaS平台的互联互通，希望成为企业系统生态中的“岗位补全者”。
他们面对的挑战也很清晰：跨国合规的复杂性、本地数据适配的难度、文化差异对Agent接纳度的影响，但他们并不打算靠“砸钱”去硬拼，而是用一套“小而美”的技术产品与品牌力去迂回突围。
“个体智能体”时代的先锋：当一个人变成一个团队
在AI对社会结构的重塑中，“个体”这个概念也在被重新定义。
过去，一个售前人员要完成招标方案撰写、方案设计、答疑报价，需要团队支持与专业积累，而现在，一个普通销售，通过语核科技的Agent就能独立完成全部流程。
个体不再依赖组织、流程与后台支持，借助AI的能力外包与流程自动化，每一个人都能成为“微型企业”，这是真正的“个体智能体”时代雏形。
对翟星吉来说，这不是一场技术炫技的秀场，而是一场组织结构的革命，是人机协作关系的深刻重塑。
写在最后：AI不是替代人，而是放大人
语核科技走出了一条被低估的路线。他们没有做聊天机器人，没有追风口的多模态生成，而是选择从最容易落地、最具ROI的“岗位Agent”切入。他们把AI从一个“看得见却够不着”的技术，变成了一个“能触达也能交付”的结果生产者。
如果说早期AI是“能力升级”，那语核科技代表的是“组织升级”；如果说AGI是一场还未到来的未来主义幻想，那他们做的，是把AI真正变成今天就能用的“现实主义工具”。
这是一家“结果导向”的公司，也是一种“用完即走”的AI哲学——不以技术为傲，而以结果为荣。也许这正是AI时代最需要的另一种英雄叙事：不是讲科技改变世界，而是讲技术，如何先帮一个人，完成本来做不到的事。
访谈精选Q&A
Q1：语核科技（YUHE.AI）的核心定位是什么？主要为企业解决什么痛点？
翟星吉：语核科技是一家成立于2023年5月的B2B AI Native公司。我们的核心定位是为各行业提供“开箱即用”的售前数字员工。
我们主要破解的核心痛点是：专业型销售（售前）人才的稀缺。在B2B业务流程中，售前环节是成交效率和营收增长的关键瓶颈，这个岗位既需要懂技术，又需要懂营销，是市场上的稀缺资源，培养周期也很长。我们的售前数字员工旨在解决这一痛点，直接为企业交付可量化的业务结果。
Q2：贵公司的“售前数字员工”产品，具体是如何解决B2B企业痛点的？
翟星吉：我们的售前数字员工（Pre-Sales Agent）可以在不依赖大规模人工销售团队的情况下，帮助企业完成核心的售前任务，贯穿技术、需求与方案的全链路闭环。
具体功能包括：
客户需求解读： 基于自然语言处理，精准分析客户（如招标文件）的需求。
解决方案制作： 自动生成技术适配方案和定制化的文档。
标书制作： 快速响应招标需求，生成标准化标书。
产品问题答疑： 实时响应并解答技术类问题，提升客户信任。
报价单生成： 根据需求自动生成合规报价，缩短决策周期。
目前，我们已助力上海仪电集团、中远海运重工、唯捷创芯等龙头企业实现了业务突破。
Q3：语核科技在商业模式上有何独特之处？为什么不采用传统的软件付费模式？
翟星吉：我们采用的是“按实际业务价值抽成”的结果导向型收费模式，这突破了以往按工具付费（如SaaS订阅）的模式。
我们仅在企业通过我们的数字员工实际达成业务价值（例如成功签约、成本节约）后，才按一定比例抽取费用。这样做的好处是：
降低客户试错风险： 客户无需预付高额的固定成本。
实现利益绑定： 我们的收益与客户的业务成功直接挂钩，这促使我们必须交付真正的业务结果。
适配高价值场景： 这种模式尤其适合客单价高、决策流程复杂的B2B领域。
Q4：在核心技术上，语核科技如何保证数字员工的专业能力，即“看得准、找得准、做得准”？
翟星吉：这是我们核心技术壁垒的体现，主要基于自主研发的三大技术方向：
看得准（多模态解析）： 我们具备深度的非结构化与多模态内容解析技术，能高精度识别和理解复杂文档（如包含表格、图表、公式的标书）。我们通过自研的小模型进行垂直场景优化，实现了高精度与高响应速度。
找得准（高精度RAG算法）： 我们在RAG（检索增强生成）系统中实现了精细化的上下文管理。我们会对不同岗位的业务知识进行特征分类，并采用差异化的上下文管理方式，有效解决了通用RAG的“上下文噪音”问题，大幅提升了检索精度。
做得准（垂直岗位Agent架构）： 我们的Agent架构是与客户共创、数据驱动的。我们针对岗位的不同职能点，与客户共同设计优化智能体行为模式，并持续沉淀和标注了大量垂直岗位的SOP（标准操作流程）数据，确保Agent深度适配实际的业务逻辑。
Q5：贵公司如何平衡AI技术的高速创新与实际的商业落地？在战略上是如何取舍的？
翟星吉：我们平衡的核心理念是“结果即服务”（RaaS）。
理念上： 我们将AI能力转换为具体岗位的数字员工，按实际业务结果（如增量营收、成本节约）收费。这种“底薪+提成”的模式将我们与客户利益深度绑定，激励我们为提升业务结果而创新。
战略上： 我们聚焦特定领域和岗位（如售前），将其打造成标准化岗位能力模型，以便在不同客户间快速复制，实现规模化落地。
取舍上： 我们坚决拒绝两类项目：一是“KPI驱动型项目”（源于管理层压力而非真实需求）；二是超出自身消化能力的大项目（避免过多定制化分散核心产品迭代精力）。我们优先将资源投向能快速迭代产品、实现标准化的小项目。
Q6：语核科技如何应用Agentic AI（智能体）技术？它将如何重塑AI应用生态？
翟星吉：我们很早就将Agentic AI作为核心战略，并将其封装为开箱即用的“数字员工”。例如，我们为制造业打造的售前报价数字员工，通过Multi-Agent（多智能体）协同模式，集成了技术助手、需求梳理等5个核心角色能力，能将过去需要3天的招标文件解析与报价工作压缩到20分钟内完成，准确率从行业平均70%提升至90%以上。
我们认为Agentic AI将从四方面重构AI生态：
交互革命：从“指令驱动”变为“目标驱动”，用户只需提目标，Agent可自主拆解规划并交付结果。
生态重构：企业软件将从“功能模块堆砌”变为“智能体协同网络”，Agent成为打通CRM、ERP等系统孤岛的“神经中枢”。
价值进阶：从“降本增效”变为“创造增量”，AI从“成本中心”转变为“利润中心”（如主动识别销售线索）。
竞争转移：竞争焦点从“模型竞赛”转向“场景与数据壁垒”，谁拥有更深的行业理解和数据积累，谁就将占据主导。
Q7：语核科技在AI产品全球化拓展中，面临哪些机遇与挑战？市场策略有何不同？
翟星吉：机遇在于：海外市场人力成本高企，对降本提效的需求迫切。同时，我们依托中国丰富场景训练出的数字员工，在应对复杂场景时具备“降维”优势。
挑战主要集中在：技术标准差异、严苛的数据安全合规要求、全球市场激烈竞争以及文化差异。
我们的市场策略是因地制宜的：
日韩市场： 重点推进产品本地化适配，贴合当地行业规范，并与本土企业合作拓展渠道。
东南亚市场： 聚焦制造业、物流等核心行业，提供高性价比解决方案，并建设本地化服务团队。
欧美市场： 重点强化与当地SaaS公司、技术平台的互联互通，适配其标准化软件生态，并加强品牌建设。
Q8：在推动AI技术出海时，贵公司如何应对数据隐私、伦理规范等跨国界问题？
翟星吉：我们的实践经验聚焦于技术架构和规则内嵌：
技术架构适配： 我们采用“本地存储 + 境内训练”的架构。即将原始数据存储在客户所在国的服务器节点，仅通过加密脱敏后的“特征数据”（而非原始数据）来进行模型迭代。这样既满足了当地的监管要求，又保障了模型的进化能力。
伦理规范（规则内嵌与过程可溯）： 为防止Agent决策引发“算法偏见”或“责任模糊”，我们将行业规范和企业合规要求（如报价红线、保密协议）作为底层规则嵌入Agent决策流，并确保Agent的每一步决策（如调用了哪条知识、基于什么规则生成方案）都是可追溯、可审计的。
Q9：本次大会主题是“开创智能｜个体时代”，您如何解读？AI技术如何重新定义了个体的商业价值？
翟星吉：这个主题点透了AI对“个体价值”的颠覆性重塑。它让个体摆脱了过去对组织资源和专业技能的束缚，从商业链条里的“被动执行者”，变成了能自主调用智能工具、创造完整价值的“主动价值中心”。
AI的改变是全方位的：
创造力上： AI从“辅助工具”变为“共创伙伴”，帮个体打破技术门槛和思维定式。
生产力上： AI放大了个体效率，一个人借助AI可以实现过去一个小团队的生产力，且7x24小时响应。
商业价值上： AI极大地降低了个体变现的资源门槛。个体不再是“组织价值链条上的一环”，而是成长为能直接交付完整商业价值的“微型企业”。
Q10：能否分享一个贵公司产品赋能团队，实现“小团队交付大结果”的具体案例？
翟星吉：我们为某大型海运央国企打造的“报价数字员工”是一个典型案例。
痛点： 过去，该企业售前团队处理一份复杂的招投标和报价方案，平均需要3天时间，流程繁琐，且高度依赖资深专家的经验。
赋能： 我们的Agent上岗后，将招标解析、方案生成、报价核算等全流程从3天压缩至2小时内完成。
结果： 响应时效提升至1小时内，使得该团队的项目承接量翻了一倍。同时，由于方案更精准、响应更及时，客户复购率从30%提升至65%，客单价也提升了20%-30%。这释放了团队精力，让他们能聚焦于更核心的创造性工作。
Q11：对于您这个赛道的“AI创造者”而言，当下最大的机遇和最严峻的挑战分别是什么？
翟星吉：最大的机遇在于：
技术进步与成本降低：大模型技术的发展让AI能力越来越强，成本越来越低。
市场需求持续增长：企业对于降本增效和业务突破的需求非常迫切。
最严峻的挑战在于：
对产品和技术迭代的要求非常高。我们必须在有限的时间窗口内，快速迭代场景，抢占市场心智和产品领先地位。
Q12：展望未来1-3年，您认为“个体”或“小团队”应如何在技能、思维和资源上提前布局，以抓住AI时代的红利？
翟星吉：个体与小团队的核心机遇在于用“轻资产、高专业度、强适配性”对抗巨头的“规模化优势”。
技能上（T型技能）： 必须深耕“高门槛垂直领域知识”（T的垂直一竖）作为认知护城河，同时具备“驾驭AI完成高价值任务”的复合能力（T的水平一横）。
思维上（人机协同）： 必须摆脱“替代AI”的思维，转向“人机协同”。清晰界定人的核心价值区（创造性、策略性、情感连接），将80%的事务性工作交给AI，用20%的精力创造80的核心价值。
思维上（生态借力）： 要拥抱开源和API经济，“站在巨人肩膀上做创新”，将有限资源聚焦于“行业需求理解”和“差异化解决方案封装”。
资源上（构建网络）： 资源的核心不是“拥有多少”，而是“链接多少”。必须提前构建三大资源网络：行业专家网络（获取真实痛点）、数据合作伙伴网络（获取高质量行业数据）、轻量化生态合作网络（与大模型、SaaS平台等合作）。