AI迅速发展的这几年里，大家看过太多“历史性时刻”、“颠覆行业”的AI公司案例，但最近接触的这家公司，却是一个教科书般的“反常识”案例。
为什么说TA反常识？
大家印象中的AI，往往恨不得把发布会开成演唱会，拼命卷参数、秀机器人后空翻，唯恐声量落后。
但这家公司却“隐形”得彻底。没有通稿，搜索引擎里甚至找不到过多信息。这种少有营销、甚至有点“由于过分安静而显得像个小作坊”的公司，早该被淹没。
但现实却是：
它避开了硬件内卷，靠着把S-HB（Silicon-Human Being，硅基智人）嵌入全球巨头的核心业务流，在零营销下悄悄跑通了千万级营收。
全行业都在看机器人的动作炫不炫，只有它用业绩证明：机器人的脑子够不够聪明，才是商业落地的关键。
一、 重新定义赛道：被遗忘的“大脑”
过去两年，AI行业似乎陷入了一种“具身狂欢”。从波士顿动力到各类人形机器人，市场热衷于展示机器的“身体”——关节的灵活度、行走的平衡性，仿佛只要动作够像人，智能就诞生了。
但在商业实战中，企业真正需要的，并非一个能在仓库里表演后空翻的机器，而是一个能读懂复杂业务逻辑、适应当地要求、并像资深员工一样独立或协作完成任务的“智能个体”。
这家公司选择了一条少有人走的“先脑后身”路径。
他们构建了一个以“See-Think-Action-RLHF”（感知-思考-行动-反馈）闭环模型为核心的认知中枢。在这里，机器人的“身体”是行动的载体，真正的核心，位于云端。
这不仅仅是代码的集合，而是机器人的“职业大脑”。在这个大脑的指挥下，S-HB 不再是机械地触发指令，而是展现出了惊人的业务能力：
• 在营销领域： 它不仅是发帖机，更是全能操盘手。S-HB熟练掌控 TikTok、YouTube、Instagram、Reddit 等10大全球主流平台，通过SOP流程化生产了 近900万个视频内容。从寻找蓝海标签到优化内容主题，它能精准引导流量触达，发布成功率稳定在 80%以上。 • 在电商领域： 它具备极致的执行效率。针对亚马逊平台，S-HB能在 1小时内 完成从内容生成到广告投放的全流程；在铺货场景中，它自动化覆盖选品、上架与店铺运营，实现了 50%的在售率。 • 在财税领域： 它像一位深谙本地法规的老会计。支持不同省份地区的全税种申报（涵盖增值税、个税、文化事业建设费等），完全基于拟人逻辑处理复杂的财务报表与工会经费。
对于得识而言，能不能动只是工程问题，懂不懂业务、能不能干活，才是生存问题。
二、 S-HB与知识增长范式：让硅基拥有“老员工”的知识
面对企业级AI化普遍存在的业务流程复杂、AI落地效果不可控、数据隐私焦虑等痛点，得识给出的答案不是简单的软件授权，而是“数字劳动力的两大形态”（S-HB/Co-Lab）。
他们将复杂的AI系统封装为两大核心产品形态，应对企业级AI痛点：
1. 标准化数字员工（S-HB）： 面向明确的业务场景，提供具备行业专家知识的“即插即用”型劳动力。例如在财务场景，S-HB能自动识别发票图像，准确率超过96%，并自动生成回单、报销单、结转凭证等全套财务凭证。
2. 联合实验室（Co-Lab）： 面向未知的深水区场景，提供“技术+业务”的共创服务，解决复杂场景落地与Know-how沉淀问题。例如在用户洞察中，S-HB能跨企业外部平台（LinkedIn, Zabasearch等）和企业内部管理系统（ERP、CRM等）收集分析数据，单条效率小于5分钟，快速输出精准的用户画像及决策路径。
他们的核心交付物不是一行行冰冷的代码，而是S-HB（Silicon-Human Being，硅基智人）。与普通的AI Agent不同，S-HB 被定义为一种具备行业专家知识、且能够自我进化的“硅基劳动者”。
如何让一个硅基生命体拥有人类专家的职业素养？他们有一套独特的知识增长范式：
S-HB 知识 = 本体知识 (Ontology) × 事件记忆 (Event Memory)
• 本体知识（Ontology）： 这是S-HB的“人生常识”。人类专家将宝贵的行业Know-how（例如各国的广告法禁忌、平台的审核要求、证券交易规则、财税准则）提取出来，输入到平台层。经过结构化处理，这成为了所有S-HB共享的、版本化的“通识知识”，截至2025年，得识科技已沉淀了超过 2700万条知识节点。 • 事件记忆（Event Memory）： 这是S-HB的“实操经验”。每个S-HB在特定的业务场景中，通过参与并处理真实的业务流程，例如广告投放、研报分析、创意策划、票据处理等，不断积累数据，形成独有的、可回溯、可检查的记忆。
这种“本体—事件分层治理”架构，完美解决了企业级AI面临的最大难题：
既要“懂行”（依靠本体知识保证专业下限），又要“灵活”（依靠事件记忆适应不同企业的个性化流程）。同时，通过记忆的物理隔离，严格确保了跨区域、跨客户的数据隐私与合规。
客户不再是购买一个软件，而是雇佣了一位位永远在线、且经验随着时间不断增长的“硅基劳动者”。
三、 生态范式：平台+子公司+联合实验室
“推动目标企业向下一代智能体组织进化。”
基于这一使命，得识构建了一种极具粘性的生态范式：平台—联合实验室—子公司。
这也解释了为什么这家公司可以“少营销、多交付”——他们不把客户当成一次性收割的流量，而是将每一个大客户都视为一个共创的生态节点。
1. 平台赋能（Platform）： 母公司提供人工智能自适应系统（HCA）平台技术、知识资产和市场拓展（GTM）方法论，子公司负责本地化深耕与市场拓展。
2. 联合实验室（Co-Lab）： 针对企业的复杂痛点（如跨境电商的多语种合规、内容营销本土化），公司直接与客户建立联合实验室。双方共同投入，在实战中沉淀行业Know-how。
3. 子公司（Subsidiary）： 当联合实验室的项目取得阶段性成果、模型与方法论固化后，双方可以将其转为子公司形态运作。
这种模式下，客户不再是甲乙关系的买方，而是成为了利益共享的合伙人。
“深度交付”取代了“简单销售”，让每一次合作都变成了长期的价值共创与资产沉淀。
四、 文化范式：长期共创、目标牵引、深度交付
在拥有了独特的商业架构后，如何确保分散在全球的S-HB和子公司保持步调一致？得识给出了一套不同的文化范式：长期共创、目标牵引、深度交付。
他们明确拒绝做一家“PPT创业公司”。在这里，没有“做完Demo就走”的投机心态，取而代之的是“聚焦，持续，深度，极致”。
• 拒绝“一锤子买卖”，建立“三方共治”： 为了确保交付质量，他们建立了一套独特的“客户—平台—子公司”三方共治体系，三方在同一个语境下工作，确保了无论是在东京还是纽约，交付的S-HB都拥有统一的质量底线。 • 以真实ROI为尺，敢啃“硬骨头”： 在合作中，他们坚持以业务目标为牵引，用真实的ROI（投资回报率）与KPI指标来约束交付。 公司内部信奉“长期主义”与“对结果负责”。团队成员不仅是技术专家、业务专家，更是敢于跳进业务深水区、解决复杂问题的实干家。他们不躲避困难，反而习惯于通过“啃硬骨头”来沉淀那些最隐秘的行业Know-how。
在真实的业务深水区中，沉淀最宝贵的行业Know-how。这种文化使得每一位团队成员能够在为各种不同领域客户提供深度持续AGI（通用人工智能）服务的同时，能够保持一致的价值观和工作方式。
他们的使命，不仅仅是交付一个系统，而是帮助目标企业完成从传统组织向“下一代智能体组织”的根本性进化。
五、 沉默的实效：复利增长的“商业积木”
这种“重”模式与“硬”文化，最终在商业报表上兑现为极高的竞争壁垒。更重要的是，得识构建了一个增长逻辑闭环：
通过联合实验室攻克一个复杂场景，验证可行性；整理沉淀为平台层的本体知识与交付方法论；演化出可复制的标准化 S-HB，按席位制在更多区域或品牌落地；在关键区域与伙伴共建子公司，实现深度的本地化渗透；反过来，这些实战又持续向平台回流新的数据与记忆。
每完成一个联合实验室，就多了一块可复制的“智能体业务积木”。
对于生态伙伴而言，这意味着加入得识的生态，不是从零开始造轮子，而是直接站在成熟的“本体知识”基座上，加速在本地市场变现。这让公司在保持低调的同时，拥有了极高的经营杠杆与复利空间。
以下是两份极具代表性的成绩单：
• 某头部跨境电商客户（运营提效）： • 痛点： 传统大模型缺乏行动能力，只能聊天不能干活；人工运营团队跨设备操作效率低。 • 成效： 部署 S-HB 后，实现了“思考即行动”，端到端自动化率超过 80%。内部数据显示，1个AI S-HB可稳定替代5个传统运营岗位。 • 收益： 若参照美国本地团队标准，每年可为客户节省高达90%的人力成本；即便参照深圳团队标准，每年亦可节省40%。 • 某品牌客户（知识复用与资产沉淀）： • 痛点： 业务经验都在员工脑子里，人员流动导致资产流失。 • 成效： 通过“知识图谱 + 行动数据”双沉淀，S-HB之间实现了经验的点对点传递，形成专属Know-how，知识复用率超过 70%。 • 收益： 项目落地的人员投入直接减少 80%，真正实现了“铁打的S-HB，流水的兵”。
结语：为人类意识永存而奋斗
尽管在商业上取得了务实的业绩，但这家公司创始团队的眼里不仅只有营收。
在公司内部的墙上，写着一句极具科幻色彩的终极愿景：“FIGHT FOR THE LIGHT OF CONSCIOUSNESS（为人类意识永存而奋斗）”。
在他们看来，S-HB 不仅仅是提效的工具，更是人类知识与意识的载体。在未来，人类专家的智慧将得以在硅基世界中解耦、重组并永续存在。
这家深圳公司依然保持着神秘。他们坚信，在通往AGI（通用人工智能）的道路上，喧嚣终将散去。唯有那些不仅拥有强健体魄，更拥有深邃大脑的物种，才能带领企业穿越周期，抵达未来。
