当然，在IFA你能看到的不仅仅是潮流前沿的电子产品，更有家电厂商带来的全新的家电产品以及品类，各式各样的家电产品，各式各样的新品发布，都会让你大开眼界。电视、冰箱、洗衣机、滚筒干衣机、烤箱、灶具、吸油烟机、电蒸箱、微波炉、冷柜、自动咖啡机等家电新品都将悉数亮相，而它们赋予生活、家电的全新定义，更会让你目不暇接。

IFA 2018,智能家居将成展会最大亮点

IFA 2018将于8月31日至9月5日在柏林展览中心举行。2018年的IFA展会将会围绕智能家居的主题开展。在这里，有70家公司在3000平方米的范围内展示他们的最新产品，旨在使人类家居更智能、更互联。智能、智慧和家居在今年的展会上将会有更大的融合，而家电如何变得智慧又智能？相信此次参展的家电厂商都有着自己独到的见解。

从目前了解的情况看，智能家居一马当先，智能，依旧是2018年家电产品的风口，而谁能站在风口主动出击，谁就能在市场的千变万化中掌握先机。那么，IFA 2018会有哪些新品惊艳亮相？又会有哪些全新的“智能家居”概念和产品亮相？让我们先睹为快。

 “食连网”“衣连网”或将首次亮相IFA 2018

据悉，海尔一直致力于为用户带来冰箱、洗衣机、空调等智能家电的全套解决方案，而海尔智慧家庭利用物联网、人工智能、大数据，通过U+开放物联平台及场景商务结合，努力为用户实现最佳的智慧生活体验。据透露，在IFA 2018上海尔将打造场景式智慧家庭定制体验中心，包含了智慧厨房、智慧浴室、智慧客厅、智慧卧室四个真实智慧场景体验区，通过家庭中各智能电器间的互联互通，让顾客通过实景体验感受智慧家居所带来的便利生活。

万维家电网还从相关渠道了解到，海尔主打的“食连网”、“衣连网”将首次亮相IFA 2018，它们的产生，不单单是一种全新的智慧家电体验，更是一种全新的生态服务模式体验。“食连网”生态服务模式不但会满足你安全健康食品的需要，一键达的业务模式，更会让这些健康食品从健康农场直接到达您的餐桌。而“衣连网”生态服务模式则会通过洗衣机，智能的检测到洗衣液余量不足，提示用户，再通过APP弹出洗衣液不足提示框，用户即可点击购买，这种一站式的智慧生态链将会开启全新的家电使用体验。

人工智能霸屏 AI语音交互智控家电

作为今年的风口，AI也是一大热点，据悉很多家电厂商将在此次的IFA展会上隆重推出搭载AI语音功能的家电产品。例如会“听话”的衣物护理机，只要有人说出“Hi”便可唤醒该衣物护理机，以及可以用语音控制的“魔镜”，通过语音可以控制镜灯光的亮度，灯的冷暖色调，黄色调到日光色调等，都可以通过AI语音交互实现。

据透露，海尔在IFA 2018上也将亮相最新搭载AI语音交互的智控家电技术，通过智能语音轻松控制你家中的家电产品。例如用户通过ECHO语音，即可实现家中空调、电视、洗衣机、冰箱、音响等家电产品开关等调控，而语音交互带来的使用便捷性更会让用户爱上家电，爱上海尔家电。

场景化生态势不可挡 网器+屏+美食场景生态将逐渐成智慧厨房标配

自17年IFA以来，三星、LG等家电企业围绕冰箱及厨电构建厨房美食生态圈，冰箱+大屏+人工智能成为大势，很多家电厂商纷纷跟进，而海尔作为国内家电品牌的先驱者，据透露在IFA 2018上也将带来冰箱+大屏+人工智能的智慧厨房完美演绎。

海尔带来的智慧厨房将会集食材管理、RFID食材识别、食材溯源、生鲜购物 、音乐播放，包括选择烘焙食谱，烤箱实现一键烘焙，烟灶联动、油温曲线、APP扫码识酒、洗碗机清洗状态提示等这些，通过海尔智慧厨房加上海尔打造的“食连网”，都能帮你轻松实现。

怎么样，看完了笔者的预测，有没有很期待今年的IFA？有没有想去现场体验一把？没关系，关注万维家电网，IFA最新，最前沿，最专业，最独家的报道，将通通为您呈现。

在OpenClaw火热到频频登上头条的那几天，有分析师在行业群里沮丧发言，“正在拼命学OpenClaw的投研应用……感觉自己快要失业了。”

近期流传甚广的Anthropic报告也显示，“商业与金融”是AI理论可覆盖率和实际渗透率都较高的领域，财务和投资分析师的实际暴露度已达57.2%。

但在这样一个容易被AI渗透的领域，进门CEO程建辉告诉我们：

现实市场并非100%有效，会存在信息孤岛、小样本信息，也会存在传播延迟和解读效率的问题。AI无法吃掉所有信息，也不可能完全捕捉市场的 “漏洞和机会”。但这正是人的机会，分析师的机会。

主攻AI投研的进门（深圳进门财经科技股份有限公司），成立于2013年，目前已累计服务超过3100家上市公司、74家券商研究所及300多万专业投资者。2023年获得腾讯战投后，全面升级为「机构AI投研工作台」。

2025年至今，进门超级投研智能体“AI进宝”，已从AI投研助手，进化为能“干活”的AI数字研究员。通过12个Agent、投研大脑和近期上线的投研龙虾，帮助用户处理投研场景的高频任务，并不断捕捉投资信号。

“没想到大家的热情这么高。” 程建辉声音沙哑地说道。自从“进门投研龙虾”上线，他就穿梭在各场路演中，他感受到，券商分析师、投资者们对于AI能真正“干活”这件事，充满了前所未有的好奇与期待。

在AI投研这件事上，进门的商业逻辑比较“特别”——以沟通为基础，试图构建上市公司、券商研究所、专业投资者三大群体的闭环生态，做深专业智能投研。过去两年，进门不断闭环投研沟通场景，并帮助投研用户提效降噪、挖掘信号、用AI自动化处理各类繁琐的任务。

通过AI工具矩阵，帮助用户提高信息处理的效率和信息获取的密度：AI转写、AI会议托管，AI翻译、AI录音，甚至做了自家的录音智能硬件，将触角延伸到线下。

深耕沟通场景的同时，程建辉发现，AI没办法突破信息孤岛和小样本问题，像顶级分析师、研究员那样，听懂真实世界沟通的“弦外之音”，给出非共识性的判断。

他认为，专业 AI 让共识性信息实现了平权普惠，正在不断提升普通投资者的投资能力下限，“直白点说，过去老是被割韭菜，往后割韭菜也没那么容易了。”

进门的样本，实际指向了这样一个思考：比起“替代多少人力”，人类的价值是否重新得到肯定、得到聚焦，或许才是AI真正的价值所在。

以下是雷峰网与程建辉的对话，有不改变原意的编辑：

Agent的“军品与民品”

雷峰网：现在一些分析师用OpenClaw做投研，进门目前也接入了OpenClaw。其实OpenClaw、Manus这些相对通用的AI，声量是更高一些的，您怎么看它们和进门的竞合关系？

程建辉：进门是聚焦于金融投研领域的AI产品，不管在场景、数据、工具，还是对行业know-how的认知上，都会比其他通用AI要好。

当然，Manus、OpenClaw等产品给了我们很多启发。我们很早就在系统思考AI如何解决投研场景的问题，充分发挥AI的“思考”与“执行”双重能力。

Manus这类产品的方向是，从会话模式向“帮用户完成特定任务”转变，感觉挺有意思。但任务执行的完整度不够好。OpenClaw的诞生，标志着AI从“对话脑”进化出了“干活的手”。

我们很兴奋，一直在观察，春节也没休假，加班夯实底层基础工作。不过，早期的OpenClaw 比较脆弱，升级、开关机、处理任务时经常报错。操作繁琐，门槛很高，所以最开始只有极客用户在使用。迭代了几个版本后，成熟度比以前高很多，我们才感觉时机成熟，于是推出了自己的“投研龙虾”。

进门投研龙虾采用云端部署的方式，对OpenClaw进行封装、改良，让用户能够拿来即用。这极大地降低了使用门槛，让用户不用再费心折腾底层系统基建，把全部精力都放在完成核心任务上。

雷峰网：真正实现AI在投研领域的自动化有哪些难点？

程建辉：要解决多样化的问题。基于同样的事实和数据，各人看法不一。因此，光靠模型远远不够，还要涵盖不同群体的思维范式。

AI进宝的任务模式（即投研龙虾），以及对话模式下的投研大脑，都能有效解决这个问题。

投研龙虾能够将Agent的能力原子化，让用户根据自身需求，灵活组合、定制，实现个性化工作流的搭建。会话模式中的投研大脑，支持用户自定义创建思维链，或让系统自行拆解优秀研究范本中的方法论，比如可以拆解芒格、巴菲特的著作中蕴含的投资心得。

当然，会话模式的能力不止于此。2025年，我们上线了12款Agent，包括业绩点评、观点对比等等，在这个模式下，进宝就能够自由发挥，用预训练时候形成的思维链来回答问题。

但用户的新想法、新要求源源不断，不可能无限满足，所以才有了投研大脑和“龙虾”任务模式。（雷峰网近期将持续关注投研等AI Agent实际应用案例，欢迎添加作者微信 LorraineSummer 交流）

雷峰网：可以说通用AI对进门没有太大威胁？

程建辉：我们在数据基座、专业逻辑、安全风控、工作流与决策闭环上，拥有通用AI无法替代的垂直壁垒。通用类AI缺乏权威金融数据源、不懂投研范式，也难以深度嵌入投研全流程，无法替代专业投研AI的核心价值。

而生产力级别投研AI，对数据准确度、颗粒度要求都很高，一般市场产品做不到。很多网络分享，号称利用模型抓信息形成研报、自己炒股挣钱，在我理解都是Demo级别、玩具级别的东西，距离生产力级别还很远，这是民品和军品的区别。

Demo级别的投研AI大家都能玩，但真正做到生产力级别，你要相信市场上最专业的那群机构投资者的选择和判断，这是世界上最聪明的一群人。我们目前也和南方基金、鹏华基金、平安基金、招商基金等头部公募达成了深度合作。

雷峰网：说到投研领域，大家更熟悉的可能还是万得、东财、同花顺。进门和这些老牌金融信息厂商的最大差异是什么？

程建辉：他们主要做过程交付，而我们做结果交付；他们的产品设计以人为中心，但我们是AI原生产品，设计上主要考虑如何让AI以更智能、更自然的方式服务于人。

什么是过程交付呢？举个例子，老牌厂商把交易所的公告，处理成数据表，这个过程就像把胡萝卜从地里拔回来，洗干净切好放着。

但进门做的是端到端交付，直接给出结果，一步到位。像西红柿鸡蛋这类简单的菜，机器人直接炒好了；复杂的、需要高超手艺的，才留给大厨去做。

当然，现在AI还有幻觉问题，理解数据不够准，所以要通过大量工程方法去解决。但在技术趋势上，“端到端”一定会比传统“过程交付”做得好。

雷峰网：AI幻觉给投研带来的挑战应该是非常大的。

程建辉：是的，所以要做好数据治理。在我看来，投资的本质其实就两层：第一层是数据治理，第二层是信号捕捉。

数据治理，就是要利用大量工程方法，对原始数据进行处理。就算最顶级的模型，要减少幻觉，保证结果可靠演进，也要基于治理后的高质量数据。

不管是人还是模型，都要在数据干净的基础上，去挖掘信号，获得洞察。

对于我们来说，主要治理两大类数据。一是从沟通场景沉淀的路演、调研等动态信息，这些信息比静态的公告更及时、全面；二是外购的财报、行业、宏观、行情因子等数据。

通过治理和结构化表达，我们推出了《进门内参》（一日三更的投研日报）、事件信号等能力，帮助用户更快、更精确地捕捉信号。

雷峰网：互联网上本来也有很多真伪难辨的信息，数据治理很难做，AI采纳这些信息之后给出的回答，质量不会太理想。进门怎么防范这种风险？

程建辉：AI会遭遇“数据投毒”问题，今年3·15晚会也提到了这点。有人为GEO批量制造数据，诱导模型抓取；有人在纪要中刻意夹杂私货，通过“小作文”扰乱市场——这些有毒信息，会侵蚀决策的准确性。

为了防范这种风险，我们一直在做数据溯源、数据准确性校验与底层数据治理体系建设。二是不断累积最真实、最原始的一手信息，包括上市公司、分析师在进门的会议。从源头有效规避数据投毒风险。

做投研，为什么死磕“开会”场景？

雷峰网：涉足AI投研的技术厂商不少，但像进门这样从“开会”起家的不多见。为什么最初会选择“沟通场景”来做？

程建辉：在金融领域，沟通是仅次于行情和交易之后，最高频的场景。其次，沟通场景是一个天然的信息富矿，是存在信息差的地方。第三，现在股价对信息的反馈速度非常快。相比于其他交流形态，沟通是一个效率最高的形式。

另外，沟通场景有天然的双边市场效应，分析师开会、上市公司路演，都会吸引投资者，场景自带流量。三个群体形成生态，自然会沉淀大量内容和数据。大家在市场上看到的券商研究路演海报、上市公司路演海报、业绩说明会信息，背后基本都是进门在支撑。

我创业的时候是2013年是，移动互联网元年，路演还在用“八爪鱼”那种有点“古老”的机器，我觉得这里面是有机会的。

雷峰网：进门切入AI，可以说是从会议转写这些做起。

程建辉：会议是天然的信息富矿，做好会议内容的转写，是形成完整的数据、应用闭环的核心。丰富干净的数据底座，也是模型进行文本理解、信息提取、投研分析的关键。

但早期处理会议音视频信息，成本非常高。邀请速记员做一场会议的录音转写，大概需要400元左右的费用。我们算过一笔账，想把历史积累的几十万个小时录音都处理一遍，得上亿成本。

AI来了之后，能实现极致的降本增效。路演、调研等音视频转写，是投研高需求场景。语音识别（ASR）也是AI领域最早实现工程化落地的成熟技术。所以，我们把会议转写作为首要切入的场景之一。

外界一直误解进门是个开会平台。其实路演只是“抓手”，真正的目标是用它构建生态，深度服务投资者。

围绕上市公司，我们做了IR（投资者关系） SaaS系统；围绕券商研究所，推出了全场景统一研究系统，涵盖了会议安排、调研活动、客户管理、员工管理、合规管理、数据统计分析等。面向专业投资者，我们则打造了AI投研工作台。

雷峰网：这些服务听起来都是围绕“会议”这个场景展开的。但现在的会议工具已经很多了，进门做的和别人有什么不一样？

程建辉：最大的不同在于，进门不是一个通用的会议连接工具，而是一个垂直于金融领域的AI投研入口。

普通工具解决的是“怎么开好会”——音视频流畅、共享清晰；进门是在这个基础上，解决“开完会留下了什么”以及“如何让会议服务于投资决策”。

我们在投研会议的全流程嵌入AI：会前自动梳理相关研报与数据，会中可随时向AI提问获取背景，AI无法解答时再举手与分析师或高管直接交流；会后通过调优后的金融转写模型，自动生成带思维导图的纪要、提炼章节，并提取问答环节的财务指标，方便用户复盘研究。

腾讯战投后，我们与腾讯会议实现互联互通，客户可以在进门、腾讯会议多端接入，拥有轻量化的会议体验。

另外，我们推出了AI会议托管，将Zoom、腾讯会议等链接丢给机器人，即可自动录制并生成纪要。这些纪要都会沉淀在用户云文档里，成为个人数据资产。

音频转写同样经过金融模型深度调教，在人名、术语、数字上达到专业投资者所需的高准确率。简言之，别的工具是把线下会议搬到线上，而进门是把每一次会议变成一次数据价值挖掘的过程。

雷峰网(公众号：雷峰网)：据说你们还做了会议录音的智能硬件？这在金融Agent厂商身上似乎不太常见。这两年Plaud很火，进门的录音硬件和Plaud那类产品有什么本质区别？

程建辉：录音硬件（Finnote AI小饼干录音机）是进门生态的一部分。主要目标是补齐线下沟通场景，解决手机录音质量不佳、容易被打断、待机时间有限的问题，同时在录音结束自动处理数据。

上市公司每天迎来送往十几波投资者，聊完还得一个个翻录音、对名片，根本搞不清谁是谁。

2025年初产生了这个想法，年中立项，10月份发货，一个季度就出来了。我们找了硬件厂家ODM，软件全部是我们自己做的，一起设计，他们把我们的想法实现。现在市场反响很热烈，客户特别喜欢。

雷峰网：AI+投研通常让人想到量化选股或智能研报，投资者关系这个细分赛道相对不那么常见。进门投入精力做IR SaaS，具体解决什么问题？

程建辉：解决三个具体问题。一是建立与买方市场的沟通桥梁，给上市公司做IR网站、管理私有数据；二是通过平台用户行为分析，帮助上市公司挖掘潜在投资人——比如谁看过你的公告、谁参加过你的会；三是打通沟通行为和股东数据，追踪“谁最终买了股票”这个核心转化指标。

以前上市公司IR（投资者关系）是个糊涂账，每天迎来送往很多投资人，聊完搞不清楚谁是谁、聊了什么。我们实现从会议管理、重点投资人筛选、投关资料库、投关报告与股东分析等全流程数字化。这个系统在国内是首创，年收入数千万，已经有1000多家付费客户。

分析师的价值：被AI掏空，还是被AI放大？

雷峰网：行业里一些投研AI还是以基本面、资金面、诊股选股这样的场景切入，进门对AI的设计思路是怎么考虑的？

程建辉：研究的本质是基于事实和数据，加上思维链推导，最后得出观点。所以我们的设计思路是，通过数据治理和信号涌现这两层，给用户做结果交付。

这个过程中有个问题：现在很多人只关注观点，其他东西都被忽略掉了，比如思维链。AI只能靠自身的涌现能力给你回答，但研究员在实际投研工作中，有很多自己的想法，对于同一个事实数据会得出不同的结论。

进门投研大脑，支持用户创建自己的思维链，在这个基础上调用垂域Multi-agent。你可以把自己的研究方法论表达出来，比如你怎么研究周期股，把整个逻辑思维链写清楚，存进去。以后再问AI相关问题时，它就会调用你那个周期股的研究框架。

还可以让AI从研报里提取思维链，提取完研究员可以在上面再改，根据自己的想法调整怎么看这家公司。调整完马上可以用模型测评打分。我们用模型交叉打分，看这个思维链到底好不好。

可以理解成，Prompt加上SOP流程，再加上底层数据调用。你的需求、方法论、工作经验越具体，反馈效果就越好。

AI的回答总是有点“骑墙派”的意思，我们希望用户能很轻松简单地去分析，去得出自己独有的结论。

（1）把人的方法论“卖”给AI？

雷峰网：进门的AI工具已经很全面了，资料扔进去套用旧研报的思维链，出来的又是新的研报，这个时候人类分析师的价值是什么？

程建辉：那就没有价值了呀（笑）。AI确实在某些能力上比人厉害，但现阶段，AI的思维能力还不及顶级人类投资者。AI本质上是用函数模拟世界，做统计学上的概率猜测，表现好了我们叫它“涌现”，表现不好叫“幻觉”。

工业革命让脑力劳动者成为主流，AI时代里，普通脑力劳动者也会被替代。会议纪要、简单总结、PPT制作这些例行工作，交给AI又快又好，如果水平较低的分析师能力就停留在做这些工作上，那确实有被替代的风险。但懂得思考、提问，懂得去跟AI交互的人，肯定更有价值。有想法的人，总是稀缺的。

雷峰网：但毕竟不是每个人都是顶级分析师。

程建辉：恰恰因为很多人不是顶级分析师、专业研究员，思维链这个功能反而能帮他们提升上限。

其实每个人每天都在做研究工作——脑子里想问题，想把一件事研究清楚，这就是研究。只是有的人方法论成熟，有的人没那么系统。思维链这个东西，就是把你的思考过程结构化、表达出来。

我们希望通过这个形态，让大家生产出不同的思维链。这些思维链可以私有，自己用；也可以贡献出来，给别人参考。

未来高水平研究人员的思维链，可以被付费订阅。比如一个很牛的分析师，他研究周期股的方法论写成了思维链，或许平台可以帮他分发变现，别人花199块钱就能订阅使用。

中国有2亿股民、7亿基民，这些专业AI能力能把普通投资者的能力提升到一个新台阶，直白点说，至少不会那么容易被割韭菜了。

雷峰网：AI能替代人类分析师的部分很明确了，不能被替代的部分是什么？比如某些分析师对市场的“直觉”？

程建辉：现实市场并非100%有效，会存在信息孤岛、小样本信息，也会存在传播延迟和解读效率的问题，AI无法吃掉所有信息。AI不可能完全捕捉市场的 “漏洞和机会”。但这正是人的机会，分析师的机会。

尤金·法玛的有效市场理论，讲的是如果股价真的反映所有信息，价格和价值应该完全一致。但事实上，市场没有我们想象得那么“聪明”。如果真的有一天，AI真的能吃进去所有的信息，成本和代价会非常巨大，再用它来解决投研问题，已经不划算了。

雷峰网：思维链可以这样“传播”出去，会不会像量化投资那样导致“信号拥挤”，策略失效？

程建辉：不会。因为市场能形成交易，就是因为有不一样的想法。即使事实和数据都很明确，仍然有人看多，有人看空。

如果全部看多或全部看空，就没有交易了，没有对手盘。单边行情即使短暂出现，拉长看也会回到相对均衡的状态。最终还是看价格，多少价格才算是“好”？

这里没有绝对的答案。

雷峰网：AI时代可以卖的不光是信息，更可以卖方法论、卖知识框架。

程建辉：思维方式、方法论都是可以共享和商业化的。比如，我在进门笔记里的思维链，可以分享给好朋友、重要客户。他调用AI的时候，既可以调底层数据，又能调我的思维链，以及他自己的思考方法。

AI时代的很多内容和产品交互结构不是给人看的，是给AI看的。过去SaaS软件做的都是复杂图形界面，给人点击、给人看，现在不需要那么多图形界面，年前硅谷SaaS那波下跌行情和这个也有关系。

雷峰网：这是不是意味着，在AI时代，设计逻辑已经完全改变了，软件的首要用户不人类，而是AI本身？

程建辉：未来的趋势是人机协同，AI会是首要执行者，但人类仍然要掌控判断、创意、关键决策。人只需要把思维链（思考方法）表达出来，剩下的让AI去组合、去执行。

所以，软件的设计逻辑，要从人类交互优先，转向AI原生能力优先，不管是底层架构、数据接口，还是执行流程，首要适配AI Agent的自动化调用，而非人类手动操作。

现在AI新名词特别多，Function call、MCP Server、Sub Agent什么的，本质上都是在解决Agent与工具的交互问题。我们希望给AI大脑思考的能力，再加上人类的思维表达能力。

雷峰网：从“给人看”到“给AI看”，软件的范式转移会不会遇到阻力？

程建辉：很多人确实还停留在过去软件使用的图形界面思维范式里。但实际上已经在往AI帮干活、对话式交互的方向变化。

比如纪要、研报，其实都不需要表达出来给人看，直接AI读、理解、输出就完了。但金融行业的一些用户，使用习惯确实没那么容易改变，比如网络通话更好，有些人还是喜欢打电话，所以我们还留了一点“尾巴”，让习惯图形界面的用户还能用，但希望逐步全部收到AI的对话框里处理，只留几个Tab。

（2）捕捉到的信号，未必有效

雷峰网：大模型这股热潮出现之前，已经有AI+投研/投顾的技术方案了，现在进门做的事情，还可以怎么进一步帮助人类做判断、提高决策效率？

程建辉：先用量化投资的事件回测，验证驱动信号（如供给侧变化），比如历史上类似情况股价怎么走，是真有效还是假有效。再结合基本面与专业投研信息，输出多空判断、驱动类型、关联个股，实现市场信号的快速捕捉。

现在信息太多了。好在AI的信息吞吐能力很强，第一时间获得信息，几十秒或一分钟内处理完，涌现信号。

但在过去，一个事件发生，分析师马上组织专家会议讨论、形成观点，这个过程至少几小时，甚至几天，整个流程非常低效。

雷峰网：要实现这个功能，底层听起来非常复杂。

程建辉：处理海量信息、识别和理解事件信号，工程难度很高。要让AI像顶级分析师那样思考问题，同时要保证底层数据干净、真实。

我们做了很多底层的创新，比如AI进宝的架构，上下文感知与意图对齐、异构信息动态检索、递归式假设验证，不是简单的React那种方式。

雷峰网：目前进门的“进度条”，走到了您预期的哪个阶段？

程建辉：在数据治理上，进门已经做得比较扎实了。在信号挖掘上，我们也上线了事件信号等能力。

信号涌现是一个逐步推进的过程：第一，识别并捕捉信号，初步判断其影响方向；第二，进一步明确信号对股价的影响程度；第三，尝试定量表达这种影响。比如，当某个事件发生后，AI分析师可以快速推演，将目标股价从50元调整至60元，给出初步的定价判断。

当然，定价本身并不容易。不同模型基于各自的假设，得出的目标价也可能存在差异。这也正是投研的复杂性和深度所在。

雷峰网：在模型的选用上，进门是怎么考虑的？Token消耗是不是成本大头？

程建辉：最开始我们也做过一段时间自研，做SFT（监督微调）和强化学习，跟一家大模型厂家合作过。后来发现了一些问题，就调整了方向。

我们的定位是应用型公司，不是做基座大模型的。把应用做好，特定场景的小模型做好，大小模型耦合使用就足够解决问题了。花点时间做工程方法立竿见影，比把所有资源投入基座模型训练更经济、更划算。作为创业者，要追求资源投入最大化。

目前我们接入了多个基座大模型，不是一家。把模型架构结构化了，不同任务用不同模型。根据模型工程方法的体系，不断调优，每个步骤根据需要选择不同模型——有些模型推导推理很强，有些泛化能力很强，各有优劣势。

Token消耗量其实还好。整体技术开支确实比较大，不过还在可承受范围内。出于对安全的考虑，用国内的模型会多一点，个别部分在保障数据安全的基础上，考虑用境外模型提高性能。

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《阿尔比恩Online》最初于2017年7月17日在PC、Mac和Linux平台发布，随后于2021年6月9日登陆iOS和安卓平台。

《阿尔比恩OL》是一款中世纪欧洲魔幻风格的开放世界沙盒大型多人在线角色扮演游戏。其经济系统由玩家驱动，几乎所有物品均由玩家制造。游戏另辟蹊径，采用“人靠装备”系统代替职业系统，玩家可以根据自己的游戏风格，自由搭配护具装备和武器。快来探索这片广袤的土地，踏上另一条冒险之路，投身惊心动魄的战役，征服各处领地，开辟一片家园。

从基本的工具和服饰到强大的护甲和无坚不摧的武器，游戏里的所有物品几乎都是由玩家制造。不仅如此，玩家还能收集各种资源材料，建造建筑物，在整个阿尔比恩世界的集市里与其他玩家进行购买、出售物品的交易。在这个游戏里，你可以制造效力强劲的物品，出售给拍卖出价最高的玩家，成为游戏里财力雄厚的一方。

《阿尔比恩OL》的战斗系统不分职业，你身上所穿的装备将决定你的游戏风格。你的战斗技能取决于身上穿戴的护甲和装备的武器，切换装备即可切换战斗玩法。你可以随时尝试新的装备，按具体情况更换武器、护具和坐骑。如想磨练角色的技巧，可以制造新物品，又或者直接换上你最喜欢的装备。

一、新华人寿E增福终身寿险（分红型）投保规则

投保年龄：0周岁（出生满30天）至70周岁，男性最高66周岁，女性最高70周岁。

保险期间：终身，保障陪伴一生。

交费方式：一次性交清或分期交纳，灵活适配不同资金规划。

保额递增：交费期满后，保额每年按基本保额的1.75%复利递增。

减保规则：每个保单年度累计减少的基本保额不超过投保时基本保额的20%。

等待期：180日，意外伤害无等待期。

犹豫期：15天，犹豫期内退保可全额退还保费（扣除不超过10元工本费）。

二、新华人寿E增福终身寿险（分红型）保障内容

身故或身体全残保险金

根据身故或全残时的年龄和交费情况，按以下规则给付：

18周岁前：已交保费与现金价值较大者；

18周岁后、交费期满前：已交保费 × 给付系数；

18周岁后、交费期满后：已交保费×给付系数、现金价值、基本保额×（1+1.75%）ⁿ⁻¹ 三者最大者。

给付系数（根据身故时年龄确定）：18-41周岁：160%；41-61周岁：140%；61周岁及以上：120%

三、新华人寿E增福终身寿险（分红型）产品特点

✅ 保额复利递增，身价逐年长

交费期满后，保额每年按1.75%复利增长，持有时间越长，保障水平越高，活得越久、保额越高。

✅ 身故+全残双重守护

不仅给家人留保障，自己万一全残也能赔付，给付规则一致，双重安心。全残涵盖双目失明、四肢缺失、咀嚼吞咽机能丧失等严重情形，保障范围明确。

✅ 高杠杆保障，18-41周岁160%赔付

在家庭责任最重的阶段，身故或全残时按已交保费的160%与现金价值、递增保额较大者赔付，给家人更充分的保障。

✅ 红利交清增额，保障二次增长

红利可选择购买交清增额保险，新增保额继续参与分红，让保障和分红同步复利增长，长期持有收益更可观。投保时未选择红利方式，默认按购买交清增额保险办理。

✅ 转换年金权益，养老灵活选

交费期满且生效满5年后，可申请将减保对应的现金价值或保险金转换成年金领取，满足养老资金需求，实现“保障+养老”双规划。

✅ 减保+保单贷款，资金灵活周转

减保：每年最高可减生效保额的20%，领取对应现金价值，满足教育、养老等资金需求。若选择交清增额，减保时交清增额部分同比例减少。

保单贷款：最高可贷现金价值的80%，每次最长6个月，解决临时资金周转问题，贷款期间保障继续有效。

四、总结

新华人寿E增福终身寿险（分红型）是一款“保额递增+身故全残双重守护+红利交清增额”的分红型终身寿险产品。它以每年1.75%复利递增的保额为基础，配合灵活的红利领取方式和多项实用权益，兼顾家庭保障、资产增值和财富传承。如果你正在寻找一款能伴随终身、保额和红利双重复利增长的分红型寿险产品，这款值得重点关注。

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　　根据《财政部 教育部 人力资源社会保障部 退役军人部 中央军委国防动员部关于印发〈学生资助资金管理办法〉的通知》（财教〔2021〕310号）、《教育部 财政部关于印发〈本专科生国家奖学金评审办法〉的通知》（教财函〔2019〕105号）和《关于调整高等教育阶段和高中阶段国家奖助学金政策的通知》（财教〔2024〕181号）的相关规定，教育部、财政部联合成立了国家奖学金评审领导小组，设立了国家奖学金评审委员会，按照客观、公平、公正的原则，对各省（区、市）、计划单列市及新疆生产建设兵团教育部门，中央有关部门（单位）教育司（局）和教育部直属各高等学校报送的本专科生国家奖学金评审材料进行了认真评审，现将获奖学生名单予以公告。

　　希望全国高等学校学生以获奖学生为榜样，勤奋学习、积极进取，争做德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人。

　　附件：2024—2025学年度本专科生国家奖学金获奖者名单

　　教　育　部

　　2025年12月24日

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　　2024—2025学年度

　　本专科生国家奖学金获奖学生名单

　　（安徽省部分）

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云南昭通巧家县境内金沙江、牛栏江流域总长超200公里，水域面广、岸线复杂，偏远滩涂、隐蔽水域众多，禁渔监管难度较大。巧家县创新监管模式，将无人机巡查、快艇水上巡逻、智能监控等科技手段与传统执法、网格化管护深度融合，构建起“水面巡控+岸上巡查+空中巡航+云端巡防”的四维立体化禁渔监管体系，以硬核举措守护长江上游水域生态安全。

水面巡控，筑牢“防线”。执法快艇常态化开展水上巡逻管控，执法人员驾驶快艇穿梭于金沙江、牛栏江重点水域，对江面船只、沿岸码头、水产交易点等关键点位进行细致排查，严厉打击电鱼、毒鱼、炸鱼、违规网捕等各类破坏渔业资源的违法行为，形成水上高压严管态势。通过快艇机动巡查，有效弥补陆地巡查不足，实现对水域的动态管控，筑牢水上禁渔“防护墙”。

巧家县农业综合执法大队正在金沙江上巡查。汤富尧 摄

岸上巡查，织密“网格”。巧家县将境内200余公里江岸线划分为若干责任网格，依托涉及长江禁渔的13个乡镇（街道）综合行政执法队，常态化开展拉网式岸上巡查。执法人员采取“车巡+步巡”相结合的方式，对码头、渡口、水产交易市场、渔具店等重点场所进行突击检查，严查非法捕捞、违规垂钓及销售禁用渔具等行为，从源头上斩断非法产业链。同时，结合《巧家县长江流域禁捕水域垂钓管理暂行办法》，在重点岸段设置宣传栏，公布监督举报电话，引导群众参与共治，让每一段岸线都有人管、管得住。

巧家县农业综合执法大队正在金沙江巡查。

空中巡航，布设“天网”。多架无人机常态化开展巡航作业，凭借高空视角、灵活机动优势，对沿江偏僻水域、隐蔽滩涂、禁渔核心区等人工难以抵达区域进行全方位排查，精准识别非法捕捞、违规垂钓等行为。一旦发现可疑情况，立即通过机载广播远程喊话劝阻，并同步推送线索至执法终端，实现快速响应、精准处置，彻底消除监管死角。

云端巡防，擦亮“慧眼”。巧家县建成长江禁捕智能监控平台，布设100余个智能监控点位，搭配AI识别预警系统，24小时全天候紧盯库区动态，成为执法人员的“千里眼”。“该系统能自动抓拍疑似非法垂钓、捕捞行为并实时预警，线索直接推送至网格责任人手机端，可第一时间赶赴现场处置，彻底解决了偏远地段巡查难、违规行为取证难的问题。”中国铁塔昭通分公司产品经理周蔚介绍道。

“以往靠人力巡查，一天也走不了几公里；如今采用科技+快艇联动巡查，管控覆盖范围大幅提升，基本实现全覆盖。非法捕捞、垂钓等行为得到有效遏制，库区生态越来越好。”巧家县农业农村局工作人员刘宗灿谈及变化时感慨道。

自2020年长江“十年禁渔”启动以来，巧家县持续加大投入，不断完善禁渔监管机制，禁渔工作取得阶段性成效。同时，常态化开展水生生物增殖放流，累计投放鲢鱼、鳙鱼、圆口铜鱼、鲈鲤等各类鱼苗322万尾，其中珍稀鱼类超140万尾，全力修复流域水生生物群落。

来源：人民日报客户端