变种 Davallia divaricata var. dimorpha (Holttum) Noot. 原变种 Davallia divaricata var. divaricata 参考文献 Y Y Y云南
云南骨碎补（学名：）为骨碎补科骨碎补属下的骨碎一个种。
“智慧体检”排查屋顶光伏站隐患
90vs体育讯 北京时间12月8日，《北青体育报》撰文透露，国足主帅扬科维奇在已经圈定了50人的亚洲杯备选大名单。以下是该报的全文报道。
12月6日有消息称，国足主帅扬科维奇早在11月球队参加36强赛前两轮比赛之前，就已经圈定了50人的亚洲杯备选大名单。亚足联规则显示，参加2023年亚洲杯赛的每支球队须最晚于12月12日提交本队最少18人，最多50人的赛事参赛球员大名单，并最晚于明年1月2日，也就是亚洲杯开赛前10天提交23人的正式参赛名单。
亚足联于今年10月在新一届亚洲杯举办地卡塔尔多哈举办了赛事工作会议。按照会议达成的共识，参加本届亚洲杯决赛阶段赛事的24支球队每队必须最晚于赛事开幕前一个月，也就是12月12日提交最少18、最多50人的参赛球员大名单。受客观因素影响，去年卡塔尔世界杯执行了每支参赛队可最多报名26人的政策。但随着今年全球足球活动、足球比赛恢复到正常轨道上来，这项临时性政策也被废止。
从2026年世界杯预选赛开始，国际足联已将每队参加每场比赛的报名参赛球员人数规模由26人恢复至23人。亚足联在类似规则执行问题上紧跟国际足联，因此亦将亚洲杯赛每队报名参赛人数确定为23人。亚洲杯参赛各队须最晚于明年1月2日，也就是新一届亚洲杯开赛前10天，提交23人的球员报名名单。
不过，鉴于各队在备战过程中可能遭遇人员伤病等意外情况，亚足联仍允许各队在各自亚洲杯小组赛首战开赛前6个小时调整球员人选，但必须附送被替换球员伤情或退出原因的书面报告。被调整到各队23人参赛报名阵容的球员，也必须是球队50人大名单阵容内球员。
" />亚洲杯恢复23人报名规则 主帅圈定大名单
为加强高层建筑消防安全治理，全面提升高层建筑精细化管理水平，连日来，昭通市消防救援支队组织全市各级消防救援队伍全面开展高层楼栋消防二维码张贴工作，以数字化手段为高层建筑配备“消防身份证”，推动消防安全管理从“粗放式”向“精准化、智能化”转型。
高层建筑体量大、功能复杂、人员密集，一旦发生火灾，扑救难度大、人员疏散难，消防安全工作尤为重要。推行高层楼栋二维码管理，是运用数字化手段摸清底数、压实责任、提升效能的关键举措。通过为每一栋高层建筑生成专属二维码，实现“一栋一码、一码一档、应贴尽贴”，能够有效整合建筑基础信息、消防设施状况、安全风险等级、责任人员、日常巡查记录等核心要素，形成动态更新的“数字档案”，为精准防控、科学处置提供有力支撑。
小小二维码，承载着多重功能。此次全市广泛张贴的二维码既是高层建筑的“电子身份证”，也是安全管理的“移动台账”。待后期高层建筑基础信息完善后，居民、物业人员、网格员及监督部门只需扫码，即可快速查看楼栋基本信息、安全风险提示、责任人员联系方式、应急逃生指南等，实现信息“一键查询”。同时，此二维码集成了隐患上报、诉求反馈等功能，居民发现问题可“一键上报”，形成“居民监督、物业处置、部门督办”的共治格局，有效打通安全监管、物业服务、居民参与的闭环链条，大幅提升隐患排查和日常管理效率。
目前，各县（市、区）消防救援大队正严格按照“底数清、信息准、覆盖全”的要求，组织人员逐栋核查高层建筑基础信息，统一生成并规范张贴二维码标识牌，确保位置醒目、牢固平整。其间，各消防救援队伍在全面摸排基础上，同步建立“一楼一档”，并组织物业、网格员、志愿者开展扫码宣传，引导居民“知码、用码、靠码”，营造全员参与消防安全治理的良好氛围。
下一步，昭通市消防救援支队将持续督促各地做好二维码的动态维护与信息更新，定期检查码牌完好度，及时更换破损、模糊的二维码，确保“贴得上、看得见、扫得出”。同时，不断深化数字化治理应用，完善“巡查、上报、整改、复核”全流程闭环管理机制，以“小二维码”撬动“大安全、大服务、大治理”，切实保障高层建筑居住安全与生活便利，为全市高质量发展筑牢消防安全基石。
通讯员：李梦菲 文/图
昭通全市推进高层建筑“一楼一码”管理 数字化赋能筑牢消防安全防线
阜阳市第三中学
滁州市紫薇小学
北京师范大学宣城实验学校
寿县寿春中学
怀宁县稼先学校
铜陵市第十二中学
淮北市第三实验小学
安徽省亳州市第十八中学
六安市人民路小学白鹭洲校区
休宁县海阳第一小学
2024年2月，教育部办公厅公布了首批184个中小学人工智能教育基地，包括安徽的合肥市师范附属小学、合肥一六八玫瑰园学校南校、合肥市第七中学、蚌埠市蓝天路小学、芜湖市中江小学、安徽师范大学附属外国语学校等校。
" />教育部公布名单 安徽10所学校入选
购买空调时说的1p、1.5P 匹是什么意思—万维家电网
我的咸鱼卡组卡牌对战卡牌放置策略卡牌在我的咸鱼卡组游戏中，玩家们可以搭配各种不同的玩法和流派，其中部分新手玩家不知道地精初始队应该如何搭配，下面就为大家带来我的咸鱼卡组游戏中地精初始队的玩法搭配分享，有需要的玩家可以参考。
我的咸鱼卡组地精初始队玩法
阵容搭配：
英雄-国王之手小恶魔
士兵-地精狙击手
士兵-地精刺客
士兵-独眼巨人
阵容特点：
击杀效率高，地精+黑石堡的两套增益模式叠加，爆发力极强。
我的咸鱼卡组地精初始队玩法搭配
90vs体育讯 北京时间12月11日，据《足球报》报道，艾克森极有可能落选国足的亚洲杯阵容，国家队应该就剩下蒋光太和李可两大血缘归化了。
报道中表示，国足进入扬科维奇时代以来，归化球员表现始终未达预期：李可和蒋光太受伤病影响无法保证出勤率;虽然加盟泰山前阔别赛场多时的费南多甚至在俱乐部也只能更多扮演替补奇兵的角色，虽然此前亚冠面对卡雅也曾上演助攻帽子戏法，但状态并不稳定;洛国富在巴西下半年都在养伤，甚至已有退役打算;今夏阿兰未能重返中超再次失业，离开广州队后这两年几乎完全虚度时光;艾克森虽然一度打上主力，但11月36强赛的大考来临时，却未能进入名单，恐怕明年初亚洲杯也很难出现奇迹。
不出意外，扬科维奇时代归化球员将只剩李可和蒋光太。“巴西帮”归化球员因年龄、伤病和状态问题，基本退出了历史舞台。归化对中国足球而言是一地鸡毛，至少这个世界杯周期很难有突破。
" />《足球报》：艾克森可能落选国足亚洲杯阵容
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：
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。
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。
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。
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。
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。
进门CEO程建辉：做投研，AI越强大，人类越值钱
理性稳健的“她”：在算法中拥抱未来
演出中，极具本地特色的节目成为最大亮点。融入杨公村特色IP形象的舞蹈《杨公娃娃》童趣盎然，展现乡村独特文化魅力；农耕秀《在希望的田野上》生动再现农民耕耘劳作的场景，唤起一代人的集体记忆；《故乡是翁墩》以“歌曲+非遗”形式，将传统技艺与深情歌声完美融合……一个个充满乡土情怀的节目，赢得阵阵掌声。
翁墩乡洞阳村64岁村民李延军参演了朗诵节目，演出结束后他兴奋地说:“以前只是在电视上看晚会，现在我们上台表演，把我们的生活演给大家看，这种感觉太棒了!”谈起舞台经历，李延军说，刚开始登上“村晚”舞台难免有点紧张，如今他已是“村晚”常客。李延军空闲时间就喜爱唱歌朗诵、学习乐器，自从村里举办“村晚”，不仅每场他都参加，还组织有同样爱好的村民一起排练、表演节目。
街道居民金家宝也是基层文艺爱好者，此次参演了农耕秀节目。他说，贴合生活的场景让大家表演起来更显生动。他还参与了舞蹈的编排。“乡村‘村晚’是我们表达自我、展示家乡的重要舞台。”金家宝说。
2023年，翁墩乡杨公村获评“四季村晚”全国示范展示点。翁墩乡文化站站长文继领介绍:“‘村晚’节目大多由本地村民、文艺团队或文化志愿者自编自导自演，节目内容取材于日常生活。让基层爱好文艺的群众登上舞台，展现自己的才艺，既充实了大家的精神文化生活，更展现出乡村群众积极向上、团结奋发的新风貌。”
记者从市文旅局获悉，“十四五”期间，全市累计举办乡村“村晚”近千场，原创歌舞节目《咱们村里有村晚》亮相全国“村晚”示范展示活动启动仪式。六安市还创新举办大别山民歌邀请赛、全市广场舞大赛等文化活动，进一步丰富基层群众文化生活。
与此同时，文化服务暖心惠民工程持续推进。六安市出台《关于开展乡村文化暖心惠民工程的实施意见》，倡导“一村一文化”，年均举办“乡村文化大舞台”等各类群众文化活动4.5万余场，服务群众1200余万人次。
乡村文化振兴，人才是关键。“十四五”期间，六安市发展乡村文体团队和协会2421个，培育乡土文体人才7.5万余人，形成了一支扎根基层、服务群众的文化队伍。各县区依托综合文化站经常性开展各类文化活动，举办科普、法治、农技、文化生活、卫生健康等讲座培训，受益群众广，社会影响大。
从杨公村的冬季“村晚”，到全市年均4.5万余场的群众文化活动，六安基层文化正焕发出勃勃生机。当传统与现代在乡村舞台上交融，当群众从观众变为主角，一幅文化繁荣、乡风文明的乡村振兴画卷正在皖西大地上徐徐展开。（记者 张玉）
" />六安市：“村晚”大舞台 群众唱主角
国网吕梁供电公司:从“全员百强”到“再攀高峰”
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：
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。
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。
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。
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。
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。
进门CEO程建辉：做投研，AI越强大，人类越值钱
Pearl Abyss还表示，他们正在关注粉丝们反应的问题，正根据社区的反馈努力对《红色沙漠》进行快速更新和改进，以便玩家能接下来的冒险旅程更加精彩、愉快。
官博：
“《红色沙漠》全球累计销量达到两百万份
很开心可以跟各位一起共享这么有意义的一刻。衷心感谢所有与我们一同踏上帕卫尔大陆的玩家与社区的伙伴们。我们将持续倾听社区的多样反馈，并快速推进优化与改进，竭尽所能让各位玩家接下来的冒险旅程更加精彩、愉快。”
考虑到《红色沙漠》在登上全球畅销榜榜首后，仅通过预购就在Steam平台售出了40万份，这些数字其实并不令人意外。这款动作冒险游戏在所有平台上都获得了超过300万玩家的愿望单，而这股热潮似乎也转化为了实际的销量。
简体中文评价已降至“多半差评”：
《红色沙漠》取得开门红 首日销量超过200万
老庙黄金足金饰品报1445元/克，较前一日1498元/克跌53元，两天跌去105元；
老凤祥足金饰品报1443元/克，较前一日1498元/克跌55元，两天跌去97元。
（文章来源：财联社）
" />两日跌超百元！金饰克价接连跳水
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）。
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%
✅ 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。
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