新曜进士牌坊，
进士牌坊，
PChome3月17日消息，2026年GTC大会上，英伟达正式推出新一代AI计算平台Vera Rubin，整合七款自研芯片实现算力代际突破，将AI推理成本降至前代1/10，并首次提出“物理AI”概念，助力智能体跨越式发展。
这个平台的核心为七芯协同架构，包含Vera CPU、Rubin GPU等七款芯片，通过深度协同消除通信瓶颈。其中Rubin GPU采用3nm工艺，NVFP4精度算力达50 PFLOPS，较Blackwell提升5倍，训练速度提升3.5倍，单位Token生成成本降低90%，为大规模AI应用落地筑牢基础。
存储与推理方面，推出全新的BlueField-4 STX机架搭配DOCA Memos框架，可高效处理海量KV缓存数据，大幅降耗的同时将推理吞吐量提升5倍；Groq 3 LPX推理加速机架含256个LPU处理器，与平台结合后每兆瓦推理吞吐量最高提升35倍。
平台采用GPU+LPU解耦推理技术，实现万亿参数模型毫秒级响应；推出Space-1太空数据中心模块，结合自动驾驶模型推动物理AI落地，奔驰CLA车型将率先路测。黄仁勋宣布2027年AI算力营收目标1万亿美元，微软、AWS等云服务商已首批采购，中国市场也将迎来应用爆发。
PChome补充，这个平台采用100%液冷设计，PUE降至1.1以下，Rubin GPU搭载288GB HBM4显存并扩张开源生态。不过，台积电3nm良率、HBM4供应紧张及市场竞争加剧，仍是其量产和发展的主要挑战。
（文中图片来源于网络）
" src="PChome3月17日消息，2026年GTC大会上，英伟达正式推出新一代AI计算平台Vera Rubin，整合七款自研芯片实现算力代际突破，将AI推理成本降至前代1/10，并首次提出“物理AI”概念，助力智能体跨越式发展。
PChome3月17日消息，2026年GTC大会上，英伟达正式推出新一代AI计算平台Vera Rubin，整合七款自研芯片实现算力代际突破，将AI推理成本降至前代1/10，并首次提出“物理AI”概念，助力智能体跨越式发展。
这个平台的核心为七芯协同架构，包含Vera CPU、Rubin GPU等七款芯片，通过深度协同消除通信瓶颈。其中Rubin GPU采用3nm工艺，NVFP4精度算力达50 PFLOPS，较Blackwell提升5倍，训练速度提升3.5倍，单位Token生成成本降低90%，为大规模AI应用落地筑牢基础。
存储与推理方面，推出全新的BlueField-4 STX机架搭配DOCA Memos框架，可高效处理海量KV缓存数据，大幅降耗的同时将推理吞吐量提升5倍；Groq 3 LPX推理加速机架含256个LPU处理器，与平台结合后每兆瓦推理吞吐量最高提升35倍。
平台采用GPU+LPU解耦推理技术，实现万亿参数模型毫秒级响应；推出Space-1太空数据中心模块，结合自动驾驶模型推动物理AI落地，奔驰CLA车型将率先路测。黄仁勋宣布2027年AI算力营收目标1万亿美元，微软、AWS等云服务商已首批采购，中国市场也将迎来应用爆发。
PChome补充，这个平台采用100%液冷设计，PUE降至1.1以下，Rubin GPU搭载288GB HBM4显存并扩张开源生态。不过，台积电3nm良率、HBM4供应紧张及市场竞争加剧，仍是其量产和发展的主要挑战。
（文中图片来源于网络）
" class="thumb" alt="英伟达GTC发布Vera Rubin平台，算力与AI应用迎来新突破" />英伟达GTC发布Vera Rubin平台，算力与AI应用迎来新突破2026-06-15 05:35
投保年龄：0周岁（出生满28天）至75周岁，覆盖面广。
保险期间：至被保险人年满105周岁后的首个保单周年日前一日，保障期限长。
交费方式：一次性交清或分期交纳（3年/5年交），灵活适配不同资金规划。
关爱金领取日：根据交费方式确定：
一次性交清：第5个保单周年日
3年交：第6个保单周年日
5年交：第7个保单周年日
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）。
个人养老金：支持按照个人养老金制度投保，资金往来按个人养老金资金账户管理规定执行。
1、关爱金
被保险人在关爱金领取日零时生存，按基本保险金额给付关爱金。领取时间根据交费方式确定，交费期越短、领取越早。
2、年金
自关爱金领取日次日起至保险期间届满前，被保险人在每个保单周年日零时生存，按本合同实际交纳的保险费的1.75%给付年金，活到老领到老。
3、满期生存保险金
被保险人生存至保险期间届满（105周岁后首个保单周年日前一日），按本合同实际交纳的保险费的101.75%给付满期生存保险金，合同终止。
4、身故保险金
若被保险人在保险期间内不幸身故，按本合同实际交纳的保险费与现金价值二者之较大者给付身故保险金，合同终止。
5、保单红利
本合同为分红型保险，红利为非保证，分配后可选：
现金领取：直接领取现金红利；
累积生息：红利留存公司，按公布的红利累积利率以复利方式生息，合同终止或申请时给付。
✅ 关爱金+年金+满期金，三重确定给付
关爱金：一笔确定的“见面礼”，领取时间早；
年金：每年按已交保费的1.75%给付，活到老领到老；
满期金：期满时再领已交保费的101.75%，相当于多拿1.75%的保费作为贺礼。
✅ 可对接个人养老金，享税收优惠
支持按照个人养老金制度投保，通过个人养老金资金账户支付保险费，享受个税递延优惠，让养老规划更划算。
✅ 红利共享，保单价值可增长
参与保险公司分红业务盈利分配，红利可选择领取现金或累积生息，让资金有机会进一步增值。
✅ 身故保障，投入不白费
若不幸早走，受益人可领取不低于已交保费的身故保险金，确保资金安全传承。
✅ 减保+保单贷款，资金灵活周转
减保：可申请减少基本保额，领取对应现金价值，每年累计减少部分不超过生效时基本保额的20%，满足阶段性资金需求。
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（个人养老金账户投保不支持保单贷款）。
王先生，50周岁，为自己投保本产品，选择一次性交清保险费10万元，基本保险金额约5000元（具体以保单载明为准），红利领取方式选择“累积生息”。
关爱金：第5个保单周年日，王先生55周岁时，可一次性领取关爱金5000元。
年金：自第6个保单周年日起至105周岁前，王先生每年可领取年金约10万元×1.75%＝1750元，活到老领到老，稳定补充养老现金流。
满期金：若王先生活到105周岁，可一次性领取满期生存保险金10万元×101.75%＝10.175万元，合同终止。
身故保障：若王先生在80周岁时不幸身故，受益人可领取不低于已交保费10万元的身故保险金，实现财富传承。
红利增值（假设）：若保险公司经营良好，每年分配红利，王先生选择“累积生息”，红利在账户中复利增值。至80周岁时，累积红利本息预计可达约2万元，可一次性领取作为养老补充，或继续累积生息。
个人养老金：若王先生通过个人养老金资金账户投保，每年10万元保费可享受个税优惠，进一步节省开支。
减保灵活：若王先生70岁时急需用钱，可申请减保，领取对应现金价值，满足阶段性资金需求。
如果您对“新华人寿领多多年金保险（分红型）：关爱金+年金+满期金！”感兴趣，或者有其他想要了解的，都可以点击“立即咨询”或者“免费获取方案”，会有客服小姐姐为您提供咨询服务！
声明：凡本网站注明“来源：沃保网”的文章，版权均属沃保网所有，如需转载，请先阅读《内容转载授权说明》，按照相关规定获得授权。未经授权，禁止转载、摘编，如有违反，追究法律责任；资讯内容中如有提及保险产品信息仅供参考，具体请以保险公司官方正式条款为准；" src="导读： 新华人寿领多多年金保险（分红型），是一款关爱金、年金、满期生存保险金三重给付的分红型年金险。不仅提供确定的生存金和满期金，还能通过红利分配实现保单价值的持续增长。新华人寿领多多年金保险（分红型）是一款“关爱金+年金+满期金三重给付+红利共享+可对接个人养老金”的分红型年金险产品。它以确定的生存金和满期金为基础，叠加红利增值机会，同时支持个人养老金制度投保，兼顾养老现金流、资金灵活性和税收优惠。
投保年龄：0周岁（出生满28天）至75周岁，覆盖面广。
保险期间：至被保险人年满105周岁后的首个保单周年日前一日，保障期限长。
交费方式：一次性交清或分期交纳（3年/5年交），灵活适配不同资金规划。
关爱金领取日：根据交费方式确定：
一次性交清：第5个保单周年日
3年交：第6个保单周年日
5年交：第7个保单周年日
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）。
个人养老金：支持按照个人养老金制度投保，资金往来按个人养老金资金账户管理规定执行。
1、关爱金
被保险人在关爱金领取日零时生存，按基本保险金额给付关爱金。领取时间根据交费方式确定，交费期越短、领取越早。
2、年金
自关爱金领取日次日起至保险期间届满前，被保险人在每个保单周年日零时生存，按本合同实际交纳的保险费的1.75%给付年金，活到老领到老。
3、满期生存保险金
被保险人生存至保险期间届满（105周岁后首个保单周年日前一日），按本合同实际交纳的保险费的101.75%给付满期生存保险金，合同终止。
4、身故保险金
若被保险人在保险期间内不幸身故，按本合同实际交纳的保险费与现金价值二者之较大者给付身故保险金，合同终止。
5、保单红利
本合同为分红型保险，红利为非保证，分配后可选：
现金领取：直接领取现金红利；
累积生息：红利留存公司，按公布的红利累积利率以复利方式生息，合同终止或申请时给付。
✅ 关爱金+年金+满期金，三重确定给付
关爱金：一笔确定的“见面礼”，领取时间早；
年金：每年按已交保费的1.75%给付，活到老领到老；
满期金：期满时再领已交保费的101.75%，相当于多拿1.75%的保费作为贺礼。
✅ 可对接个人养老金，享税收优惠
支持按照个人养老金制度投保，通过个人养老金资金账户支付保险费，享受个税递延优惠，让养老规划更划算。
✅ 红利共享，保单价值可增长
参与保险公司分红业务盈利分配，红利可选择领取现金或累积生息，让资金有机会进一步增值。
✅ 身故保障，投入不白费
若不幸早走，受益人可领取不低于已交保费的身故保险金，确保资金安全传承。
✅ 减保+保单贷款，资金灵活周转
减保：可申请减少基本保额，领取对应现金价值，每年累计减少部分不超过生效时基本保额的20%，满足阶段性资金需求。
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（个人养老金账户投保不支持保单贷款）。
王先生，50周岁，为自己投保本产品，选择一次性交清保险费10万元，基本保险金额约5000元（具体以保单载明为准），红利领取方式选择“累积生息”。
关爱金：第5个保单周年日，王先生55周岁时，可一次性领取关爱金5000元。
年金：自第6个保单周年日起至105周岁前，王先生每年可领取年金约10万元×1.75%＝1750元，活到老领到老，稳定补充养老现金流。
满期金：若王先生活到105周岁，可一次性领取满期生存保险金10万元×101.75%＝10.175万元，合同终止。
身故保障：若王先生在80周岁时不幸身故，受益人可领取不低于已交保费10万元的身故保险金，实现财富传承。
红利增值（假设）：若保险公司经营良好，每年分配红利，王先生选择“累积生息”，红利在账户中复利增值。至80周岁时，累积红利本息预计可达约2万元，可一次性领取作为养老补充，或继续累积生息。
个人养老金：若王先生通过个人养老金资金账户投保，每年10万元保费可享受个税优惠，进一步节省开支。
减保灵活：若王先生70岁时急需用钱，可申请减保，领取对应现金价值，满足阶段性资金需求。
如果您对“新华人寿领多多年金保险（分红型）：关爱金+年金+满期金！”感兴趣，或者有其他想要了解的，都可以点击“立即咨询”或者“免费获取方案”，会有客服小姐姐为您提供咨询服务！
声明：凡本网站注明“来源：沃保网”的文章，版权均属沃保网所有，如需转载，请先阅读《内容转载授权说明》，按照相关规定获得授权。未经授权，禁止转载、摘编，如有违反，追究法律责任；资讯内容中如有提及保险产品信息仅供参考，具体请以保险公司官方正式条款为准；" class="thumb" alt="新华人寿领多多年金保险（分红型）：关爱金+年金+满期金!" />新华人寿领多多年金保险（分红型）：关爱金+年金+满期金!2026-06-15 03:33
明视脑机（Mindtrix）是一家由海外顶尖脑机接口实验室归国博士创立，专注于视觉重建等解决方案的植入式脑机接口科技公司。公司以“成全球领先的面向颠覆性医疗的植入式脑机接口科技公司”为愿景，为神经系统疾病治疗和人类潜能开发提供革命性解决方案。
公司目前聚焦于视觉重建、运动控制等前沿领域，基于“脑机双学习”的具反馈运动控制以及基于闭环大规模刺激的视觉重建，公司目前突破多项植入式脑机接口关键技术。
公司创始团队来自加州大学伯克利分校、杜克大学、索克尔生物研究所、加州大学尔湾分校、约翰斯霍普金斯大学、芝加哥大学、中国科学院自动化所等国际顶尖研究所院校，在脑机双学习解码算法、视觉重建、柔性神经电极、神经调控方面有丰富的科研积累和成果，整体技术实力全球领先。
媒体联系：fanyc@mindtrix.cn人才招聘：xujing@mindtrix.cn
“行业在思考如何让机器读懂人心，我们则在探索如何让大脑理解机器。”明视脑机（Mindtrix）创始人刘冰博士在2026年亚布力论坛上如是诠释他们正在做的事。
当前，全球脑机接口的竞赛焦点多集中于“读取”大脑信号，以实现意念控制等炫酷应用。而明视脑机（Mindtrix）专注于基于“脑机双学习”的具反馈运动控制以及基于闭环大规模刺激的视觉重建，这被刘冰博士定义为“逆向”——他们攻坚的是“写入”式脑机接口，目标是向大脑视觉皮层输入精确的电信号图谱，为彻底失明者重建光明。
两个方向勾勒出两种截然不同的创新哲学。前者沿着相对清晰的路径做迭代优化，而后者则试图在生物与机器的边界上，建立一套全新的基础通信协议。这被业界公认为“脑机接口”的终极挑战之一，其难度被比喻为该领域的“珠穆朗玛峰”。
刘冰表示，这种“逆向”选择，本质上是对创新“时间维度”的重新标定。明视脑机主动拥抱了最高的不确定性和最长的研发周期，其回报并非立竿见影的产品，而是对一项“根技术”的率先定义权。我们在为无法“敏捷迭代”的硬核创新，提供一套可被理解、可被追踪的“发展共识”。
他公布了一张清晰的时间表：2026年完成首例全盲受试者实验，2028年启动注册临床，目标2030年前后产品上市。
刘冰坦言：“在硬科技领域，比技术突破更难的，是管理各方预期，为‘耐心’设定清晰的刻度尺。”这张时间表，实际上是在科学探索的迷雾中，为包括投资者、合作方乃至监管机构在内的所有参与者，树立起一座座灯塔。它将漫长的不确定性，转化为一系列可验证、可
讨论的阶段性目标，从而试图构建一种基于理性共识的长期信任关系。这或许是所有长周期硬科技企业必须修炼的内功。
针对脑机接口领域的投融资环境，刘冰也提出了当前生态的几点不足：缺乏足够长期的专项基金、针对前沿科技投资的税收激励不足、退出通道过于单一且短期化。刘冰的观点与早前一些硬科技投资人的呼吁不谋而合——只有当投资最前沿、最基础的科技，能够成为一件“名利双收”、可持续的事，社会资本才会系统性地流向这些决定国家未来的赛道。
“最大的风险或许不是技术上的暂时失败，而是在长期主义的‘沉没成本’面前，整个系统失去定力。”刘冰点出了硬科技创新的最深层挑战。攀登“脑机珠峰”，需要的不仅是一两个探险家的勇气，更需要的是一整套支持长期远征的后勤保障体系。
明视脑机（Mindtrix）是一家由海外顶尖脑机接口实验室归国博士创立，专注于视觉重建等解决方案的植入式脑机接口科技公司。公司以“成全球领先的面向颠覆性医疗的植入式脑机接口科技公司”为愿景，为神经系统疾病治疗和人类潜能开发提供革命性解决方案。
公司目前聚焦于视觉重建、运动控制等前沿领域，基于“脑机双学习”的具反馈运动控制以及基于闭环大规模刺激的视觉重建，公司目前突破多项植入式脑机接口关键技术。
公司创始团队来自加州大学伯克利分校、杜克大学、索克尔生物研究所、加州大学尔湾分校、约翰斯霍普金斯大学、芝加哥大学、中国科学院自动化所等国际顶尖研究所院校，在脑机双学习解码算法、视觉重建、柔性神经电极、神经调控方面有丰富的科研积累和成果，整体技术实力全球领先。
媒体联系：fanyc@mindtrix.cn人才招聘：xujing@mindtrix.cn
山西古建筑数字艺术展——时空变调将传统文化与当代艺术链接，展出20位来自不同国家地区艺术家的山西古建筑艺术作品以及雕塑、装置、影像等立足时代前沿的七大板块形式作品，呈现一场跨越时空的文明对话，探索中国古代建筑精神与当下艺术表达之间的传承、融合与创新。
图片来源：山西博物院提供
展览以山西古建为切入点，在新时代语境下从艺术创作角度共同解读山西古建筑文化，是一次在博物馆场景下的跨领域、跨学科、跨身份的艺术实践和对话。在传承“天人合一”理念的同时，再造思辨现场，展望未来场景，呈现人文与思想、艺术与科技的多元交织，美美与共，带领观众欣赏一场满载思想、人文、艺科的联动。
“壁上万千——山西宋金壁画中的众生气象”首次集中展示了89件（15组）珍贵的山西宋金壁画及砖雕文物，生动呈现了宋金壁画中的家园、家庆、家风、家愿等主题，让观众仿佛穿越时空，置身于宋金时期的生活场景之中，来一场跨越千年的“对话”。
值得一提的是山西博物院藏珍贵文物《郝匠金墓》，该墓于2013年发现于山西晋城市郝匠社区，为砖砌仿木结构双室墓。根据墓志，该墓建于金大定十五年（1175年），为研究金代社会生活和宗教文化提供了珍贵的信息。硕大的墓葬以裸展的形式在展厅得以呈现，带给观众视觉上的震撼。
两大展览展出至10月31日，长达6个月之久。围绕“壁上万千——山西宋金壁画中的众生气象”，山西博物院还将推出“宋金文化”系列讲座以及点茶、插花、掐丝镜制作、宋服制作、蹴鞠球缝制等动手体验活动，让观众可以品味山西独特的历史文化，感知历史与现实碰撞出的艺术火花，一同领略山西的文物之美、古建之美。
" src="讯（记者 姜燕）“五一”假期，博物馆热再度掀起高潮。山西博物院倾力打造的两台展现山西特有文化的重磅展览开幕，多维度展示山西丰富古建筑资源、展现宋金时期壁画的独特魅力。
山西古建筑数字艺术展——时空变调将传统文化与当代艺术链接，展出20位来自不同国家地区艺术家的山西古建筑艺术作品以及雕塑、装置、影像等立足时代前沿的七大板块形式作品，呈现一场跨越时空的文明对话，探索中国古代建筑精神与当下艺术表达之间的传承、融合与创新。
图片来源：山西博物院提供
展览以山西古建为切入点，在新时代语境下从艺术创作角度共同解读山西古建筑文化，是一次在博物馆场景下的跨领域、跨学科、跨身份的艺术实践和对话。在传承“天人合一”理念的同时，再造思辨现场，展望未来场景，呈现人文与思想、艺术与科技的多元交织，美美与共，带领观众欣赏一场满载思想、人文、艺科的联动。
“壁上万千——山西宋金壁画中的众生气象”首次集中展示了89件（15组）珍贵的山西宋金壁画及砖雕文物，生动呈现了宋金壁画中的家园、家庆、家风、家愿等主题，让观众仿佛穿越时空，置身于宋金时期的生活场景之中，来一场跨越千年的“对话”。
值得一提的是山西博物院藏珍贵文物《郝匠金墓》，该墓于2013年发现于山西晋城市郝匠社区，为砖砌仿木结构双室墓。根据墓志，该墓建于金大定十五年（1175年），为研究金代社会生活和宗教文化提供了珍贵的信息。硕大的墓葬以裸展的形式在展厅得以呈现，带给观众视觉上的震撼。
两大展览展出至10月31日，长达6个月之久。围绕“壁上万千——山西宋金壁画中的众生气象”，山西博物院还将推出“宋金文化”系列讲座以及点茶、插花、掐丝镜制作、宋服制作、蹴鞠球缝制等动手体验活动，让观众可以品味山西独特的历史文化，感知历史与现实碰撞出的艺术火花，一同领略山西的文物之美、古建之美。
" class="thumb" alt="“五一”假期，山西博物院推出两大重磅展览" />“五一”假期，山西博物院推出两大重磅展览2026-06-15 03:12
徽文化蕴含着“讲仁爱、守诚信、崇正义、重谦让、尚和合”的优秀经世智慧和德治基因。我市深入挖掘徽州传统乡村治理中的优秀文化，从徽州文化中汲取营养，激活徽文化“善治”基因，推动徽文化与乡村治理深度融合，不断提高乡村治理体系和治理能力现代化水平。
“新六尺巷”
乡村治理新图景
“我愿意让出土地，支持村里修建道路。”日前，在祁门县塔坊镇响潭村“和事佬”工作站内，“和事佬”余小勤和村民余时珍就村里修路一事进行商谈。两人你一言我一语，经过一番热烈讨论，余时珍同意无偿将自家门前约50平方米的土地捐献出来，给村里修建道路，方便村民更好出行。
响潭村“和事佬”工作站建于2021年，旨在充分发挥群众自治在村庄建设和矛盾纠纷调解中的作用。三年来，随着越来越多老党员、乡贤的加入，“和事佬”工作站不断焕发出新的活力，全村第一时间化解矛盾纠纷成功率在98.9%以上。2023年，响潭村获评第三批全国乡村治理示范村。
歙县溪头镇蓝田村是有着行善好义传统积淀的千年古村。为让先贤事迹更好地激励后人，该村着力打造乡贤文化品牌，挖掘古贤事迹，整理名人史传，编写家庭和睦劝善歌，通过文化墙、乡贤馆等向村民展示。
今日蓝田又成就了一段“蓝田米街”的美德佳话。当地村民告诉记者，“蓝田米街”原是一条只能供人穿行的小巷，如今村民生活越来越好，许多村民家都有了汽车，通行颇为不便。汪顺仙、叶逸文、江建新三户村民主动把房子临巷的墙拆掉，退后一米多，方便乡邻出行。“蓝田米街”因此得名。
休宁县五城镇月潭村是一个有90多年历史的古村，村民一直保持着敦亲睦邻、团结和谐的文明乡风。2022年，月潭村积极倡导“你让我让，让出美丽乡村”的理念，党员带头，村民参与，共建美丽和谐家园。村民汪功旺和哥哥主动让出部分菜地，党员余时来、汪有德捐砖、捐瓦、捐老石头，村民汪德福捐款2500元，施工负责人吕胜利带头拆除自家的老旧危房……
近年来，我市充分发挥村民自治力量，引导村民参与和美乡村建设，涌现出许多“新六尺巷”故事，这些都成为了乡村治理的重要推动力。
“作退一步想”
文化善治解民忧
在黟县西递镇西递村，有一座名为“大夫第”的建筑造型别致，是游客打卡的热门景点。堂前悬挂一副楹联，上书：退一步天高地阔，让三分心平气和。建筑和楹联的背后，是一段“与人方便”的美谈，跨越百年，流传至今。
清代道光年间，开封知府胡文照在修缮祖居“大夫第”时，考虑到行商走贩拉货挑担不易，于是主动将处于闹市的正屋墙角削去三分、侧门墙界后退半米，并在门额题写“作退一步想”五个字。
“作退一步想”虽仅有五字，却是古徽州“息纷止争”文化精髓的实物见证，也是今日黄山乡村治理的重要文化因子。
在徽州区岩寺镇富山村，有一间集法律援助、人民调解、法治宣传等多项职能于一体的“解忧杂货铺”，为群众的烦心事提供“最优解”。
为把问题解决在基层，富山村借鉴吸取“作退一步想”工作法的成功经验，创新打造了“解忧杂货铺”，将富山村综治中心建设成让矛盾在一线化解、让民忧在一线解除、让民需在一线满足的一站式解忧平台，走出了一条“急难愁盼事事有解、老中青少人人无忧”的“富山探索”之路。
近年来，我市在推进乡村全面振兴过程中，着力挖掘徽州文化的“善治基因”，大力培育文明乡风、良好家风、淳朴民风，使之成为乡村振兴过程中的重要时代推力。
小积分
崇德向善润村风
“参与‘双园创争’加6分；乱搭乱建扣6分……”这是屯溪区阳湖镇兖溪村推行的积分制做法。兖溪村500多户村民全部上榜，以户为单位，分值100分，表现好的加分，表现差的扣分，村民可凭积分兑换酱油、盐、毛巾、茶杯、伞、洗衣液等奖品。每季度开展一次评比活动，并张榜公布结果，对分数低于95分的户亮黄旗。
兖溪村党总支书记、村委会主任赵建斌说，兖溪村推行《村规民约积分制管理考核办法》以来，扣分户越来越少，加分户越来越多，户与户之间正向比拼，树立了乡村文明、诚实守信、见义勇为、孝老爱亲的新风尚，形成以遵守村规民约为荣、违反村规民约为耻的良好氛围。
一艘游船溯水而上，将清澈的江面推开，仿佛写出一个大大的“美”字，歙县深渡镇大茂社区就坐落在这岸边。
“做好事得5个积分，举报违法犯罪得15个积分，踊跃应征入伍得500个积分”……大茂社区“信用好超市”内，村民凌有仙正在用积分换取生活用品。
让诚信增“值”，德者有“得”。近年来，大茂社区创设“信用好超市”，建立积分兑换制度，成为推动大茂乡村治理的平台之一。全村连续多年保持零诉讼、零上访、零不良贷款的“三零社区”口碑，并获评“全国民主法治示范村（社区）”。（ 记者 程向阳文/摄）
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徽文化蕴含着“讲仁爱、守诚信、崇正义、重谦让、尚和合”的优秀经世智慧和德治基因。我市深入挖掘徽州传统乡村治理中的优秀文化，从徽州文化中汲取营养，激活徽文化“善治”基因，推动徽文化与乡村治理深度融合，不断提高乡村治理体系和治理能力现代化水平。
“新六尺巷”
乡村治理新图景
“我愿意让出土地，支持村里修建道路。”日前，在祁门县塔坊镇响潭村“和事佬”工作站内，“和事佬”余小勤和村民余时珍就村里修路一事进行商谈。两人你一言我一语，经过一番热烈讨论，余时珍同意无偿将自家门前约50平方米的土地捐献出来，给村里修建道路，方便村民更好出行。
响潭村“和事佬”工作站建于2021年，旨在充分发挥群众自治在村庄建设和矛盾纠纷调解中的作用。三年来，随着越来越多老党员、乡贤的加入，“和事佬”工作站不断焕发出新的活力，全村第一时间化解矛盾纠纷成功率在98.9%以上。2023年，响潭村获评第三批全国乡村治理示范村。
歙县溪头镇蓝田村是有着行善好义传统积淀的千年古村。为让先贤事迹更好地激励后人，该村着力打造乡贤文化品牌，挖掘古贤事迹，整理名人史传，编写家庭和睦劝善歌，通过文化墙、乡贤馆等向村民展示。
今日蓝田又成就了一段“蓝田米街”的美德佳话。当地村民告诉记者，“蓝田米街”原是一条只能供人穿行的小巷，如今村民生活越来越好，许多村民家都有了汽车，通行颇为不便。汪顺仙、叶逸文、江建新三户村民主动把房子临巷的墙拆掉，退后一米多，方便乡邻出行。“蓝田米街”因此得名。
休宁县五城镇月潭村是一个有90多年历史的古村，村民一直保持着敦亲睦邻、团结和谐的文明乡风。2022年，月潭村积极倡导“你让我让，让出美丽乡村”的理念，党员带头，村民参与，共建美丽和谐家园。村民汪功旺和哥哥主动让出部分菜地，党员余时来、汪有德捐砖、捐瓦、捐老石头，村民汪德福捐款2500元，施工负责人吕胜利带头拆除自家的老旧危房……
近年来，我市充分发挥村民自治力量，引导村民参与和美乡村建设，涌现出许多“新六尺巷”故事，这些都成为了乡村治理的重要推动力。
“作退一步想”
文化善治解民忧
在黟县西递镇西递村，有一座名为“大夫第”的建筑造型别致，是游客打卡的热门景点。堂前悬挂一副楹联，上书：退一步天高地阔，让三分心平气和。建筑和楹联的背后，是一段“与人方便”的美谈，跨越百年，流传至今。
清代道光年间，开封知府胡文照在修缮祖居“大夫第”时，考虑到行商走贩拉货挑担不易，于是主动将处于闹市的正屋墙角削去三分、侧门墙界后退半米，并在门额题写“作退一步想”五个字。
“作退一步想”虽仅有五字，却是古徽州“息纷止争”文化精髓的实物见证，也是今日黄山乡村治理的重要文化因子。
在徽州区岩寺镇富山村，有一间集法律援助、人民调解、法治宣传等多项职能于一体的“解忧杂货铺”，为群众的烦心事提供“最优解”。
为把问题解决在基层，富山村借鉴吸取“作退一步想”工作法的成功经验，创新打造了“解忧杂货铺”，将富山村综治中心建设成让矛盾在一线化解、让民忧在一线解除、让民需在一线满足的一站式解忧平台，走出了一条“急难愁盼事事有解、老中青少人人无忧”的“富山探索”之路。
近年来，我市在推进乡村全面振兴过程中，着力挖掘徽州文化的“善治基因”，大力培育文明乡风、良好家风、淳朴民风，使之成为乡村振兴过程中的重要时代推力。
小积分
崇德向善润村风
“参与‘双园创争’加6分；乱搭乱建扣6分……”这是屯溪区阳湖镇兖溪村推行的积分制做法。兖溪村500多户村民全部上榜，以户为单位，分值100分，表现好的加分，表现差的扣分，村民可凭积分兑换酱油、盐、毛巾、茶杯、伞、洗衣液等奖品。每季度开展一次评比活动，并张榜公布结果，对分数低于95分的户亮黄旗。
兖溪村党总支书记、村委会主任赵建斌说，兖溪村推行《村规民约积分制管理考核办法》以来，扣分户越来越少，加分户越来越多，户与户之间正向比拼，树立了乡村文明、诚实守信、见义勇为、孝老爱亲的新风尚，形成以遵守村规民约为荣、违反村规民约为耻的良好氛围。
一艘游船溯水而上，将清澈的江面推开，仿佛写出一个大大的“美”字，歙县深渡镇大茂社区就坐落在这岸边。
“做好事得5个积分，举报违法犯罪得15个积分，踊跃应征入伍得500个积分”……大茂社区“信用好超市”内，村民凌有仙正在用积分换取生活用品。
让诚信增“值”，德者有“得”。近年来，大茂社区创设“信用好超市”，建立积分兑换制度，成为推动大茂乡村治理的平台之一。全村连续多年保持零诉讼、零上访、零不良贷款的“三零社区”口碑，并获评“全国民主法治示范村（社区）”。（ 记者 程向阳文/摄）
" class="thumb" alt="激活蕴藏在徽文化中的“善治基因”" />激活蕴藏在徽文化中的“善治基因”2026-06-15 02:52做立德树人的实践者
2001年，熊高洁成为一名小学美术教师。初入教坛，她逐步摸索出属于自己的美术教学模式：珍视童心、尊重个性，运用生活化的理念进行引导、启发，鼓励学生在七彩世界里敢想、敢画，尽情地表达自己。
“美育就是要让学生看到、听到、闻到、触摸到美好的东西，激发他们对美好生活的向往。”在熊高洁看来，教育的过程和感受有益于孩子们的成长。这份倾注了爱与温度的教育理念，驱动着她读书、作画、习字、钻研陶艺、学习剪纸、拜师求教、研读专著……不断地专注于教研，不仅提升了其专业能力，教学也硕果累累：其绘画作品获得安徽教师绘画大赛金奖，连续三年在市级教师艺术作品比赛中获一等奖；辅导学生的绘画作品连续五年获国家级奖项，被特邀代表安徽省参加香港全国科幻画大赛颁奖礼。
做学科融合的开拓者
熊高洁勇于打破学科壁垒，精心设计了一系列多学科融合的创新课程。
“最美银杏课程”中，孩子们用歌声、画笔、文字、数学运算，多感官体验“美”的意蕴；“向美而行”“数学连环画”等主题学习活动，巧妙地将美术与语文、数学等学科相融合；在“我的中国梦”绘画活动中，她指导学生用充满想象力的科幻画描绘梦想。
她还将剪纸、陶艺等非物质文化遗产引入美术课堂，打造出独具特色的校本美育课程。“非遗小传人”课程依托国风云肩，让孩子们亲手制作传统服饰；“巧手制陶”以古画《唐宫夜宴》为灵感，引导孩子们制作唐俑彩陶；“中国画的魅力”则结合乡土文化马勺，带领学生手绘京剧脸谱。
从教以来，熊高洁累计开展美育活动600余场次，“中国梦•非遗行”等品牌活动被市教育局评为典型实践案例，其中5人获国家级奖，68人获省级奖，279人获市级奖。在近三届的全国青少年科幻画比赛中，熊高洁辅导的作品《宇宙能量太空电梯》《未来医院科学控制人类睡眠》等获五个全国奖项，其本人被授予“全国优秀辅导员”称号。
做智慧教育的探索者
2021年，熊高洁主动投身人工智能助推教师队伍建设的浪潮，加入省级智慧课堂课题研究，重点探索如何利用过程化数据支撑美术教学改革。
在课堂上，熊高洁依托智慧教学设备，让美术学习更具互动性、趣味性和探究性。在承担教育部人工智能助推教师队伍建设试点交流活动的“专递课堂”任务时，为确保乡村小学和县城的孩子能共享优质美术课，她十三次前往固镇县实验小学，两次深入固镇县小李小学反复磨课。她的现场观摩课赢得了教育部领导和全国26个省、市教育厅领导的肯定。
作为安徽省“教坛新星”，熊高洁倾心尽力做好“传帮带”，将自己的经验和智慧传授给青年教师，由她辅导的16位青年教师在省市级美术优质课和基本功比赛中荣获一等奖，逐步形成了成熟的青年教师培养体系。（吴媛媛）
" src="从初入杏坛到全市美术学科骨干，她积极主持和开展省市级课题研究，撰写的多篇教学论文及案例在省、市级获奖；她勇拓学科融合之路，所创“中国梦•非遗行”活动成为市级典范，辅导学生连续五年获国家级绘画奖项；她十五次赴乡村开展“专递课堂”，倾力“传帮带”，辅导青年教师多次获省级教学一等奖——她就是蚌埠第一实验学校一级教师熊高洁。从事教育工作24年来，她以画笔为媒，以讲台为田，用爱与智慧照亮了无数学子的艺术梦想与成长之路。
做立德树人的实践者
2001年，熊高洁成为一名小学美术教师。初入教坛，她逐步摸索出属于自己的美术教学模式：珍视童心、尊重个性，运用生活化的理念进行引导、启发，鼓励学生在七彩世界里敢想、敢画，尽情地表达自己。
“美育就是要让学生看到、听到、闻到、触摸到美好的东西，激发他们对美好生活的向往。”在熊高洁看来，教育的过程和感受有益于孩子们的成长。这份倾注了爱与温度的教育理念，驱动着她读书、作画、习字、钻研陶艺、学习剪纸、拜师求教、研读专著……不断地专注于教研，不仅提升了其专业能力，教学也硕果累累：其绘画作品获得安徽教师绘画大赛金奖，连续三年在市级教师艺术作品比赛中获一等奖；辅导学生的绘画作品连续五年获国家级奖项，被特邀代表安徽省参加香港全国科幻画大赛颁奖礼。
做学科融合的开拓者
熊高洁勇于打破学科壁垒，精心设计了一系列多学科融合的创新课程。
“最美银杏课程”中，孩子们用歌声、画笔、文字、数学运算，多感官体验“美”的意蕴；“向美而行”“数学连环画”等主题学习活动，巧妙地将美术与语文、数学等学科相融合；在“我的中国梦”绘画活动中，她指导学生用充满想象力的科幻画描绘梦想。
她还将剪纸、陶艺等非物质文化遗产引入美术课堂，打造出独具特色的校本美育课程。“非遗小传人”课程依托国风云肩，让孩子们亲手制作传统服饰；“巧手制陶”以古画《唐宫夜宴》为灵感，引导孩子们制作唐俑彩陶；“中国画的魅力”则结合乡土文化马勺，带领学生手绘京剧脸谱。
从教以来，熊高洁累计开展美育活动600余场次，“中国梦•非遗行”等品牌活动被市教育局评为典型实践案例，其中5人获国家级奖，68人获省级奖，279人获市级奖。在近三届的全国青少年科幻画比赛中，熊高洁辅导的作品《宇宙能量太空电梯》《未来医院科学控制人类睡眠》等获五个全国奖项，其本人被授予“全国优秀辅导员”称号。
做智慧教育的探索者
2021年，熊高洁主动投身人工智能助推教师队伍建设的浪潮，加入省级智慧课堂课题研究，重点探索如何利用过程化数据支撑美术教学改革。
在课堂上，熊高洁依托智慧教学设备，让美术学习更具互动性、趣味性和探究性。在承担教育部人工智能助推教师队伍建设试点交流活动的“专递课堂”任务时，为确保乡村小学和县城的孩子能共享优质美术课，她十三次前往固镇县实验小学，两次深入固镇县小李小学反复磨课。她的现场观摩课赢得了教育部领导和全国26个省、市教育厅领导的肯定。
作为安徽省“教坛新星”，熊高洁倾心尽力做好“传帮带”，将自己的经验和智慧传授给青年教师，由她辅导的16位青年教师在省市级美术优质课和基本功比赛中荣获一等奖，逐步形成了成熟的青年教师培养体系。（吴媛媛）
" class="thumb" alt="熊高洁：二十四载丹青绘童心 用爱照亮三尺讲台" />熊高洁：二十四载丹青绘童心 用爱照亮三尺讲台2026-06-15 04:20
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。
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。
御兽岛卡牌养成游戏宠物养成策略回合制在御兽岛游戏中，玩家们在游玩初期可以选择不同的初始御兽，许多玩家不知道初始御兽应该选什么比较好，下面就为大家带来御兽岛游戏中新手初始御兽的选择推荐，有需要的玩家可以参考。
御兽岛新手初始御兽选择
攻击型：
适合喜欢快节奏战斗的玩家，前期推图效率高；
推荐选择火属性幼兽，技能爆发强，能快速清理小怪。
防御型：
适合稳扎稳打的玩家，生存能力强，适合挑战高难度副本；
推荐土属性幼兽，自带护盾技能，容错率高。
辅助型：
适合团队协作，能为队友提供增益/治疗；
推荐草属性幼兽，续航能力强，后期PVP/PVE都很吃香。
" src="发布时间：2026-03-20 15:28:09来源：逗游作者：星空
御兽岛卡牌养成游戏宠物养成策略回合制在御兽岛游戏中，玩家们在游玩初期可以选择不同的初始御兽，许多玩家不知道初始御兽应该选什么比较好，下面就为大家带来御兽岛游戏中新手初始御兽的选择推荐，有需要的玩家可以参考。
御兽岛新手初始御兽选择
攻击型：
适合喜欢快节奏战斗的玩家，前期推图效率高；
推荐选择火属性幼兽，技能爆发强，能快速清理小怪。
防御型：
适合稳扎稳打的玩家，生存能力强，适合挑战高难度副本；
推荐土属性幼兽，自带护盾技能，容错率高。
辅助型：
适合团队协作，能为队友提供增益/治疗；
推荐草属性幼兽，续航能力强，后期PVP/PVE都很吃香。
" class="thumb" alt="御兽岛新手初始御兽选择推荐" />御兽岛新手初始御兽选择推荐2026-06-15 03:44假日期间，来自市文化和旅游局、琅琊区古道社区、南谯区徐岗社区等单位的志愿者身穿红马甲、肩披红绶带、佩戴“人人都是迎客松”徽章，配合景区文明旅游志愿者，向市民游客耐心解答咨询提问、主动提供应急帮扶，协助工作人员维持秩序，疏导客流。与此同时，在旅游不文明行为易发频发区域，他们通过不间断巡查，及时劝导和制止各类旅游不文明行为，引导大家自觉遵守和维护公共秩序。
此外，志愿者还围绕主题，在景区入口向市民游客发放《中国公民文明旅游公约》《文明旅游十大提醒语》等宣传资料，进一步增强大家的文明旅游意识，倡导文明旅游是最美的风景，持续擦亮国家5A级旅游景区文明底色。（郝俊媛 张 倩 赵忠莉）
" src="国庆、中秋假期期间，琅琊山风景区多措并举，联合多家单位，紧扣“人人都是迎客松”主题，广泛开展安徽文旅志愿服务活动。
假日期间，来自市文化和旅游局、琅琊区古道社区、南谯区徐岗社区等单位的志愿者身穿红马甲、肩披红绶带、佩戴“人人都是迎客松”徽章，配合景区文明旅游志愿者，向市民游客耐心解答咨询提问、主动提供应急帮扶，协助工作人员维持秩序，疏导客流。与此同时，在旅游不文明行为易发频发区域，他们通过不间断巡查，及时劝导和制止各类旅游不文明行为，引导大家自觉遵守和维护公共秩序。
此外，志愿者还围绕主题，在景区入口向市民游客发放《中国公民文明旅游公约》《文明旅游十大提醒语》等宣传资料，进一步增强大家的文明旅游意识，倡导文明旅游是最美的风景，持续擦亮国家5A级旅游景区文明底色。（郝俊媛 张 倩 赵忠莉）
" class="thumb" alt="琅琊山风景区志愿者助力文明旅游" />琅琊山风景区志愿者助力文明旅游2026-06-15 03:42中信建投：奥特莱斯行业经营韧性凸显，看好头部运营商及其REITs
商业不动产REITs正式启动为奥特莱斯等优质零售资产打通融资渠道，已有两单奥特莱斯商业不动产项目获受理。作为“重奢平替”与“高性价比”的代表性零售业态，奥特莱斯在经济周期波动中展现出显著的经营韧性，行业已形成头部集中、区域分化的竞争格局，招商能力与货品掌握度构筑企业核心护城河。经营模式层面，联营模式实现利益共享和风险共担，叠加低物业成本和房产税优势，使其成为商业不动产REITs扩容背景下经营韧性较强的优质底层资产。估值方面，首批奥特莱斯项目折现率较为合理，2026年预测分派率达4.6%-5.5%，运营成熟、资产优质，具备较高投资价值。
新政推动奥莱REITs常态化发行，抗周期资产经营韧性凸显。当前已有国泰海通砂之船商业不动产REIT、中金唯品会商业不动产REIT两单项目申报商业不动产REITs，发行规模分别达50.6亿元和74.7亿元。近一年来，全国商业零售TOP100企业在营奥莱项目各季度销售额同比增速从3.8%逐步攀升至13.1%，客流量增速从6.2%升至13.8%，显著高于传统零售业态，经营韧性凸显。
宏观供需环境支撑规模扩张，中观格局呈现头部集聚、区域分化，微观壁垒关注招商及货品。奥莱资产的研究框架需综合考量宏观消费趋势、中观竞争壁垒与微观运营能力。当前国内奥莱行业已形成头部集中、区域分化的竞争格局，六大连锁集团销售额占比超61%；华东地区以40%的项目数量占比领跑全国；部分高线城市奥莱存量达5-10家，下沉城市崛起。招商能力和货品掌握度构筑奥莱行业核心护城河，头部企业凭借规模效应在品牌议价、货品更新及运营效率上形成显著优势。
联营模式实现利益共享和风险共担，成本和税务优势增厚利润空间。收入端，奥特莱斯联营模式通常占60-90%，运营商收入与商户销售额深度绑定，接近100%租金收缴率和租金保底机制共同保障现金流的稳定性。成本端，奥特莱斯多为郊区选址或街区形态，土地及物业成本较低，目的性消费带来更高的客流转化率，外加更低的房产税负担，进一步增厚项目的利润空间。
首批奥莱商业不动产REITs运营成熟、资产优质，具备较高投资价值。奥莱业态具备强抗周期性和稳定现金流，看好头部运营商发行的成熟项目。首批两单奥特莱斯商业不动产REITs原始权益人均为行业一梯队运营商，2026年预测分派率在4.6%-5.5%，估值较海外奥莱REITs具备一定优势，具备较高投资价值。
（文章来源：每日经济新闻）
" src="3月20日，中信建投指出，商业不动产REITs正式启动为奥特莱斯等优质零售资产打通融资渠道，已有两单奥特莱斯商业不动产项目获受理。作为“重奢平替”与“高性价比”的代表性零售业态，奥特莱斯在经济周期波动中展现出显著的经营韧性，行业已形成头部集中、区域分化的竞争格局，招商能力与货品掌握度构筑企业核心护城河。经营模式层面，联营模式实现利益共享和风险共担，叠加低物业成本和房产税优势，使其成为商业不动产REITs扩容背景下经营韧性较强的优质底层资产。估值方面，首批奥特莱斯项目折现率较为合理，2026年预测分派率达4.6%—5.5%，运营成熟、资产优质，具备较高投资价值。
中信建投：奥特莱斯行业经营韧性凸显，看好头部运营商及其REITs
商业不动产REITs正式启动为奥特莱斯等优质零售资产打通融资渠道，已有两单奥特莱斯商业不动产项目获受理。作为“重奢平替”与“高性价比”的代表性零售业态，奥特莱斯在经济周期波动中展现出显著的经营韧性，行业已形成头部集中、区域分化的竞争格局，招商能力与货品掌握度构筑企业核心护城河。经营模式层面，联营模式实现利益共享和风险共担，叠加低物业成本和房产税优势，使其成为商业不动产REITs扩容背景下经营韧性较强的优质底层资产。估值方面，首批奥特莱斯项目折现率较为合理，2026年预测分派率达4.6%-5.5%，运营成熟、资产优质，具备较高投资价值。
新政推动奥莱REITs常态化发行，抗周期资产经营韧性凸显。当前已有国泰海通砂之船商业不动产REIT、中金唯品会商业不动产REIT两单项目申报商业不动产REITs，发行规模分别达50.6亿元和74.7亿元。近一年来，全国商业零售TOP100企业在营奥莱项目各季度销售额同比增速从3.8%逐步攀升至13.1%，客流量增速从6.2%升至13.8%，显著高于传统零售业态，经营韧性凸显。
宏观供需环境支撑规模扩张，中观格局呈现头部集聚、区域分化，微观壁垒关注招商及货品。奥莱资产的研究框架需综合考量宏观消费趋势、中观竞争壁垒与微观运营能力。当前国内奥莱行业已形成头部集中、区域分化的竞争格局，六大连锁集团销售额占比超61%；华东地区以40%的项目数量占比领跑全国；部分高线城市奥莱存量达5-10家，下沉城市崛起。招商能力和货品掌握度构筑奥莱行业核心护城河，头部企业凭借规模效应在品牌议价、货品更新及运营效率上形成显著优势。
联营模式实现利益共享和风险共担，成本和税务优势增厚利润空间。收入端，奥特莱斯联营模式通常占60-90%，运营商收入与商户销售额深度绑定，接近100%租金收缴率和租金保底机制共同保障现金流的稳定性。成本端，奥特莱斯多为郊区选址或街区形态，土地及物业成本较低，目的性消费带来更高的客流转化率，外加更低的房产税负担，进一步增厚项目的利润空间。
首批奥莱商业不动产REITs运营成熟、资产优质，具备较高投资价值。奥莱业态具备强抗周期性和稳定现金流，看好头部运营商发行的成熟项目。首批两单奥特莱斯商业不动产REITs原始权益人均为行业一梯队运营商，2026年预测分派率在4.6%-5.5%，估值较海外奥莱REITs具备一定优势，具备较高投资价值。
（文章来源：每日经济新闻）
" class="thumb" alt="中信建投：奥特莱斯行业经营韧性凸显 看好头部运营商及其REITs" />中信建投：奥特莱斯行业经营韧性凸显 看好头部运营商及其REITs2026-06-15 03:04