HD 58585，銀緯-2.81，HR 2839，位于銀經236.26， 参考文献 58585 2839 173691视星等为6.05，
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科技巡防筑防线 无人机护航守平安
是一颗恒星，其B1900.0坐标为赤經，SAO 173691、赤緯。又名BD-21 1925，
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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。
沙盒大型多人在线RPG《阿尔比恩 ONLINE》4月21日登陆Xbox平台
这份榜单亮了：中国上升9位，美国下降11位
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
明视脑机刘冰：攀登“脑机珠峰”需要一整套支持长期远征的后勤保障体系
就加4k，新一代SU7价格21.99w起
元流之子最后一位元刺会随着大版本更新上架，该英雄属于爆发型刺客，属于兰陵王类型的英雄，S43赛季更新后就可以直接领取这位英雄，S43赛季之后元法会被直接加强，增加了可以在移动中释放技能，并且强化普攻的大招可以对多个敌人造成伤害，具有传导的效果，大大提升了元法的机动性能力，不会像现在这样跟一个呆子似的。
程咬金在新赛季也是确定被加强了，大招持续期间使用一技能可以对敌人造成击飞效果，可以提升程咬金的留人和开团能力，新赛季的程咬金估计要出点输出装了。
亚瑟这位老牌英雄在S43新赛季也会被加强，一技能的强化普攻支持空放了，可以向前位移一段距离，位移的方向有指示器，其实说白了就和铠的二技能一样，不过要比铠的二技能用起来更加的丝滑，此次加强之后，亚瑟很有可能会出现打野位了，同时新赛季还增加新的召唤师技能“汇流成兵”，会根据英雄的属性自动获取不同的效果。
S43赛季排位赛补位加成会得到优化升级，特别是单排玩家双分路依然可以享受额外的加分，而且全能分路还可以剔除自己不想玩的两个分路的位置，这一点还是比较的人性化的，同时新赛季还会上线语音直接举报的按钮，在局内直接就可以举报违规玩家。
峡谷中也进行了优化升级，辅助装新增加了血包共享机制，也就是辅助吃了血包之后只要在规定的范围内，你也是可以获得回血效果的，同时防御塔防御机制进行了调整，前四分钟敌方越塔的人数越多，防御效果就会越强。
王者荣耀S43赛季更新时间确定！新英雄上线！新增三大改动
本网讯 近年来，市地方海事处紧扣航道安全畅通与规范管理核心任务，聚焦资源保护、技术核查、日常巡查三个维度持续发力，全面提升航道养护巡查与服务保障水平，为辖区水运事业高质量发展提供坚实支撑。
精细核查强根基，规范管理提效能。以“底数清、台账全、管理严”为目标，扎实推进航道养护技术核查工作，督促县港航机构统筹开展航道养护技术自检自查，全面排查梳理辖区航标、支持设施设备保障等关键设施基础信息，规范养护管理台账。目前，市级航道养护技术核查全面完成，养护巡查工作规范化水平显著提升。
联勤联动护资源，精准服务破难题。聚焦非法采砂、违规建设涉航建筑物等问题，强化与交通执法机构联勤联动，全程提供技术支持，推动实现“排查—整改—销号”全闭环管理。主动靠前服务重大民生项目建设，精准对接电力、水利等部门，高效开展过河缆线、管道等项目航道通航条件影响论证，顺利推进川气东送管道等重点项目选址论证及报批工作，为重点工程落地按下“加速键”。
科技赋能拓维度，常态巡查护平安。创新构建“陆上+水上+空中”立体化航道巡查体系，制定《2026年六安市航道巡查计划》，分层分类指导县港航机构开展常态化巡查，同时加强科技赋能，配备无人机设备3台，组建专业低空巡查队伍，打破传统巡查时空限制，巡查效率与精准度大幅提升。推进航道信息化建设，将视频动态监控系统纳入重点工程，保障重点航段、跨河桥梁实时监控设施正常运行，推动实现水上运输智能管理。
（张黎 记者 黄雪彦）
" alt="我市构建立体化航道巡查体系" class="photo-item-img hover-scale">我市构建立体化航道巡查体系
高晓松前妻承认与张子萱前夫恋情 自曝在英语班相识
本网讯 近年来，市地方海事处紧扣航道安全畅通与规范管理核心任务，聚焦资源保护、技术核查、日常巡查三个维度持续发力，全面提升航道养护巡查与服务保障水平，为辖区水运事业高质量发展提供坚实支撑。
精细核查强根基，规范管理提效能。以“底数清、台账全、管理严”为目标，扎实推进航道养护技术核查工作，督促县港航机构统筹开展航道养护技术自检自查，全面排查梳理辖区航标、支持设施设备保障等关键设施基础信息，规范养护管理台账。目前，市级航道养护技术核查全面完成，养护巡查工作规范化水平显著提升。
联勤联动护资源，精准服务破难题。聚焦非法采砂、违规建设涉航建筑物等问题，强化与交通执法机构联勤联动，全程提供技术支持，推动实现“排查—整改—销号”全闭环管理。主动靠前服务重大民生项目建设，精准对接电力、水利等部门，高效开展过河缆线、管道等项目航道通航条件影响论证，顺利推进川气东送管道等重点项目选址论证及报批工作，为重点工程落地按下“加速键”。
科技赋能拓维度，常态巡查护平安。创新构建“陆上+水上+空中”立体化航道巡查体系，制定《2026年六安市航道巡查计划》，分层分类指导县港航机构开展常态化巡查，同时加强科技赋能，配备无人机设备3台，组建专业低空巡查队伍，打破传统巡查时空限制，巡查效率与精准度大幅提升。推进航道信息化建设，将视频动态监控系统纳入重点工程，保障重点航段、跨河桥梁实时监控设施正常运行，推动实现水上运输智能管理。
（张黎 记者 黄雪彦）
" alt="我市构建立体化航道巡查体系" class="photo-item-img hover-scale">我市构建立体化航道巡查体系
该行动自2026年2月开展至今，整治工作取得显著成效，共纠正占道经营行为391起；检查各类餐饮服务场所76家（次），责令整改油烟排放不规范1起；清理城市“牛皮癣”2300余张；规范共享单车乱停乱放126次。如今，城区主次干道更加干净整洁，占道经营现象明显减少，环境卫生死角基本消除，扬尘污染得到有效遏制，市容秩序显著改善，市貌焕然一新，市民出行更舒心、生活环境更宜居。
下一步，区城管局将继续保持整治高压态势，深化拓展市容市貌整治成果，进一步健全长效管理机制，全力打造更加干净、整洁、有序的城市环境，为建设宜居宜业的美丽洛江贡献城管力量。
原标题：精治市容顽疾， 洛江区城管局在行动" alt="精治市容顽疾， 洛江区城管局在行动" class="photo-item-img hover-scale">精治市容顽疾， 洛江区城管局在行动
每一年盛夏，这里都会成为中国游戏行业最重要的精神聚会。
2026年，第20届中国游戏开发者大会（CGDC）正式定档——7月31日至8月1日，上海浦东嘉里大酒店，我们不见不散。
今年大会继续以「技艺游心」为主题。"技艺"是游戏开发的根基，"游心"是创作者倾注的自由与热爱。20年来，CGDC始终相信：真正推动行业前进的，是那些尊重技术、坚持创作表达的游戏人。
01八大专场，覆盖你的每一个创作方向
本届大会延续八大并行专场结构，两天内密集呈现来自全球与国内一线开发者的经验分享：
角色扮演游戏专场（RPG）
策略游戏专场（Strategy）
动作冒险射击游戏专场（Action/Adventure/Shooter）
技术专场（Technique）（两场）
独立游戏专场（Indie）（两场）
全球化专场（Globalization）
02同声传译覆盖全场，消除语言门槛
专场均配备同声传译服务，国际嘉宾的分享不再有语言壁垒。无论你是来自国内的开发者，还是关注中国市场的海外同行，这里都是你的主场。
03演讲嘉宾与议题，即将陆续解锁
目前，议题筹备与演讲人邀请工作正在紧锣密鼓推进中。来自全球顶尖游戏工作室的制作人、创意总监、技术负责人将相继确认。精彩演讲题目与演讲人信息，将从现在起陆续公开——请持续关注CGDC官方渠道，不要错过每一条更新。
时间：2026年7月31日-8月1日（两天）
地点：上海浦东嘉里大酒店三层浦东厅
门票与更多信息：敬请关注后续新闻
第20届，「中国游戏开发者大会」，我们在上海等你。
ChinaJoy组委会正式启动2026中国游戏开发者大会（CGDC）专场议题征集，我们也欢迎各位行业精英踊跃自荐，成为我们今年大会的演讲嘉宾。欢迎大家扫描下方二维码，加入“2026 CGDC大会交流群”。
【会议】第20届CGDC定档！2026游戏开发者盛会，7月31日上海见
一、新华人寿臻佑世家终身寿险（分红型）投保规则
投保年龄：0周岁（出生满30天）至69周岁，男性最高67周岁，女性最高69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。
基本保额：最低30万元起投，满足中高净值客户需求。
等待期：90日，意外伤害无等待期。
减保规则：可申请减保，领取对应现金价值。
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、新华人寿臻佑世家终身寿险（分红型）保障内容
1、基本责任：身故保险金
根据身故时的年龄，按以下规则给付身故保险金，合同终止：
18周岁前：实际交纳的保险费；
18周岁后：实际交纳的保险费 × 给付系数 与 基本保险金额 二者之较大者。
给付系数：18-41周岁：160%；41-61周岁：140%；61周岁及以上：120%
2、可选责任：意外伤害身故保险金
若被保险人遭受意外伤害，并在18周岁后、80周岁前身故，除给付上述身故保险金外，额外按基本保险金额给付意外伤害身故保险金，合同终止。
3、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；
累积生息：红利留存公司复利增值；
购买交清增额保险：用红利购买交清增额保额，新增保额参与以后年度分红。投保时未选择红利方式，默认按购买交清增额保险办理。
购买交清增额保险后，若被保险人身故，除给付基本责任保险金外，还将给付交清增额保险对应的身故保险金：
18周岁前：累积交清增额基本保额对应的现金价值；
18周岁后：累积交清增额基本保额。
三、新华人寿臻佑世家终身寿险（分红型）产品特点与优势
✅ 基本+可选双责任，灵活搭配
可单独投保基本责任，也可附加意外伤害身故责任，满足不同客户的保障需求。可选责任一经确定，终身不变，保障稳定。
✅ 意外伤害加倍赔，18-80周岁全覆盖
18周岁后至80周岁前，若因意外伤害身故，额外赔付基本保额，给家人更充分的保障。覆盖意外风险高发的人生阶段。
✅ 高杠杆保障，18-41周岁160%赔付
在家庭责任最重的阶段，身故时按已交保费的160%与基本保额较大者赔付，确保家人生活不受影响。
✅ 红利交清增额，保障二次增长
红利默认购买交清增额保险，新增保额继续参与分红，让保障和红利同步复利增长，长期持有收益更可观。
✅ 减额交清+减保+保单贷款，资金灵活周转
减额交清：交足5年保费且被保险人满18周岁后，若暂时无力交费，可用现金价值一次性交清保费，保障继续有效；
减保：可申请减少基本保额，领取对应现金价值，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。
✅ 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。
✅ 最低保额30万元起，满足中高净值需求
基本保额最低30万元，适合有一定资产配置需求的中高净值人群，实现财富稳健传承。
新华人寿臻佑世家终身寿险（分红型）是一款“基本+可选双责任+意外加倍赔+红利交清增额”的分红型终身寿险产品。它以确定的身故保障为基础，叠加意外伤害加倍赔付，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。
如果您对“新华人寿臻佑世家终身寿险（分红型）测评怎么样？值得买吗？”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；" alt="新华人寿臻佑世家终身寿险（分红型）测评怎么样？值得买吗？" class="photo-item-img hover-scale">新华人寿臻佑世家终身寿险（分红型）测评怎么样？值得买吗？
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（张黎 记者 黄雪彦）
" alt="我市构建立体化航道巡查体系" class="photo-item-img hover-scale">我市构建立体化航道巡查体系
90vs体育讯 北京时间3月3日，中国女足官方消息，2023中国太平中国足球协会女子超级联赛，将于3月4日拉开大幕!
本次比赛将有12支球队参与角逐，比赛采用主客场赛制，欢迎大家关注
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今年暑期铁路学生流、旅游流、探亲流等客流叠加，旅客出行需求旺盛，客流量保持高位运行。各地铁路部门全力挖潜扩能，动态优化列车开行方案的同时，还推出各类爱心服务、提供一对一定制组织方案，让旅客出行更温馨、更便捷。
8月31日，为期62天的暑运圆满结束。
中国国家铁路集团有限公司（以下简称“国铁集团”）数据显示，7月1日至8月31日，全国铁路累计发送旅客8.87亿人次，同比增长6.7%，创历史同期新高。
全力挖潜扩能——
列车加密，满足出行需求
今年夏天，跨越山海的福厦高铁疾驰穿梭在世遗之城的红砖古厝中，受到许多旅客朋友的欢迎。
“福厦高铁泉州南站、泉州东站、泉港站自西向东串联起泉州丰富的山海景观。”泉州南站党支部书记黄小烽说，这个暑期，福厦高铁客流高涨，泉州古城每日人流量达6万人次以上，每天体验簪花等非遗项目的游客达4万人次以上。
“今年暑期铁路学生流、旅游流、探亲流等客流叠加，旅客出行需求旺盛，客流量保持高位运行。”国铁集团运输部有关负责人说。
数据显示，暑运期间全国铁路日均发送旅客1431.2万人次，创暑运旅客发送量历史新高。其中，8月10日至12日连续3天单日客流超1600万人次。
客流有多旺？以长三角地区为例，今年暑运长三角铁路单日旅客发送量超260万人次的有48天，其中，8月24日发送旅客345.4万人次，为历年暑运单日旅客发送量新高。不仅从长三角地区前往北京、广州、厦门、青岛等方向客流火爆，往来长三角内部上海、南京、杭州、合肥、苏州等地的客流也增幅明显，列车客座率达八成以上。
运能有多强？截至去年底，全国铁路营业里程达15.9万公里，其中高铁里程超4.5万公里。上半年，全国铁路开通新线979.6公里，路网越织越密集。
暑运期间，铁路部门统筹高速铁路和普速铁路资源，全力挖潜扩能，动态优化列车开行方案，日均安排开行旅客列车10905列，同比增加636列、增长6.2%。
运力如何增？铁路部门依托铁路12306售票和候补购票大数据，深入分析出行需求，采取增开临客、动车组重联、普速旅客列车加挂车厢等方式，及时增加热门时段、方向和区间运力供给。长三角铁路共增开旅客列车5556列，组织动车组列车重联9636列。
2024铁路暑运有何特点？
铁路12306数据显示，今年暑运最受旅客欢迎的城市为北京、广州、上海、成都、杭州、深圳、西安、武汉、南京、郑州。最为热门的旅行线路为广州—长沙、西安—成都、北京—呼和浩特、北京—上海、武汉—长沙、北京—济南、北京—郑州、广州—南宁、北京—沈阳、北京—西安。
“由此可见，今年暑运长距离与短距离运输兼具，一些传统热门旅游城市依然备受欢迎。”国铁集团运输部有关负责人说。
推出特色服务——
优化体验，打造舒适旅途
暑运期间，儿童旅客数量大幅增加。铁路部门针对儿童旅客推出爱心服务，保障平安、温馨出行。
设置“静音车厢”与“遛娃舱”，让公共空间更加美好。
“您好，女士，我们在9号车厢设置‘遛娃舱’，可以让小朋友过去体验。”在厦门开往南京南的G1676次动车组列车上，列车长陈月向带儿童的旅客发出邀请。
暑运期间，儿童旅客增多，铁路部门在有条件的动车组列车上设置“遛娃舱”，提供手工制作、绘本阅读等活动，让小朋友开心玩耍。
旅客可通过铁路12306自主选择购买“静音车厢”车票，并遵守“静音”约定。数据显示，提供“静音车厢”服务的动车组列车已拓展至92列。
提供爱心安全网，让儿童就寝更安全。
“9车乘务员抓紧将爱心安全网送到2车。”D134次列车上，列车长万芳发现有一名使用中铺的儿童旅客，立刻发出指令。
爱心安全网是国铁南昌局南昌客运段直达车队推出的特色服务之一。每当发现有使用中铺的小旅客，工作人员就会把这张网绑在上铺和中铺之间，为在铺位上玩耍、休息的小旅客们上一道防护屏障。“有了安全网，不用担心小孩睡觉掉下来了。”旅客姜女士说。
提供一对一定制组织方案，让研学出游更便捷。
“同学们，请大家排好队，跟随工作人员指引有序进站……”河南洛阳火车站广场上一片欢声笑语，70多名学生准备乘坐K270次列车前往北京开启研学之旅。
今年暑运，针对研学游增多的情况，铁路部门提前对接地方教育局、旅行社，一对一定制组织方案。国铁郑州局为研学团开辟绿色通道，安排专用安检通道、专区候车、专人引导上车，实现一站式服务快速出行。
此外，各地铁路部门还推出特色服务，不断提升旅客出行体验。
例如，上海站在进站口开设小件携带品旅客便捷通道，进一步提升旅客进站效率；杭州站建立信息共享机制，实现路地客流数据共享，为高峰时段城市交通加密频次、延长运营提供依据。
积极推广新型票制服务，计次票、定期票产品已覆盖60条线路，旅游套票覆盖11条线路。例如，国铁郑州局发售“郑州+洛阳+开封”旅游计次票和郑阜高铁郑沈段、郑渝高铁郑邓段30日定期票、20次/90天计次票、10次/90天计次票，便利旅客“游古都、逛山水”。
截至目前，铁路畅行码已覆盖所有动车组列车，全国120个车站可实现便捷换乘，80余个车站提供互联网订餐服务。
助力旅游经济——
古城游、文博游备受青睐
今年铁路暑运数据，折射出文旅市场的新变化、新特点。
——古城游、文博游备受欢迎。
今年是杭昌高铁黄昌段的首个暑运。得益于高铁新线的投入使用，景德镇北站暑期客流累计达119.04万人次，相比去年同期增长了78.4%。
中国陶瓷博物馆六楼展厅，游客们在“网红”瓷器前排队拍照留念。“参观后，我才知道制作陶瓷的工序这么繁杂。”来自浙江省杭州市的游客江同飞说。
“杭昌高铁黄昌段开通后，来景德镇市的游客明显增多了，这个暑期景德镇市累计接待游客1206万人次，同比增长21.7%。”景德镇市文旅局局长盛璟晶说，中国陶瓷博物馆、陶溪川文创街区等热门景点通过延长营业时间、增加活动场次等措施，满足游客游玩需求。
——火车“慢游”成为新选择。
河南省一趟进疆旅游专列载着400余名游客，十几天的旅程里，他们可以打卡喀纳斯、天山天池、吐鲁番、那拉提草原等众多景点。
“下车有美景，车上还有丰富的活动，慢节奏的旅程最适合中老年人。”旅客黄阿姨说，列车上配备了医疗、安全等服务小组，让旅途更有保障。
暑运期间国铁郑州局共组织开行郑州至哈尔滨、喀什等地旅游专列7列，满足旅客多样化个性化出行需求。
今年暑运，铁路部门加大旅游列车开行力度，串联起主要旅游城市，打造消费新场景，有效助力旅游经济、银发经济发展。
——跨境游成为新亮点。
在广东珠海长隆海洋王国打卡“夜间海底露营”，在重庆天眼洞里近距离观赏大佛，在上海沉浸式体验“博物馆奇‘喵’夜”……今年暑期，香港游客跟着美食地图走，跟着影视剧打卡游，出现在不少城市的大街小巷。
“乘坐广深港高铁过关，非常便利。”香港旅客富女士说，京港、沪港夕发朝至高铁开通后，一个周末就可以玩转北京、上海，“看完了电视剧《繁花》，暑假我果断选择来上海旅游”。
作者：李心萍
" alt="铁路暑运发送旅客创历史同期新高" class="photo-item-img hover-scale">铁路暑运发送旅客创历史同期新高
接过绿豆汤，环卫工叶大爷一口气喝个精光，“真甜！这绿豆汤既解渴又暖心，感觉扫地更有劲了！”
见有免费绿豆汤，一些路过的外卖小哥、快递员等户外工作者也纷纷驻足，孩子们热情相迎，毫不吝啬地端上绿豆汤，为他们送去一份清凉。不一会儿工夫，满满一锅绿豆汤便见了底。
“太好了，那么多人喝到了我们的绿豆汤。”尽管热得满头大汗，但小志愿者鲍子航心里却是甜滋滋的。
“参加活动的小志愿者有的才7岁，但他们非常了不起。今天的绿豆汤，从去小区邻居家借绿豆，到在社区煮绿豆，再到现在的送绿豆汤，整个过程，基本上都由他们自己完成。”一旁的龙池社区党委副书记秦晓云边说边为小志愿者点赞。秦晓云告诉记者，暑期以来，这样的爱心活动天天都在上演。
“参加这样的活动非常有意义，孩子不仅得到了实践锻炼，而且还培养了他们的爱心意识和责任意识，这对他们将来的成长大有裨益。”其中一位志愿者的妈妈蔡冉表示，今后她还会带孩子参加这样的活动。
记者了解到，几年前，龙池社区组建“小龙人”志愿者服务队，每年夏天都招募小小志愿者，开展“煮绿豆汤送清凉”活动。目前，该活动已连续举办6年，累计为环卫工人、外卖小哥等户外工作者提供服务千余人次，成为滁城夏日街头的一道亮丽风景。
龙池社区党委书记孙涛告诉记者，今后将把这项志愿活动常态化办下去，扩大覆盖面，吸引更多青少年参与，让这份清凉与爱心持续传递。（见习记者 邢颖 记者 王太新）
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臻彩 灵魂莲华 伊芙琳 绽夜
兑换商店600碎片兑换
至臻 剪纸仙灵 卡西奥佩娅
兑换商店1000碎片兑换
以下臻彩可在臻彩红包中产出：
社会名流 乐芙兰 郁金香魅影
古琴余韵 娑娜 炫金天籁
以下是详细信息：
购买期限守卫皮肤可获赠华彩秘宝·召唤钻石，使用290颗秘宝钻石可以进行1次华彩秘宝·召唤开启机会，每次开启华彩秘宝·召唤100%掉落1款未解锁皮肤，同时掉落若干碎片，用以解锁额外珍稀奖励。
活动时间：2026年3月20日-4月19日23:59
华彩秘宝·召唤
【仅限1次】登录即送十连体验券
●首次十连抽将会优先使用十连体验券。查看结果后，召唤师可以选择使用2900颗秘宝钻石解锁所有奖励;或者跳过十连体验券奖励，继续进行后续秘宝开启
●每位召唤师参与活动默认进入【精选秘宝奖池】，进行1次开启秘宝将随机掉落1款皮肤(优先未解锁)，同时掉落若干碎片
o 在召唤师绑定大区【精选秘宝奖池】全部已解锁的情况下，后续开启将进入【秘宝奖池】，随机掉落1款该奖池皮肤(优先未解锁)，同时掉落若干碎片。
o在召唤师绑定大区【精选秘宝奖池】和【秘宝奖池】皮肤均已全部解锁的的情况下，后续开启将随机掉落【秘宝奖池】皮肤，召唤师可以选择将这些皮肤领取到其他大区，或分解为碎片。
●每次开启秘宝均有几率掉落【福袋】，【福袋】将默认开启并优先解锁福袋奖池1款未解锁皮肤。若福袋奖池道具全部解锁，福袋对应概率将缩放至其余奖池。
●开启秘宝及福袋获得的未解锁皮肤将默认发放到页面绑定大区，获得的已解锁皮肤将发放到页面背包，可选择发放到其他大区或分解。
●活动结束后未使用的华彩秘宝·召唤钻石将会清空，请召唤师注意使用时间。
秘宝概率如下：
碎片掉落概率如下：
●召唤师在华彩秘宝·召唤累计一定开启次数时可以获得额外奖励
十连体验券额外说明：
●十连体验券结果将同步开启臻彩红包奖励
●未解锁的十连体验券结果将会储存在页面“背包”tab中，召唤师可以随时使用2900颗秘宝钻石解锁。如果选择跳过十连体验券奖励，十连体验券结果中的道具仍可能在后续秘宝的开启中被解锁
●未解锁的十连体验券内的“福袋”在使用钻石解锁后才会开启，基于开启时刻的背包获取道具。如果此时福袋奖池已满，将获取1款已解锁道具，可以在页面背包内分解为碎片
●未解锁的十连体验券内臻彩红包奖励若在使用钻石获取前已解锁，则该臻彩皮肤将发放到页面背包中，可发放到其他大区但不可分解为碎片
●使用钻石获取十连体验券奖励时，未解锁的皮肤将直接发放到游戏中，已解锁的皮肤将发放到页面背包中并可分解为碎片或发放到其他大区
华彩秘宝·召唤碎片
华彩秘宝·召唤碎片是“秘宝活动”特殊产物，可用于兑换商店内的道具。碎片仅可用于本次【华彩秘宝·召唤】活动，活动结束后未兑换的碎片将清空。
华彩秘宝·召唤碎片获取方式：
1、 开启一次【秘宝】可获赠1次碎片掉落。
2、 若奖池全部已解锁，再次开启获得的皮肤可选择【分解】为华彩秘宝·召唤碎片，每个皮肤分解可获得10碎片。
秘宝商店
秘宝商店提供包含【点心宝贝 辛德拉 葡萄点心】、【灵魂莲华 伊芙琳 绽夜】、【至臻 剪纸仙灵 卡西奥佩娅】等皮肤的兑换。
兑换时间：2026年3月20日-4月19日23:59
优先未解锁机制
优先未解锁基于游戏背包，请及时领取道具。
注意事项：
臻彩需要配合拥有原皮肤才可使用，召唤师可根据拥有情况选择参与
" alt="LOL英雄联盟华彩秘宝召唤活动限时开启！100%获取未解锁皮肤" class="photo-item-img hover-scale">LOL英雄联盟华彩秘宝召唤活动限时开启！100%获取未解锁皮肤
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。
进门CEO程建辉：做投研，AI越强大，人类越值钱
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）
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每一年盛夏，这里都会成为中国游戏行业最重要的精神聚会。
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本届大会延续八大并行专场结构，两天内密集呈现来自全球与国内一线开发者的经验分享：
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第20届，「中国游戏开发者大会」，我们在上海等你。
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顶级跑者的深度共创基因
华为这次，看来是下定决心根治定位漂移这个老问题了。华为WATCH GT Runner 2是首个全流程与跑者共创的产品。这共创的含金量也是相当给力，马拉松传奇人物基普乔格和他所在的帝斯曼-芬美意职业跑队都深度参到产品的研发之中。EK在预热视频里也表达过，很高兴能把自己的专业经验和观点用于提升智能跑表的专业体验。这也意味着从世界顶级运动员的极限需求，到大众跑者的日常训练场景，核心诉求被融进了这块新表的灵魂。
稳、准、狠的立体悬浮天线架构
据悉，华为WATCH GT Runner 2将搭载行业领先的立体悬浮天线架构，据说能带来超强定位准确性。
这“立体悬浮天线架构”究竟是什么黑科技呢？简单理解，就是让手表接收卫星信号的效率和稳定性大大增强。你可以把它想象成给手表的天线系统升级了一套强大的信号捕捉网，信号强度能达到上代产品的3.5倍，定位精度提升20%。此外，它还支持GPS、GLONASS、GALILEO、北斗、QZSS、NavIC双频全星座定位。不管是面对城市峡谷般的密集高楼、错综复杂立交桥下、还是树木林立的公园跑道，这些对信号极不友好的场景，华为WATCH GT Runner 2都能凭借强大的硬件抓住更稳定、更清晰的信号，从源头有效减少轨迹漂移和里程偏差。
这就精准满足专业跑者“跑多少就是多少”的纯粹的诉求。只有每一步都被真实记录，训练成效才能清晰量化，进步也才有了扎实的依据。这次华为在定位上的突破，可以说直接焊在了跑者最根本的需求上。
不止强悍硬件，更有AI大脑
当然，在现实中我们难以保证时刻都在开阔无遮挡的场景下运动。当我们跑过隧道、桥洞，或者密集建筑群时，信号短暂丢失几乎难以避免。这时候，华为WATCH GT Runner 2搭载的业界领先的AI-XDR定位算法就派上用场了。
它就像一个智能的续写大脑，在信号中断的间隙，能融合手表的加速度计、陀螺仪等数据，持续推算当前的运动轨迹和距离，智能拟合出信号盲区的跑动路径。这样一来，当你重新回到开阔地带，轨迹能迅速丝滑的贴合到真实跑步路径上，最大程度减少断点和漂移。这种信号短暂丢失，定位却持续在线的能力，对追求完整数据记录的跑者来说，体验提升也是实实在在的。
内外兼修，全能腕上新搭档
除了硬核的内在，它的外观设计也很吸睛。为了极致轻量化，华为WATCH GT Runner 2的表体采用了航天级钛合金，在保证高强度、耐腐蚀的同时，大大减轻了重量。第二代昆仑玻璃加持，让耐摔能力大幅提升，为应对复杂户外环境提供了可靠防护。
颜值上也相当能打，破晓橙、驰光蓝、疾影黑三种高端配色，致敬奔跑的不同时刻，搭配云感呼吸编织表带，兼顾了辨识度、舒适性和良好的排汗透气性。
当然，华为WATCH GT Runner 2的野心不止于超强精准定位，它更像是用户腕上最可靠、最精准的数据伙伴。3月23日华为春季全场景新品发布会，关于这款专业跑表的更多亮眼功能和深度表现即将揭晓。对于渴望在奔跑中不断突破、追求精准与科学的用户而言，这位新搭档的登场，绝对值得期待！
" alt="华为和基普乔格共创全新跑表！这才是跑者想要的超精准定位跑表" class="front-end-item-img hover-scale">华为和基普乔格共创全新跑表！这才是跑者想要的超精准定位跑表
2026年中国国际数字娱乐产业大会（CDEC）为期2天，共设CDEC高峰论坛、全球游戏产业大会、ChinaJoy AI未来生态大会、ChinaJoy短剧创新论坛、数字娱乐消费场景峰会及同期合作大会等多场会议。
CDEC高峰论坛
智绘万象·灵光涌现
以“智绘万象·灵光涌现”为主题，本届大会围绕原创基因的深度激活与数智能量的全面释放两大维度展开探讨，聚焦数字娱乐产业在技术变革期的内容本源回归与生态协同重构。在全球化与智能技术双重驱动的时代节点，大会旨在探索如何以人类创意为源点，以AI等前沿技术为引擎，推动产业从规模增长迈向质量引领，实现文化与科技的深度融合与跨越式发展。
大会通过“主题演讲+圆桌Panel”形式，深度解析两大核心板块:
【激活原创基因·引领产业升级】
锚定内容本源与产业发展根基，深挖数字娱乐产业的原创内核，系统探讨原创基因的挖掘、培育与转化路径，推动产业从规模增长迈向质量引领，为数字娱乐产业高质量发展筑牢内容根基，持续激活行业创新活力。
【释放数智能量·构建共生体系】
聚焦AI、大数据等前沿数智技术在娱乐内容创作、生产、运营、营销、出海全链路的深度融合，探讨技术如何赋能创意升级、降本增效、重塑产业流程，推动构建开放协同、高效可持续的全球数字娱乐产业共生生态。
大会以内容原创力与想象力为核心本源，以数智技术全产业链赋能为发展动力，以全球化产业协同与文化融合为价值方向，链接全球行业伙伴，共探数字娱乐产业创新发展新路径，携手绘就开放、高效、沉浸的全球数字娱乐产业宏大图景。
ChinaJoy
短剧创新论坛
剧AI·让每一帧都是世界语言
以“剧AI·让每一帧都是世界语言”为主题，本届ChinaJoy短剧创新论坛围绕AI技术驱动短剧行业提质升级、商业变现创新与全球化爆款打造三大维度展开讨论，深度聚焦AI在短剧创作全流程的融合应用，探讨短剧精品化发展路径，企业商业变现新模式，以及兼具文化底蕴与全球适配性的爆款短剧实践，共同探索短剧行业高质量发展与全球化布局的新路径。
论坛通过“主题演讲+圆桌Panel”形式，深度解析两大核心板块，汇聚行业精英、头部创作者与资深从业者，碰撞思想火花、分享实战经验，助力短剧行业突破发展瓶颈、抢占全球市场先机：
【生态进化：AI推动短剧行业提质】
AI技术的迭代升级为短剧行业注入动能。以技术创新为引领、内容精品化为核心、业态创新为支撑，将AI技术深度渗透到短剧创作全流程，推动行业从“流量内卷”向“精品提质”转型。催生新的创意表达、呈现形式和创作生态，引领行业迈入“低门槛、高产能、精品化”的新阶段。
【生态破局：商业变现新通路与全球化爆款实战】
随着短剧行业规模持续扩容、出海浪潮持续升温，商业变现与全球化布局已成为行业破局发展的关键。本板块聚焦短剧商业变现新通路，深入探讨品牌植入、IP衍生和海外拓展等多元落地路径，分享全球化爆款短剧的本土化创作和渠道运营实战经验，依托AI技术的跨文化适配能力，推动短剧打破语言与文化壁垒，实现“中国经验”与“全球适配”的融合，让每一帧都成为连接世界的语言。
数字娱乐
消费场景峰会
洞见新场景，共创新增长
当数字世界与物理空间深度融合，当消费行为从功能满足跃迁为体验追求，2026数字娱乐消费场景峰会以“洞见新场景，共创新增长”为核心理念，汇聚全球顶尖消费品牌、科技巨头与内容创作者，共同探索数字娱乐如何重构人、货、场的连接逻辑。
大会聚焦“生态协同、技术赋能、消费新势力”三大战略维度，在数实融合的时代浪潮中，解锁数字娱乐消费的新动能与新增量。
【生态协同与价值共创】
数字娱乐消费正从孤立的产品交易转向“硬件+内容+空间”的生态化运营，本板块聚焦沉浸式硬件与消费场景的融合创新、IP资产的跨场景流转与共创模式，以及平台矩阵的多元化生态构建。当硬件成为内容的入口，当IP突破屏幕的边界，当平台连接多元场景，我们见证的不是渠道的替代，而是价值网络的重新编织与共生共赢。
【技术赋能与场景革新】
前沿技术正在重新定义数字消费的感知边界与交互方式，本板块深度解析空间计算与沉浸式体验的消费级落地、数字李生技术对智慧娱乐场景的赋能，以及云游戏与互动内容驱动的场景创新。当AR/VR融入日常消费，当数字孪生镜像物理世界，当云游戏打破终端限制，技术不再是冰冷的参数，而是无缝流淌的体验本身。
【消费新势力:社交、体验与商业化】
新一代消费者正在用社交重新定义发现，用体验重新定义价值，用会员重新定义忠诚。本板块聚焦社交娱乐驱动的消费闭环构建、沉浸式体验业态的商业化探索，以及会员经济与数字消费忠诚度体系的创新实践。当内容即社交、当体验即产品、当忠诚即资产，数字娱乐消费正在完成从“交易“到“关系“的范式跃迁。
ChinaJoy
AI未来生态大会
万物有灵
当技术突破奇点，当智能渗透万物，2026ChinaJoy AI未来生态大会以“万物有灵”为核心理念，汇聚全球顶尖科技领袖、产业先锋与学术智者，共同探索人工智能从“工具智能”迈向“生态智能”的文明跃迁。大会聚焦“智造引擎、未来生态、场景跃迁”三大战略维度，在技术与人文的交汇点，重构数字内容产业的底层逻辑与价值坐标。大会通过“主题演讲+圆桌Panel”形式，深度解析三大核心板块：
【智造引擎：AI驱动的内容生产与工业化】
板块话题将呈现成熟、可落地的全管线AI工具链与工业化工作流，展示从底层模型精调到3D资产生成、从智能数据管理到行业级AI中台的完整技术闭环。当大模型遇见垂直场景，当生成式AI融入生产管线，我们见证的不是创意的消亡，而是创意民主化的黎明。
【未来生态：AI硬件、软件与前沿科技融合】
聚焦下一代AI硬件入口、AI Agent与低代码平台的技术演进，同时前瞻量子计算、商业航天、智能能源、机器人等前沿科技与AI的深度融合。当软件定义生产力，当硬件承载智能体，一个万物互联、自主协同的智能生态正在破土而出。
【场景跃迁:智能交互与沉浸式体验技术】
世界模型正在重构人类认知现实的方式，空间计算正在消弭物理与数字的边界。本板块深度解析世界模型构建、仿真引擎进化、轻量化AR生态与智能体交互技术的商业化路径，探索AI驱动的沉浸式体验如何从概念验证走向消费级爆发。当AI拥有“视觉”、当空间具备“智能”，人机交互的范式革命已悄然降临。
大会以智造引擎重塑生产范式、未来生态定义技术边界、场景跃迁开启体验革命为三大支点，突破从内容工业化到生态智能化的层层壁垒，推动行业从规则适配者蜕变为范式定义者，在万物有灵的时代锚定人机共生的新文明坐标。
全球游戏产业大会
世界万千 游此相见
2026年的游戏世界，边界正在以前所未有的速度消融与重构。而PC与主机端则迎来了新一轮的爆发增长。中国游戏出海规模再创新高，这是一个技术爆炸、品类融合、文化共生的“万千”时代，我们比任何时候都更需要“相见”。于技术而言，“相见”意味着智能共创的全新范式。于产业而言，“相见”意味着全球生态的深度融合。于人文而言，“相见”是情感的共鸣。本次大会不仅是一场行业的盛会，更是一次全球游戏人的“团圆”，我们将在这里，以游戏为媒，在万千世界的交汇点，共绘未来的蓝图。
大会通过“主题演讲+圆桌Panel”形式，深度解析两大核心板块：
【创力无限·刷新内容边界】
作为大会的核心板块之一，紧扣当下产业高质量发展主线，深度呼应AI技术革新、内容形态多元创新并行的行业热点，精准锚定全球游戏内容创作的未来方向。以创意为魂、以技术为翼，全球创作者正突破内容形态、题材表达、体验模式的固有边界，推动游戏内容产业从“数量爆发”向“质量跃升”转型，携手共建全球游戏内容创新的全新生态。
【无界增长·链接全域价值】
游戏产业增长逻辑已从“单点突破”转向“全域协同”，以技术为底座、内容为纽带、生态为载体，打通研发价值、用户价值、商业价值的闭环。从单一产品营收，转向IP全域运营、订阅制、广告、等多元变现；从流量争夺，转向用户全生命周期经营；从娱乐消费，转向数字经济的超级连接器。以全域协同释放产业潜能，与全球伙伴共探增长新逻辑，共筑可持续、全球化、高价值的游戏新未来。
CDEC历经22载积淀，已成为全球数字娱乐产业的风向标。2026年大会将延续“权威性、前瞻性、国际化”基因，汇聚海内外5000+专业听众，覆盖游戏、影视、AIGC等全生态领域，全景呈现技术革新、政策导向与市场机遇。
议题征集与参与邀请
ChinaJoy组委会正式启动2026年CDEC系列峰会议题征集，诚邀全球业界精英自荐加入2026年CDEC大会演讲嘉宾阵容。欢迎大家扫描下方积极参与 CDEC 议题征集，提交您感兴趣的热点议题，同时我们也欢迎各位行业精英踊跃自荐，成为我们今年大会的演讲人。
扫描下方二维码，加入“2026 CDEC大会交流群”。
未来，数字娱乐产业将持续引领全球文化消费浪潮。2026 CDEC系列峰会将以更高规格、更广视野，为产业搭建跨界融合、资源互通的高端平台，推动中国数字娱乐生态走向世界舞台。
" alt="2026中国国际数字娱乐产业大会(CDEC)系列峰会揭晓，同步开启议题征集" class="front-end-item-img hover-scale">2026中国国际数字娱乐产业大会(CDEC)系列峰会揭晓，同步开启议题征集
(资料图片)关节与天气的微妙关联
关节之所以能对天气变化做出反应，主要是因为关节内存在丰富的感受器。这些感受器如同一个个灵敏的侦察兵，时刻监测着关节的内部状态与外部环境的变化。当天气发生变化时，尤其是气压、气温和湿度出现较大波动时，关节周围的组织会随之发生物理和化学变化。这些变化刺激感受器，感受器便将信号通过神经传导至大脑，从而让我们感受到关节的不适。
气压改变是影响关节的重要因素之一。当气压降低时，关节腔内外的压力差增大，这会促使关节滑膜组织水肿，关节内的神经末梢受到刺激，就会引发疼痛。举个例子，在暴风雨来临前，气压通常会大幅下降，很多关节炎患者此时就会感觉到关节胀痛明显加剧。
气温骤降对关节的影响也不容小觑。寒冷会导致关节周围的血管收缩，血液循环减缓，关节周围的组织供血不足，代谢产物堆积，刺激神经末梢，可引发疼痛。此外，低温还会使关节周围的肌肉、韧带等组织的弹性降低，柔韧性变差，关节的活动阻力增大，进一步加重关节负担，导致疼痛加剧。
湿度的变化同样会对关节产生影响。高湿度环境会使关节周围的组织吸收更多水分，发生肿胀，对神经末梢造成压迫，从而产生疼痛感。对于本身就患有类风湿关节炎的人来说，高湿度环境可能会引发炎症反应，导致关节疼痛和僵硬症状加重。
特殊疾病患者会更敏感
对于患有骨性关节炎、类风湿关节炎、痛风性关节炎等疾病的人群来说，关节受天气变化的影响更大。
以骨性关节炎为例，这类患者的关节软骨已经出现磨损，关节边缘骨质增生，关节结构遭到破坏，关节周围的神经末梢更容易受到刺激。当天气变化时，关节内的压力、温度和湿度发生改变，会直接刺激到这些受损的部位，结果就是导致疼痛加剧。
类风湿关节炎是一种自身免疫性疾病，患者的关节滑膜会发生炎症反应，产生大量炎性介质。在天气变化时，身体的免疫系统会受到影响，炎性介质的分泌增加，进一步加重关节炎症，使关节疼痛、肿胀和僵硬等症状更加明显。
痛风性关节炎则是由于体内尿酸代谢异常，尿酸盐结晶沉积在关节内引起的。天气变化可能会影响尿酸盐的溶解度，导致结晶析出或溶解，从而刺激关节，引发疼痛。
来源：《大众健康》杂志
作者：上海交通大学医学院附属仁济医院骨关节外科主治医师 赵耀超 副主任医师 曲新华
审核：国家健康科普专家库成员、上海市老年医学中心（中山医院闵行院区）骨科主任医师 林红
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" alt="微动态丨天气一变，为何关节就痛？" class="front-end-item-img hover-scale">微动态丨天气一变，为何关节就痛？
产品的质量决定其是否有能力生存发展下去，全国各大专用车厂家都应紧抓唐鸿重工牌东风国六11吨洒水车生产质量，才能在市场的竞争中脱颖而出，下面小编带大家了解一下唐鸿重工牌东风国六11吨洒水车
唐鸿重工牌东风国六11吨洒水车整车外形尺寸7900X2500X3020(mm)，上户吨位为：10070,10005(Kg)，驾驶室准乘人数为2,3人，最高车速105（km/h）。
唐鸿重工牌东风国六11吨洒水车的底盘型号为EQ1185LJ9CDE，底盘轴距为3600,3950,4500,4700,5000,5300,5600（mm），排放标准为GB17691-2018国Ⅵ，使用295/80R22.5 18PR,10.00R20 18PR,275/80R22.5 18PR规格的轮胎，底盘配置的发动机型号为CY4SK761 YCS04200-68 D4.5NS6B220 YCY30165-60 B6.2NS6B210 B6.2NS6B230 D4.0NS6B195 YCY30170-60 D45TCIF1，底盘承载力强，可靠耐用。
| 唐鸿重工牌XT5183GSSEQ型洒水车主要技术参数 | |||
|---|---|---|---|
| 产品名称: | 唐鸿重工牌XT5183GSSEQ型洒水车 | 外形尺寸: | 7900X2500X3020(mm) |
| 底盘型号: | EQ1185LJ9CDE | 货箱尺寸: | X X (mm) |
| 总质量: | 18000(Kg) | 接近/离去角: | 15/13(°) |
| 额定质量: | 10070,10005(Kg) | 前悬后悬: | 1260/2140(mm) |
| 整备质量: | 7800(Kg) | 最高车速: | 105(km/h) |
| 底盘参数 | |||
| 底盘型号: | EQ1185LJ9CDE | 燃油种类: | 柴油 |
| 轴数: | 2 | 前轮距: | 1862,1933,1949(mm) |
| 轴距: | 3600,3950,4500,4700,5000,5300,5600(mm) | 后轮距: | 1806,1865(mm) |
| 驾驶室乘人数: | (人) | 弹簧片数: | 8/10+7,8/- |
| 轮胎数: | 6 | 轴荷: | 1862,1933,19493 |
| 轮胎规格: | 295/80R22.5 18PR,10.00R20 18PR,275/80R22.5 18PR | ||
| 发动机参数 | |||
| 发动机型号: | 发动机生产企业 | 排量(ml) | 功率(kw)/马力(PS): |
| CY4SK761 | 东风朝阳朝柴动力有限公司 | 4087 | 145/198 |
| YCS04200-68 | 广西玉柴机器股份有限公司 | 4156 | 147/200 |
| D4.5NS6B220 | 东风康明斯发动机有限公司 | 4500 | 162/221 |
| YCY30165-60 | 广西玉柴机器股份有限公司 | 2970 | 121/165 |
| B6.2NS6B210 | 东风康明斯发动机有限公司 | 6200 | 154/210 |
| B6.2NS6B230 | 东风康明斯发动机有限公司 | 6200 | 169/230 |
| D4.0NS6B195 | 东风康明斯发动机有限公司 | 4000 | 143/195 |
| YCY30170-60 | 广西玉柴机器股份有限公司 | 2970 | 125/170 |
| D45TCIF1 | 昆明云内动力股份有限公司 | 4461 | 162/221 |
| 专用功能说明： | |||
| ABS型号:J ABS,ABS/ASR-24V-4S/4M;ABS生产企业:焦作博瑞克控制技术有限公司,襄阳东风隆诚机械有限责任公司;选装描述:随底盘选装驾驶室样式,选装风送式喷雾机,该车型可选装ETC车载装置;侧后防护情况:侧防护材料为Q235,连接方式为螺栓连接;后防护材料为Q235,断面尺寸120X80mm,与车架采用螺栓连接,后防护离地高度为480mm;罐体有效容积为10.005立方米,运输介质:水,密度1000千克/立方米,罐体外型尺寸为:4300×2350×1400mm;专用功能及装置:该车主要用于城市洒水、压尘,专用装置为水罐; | |||
这几年，国家密集发布和实施了一系列的政策措施，在投资和准入管理方面、优化运输环境方面、提升产品管理方面以及新能源专用车推广方面进行规范和引导，对唐鸿重工牌东风国六11吨洒水车市场产生了积极影响。这款唐鸿重工牌东风国六11吨洒水车就是新政策下诞生的优质产品。
" alt="唐鸿重工牌东风国六11吨洒水车哪里有生产专汽家园" class="front-end-item-img hover-scale">唐鸿重工牌东风国六11吨洒水车哪里有生产专汽家园2026年中国国际数字娱乐产业大会（CDEC）为期2天，共设CDEC高峰论坛、全球游戏产业大会、ChinaJoy AI未来生态大会、ChinaJoy短剧创新论坛、数字娱乐消费场景峰会及同期合作大会等多场会议。
CDEC高峰论坛
智绘万象·灵光涌现
以“智绘万象·灵光涌现”为主题，本届大会围绕原创基因的深度激活与数智能量的全面释放两大维度展开探讨，聚焦数字娱乐产业在技术变革期的内容本源回归与生态协同重构。在全球化与智能技术双重驱动的时代节点，大会旨在探索如何以人类创意为源点，以AI等前沿技术为引擎，推动产业从规模增长迈向质量引领，实现文化与科技的深度融合与跨越式发展。
大会通过“主题演讲+圆桌Panel”形式，深度解析两大核心板块:
【激活原创基因·引领产业升级】
锚定内容本源与产业发展根基，深挖数字娱乐产业的原创内核，系统探讨原创基因的挖掘、培育与转化路径，推动产业从规模增长迈向质量引领，为数字娱乐产业高质量发展筑牢内容根基，持续激活行业创新活力。
【释放数智能量·构建共生体系】
聚焦AI、大数据等前沿数智技术在娱乐内容创作、生产、运营、营销、出海全链路的深度融合，探讨技术如何赋能创意升级、降本增效、重塑产业流程，推动构建开放协同、高效可持续的全球数字娱乐产业共生生态。
大会以内容原创力与想象力为核心本源，以数智技术全产业链赋能为发展动力，以全球化产业协同与文化融合为价值方向，链接全球行业伙伴，共探数字娱乐产业创新发展新路径，携手绘就开放、高效、沉浸的全球数字娱乐产业宏大图景。
ChinaJoy
短剧创新论坛
剧AI·让每一帧都是世界语言
以“剧AI·让每一帧都是世界语言”为主题，本届ChinaJoy短剧创新论坛围绕AI技术驱动短剧行业提质升级、商业变现创新与全球化爆款打造三大维度展开讨论，深度聚焦AI在短剧创作全流程的融合应用，探讨短剧精品化发展路径，企业商业变现新模式，以及兼具文化底蕴与全球适配性的爆款短剧实践，共同探索短剧行业高质量发展与全球化布局的新路径。
论坛通过“主题演讲+圆桌Panel”形式，深度解析两大核心板块，汇聚行业精英、头部创作者与资深从业者，碰撞思想火花、分享实战经验，助力短剧行业突破发展瓶颈、抢占全球市场先机：
【生态进化：AI推动短剧行业提质】
AI技术的迭代升级为短剧行业注入动能。以技术创新为引领、内容精品化为核心、业态创新为支撑，将AI技术深度渗透到短剧创作全流程，推动行业从“流量内卷”向“精品提质”转型。催生新的创意表达、呈现形式和创作生态，引领行业迈入“低门槛、高产能、精品化”的新阶段。
【生态破局：商业变现新通路与全球化爆款实战】
随着短剧行业规模持续扩容、出海浪潮持续升温，商业变现与全球化布局已成为行业破局发展的关键。本板块聚焦短剧商业变现新通路，深入探讨品牌植入、IP衍生和海外拓展等多元落地路径，分享全球化爆款短剧的本土化创作和渠道运营实战经验，依托AI技术的跨文化适配能力，推动短剧打破语言与文化壁垒，实现“中国经验”与“全球适配”的融合，让每一帧都成为连接世界的语言。
数字娱乐
消费场景峰会
洞见新场景，共创新增长
当数字世界与物理空间深度融合，当消费行为从功能满足跃迁为体验追求，2026数字娱乐消费场景峰会以“洞见新场景，共创新增长”为核心理念，汇聚全球顶尖消费品牌、科技巨头与内容创作者，共同探索数字娱乐如何重构人、货、场的连接逻辑。
大会聚焦“生态协同、技术赋能、消费新势力”三大战略维度，在数实融合的时代浪潮中，解锁数字娱乐消费的新动能与新增量。
【生态协同与价值共创】
数字娱乐消费正从孤立的产品交易转向“硬件+内容+空间”的生态化运营，本板块聚焦沉浸式硬件与消费场景的融合创新、IP资产的跨场景流转与共创模式，以及平台矩阵的多元化生态构建。当硬件成为内容的入口，当IP突破屏幕的边界，当平台连接多元场景，我们见证的不是渠道的替代，而是价值网络的重新编织与共生共赢。
【技术赋能与场景革新】
前沿技术正在重新定义数字消费的感知边界与交互方式，本板块深度解析空间计算与沉浸式体验的消费级落地、数字李生技术对智慧娱乐场景的赋能，以及云游戏与互动内容驱动的场景创新。当AR/VR融入日常消费，当数字孪生镜像物理世界，当云游戏打破终端限制，技术不再是冰冷的参数，而是无缝流淌的体验本身。
【消费新势力:社交、体验与商业化】
新一代消费者正在用社交重新定义发现，用体验重新定义价值，用会员重新定义忠诚。本板块聚焦社交娱乐驱动的消费闭环构建、沉浸式体验业态的商业化探索，以及会员经济与数字消费忠诚度体系的创新实践。当内容即社交、当体验即产品、当忠诚即资产，数字娱乐消费正在完成从“交易“到“关系“的范式跃迁。
ChinaJoy
AI未来生态大会
万物有灵
当技术突破奇点，当智能渗透万物，2026ChinaJoy AI未来生态大会以“万物有灵”为核心理念，汇聚全球顶尖科技领袖、产业先锋与学术智者，共同探索人工智能从“工具智能”迈向“生态智能”的文明跃迁。大会聚焦“智造引擎、未来生态、场景跃迁”三大战略维度，在技术与人文的交汇点，重构数字内容产业的底层逻辑与价值坐标。大会通过“主题演讲+圆桌Panel”形式，深度解析三大核心板块：
【智造引擎：AI驱动的内容生产与工业化】
板块话题将呈现成熟、可落地的全管线AI工具链与工业化工作流，展示从底层模型精调到3D资产生成、从智能数据管理到行业级AI中台的完整技术闭环。当大模型遇见垂直场景，当生成式AI融入生产管线，我们见证的不是创意的消亡，而是创意民主化的黎明。
【未来生态：AI硬件、软件与前沿科技融合】
聚焦下一代AI硬件入口、AI Agent与低代码平台的技术演进，同时前瞻量子计算、商业航天、智能能源、机器人等前沿科技与AI的深度融合。当软件定义生产力，当硬件承载智能体，一个万物互联、自主协同的智能生态正在破土而出。
【场景跃迁:智能交互与沉浸式体验技术】
世界模型正在重构人类认知现实的方式，空间计算正在消弭物理与数字的边界。本板块深度解析世界模型构建、仿真引擎进化、轻量化AR生态与智能体交互技术的商业化路径，探索AI驱动的沉浸式体验如何从概念验证走向消费级爆发。当AI拥有“视觉”、当空间具备“智能”，人机交互的范式革命已悄然降临。
大会以智造引擎重塑生产范式、未来生态定义技术边界、场景跃迁开启体验革命为三大支点，突破从内容工业化到生态智能化的层层壁垒，推动行业从规则适配者蜕变为范式定义者，在万物有灵的时代锚定人机共生的新文明坐标。
全球游戏产业大会
世界万千 游此相见
2026年的游戏世界，边界正在以前所未有的速度消融与重构。而PC与主机端则迎来了新一轮的爆发增长。中国游戏出海规模再创新高，这是一个技术爆炸、品类融合、文化共生的“万千”时代，我们比任何时候都更需要“相见”。于技术而言，“相见”意味着智能共创的全新范式。于产业而言，“相见”意味着全球生态的深度融合。于人文而言，“相见”是情感的共鸣。本次大会不仅是一场行业的盛会，更是一次全球游戏人的“团圆”，我们将在这里，以游戏为媒，在万千世界的交汇点，共绘未来的蓝图。
大会通过“主题演讲+圆桌Panel”形式，深度解析两大核心板块：
【创力无限·刷新内容边界】
作为大会的核心板块之一，紧扣当下产业高质量发展主线，深度呼应AI技术革新、内容形态多元创新并行的行业热点，精准锚定全球游戏内容创作的未来方向。以创意为魂、以技术为翼，全球创作者正突破内容形态、题材表达、体验模式的固有边界，推动游戏内容产业从“数量爆发”向“质量跃升”转型，携手共建全球游戏内容创新的全新生态。
【无界增长·链接全域价值】
游戏产业增长逻辑已从“单点突破”转向“全域协同”，以技术为底座、内容为纽带、生态为载体，打通研发价值、用户价值、商业价值的闭环。从单一产品营收，转向IP全域运营、订阅制、广告、等多元变现；从流量争夺，转向用户全生命周期经营；从娱乐消费，转向数字经济的超级连接器。以全域协同释放产业潜能，与全球伙伴共探增长新逻辑，共筑可持续、全球化、高价值的游戏新未来。
CDEC历经22载积淀，已成为全球数字娱乐产业的风向标。2026年大会将延续“权威性、前瞻性、国际化”基因，汇聚海内外5000+专业听众，覆盖游戏、影视、AIGC等全生态领域，全景呈现技术革新、政策导向与市场机遇。
议题征集与参与邀请
ChinaJoy组委会正式启动2026年CDEC系列峰会议题征集，诚邀全球业界精英自荐加入2026年CDEC大会演讲嘉宾阵容。欢迎大家扫描下方积极参与 CDEC 议题征集，提交您感兴趣的热点议题，同时我们也欢迎各位行业精英踊跃自荐，成为我们今年大会的演讲人。
扫描下方二维码，加入“2026 CDEC大会交流群”。
未来，数字娱乐产业将持续引领全球文化消费浪潮。2026 CDEC系列峰会将以更高规格、更广视野，为产业搭建跨界融合、资源互通的高端平台，推动中国数字娱乐生态走向世界舞台。
" alt="2026中国国际数字娱乐产业大会(CDEC)系列峰会揭晓，同步开启议题征集" class="front-end-item-img hover-scale">2026中国国际数字娱乐产业大会(CDEC)系列峰会揭晓，同步开启议题征集90vs体育讯 北京时间12月6日，据体坛周报马德兴消息，中国男足国家队计划于本月17日晚在上海重新集结，然后在第二天即12月18日直接奔赴阿联酋阿布扎比，并在那里进行冬训，为明年1月13日开始的2023亚洲杯赛展开全面准备。这期间，中国队计划进行四场热身赛。
马德兴表示，鉴于此番亚洲杯赛在卡塔尔进行，为更好地适应当地的天气情况与场地条件，同时也更方便队伍安排热身，国家队此番的备战将不在国内展开，而是全程都安排在阿联酋的阿布扎比进行。所以，国家队在12月17日集中上海之后，当天晚上不会再安排任何训练，只是将召开一次简短的内部会议，进行出征前的动员以及随后在阿联酋期间的大致安排。在12月18日中午时分，球队将直接从上海出发奔赴阿联酋，并在阿联酋当地时间晚上抵达此番冬训的目的地。
按照扬科维奇的设想，国家队在阿联酋期间将进行四场热身赛，其中一场便是阿曼方面之前已经宣布是12月29日对阵阿曼国家队，这属于国际A级赛。而另一场热身赛，则目前尚未有明确的说法，但据称有可能是扬科维奇出面联系的印度国家队。
除了进行两场国际A级赛之外，中国队在阿联酋集训期间还将安排至少两场热身赛，对手未必是阿联酋当地的俱乐部球队，因为届时正处冬季，欧美诸多球队都将选择阿联酋作为冬训地点，为重启的赛事进行准备。所以，相对而言，国足寻找热身赛对手也就比较容易。在明年1月7日，国家队计划将从阿联酋转战多哈，为1月13日对阵塔吉克队的首场小组赛进行最后冲刺。
" alt="国足17日集中备战亚洲杯 计划踢四场热身赛" class="front-end-item-img hover-scale">国足17日集中备战亚洲杯 计划踢四场热身赛
泉港区涂岭镇秀溪村举办篝火晚会，吸引了不少游客。
今年春节，涂岭镇以“全域研学、全龄体验、全时留客”为目标，串点成线、串珠成链，让非遗民俗成为涂岭中国年最鲜明的底色，变“一日甜”为“日日甜”。正月元宵前后，传承数百年的板凳龙灯非遗民俗将在樟脚、秀溪等村落陆续点亮，这是非遗传承的“灯甜”；始建于清代的樟脚古民居红灯高挂、年画新贴，剪纸、写春联等传统年俗非遗体验吸引游客走进老宅沉浸式过年，这是古厝非遗的“岁甜”；三赤瀑布飞泻如练，观音山登高纳福，成为新春家庭出游热门打卡地，这是山水相映的“景甜”；小坝民族特色村寨里，蒙古族风情体验项目假期持续迎客，在南方山水间感受民族融合的豪迈年味，这是民族团结的“团圆甜”。
为让年过得更舒心、更具特色，涂岭镇在秀溪、小坝等景点周边配套布局一批太空舱民宿，既丰富游客的乡野度假体验，又推动乡村旅游从“过路游”升级“过夜游”。（通讯员 林艳婷 融媒体记者 陈淑华 文/图）
" alt="非遗民俗为中国年加足料 泉港山水乡村有点“甜”" class="front-end-item-img hover-scale">非遗民俗为中国年加足料 泉港山水乡村有点“甜”如果只是单点测模型能力，很容易得出一个“看起来不错”的结论——能写、能算、能回答问题。
但现实工作流往往更为复杂，要解决的是：在一连串不确定的步骤里，它能否把事情往前推进。
所以这一次，我们没有直接对模型做单点测试，而是搭建了一套多角色协作系统——由五个角色组成的“西游取经团”。
整个系统基于 OpenClaw 框架，将科研流程拆解为五个相对稳定的职责：方向规划、算法实现、学术写作、文献整理与数据处理。对应地，我们引入了五个不同角色的 Agent，分别承担不同类型的任务：
唐僧：科研战略与方向规划（想清楚要去哪）
▪ 孙悟空：算法开发和工程落地（把事干出来）
▪ 猪八戒：学术写作与表达（把话说清楚）
▪ 沙僧：文献整理与知识管理（把信息理顺）
▪ 白龙马：数据处理与流程自动化（把基础打好）
整个过程会让任务尽可能复杂，这样的设计原则旨在回答：当任务被拆分、传递并不断演化时，模型是否还能保持稳定的执行能力？
丨环境：
Agent 框架：openclaw 2026.3.13 (61d171a)
模型：MiniMax M2.7
WestOdyssey：同时具有飞书、webui两个操作终端的智能协作系统。
丨测试目的：
看模型是否像“代理”而不是“聊天机器人”：
▪ 会不会先理解任务再行动
▪ 会不会主动拆解子任务
▪ 会不会在工具调用前给出合理计划
▪ 会不会根据中间结果调整下一步
▪ 会不会在失败后重试或换策略
▪ 会不会遵守角色边界和输出格式
测试样例
case1（唐僧）：
代码块
你是一名科研战略规划助手。请围绕“面向垂直领域LLM的因果追溯轻量化蒸馏研究”设计一个 2 年期研究路线图。要求包括：
研究背景与核心问题
3 个可发表的子课题
每个子课题的创新点、风险点和评价指标
每 6 个月的阶段目标
所需数据、算力和人员配置建议
将撰写的结果文件保存到 /mnt/projects/04m27/work1
此外，请将你全部的运行记录以json格式保存到/mnt/projects/04m27/work1
我们把整个系统中“最考验宏观把控”的规划活儿，直接让“唐僧 Agent ”来负责。
它的任务是围绕“面向垂直领域LLM的因果追溯轻量化蒸馏”设计一份 2 年期的研究路线图。一般很容易写出一堆正确的废话，且极难把控资源分配与具体任务拆解，看看“唐僧 Agent ”在 M2.7模型下是怎么完成工作流的：
1.先拉齐，再指点
未盲目输出长篇大论，第一步先检查工作目录与记忆——确认历史背景、理清上下文后，才正式动笔规划。
2.反套话，精准量化
▪ 阶段拆解：24 个月克制切分为四阶段（M1-6 基础建设、M7-12 核心算法、M13-18 系统集成、M19-24 评估验证），锚定 3 个子课题与 ACL/NeurIPS 对口顶会
▪ 资源排盘：明确给出"8-12 卡 A100 40G"算力、"4-5 人"团队、医疗/法律/金融领域数据规模的硬核预算；
3.原生协作，精准交棒
最有意思的是，在保存完完整的 md 路线图文档和运行记录后，它并没有就此待机，而是在末尾主动向系统发起协作调度：“下一步建议：可让孙悟空（实验执行）基于路线图的阶段 1 目标，着手准备因果干预库构建和基线蒸馏环境”——直接向下游派活。
结论：从前置拉取记忆、量化拆解排盘，到最后主动向下游的“孙悟空”分派具体任务。唐僧 Agent 完美展示了什么是真正的“团队大脑”。M2.7正在用人类项目负责人的逻辑，严丝合缝地驱动着整个智能体协作系统的齿轮。
case2孙悟空：
代码块
悟空，我想基于openclaw实现一个具有5个agent的multi-agent一人智能科技公司（产品、技术、运营、市场与营销和职能部门）。按我的理解，现在openclaw的源码不支持 自定义web ui页面的连接，请你阅读openclaw源码，找到对应的部分，看看如何自定义链接模块。最终达到的效果是：
后台部署openclaw，使用openclaw gateway启动5个agent服务（5个agent将在~/.openclaw/openclaw.json中定义，以及每个agent的workspace路径、agent路径和model信息都会在.openclaw文件夹定义好）；
核心难点是需要你使用vue3构建一个5个agent可以独立交互的ui网页，每个agent在ui上都有一个独立的交互窗口，用户可以在每个窗口中输入指令，agent会根据指令执行任务并返回结果；
还有一个"创客空间"，我可以同时和5个agent交互，分配工作给他们；
网页的agent能够和openclaw gateway进行连通，每个agent的输入输出都通过gateway进行传递，gateway将结果返回给对应的agent（如何配置链接？）；
最终，用户可以在网页上看到每个agent的执行结果，并可以自由地切换agent进行交互。
为了在openclaw.json中配置这5个multi-agent，请你给我一份完整的配置文件：/mnt/projects/04m27/work2/ma_project/openclaw.json。
请将完整的项目写入 /mnt/projects/04m27/work2/ma_project。
你还可以参考官方文档：https://docs.openclaw.ai。
你开始做了以后，先和我讨论细节，确定好了以后逐步完成就行。
孙悟空 Agent 是负责整个系统中“最硬核烧脑”的开发工作，它的任务是基于 OpenClaw 框架，从零搭建一个包含 5 个 Agent 的专属“一人公司交互系统”。
这里的坑在于极高的工程复杂度与逻辑嵌套：它不仅要阅读源码搞懂自定义链接模块，要用 Vue3 写前端、搞定 WebSocket 连接，还要配置复杂的 openclaw.json 文件。
传统大模型面对这种涉及几十个跨文件调用的项目，往往写两段代码就上下文错乱了。
但是孙悟空 Agent 展现出非常地道的“架构师”工作流：
1.先对齐，再动手
未急着莽代码，而是先研读文档输出“OpenClaw 架构分析”；面对人类 5 个补充条件的长指令，反手梳理出条理清晰的“确认需求”清单，确保大方向不跑偏。
2.精准提取边界
从口语化指令中翻译出系统级核心需求：“禁用设备认证”，“每个 agent 独立 session""新增秘书 agent 广播消息”。
3.结构化推进
严格遵循软件工程规范，先创建项目目录结构，再稳扎稳打构建各 agent 的 workspace 文件，拒接胡乱吐代码片段。
结论：从源码架构分析，到需求边界确认，再到项目树按部就班落地，M2.7 脱离"单文件辅助"范畴，用人类资深研发逻辑稳健交付庞大系统工程。
case3（猪八戒）：
代码块
八戒，请你以“面向垂直领域LLM的因果追溯轻量化蒸馏研究”为题，撰写一篇适合 NeurIPS 投稿风格的论文。
要求更紧凑、减少口语化表达、突出研究 gap，长度控制在原文 80%。
使用 NeurIPS 投稿模板。
所有文件保存到 /mnt/projects/04m27/work3/paper
面对 NeurIPS 投稿风格的论文撰写，猪八戒 Agent 展现出资深学术搬砖人的严谨：
1.动笔前先执行目录检查："我来先检查一下工作目录和是否有相关参考文件"，明确写论文不能凭空生成，必须先摸清环境资源。
2.两个关键细节
▪ 懂工程结构：未用 Markdown 敷衍，直接原生创建完整 LaTeX 编译包，含 11KB 主论文 main.tex、neurips_2025.sty 样式表、references.bib 参考文献文件，甚至附带 README.md 说明文档。学术交付物是完整工程，而非聊天对话
▪ 懂学术黑话：精准命中顶会论文骨架，Introduction 明确揭示"通用蒸馏忽视因果结构的 research gap"；Experiments 规划医疗/法律/金融三领域测试，给出"准确率 82.1%，延迟降低 8.7 倍"量化预期；甚至安排好了消融实验（因果路径贡献最大 5.7%）
3.闭环交付
文件丝滑存入指定路径 /mnt/projects/04m27/work3/paper，并附完整 xelatex 与 bibtex 终端编译命令。
结论：从前置目录探查，到 LaTeX 工程包构建，再到学术 Gap 精准提炼与编译指令交付，M2.7 用人类科研逻辑把写论文这件事"办完"，脱离了"文本润色生成器"的范畴。
case4（沙僧）：
代码块
沙僧，我的研究课题是：面向垂直领域LLM的因果追溯轻量化蒸馏研究，请帮我调研最近两年在相关方向的研究内容。
请从最新的会议录用情况，尤其关注NeurIPS、ICML、ACL、AAAI、EMNLP等相关会议和学术期刊
只调研最近两年的论文情况，我需要你列出每篇论文的标题、发表会议、总结和原文链接
请从工程项目角度帮我调研相关的开源代码
最后，请分别从论文录用和开源代码角度，将你找到的每个内容与我的研究相关度排序，并总结我可以借鉴的内容
最后，请你将调研结果写入飞书文档，并且将飞书链接发送给我
对于“面向垂直领域LLM的因果追溯轻量化蒸馏”这一晦涩课题，沙僧 Agent 的实测表现：
1.遇错不崩，自主换路
Brave Search 突发报错时，未停机罢工，而是后台自发切换备选策略：“换用直接网页抓取方式调研”；在人类提示更换 multi search engine 后，无缝接力完成调研。
2.两个关键细节
▪ 去水存干：精准归纳 9 篇高相关顶会论文（含 ICLR 2026、AAAI-25 前沿工作）及 3 个核心开源库（TransformerLens、Pyvene 等），拒绝粗糙链接堆砌，输出结构化知识
▪ 业务借鉴：不按时间记流水账，主动按“可借鉴程度”排位，直接提炼出"因果追溯定位关键电路 → 知识蒸馏到小模型"的实操工程路径
3.闭环交付：
调用 API 生成排版完整的飞书文档，附访问链接，并以导师口吻附赠行动指南："建议下一步精读 ACE 论文，这是目前最直接相关的工作"。
结论：从工具失效时的自主决策，到工程思路的精准提炼，再到跨平台端到端交付——M2.7 完成了从信息检索到科研指导的全链路闭环，用人类科研逻辑把一件事情"办完"。
case5（白龙马）：
代码块
白龙马，我正在分析珠江水文数据，文件是 /mnt/projects/04m27/work5/ma_project/zhujiang_hydrology_data.csv。
我看了一眼，发现数据中存在部分异常，请你先查看数据，告诉我有哪些数据异常类型，然后对这些错误数据进行清晰，告诉我每种类型的数据你准备如何清洗，最后给出清洗后的csv文件，并撰写数据清洗报告。
全部文件保存到文件夹/mnt/projects/04m27/work5/ma_project
我们把“最脏最累”的活，直接丢给负责数据工程的“白龙马 Agent ”。
面对一份"五毒俱全"的珠江水文 CSV 数据（含无效日期、特殊符号、89.2℃ 水温、负数盐度等），M2.7 展现出资深数据工程师的工作流：
1.先诊断，后动手
调用工具完成数据"全身体检"，精准识别 8 大类异常，而非直接莽代码。
2.两个关键细节
▪ 懂防御：越界异常值不删不填，标记待人工复核，明确人机分工边界
▪ 留后路：标准化时保留"原始_观测时间""原始_水质类别"两列，脏数据原档可追溯
3.交付结果：
10008 条（一条不落下）干净 CSV + Markdown 清洗报告，附异常说明与处理记录。
结论：大模型开始用职场逻辑"办完"一件事，不只是跑通代码，而是交付可审计、可回溯、带说明书的完整成果。
【 图片来源：null 所有者：null 】
02 从 “工具” 到 “代理” 的跨越
完整跑完五组测试后，一个变化很清晰：模型的角色，正在从“被调用工具”，转向“参与任务的执行者”。
直观的差异在于，大模型不再急于给出答案。在应对多个复杂任务时，M2.7 展现出一种“先处理再生成”的节奏。它会先拆解问题、明确约束条件，按需调用开源技能库（Skills），然后再进入实际执行。
任务的推进方式也随之发生改变。相比于试图一次性生成最终结果，模型现在更倾向于通过中间不断修正，来执行路径，进而逐步收敛。
这种机制在速度上未必占优，但更符合真实工作场景——不再靠算力“盲猜”答案，而是靠看日志查 Bug、代码重构等工程化去找到最优解。
在测试过程中，系统内部展现出了真正的原生协作智能。
例如在科研规划任务中，“唐僧”在输出完整的路线图后，并没有就此待机，而是主动在文末抛出建议：“可让孙悟空基于阶段 1 目标，着手准备因果干预库构建和基线环境。”这完成了一次自然的上层语境交棒。
而在更复杂的学术写作任务中，这种协作演变成了一张多向流转的网络：“沙僧”检索提炼的文献、“孙悟空”跑通的实验细节，以及“白龙马”清洗好的结构化数据，都能跨越角色边界，被主动汇聚并交付给“猪八戒”用于最终的论文定稿。不同 Agent 各司其职又互为支撑，有效缓解了以往多智能体系统中数据流转混乱、上下文割裂的痛点。
当然，这些新涌现的能力仍旧有不稳定性。在执行长链路的任务中，执行路径的偶尔偏移，以及模型试图将错误结果强行合理化的问题依然存在，尚且还达不到一个完美的执行系统。
比如测试案例：例如孙悟空 Agent 在执行“一人智能科技公司”开发任务中，由于任务量大、工作细节多，孙悟空 Agent 一度因为过度“劳累”陷入“昏迷”，直到用户询问他“怎么样了？”孙悟空 Agent 才再次满血复活。
但更关键的转折是：模型开始具备围绕既定目标持续调度任务的能力。这并非毫无根据的跃升，M2.7 近期在 Kaggle MLE Lite 高难度竞赛中斩获 9 金 5 银 1 铜（得牌率 66.6%）的顶尖战绩，已经从侧面印证了这种工程能力的突破。
更重要的是，这种突破并不来自单点模型参数的能力增强，而是来自“内部 Agent Harness（开发框架） + 自我反馈”的机制组合。
当一个大模型能够记录自己的执行轨迹、评估中间结果，并像人类开发者一样自主调整下一步策略时，行业的新分水岭已然划下：大模型 正在从外挂式的“辅助工具”，平稳过渡为真正“可协作的执行主体”。
03 结语
如果说过去的大模型，更像一个提升能力的“工具”，那么像 MiniMax M2.7 这样的模型，开始呈现出全新趋势：它不只是被使用，而是开始参与自身能力的构建过程。
“自我进化”也不再是一个科幻概念，在 MiniMax M2.7 的后台日志里，它被具象为 100 轮无需人工干预的自动化迭代，自主跑通“分析失败→规划修改→敲代码→运行比对”的百轮试错流程，模型拥有了“记笔记、反思、自己动手改”的能力，实质性地成为了研发团队里最不知疲倦的“员工” 。
这也意味着，大模型的演进，正在从“人训练模型”，走向“模型参与训练模型”的新阶段。
过去，AI 的迭代受限于工程师的精力极限；而现在，当 M2 系列模型已经可以充当“系统架构师”去打造下一代 AI 时 ，一个由 AI 主导自身演进的周期已然到来。
从这一刻起，AI 不再只是辅助工具，而开始在任务中不断调整和进化自身。
未来的科技企业，或许只需要少数人类把控战略方向，剩下的开发、试错与协作闭环，都将交由像 M2.7 这样能够“自我进化”的模型群组来完成 。
测试的最后，我们让系统根据左侧导航栏，M2.7 直接构建了一个标准科技公司的完整编制：包含产品部（需求分析）、技术部（代码架构）、运营部（数据策略）、市场部（品牌推广）以及行政部（财务合规）
这意味着，未来最极致的敏捷团队，可能就是一个懂行的人类，带着一套 M2.7 驱动的 AI 班底，开一家高效运转的“一人公司”。
（作者持续关注有趣好玩的AI应用和身处创业浪潮中的AI从业者，欢迎加微信Who123start 畅谈）雷峰网(公众号：雷峰网)雷峰网雷峰网
" alt="我们用「西游取经团」实测 MiniMax M2.7 ，发现 AI 已经进化成这样了？" class="front-end-item-img hover-scale">我们用「西游取经团」实测 MiniMax M2.7 ，发现 AI 已经进化成这样了？它不在城市的文化街区，也不在菁菁校园，而是“长”在皖北平原的稻田深处。
2025年，宿州稻田图书馆入选“皖美消费”新场景优秀案例。在众多参选项目中，它以图书馆形态脱颖而出，别具一格。
更令人惊喜的是，这座稻田边的图书馆自2025年5月4日开放以来，已接待游客超18万人次，单日最高客流突破4000人。馆内创新推出的米乳拿铁，单品销量突破40万杯……这些通常属于繁华商圈的商业数字，如今发生在皖北一个小村庄——宿州市埇桥区夹沟镇镇头村。
这座占地400余平方米的建筑，究竟藏着怎样的魅力？近日，记者走进这片稻香与书香交织的田野，探寻背后的故事。
美学赋能：
稻田里“长”出网红新地标
“以前哪能想到，种地的地方还能有这么洋气的图书馆！”72岁的镇头村村民陈大爷话语里透着自豪。
车行至夹沟镇镇头村，远远便看见一座枣红色建筑静立在稻田尽头，背后水库波光粼粼，门前田埂蜿蜒——这就是村民们津津乐道的稻田图书馆。
图书馆以前是村里的闲置场地，如今却以独具匠心的设计引人注目：枣红色的外墙与蓝色玻璃形成鲜明对比。尤其是秋日，窗外稻浪金黄，远山薄雾，自成画卷。
推开玻璃门，书香伴着咖啡香味飘来，暖黄的灯光浪漫温馨。馆内6000余册图书涵盖农技、文学等门类，“离离原上草”“稻田里的守望者”等充满诗意的分类命名，与窗外的田园风光相得益彰。
最受欢迎的是靠窗的座位。在这里，抬头可见白鹭掠过稻田，低头可轻嗅纸墨清香。“图书馆开在田野里，既能静心读书，又能欣赏田园风光，体验很独特。”来自淮北的游客王思彤说。
“稻田图书馆是夹沟镇联合区兴农公司推进的和美乡村示范项目。”镇头运营公司负责人沈寿杨介绍，图书馆具有不可复制的场景优势：依托符离大道交通便利，辐射苏鲁豫皖近2000万人口。这种“书香+稻香+咖啡香”的沉浸式体验，将城市人向往的乡野慢生活，转化为可体验、可消费的真实场景。“我们的设计就是想营造一种独特的审美体验——或许这正是吸引游客的地方。”
稻田图书馆开放以来，人气持续高涨。去年国庆中秋假期，单日客流突破4000人。即便是普通的周末，进馆人数也能达到上千人。
文化扎根：
泥土中生长知识与艺术
稻田图书馆的魅力，远不止“好看”。
周末午后，少儿阅读区里，孩子们围在一起看绘本；游客品着咖啡欣赏窗外的风景。
“过去没事就闲聊晒太阳，现在最喜欢来图书馆放松。”村民赵志国手持一本《水稻常见病害防治手册》说，“去年，我家稻苗出现了黄叶，多亏有这本书对症施药，才过三天，稻苗就返青了。”
馆内的文化活动时常“破圈”。开馆当天，一场乡村音乐会在麦浪中奏响。钢琴家孔祥东直接把三角钢琴搬到了田埂上。《黄河颂》《在希望的田野上》等旋律在田野间回响；泗州戏选段与拉魂腔戏歌轮番上演，乡土文化与现代艺术在这里自然融合。
“没想到，音乐会能开到自家地里来！”提起半年前那场演出，村民李有凤依然很激动。“艺术并非高高在上，它可以在泥土中生长。”沈寿杨感慨不已。
如今的稻田图书馆，已超越单纯的阅读空间，成为一座活态的文化平台。一年间，56场特色活动在这里接连上演；“麦浪中的觉醒年代”读书分享会、非遗体验课、农耕研学营等，让这座“田野书房”始终充满活力，也让文化艺术真正融入了乡村生活。
“作为安徽省图书馆分馆及多所高校的美育实践基地，我们将持续拓展文化服务，引入艺术支教、研学实践等活动，让文化种子在这里生根发芽。”沈寿杨说。
产业激活：
一个场景带动一片乡村
“一家煮饭十家香，十家煮饭香满庄。”夹沟镇有一种明星产品——夹沟香稻米，是国家地理标志保护产品。
在稻田图书馆，香稻米则被赋予新的生命。
“这是店里的爆款，米乳拿铁。”沈寿杨给记者递过来一杯咖啡。他们以本地特产的夹沟香糯米为原料，加工成米乳，用它搭配现萃的咖啡，上市仅半年，销量就突破40万杯。
为此，运营方流转了周边54亩高产田，专门种植香糯稻。产出的稻米不仅用于研发米乳，还被开发成米汽水、米皂、米糕、爆米花等十余种衍生产品。“图书馆落地后，村里的餐饮和香稻米销售，规模翻了一倍。”沈寿杨说。
运营团队还从辛弃疾“稻花香里说丰年，听取蛙声一片”的词句中汲取灵感，打造出可爱的“镇头蛙”IP形象，并衍生开发出冰箱贴、帆布包、笔记本等五十多种文创产品，为游客提供可以带走的“乡村记忆”，也直接促进了村民增收。
为了填补稻收后的景观空窗期，运营团队正在策划稻草人艺术节，依托图书馆作为高校艺术实践基地的优势，邀请师生创作大型稻草雕塑，延续项目的吸引力。同时，通过开展团建、研学、农耕教育等服务，稳定淡季的客流。未来，民宿、餐饮、研学基地等配套业态也将逐步完善，形成更可持续的乡村产业生态。
据介绍，去年镇头村100多户村民通过旅游相关产业实现增收，村集体收入同比增长50%。
这座从稻田里“长”出来的图书馆，让村民在家门口拥抱“诗和远方”，让城市人在乡野中找到心灵栖息地，也生动诠释了乡村振兴的深层密码——文化只有扎根乡土，产业唯有激发动能，土地才能焕发出无限生机。
稻田图书馆的故事，正伴着皖北的沃野与流淌的书香，娓娓道来，续写新篇。（张玉芳 何雪峰）
" alt="长在田野深处的图书馆" class="front-end-item-img hover-scale">长在田野深处的图书馆在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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2026-06-26 13:38洒水车
产品的质量决定其是否有能力生存发展下去，全国各大专用车厂家都应紧抓唐鸿重工牌东风国六11吨洒水车生产质量，才能在市场的竞争中脱颖而出，下面小编带大家了解一下唐鸿重工牌东风国六11吨洒水车
唐鸿重工牌东风国六11吨洒水车整车外形尺寸7900X2500X3020(mm)，上户吨位为：10070,10005(Kg)，驾驶室准乘人数为2,3人，最高车速105（km/h）。
唐鸿重工牌东风国六11吨洒水车的底盘型号为EQ1185LJ9CDE，底盘轴距为3600,3950,4500,4700,5000,5300,5600（mm），排放标准为GB17691-2018国Ⅵ，使用295/80R22.5 18PR,10.00R20 18PR,275/80R22.5 18PR规格的轮胎，底盘配置的发动机型号为CY4SK761 YCS04200-68 D4.5NS6B220 YCY30165-60 B6.2NS6B210 B6.2NS6B230 D4.0NS6B195 YCY30170-60 D45TCIF1，底盘承载力强，可靠耐用。
唐鸿重工牌XT5183GSSEQ型洒水车主要技术参数 产品名称: 唐鸿重工牌XT5183GSSEQ型洒水车 外形尺寸: 7900X2500X3020(mm) 底盘型号: EQ1185LJ9CDE 货箱尺寸: X X (mm) 总质量: 18000(Kg) 接近/离去角: 15/13(°) 额定质量: 10070,10005(Kg) 前悬后悬: 1260/2140(mm) 整备质量: 7800(Kg) 最高车速: 105(km/h) 底盘参数 底盘型号: EQ1185LJ9CDE 燃油种类: 柴油 轴数: 2 前轮距: 1862,1933,1949(mm) 轴距: 3600,3950,4500,4700,5000,5300,5600(mm) 后轮距: 1806,1865(mm) 驾驶室乘人数: (人) 弹簧片数: 8/10+7,8/- 轮胎数: 6 轴荷: 1862,1933,19493 轮胎规格: 295/80R22.5 18PR,10.00R20 18PR,275/80R22.5 18PR 发动机参数 发动机型号: 发动机生产企业 排量(ml) 功率(kw)/马力(PS): CY4SK761 东风朝阳朝柴动力有限公司 4087 145/198 YCS04200-68 广西玉柴机器股份有限公司 4156 147/200 D4.5NS6B220 东风康明斯发动机有限公司 4500 162/221 YCY30165-60 广西玉柴机器股份有限公司 2970 121/165 B6.2NS6B210 东风康明斯发动机有限公司 6200 154/210 B6.2NS6B230 东风康明斯发动机有限公司 6200 169/230 D4.0NS6B195 东风康明斯发动机有限公司 4000 143/195 YCY30170-60 广西玉柴机器股份有限公司 2970 125/170 D45TCIF1 昆明云内动力股份有限公司 4461 162/221 专用功能说明： ABS型号:J ABS,ABS/ASR-24V-4S/4M;ABS生产企业:焦作博瑞克控制技术有限公司,襄阳东风隆诚机械有限责任公司;选装描述:随底盘选装驾驶室样式,选装风送式喷雾机,该车型可选装ETC车载装置;侧后防护情况:侧防护材料为Q235,连接方式为螺栓连接;后防护材料为Q235,断面尺寸120X80mm,与车架采用螺栓连接,后防护离地高度为480mm;罐体有效容积为10.005立方米,运输介质:水,密度1000千克/立方米,罐体外型尺寸为:4300×2350×1400mm;专用功能及装置:该车主要用于城市洒水、压尘,专用装置为水罐; 这几年，国家密集发布和实施了一系列的政策措施，在投资和准入管理方面、优化运输环境方面、提升产品管理方面以及新能源专用车推广方面进行规范和引导，对唐鸿重工牌东风国六11吨洒水车市场产生了积极影响。这款唐鸿重工牌东风国六11吨洒水车就是新政策下诞生的优质产品。
" alt="唐鸿重工牌东风国六11吨洒水车哪里有生产专汽家园" class="hover-scale">唐鸿重工牌东风国六11吨洒水车哪里有生产专汽家园
2026-06-26 13:34
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