核心观点 - 量化投资与长期价值投资正在AI时代融合，智慧选股（Smart Beta）策略成为重要工具，服务于长期资金配置需求[1][6][15] - AI技术演进（如生成式AI、AI Agent）正重塑投资逻辑，为长期投资提供新工具[3][8][10] - 政策导向（如新"国九条"）强化长期资金入市，指数化投资迎来发展机遇[10][11] - 量化交易在市场中扮演"润滑剂"与"稳定器"角色，提升市场效率和韧性[4][12] - 本土量化行业已具备技术积累和研究能力，面临规范化与专业化升级窗口[11][15] 技术演进与AI应用 - AI发展进入L3阶段（AI Agent），2025年成为"AI Agent元年"，AI从工具升级为自主执行复杂任务的参与者[8] - 海外资管机构已广泛应用AI优化投研流程（如对冲基金使用大模型、共同基金应用生成式AI）[10] - 机器学习技术（如图注意力网络/GAT）用于股票关系建模，增强市场流动性共享和稳定性[13] - 行业AI研究分为两类：学术性单点技术突破与工业级长周期基础设施研发[17] 政策与市场生态 - 新"国九条"配套政策引导长期资金入市，推动低费率、透明结构的指数化工具发展[10] - 金融资源配置向科技金融、绿色金融等五大领域倾斜，标准化金融工具助力政策目标[10] - A股市场机制优化（信息披露、监管执法、投资者结构）形成基本面主导的"优胜劣汰"环境[10][11] 量化投资策略创新 - 智慧选股（Smart Beta）策略结合长期主义与工具化理念，聚焦基本面因子系统建模[15][16] - 策略设计原则：大容量、低换手、合理费率，支持机构长期配置需求[16] - 量化机构通过AI驱动的基本面分析回归价值投资本源，强调纪律性与客观性[15] 行业实践与探索 - 宽德投资设立人工智能实验室WILL，开展长周期AI基础能力研究[19] - 行业需平衡应用导向的现实机会（如AI Agent场景嵌入）与基础能力战略探索[18] - 本土量化行业技术积累成熟，需抓住技术发展与制度优化的双重窗口期[11][15]