时代背景与技术演进 - AI技术正从提升多步推理能力（L2）向具备"感知—计划—执行"闭环能力的AI Agent（L3）发展，2025年被称为"AI Agent元年"，AI正从工具演变为自主执行复杂任务的参与者[4] - 海外市场AI辅助研究已成为主流，对冲基金采用大模型优化投研流程，共同基金和财富管理机构将生成式AI应用于投资摘要、会议纪要等环节，AI角色从工具向资管流程基础设施演变[5] - 国家政策强化长期导向，新"国九条"及"1+N"配套政策引导长期资金入市、倡导价值投资，管理险资、社保等机构更看重低费率、容量大、结构透明的投资工具，指数化投资获新发展机会[5] 市场结构与量化定位 - A股市场结构发生积极变化，信息披露、监管执法和投资者结构持续优化，逐步形成基本面主导、"优胜劣汰"的市场机制，为长期投资创造发展基础[5] - 量化交易在市场中承担"润滑剂"与"稳定器"双重角色，作为"时刻在线"的基础设施提供流动性和价格发现机制，增强市场结构韧性[10] - 通过机器学习将股票从高维空间嵌入低维空间，构建基于图注意力网络（GAT）的结构表达，实现信息高效传递和流动性共享，分散冲击影响[11] 智慧选股策略与AI探索 - 智慧选股（Smart Beta）策略聚焦服务长期机构资金，强调工具化定位，以AI为驱动、基本面为核心，满足容量大、换手低、费率合理的结构设计原则[13] - 行业中AI研究分为两类：基于兴趣驱动的学术性AI研究推动单点技术突破；工业级AI研发需长周期投入，构建基础设施体系并探索技术路线[17] - AI时代机遇分为应用导向的现实机会（如AI Agent嵌入场景）和面向未来的基础能力探索（如AI推理能力、通用性研究），宽德选择以工业级研发探索AI能力上限[18] 行业实践与长期愿景 - 宽德设立人工智能实验室WILL，定位为"Good WILL Hunter"，开展长期基础性AI研究，回应AI社会价值，需应对计算资源、算法框架、人才招募等挑战[19] - 量化投资行业已建立稳定技术积累、较强研究能力和良好合规文化，当前技术发展与制度优化提供发展窗口，也对规范化和专业化提出更高要求[8] - 行业呼吁在技术革命与产业变革中主动参与建设，不以短期确定性为前提，而以长期信念和实践为依托，共建市场生态[22][23]