阿里巴巴千问App产品战略与市场定位 - 公司旗下千问App正着重发力学习能力，将其定位为AI时代的核心学习工具[2][5] - 公司智能学习业务负责人程飞指出，AI已成为继铅笔、尺子之后的“第四件文具”，传统“求铅尺”学习模式正转变为“求千问”[2][5] - 公司通过发布《AI时代的教育年度八大洞察》，积极塑造其在AI教育领域的专业形象和思想领导力[2][5] AI对学习模式与教育形态的变革 - 知识摄取方式从“填鸭式”转变为“贪吃蛇式”，学习者在自主学习中不断“吃掉”知识模块以延长知识链，追问成为核心要义[2][5] - AI技术为教师实现相对减负，使其更有精力“看到人”并关注学生个体[2][5] - AI家教应用正在节省家庭开支，已有“上千万‘中国妈妈’正在给AI让贤”[2][5] 行业专家对AI教育影响的多元观点 - 针对“长期用AI让孩子变笨”的担忧，有专家认为这是伪命题，并质疑当前应试教育能让孩子变聪明的前提假设[2][5] - 专家认为AI真正改写的是人才选拔机制，未来选拔将更关注培养“有奇怪点子、能把日子过得幸福有趣的人”[2][5] - 有观点认为AI最大的功效在于“平权跟普惠”，像探照灯一样照亮传统教育覆盖不到的领域[2][5] - 有专家提出，面对AI，“一个好问题一定胜过一个好答案”，未来考试可能考察提出更好问题的能力[2][5] 关于AI教育公平性与潜在风险的讨论 - 针对教育公平的担忧，有观点认为AI拉开的差距主要在于“孩子是否自律的距离”，而非贫富差距[2][5] - 如何引导孩子使用AI（用于玩或学习）并培养其自律性，被认为是家长和老师的责任[2][5] - 有专家对AI平权可能带来的代价表示担忧，认为需警惕“平庸的正确”，即AI可能批量培养标准化、格式化、最平庸的人[2][5] - 专家指出“所有能被AI教给你的，都能被AI替代”，并认为“平庸”或将是AI的代价[2][5]

公司战略转型 - 公司于2026年1月17日举办AI之夜，正式发布全域AI战略技术蓝图，标志着其AI智能化进入2.0（AI+）时代，正加速从“技术奇瑞”向“全球AI科技公司”全面转型 [1] - 公司自2003年开启智能化探索，历经20余年技术积累，已完成覆盖研发、制造、供应链、销售及服务的全链路智能化体系构建，正在向科技出行企业转变 [3] - 全域AI战略坚持“一个底线，三大方向”，即以“以人为本”为底线，围绕智能汽车主业，致力于推动AI产品平权、AI情感平权和AI产业平权 [4] AI技术成果与产品规划 - 在智能驾驶领域，升级猎鹰智驾产品序列：猎鹰500新增城区导航辅助驾驶以实现“油电同智”；猎鹰700系列扩充矩阵以推动高阶智驾普及；猎鹰900明确承载L3、L4级驾驶方案并支持商乘两用的落地路径 [6] - 在智能座舱领域，推出灵犀智舱，基于新一代AI技术架构在交互体验、类人记忆与隐私安全三个维度升级，并推出具备类人记忆框架的超级AI智能体“小奇同学”，隐私安全满足GDPR高标准 [6] - 在底盘与动力系统，飞鱼数智底盘通过AI算法优化驾控体验，鲲鹏无感增混系统利用多场景AI识别技术平衡性能与节能，动力电池系统引入AI电池管理技术进行安全监测与状态优化 [9] - 公司公布三大升级计划：灵犀智舱计划在2026年一季度实现全品牌全系主力车型全面上车；猎鹰智驾在2026年将搭载于超过35款车型；增混车型将实现200km+的纯电续航 [13] 未来产业与生态布局 - 公司加速布局未来产业，推动AI向物理世界延伸，已在人形机器人、四足机器狗及车机协同技术等方向实现快速突破与商业化落地 [9] - 公司001号AI员工墨茵是全球首款通过欧盟软硬件双重CE认证的人形机器人，已进入全球30多个国家和地区，应用于工厂巡检、展厅服务等100多个场景，并于2025年4月开启首批全球交付 [11] - 墨甲首款交警机器人已在安徽芜湖正式上岗，为城市交通管理注入新活力 [11] - 在AI之夜，AI赋能车型矩阵风云T9L、风云A9、iCAR V27同步亮相，其中风云T9L已开启盲订，搭载了鲲鹏AI超能电混CDM 6.0和猎鹰700系统 [11]

公司战略升级 - 公司于2026年1月17日举办AI之夜，正式宣告其AI智能化进入2.0（AI+）时代，加速从“技术奇瑞”向“全球AI科技公司”全面跃迁 [1] - 公司发布全域AI战略，坚持“一个底线，三大方向”，致力于推动全域平权，实现AI技术的普惠赋能 [5] - 战略聚焦“以人为本”的底线，围绕智能汽车主业，在智舱、智驾、动总和底盘等领域推动AI产品平权；同时推动AI情感平权与产业平权 [5] 智能化技术成果 - 在智能驾驶领域，猎鹰智驾产品序列升级：猎鹰500新增城区导航辅助驾驶；猎鹰700产品序列增添新成员；猎鹰900明确了支持L3、L4级驾驶的乘商两用落地路径 [8] - 在智能座舱领域，推出“灵犀智舱”及超级AI智能体“小奇同学”，基于新一代AI架构实现交互变革、类人记忆和隐私保护三维升级 [8] - 在底盘与动力总成领域，飞鱼数智底盘以AI重塑驾驶体验；鲲鹏无感增混支持多场景AI识别；动力电池搭载AI电池数字大脑提供全天候守护 [12] 未来产业与机器人业务布局 - 公司加速布局未来产业，推动AI向物理世界延伸，在人形机器人、四足机器狗及车机协同技术方向实现快速突破与商业化落地 [13] - 公司首款AI员工、人形机器人“墨茵”是全球首款通过欧盟软硬件双重CE认证的机器人，已进入全球30多个国家和地区，应用于超过100个场景 [16] - 墨茵自2025年4月开启全球交付，已完成国际车展讲解、体育赛事颁奖等场景应用；墨甲首款交警机器人已在安徽芜湖正式上岗 [16] 产品规划与市场推广 - 公司公布三大升级计划：灵犀智舱计划在2026年一季度实现全品牌全系主力车型全面上车；猎鹰智驾在2026年将有超过35款车型搭载；增混车型将实现200公里以上的纯电续航 [19] - 在AI之夜现场，AI赋能车型矩阵风云T9L、风云A9、iCAR V27亮相，其中风云T9L已开启盲订 [17] - 公司在室外展区设置智驾体验区，邀请媒体、用户和嘉宾亲身体验其智驾技术 [19]

五菱星光560上市 - 五菱星光560正式上市，提供插电混动和纯电两种版本，售价分别为9.18万元和9.88万元 [3][4] - 新车定位为紧凑型SUV，车身尺寸为长4745mm、宽1850mm、高1755(1770)mm，轴距为2810mm [6] - 插混版采用矩形网状格栅，纯电版采用封闭式格栅，均配备分体式大灯 [6] - 内饰采用五菱家族式设计，黑棕配色辅以软包材质，中高配车型配备仿皮座椅和主驾驶席电动调节 [9] - 插混版搭载78kW 1.5L发动机与145kW电机，匹配20.5kWh磷酸铁锂电池，CLTC纯电续航125km [10] - 纯电版搭载100kW电机，匹配56.7kWh磷酸铁锂电池，CLTC纯电续航500km [10] - 公司坚持高性价比的国民车路线，产品定位全能，有望获得市场认可 [10] 乐道L60马到成功版上市 - 乐道L60推出马到成功版新车型，售价为21.89万元 [7][10] - 新车外观内饰与现款基本一致，采用曙光金车漆和20寸亮银轮毂，并在头枕、门板等细节处增加马标元素，配备专属车机UI和锁车音效 [12] - 此举被视为公司深化个性化道路的举措，旨在保持车型市场热度并提升品牌定位和用户认可度 [14] - 公司能够实现快速个性化定制，得益于其在选装配置方面的经验和工厂的柔性生产能力 [14] 长城发布归元平台 - 长城汽车发布全球首个原生AI全动力平台“归元”，该平台可兼容PHEV（插混）、HEV（油混）、BEV（纯电）、ICE（燃油）、FCEV（氢能）五种动力形式 [15][19] - 平台采用统一架构，旨在实现一车多品类、多动力，以更好地满足全球不同市场的需求 [19] - 作为新一代技术底座，归元平台能够共享架构，有助于降低生产成本 [19] - 技术路线方面，超级Hi4-PHEV将采用800V高压电气架构和6C倍率超充电池 [17] - 大电量HEV动力的目标是让不插电的混动车型拥有纯电车型的智能化体验 [17] - 超级BRV将搭载全域900V高压架构和自研6C电芯，纯电续航可达660km [17] 奇瑞发布AI战略 - 奇瑞正式发布“科技有AI”全场景AI战略，并提出“AI平权”理念 [20] - 战略核心内容包括：将高阶智驾功能下探至6万元级车型，覆盖燃油、混动、纯电全系产品 [23] - 发布猎鹰900智驾系统，支持L3级自动驾驶，具备城市NOA、全场景泊车及L4 Robotaxi演示能力 [23] - 推出灵犀智舱3.0，实现多模态交互升级，融合语音、手势与生物感知 [23] - 同步亮相飞鱼数字底盘i、迅龙秒充、量子安全系统等技术 [23] - 推出超级AI智能体“小奇同学”，主打自然语义理解与主动服务预判 [23] - 公司此前已推行“油电同智”战略，超过30款车型搭载了猎鹰智驾系统，此次AI战略的发布意味着技术储备正加速向实际产品落地 [22]

文章核心观点 - AI PC已脱离纯粹生产力工具范畴，成为支撑AI生态落地的核心节点，行业正从“算力堆砌”进入通过软硬结合解决用户核心痛点、提供隐形智能服务的新阶段 [1] - 2026年国际消费电子展标志着AI PC普及元年的起点，厂商关注点回归到“人”，致力于通过智能体将算力转化为触手可及的体验，推动“人机共生”时代来临 [28] AI生态与智能助手进化 - 联想发布全球首款个人AI超级智能体Lenovo Qira，其核心差异在于“跨端”协同与“懂你”的个性化学习 [2][4] - Qira拥有系统级权限，能贯通手机、电脑、平板及可穿戴设备，实现跨设备数据调用与智能提醒 [4] - 该智能体采用智能模型编排，根据任务难易自动分配至端侧小模型或云端大模型处理，兼顾隐私、低延迟与算力成本 [4] - Qira能持续学习用户偏好、习惯及思维方式，最终成为用户在数字世界中的“个人AI双胞胎”，甚至可代替用户处理部分工作 [4][6] 高通平台与AI PC产品普及 - 高通骁龙X2系列处理器（包括X2 Elite和X2 Plus）为AI PC提供基础算力，全系具备80TOPS AI算力，部分版本达85TOPS，推动AI功能普及 [7][9][12] - 联想推出多款基于骁龙X2系列处理器的AI PC，例如Yoga Slim 7x（重1.17kg，厚13.9mm，续航29小时）及定位更低的IdeaPad系列，以降低AI PC入门门槛 [9] - IdeaPad Slim 5x的15英寸版本起售价为899美元，13英寸版本预计国内售价低于5000元人民币，这些机型均将搭载Lenovo Qira [10] - 惠普整合产品线后，推出消费级旗舰OmniBook Ultra 14（可选骁龙X2 Elite）等搭载骁龙处理器的新品，支持“多天电池续航”概念 [12] - 惠普的HP Smart Sense功能通过AI监控用户工作流，智能调整系统散热与性能调度，以优化续航与噪音，体现了软硬结合的深度调教 [14][15] 英特尔平台与x86架构的AI演进 - 英特尔第三代酷睿Ultra处理器提供总和达180TOPS的AI算力，在续航上可与Arm架构芯片竞争 [16] - 联想与英特尔深度合作推出Aura Edition系列，通过软硬件深度优化实现场景感知智能模式，如保护模式（自动检测环境并模糊敏感内容）、协作模式等，且所有AI功能运行于本地以保障隐私 [20][22] - Aura Edition的Smart Share功能允许安卓手机触碰笔记本边缘即可瞬间传输照片，实现了直觉式跨端交互 [22] - Windows系统与英特尔深度协同，能智能分配AI任务，将低负载任务交予NPU（更省电），重负载任务调用GPU或整个计算平台 [22] - 惠普OmniBook 3（16英寸）在AI加持下，本地视频播放续航达45小时，刷新同级别OLED笔记本纪录 [23] - 惠普在中国市场联手英特尔及“逗逗游戏伙伴”，利用NPU在端侧实现游戏场景识别与辅助；其HyperX暗影精灵MAX 2026旗舰游戏本功耗达300W，最高可选RTX 5090显卡 [26]

文章核心观点 - 安徽省正通过与华为的深度合作，以数字技术与实体经济深度融合为路径，推动传统产业智能化转型，发展新质生产力 [1][3] - 华为凭借其技术创新、行业场景落地和生态协同三大战略方向，以及“三层五阶八步”方法论和重构的服务体系，成为安徽产业数字化转型的关键伙伴 [5][6][8][9][10][11] - 双方合作已从顶层规划延伸至具体产业场景，并计划未来在经验复制、地市下沉和人才培养方面深化合作，共同描绘新质生产力的发展图景 [12] 华为的战略方向与技术创新 - 公司战略聚焦三大方向：技术创新、行业场景落地、生态协同的深度绑定 [5] - 2024年公司年收入达8600亿元人民币，同比增长22%，研发投入1797亿元，占收入的20.8%，近十年累计研发投入超1.2万亿元，全球持有有效专利超15万项 [5] - 在算力方面，以鲲鹏、昇腾为核心构建完整算力体系，2025年发布的昇腾384卡超节点实现业界最大规模高速总线互联，并在芜湖数据中心规模部署 [5] - 在“存”力方面建立了全球领先的数字基础设施，在“运”力方面深耕光通信、数据通信和无线通信三大核心技术领域 [5] 行业场景落地与联合创新 - 公司注重“技术+行业”的融合创新，而非通用大模型 [6] - 在海螺水泥项目中，公司油气矿产军团投入包括20多个算法博士在内的300多人团队，联合企业专家开发预测性与CV两大模型 [6] - 模型在熟料烧成环节实现了熟料3天、28天强度的实时精准预测，预测值与检测值偏差在1MPa范围内，准确率超90% [6] - 在水泥烧成全局寻优场景，模型可实时推荐关键工艺参数，使标准煤耗在一级能效基础上再下降1% [6] - “军团+企业”的联合创新模式已复制到奇瑞汽车、马鞍山钢铁等企业 [6] 生态协同与人才培养 - 公司在安徽的服务模式升级为集产品、技术、服务、人才、生态于一体的区域创新中心 [8] - 与29所高校联合开发鲲鹏、昇腾、鸿蒙课程，培养数智人才 [8] - 在合肥、芜湖布局创新中心，推动江淮、奇瑞等企业的技术攻关 [8] - 通过“华为+伙伴”模式，将200余个商业市场解决方案和小微企业场景化方案下沉至地市 [8] - 将2.2万多个服务伙伴、12万多个伙伴工程师纳入服务生态 [11] 数字化转型方法论 - 公司提炼出“三层五阶八步”数字化转型核心方法论 [9] - “三层”聚焦智能业务、AI开发、持续运营智能应用 [9] - “五阶”拆解为智能感知、智能连接、智能底座、智能平台、AI模型五大阶段 [9] - “八步”涵盖明确转型目标、精准识别场景、重塑业务流程、推动组织变革、搭建数据与知识工程、AI建模与发布、AI与业务应用融合、智能应用持续运营八大关键动作 [9] - 该方法论在江淮智慧工厂等实践中得到应用，通过鸿蒙系统解决多供应商设备“协议壁垒”，形成工厂数字孪生 [10] 服务体系重构 - 服务体系实现“三个转变”，从传统的“售后保障”升级 [10] - 面向头部客户推出“卓越护航计划”，配置专属架构师团队（NASA团队），从“被动响应”转向“主动共创” [11] - 在奇瑞智选车项目中，团队全程参与技术攻关与品牌营销升级，助力“智界”系列成为安徽新能源车标杆 [11] - 线上通过O3伙伴服务平台封装30年服务经验为工具链，线下启动“星星点灯计划”，联合伙伴构建100个地市服务运营中心、900个区县服务中心，形成“两小时服务圈” [11] 合作成果与未来规划 - 峰会期间，马鞍山数字人才发展中心揭牌、鸿蒙生态产业项目签约、依柯力AI全景联合方案发布 [12] - 下一步将推动传统产业转型从“点上突破”到“面上复制”，将海螺、皖北煤电的大模型经验推广至淮北矿业、马鞍山钢铁等企业 [12] - 计划2026年将新质生产力峰会下沉至皖北或皖南地市 [12] - 扩大人才培养规模，与淮北理工学院、阜阳师范大学等地市高校合作，推动产教融合落地 [12] - 与安徽共建的“全省一体化数据底座”已打破部门数据孤岛，政务服务、应急管理、水利财政等10余个领域的创新应用在此落地 [10] - 马鞍山发布的“数字赋能平台”成为公共数据授权运营的核心载体 [10]

Agentic AI发展趋势 - 企业进入以LLM为核心的自治型AI新时代，AI实现从工具到伙伴的跃迁[5] - 79%企业已开展Agentic AI应用，但62%仍处于初级阶段，面临场景选择、技术匹配、人才储备等挑战[7][8] - 知识库问答和客服问答因任务清晰成为优先落地场景，IT研发辅助和数据分析体现技术平权[14] 企业数字化投入态势 - 65%企业计划增加数字化投入，整体信心显著修复，但投入呈现哑铃型分布，战略分化明显[2][27] - 仅9%企业表示2025年数字化投入将减少，12%企业投入增幅超过50%[31][27] - 数字化投资占营收中位数稳定在1%-3%，领先企业投入中位数达3%-5%[27] AI应用价值演变 - 97%企业已应用AI，56%实现显著价值，7%企业将AI打造成核心竞争力[36] - AI价值重心从降本增效上移至增强办公效率（48%）和拓展业务边界（39%）[35][38] - 增强办公效率成为成长最快动因，相比2024年增长14%[38] AI技术生态与模型发展 - AI生态从闭源转向开放多元，中国企业在开源模型领域发挥重要作用[40] - 2025年上半年AI融资总额达1161亿美元，已超过2024年全年1057亿美元[42] - AI模型在性能、成本、速度上实现突破，推理价格断崖式下跌，输出速度较2023年提升十倍[44] 企业AI部署模式变化 - 企业更多选择自行部署（32%）或训练小模型（41%）方式应用AI，较2024年明显上升[46][49] - 选择使用外部厂商成熟产品的企业比例降至47%，较2024年下降14%[49] AI平权与组织影响 - AI打破知识与技术壁垒，催生具备定义问题+调用AI+整合创新能力的超级个体[51] - 传统商业边界被改写，B2C2B模式增多，产业链协同更紧密[54] - 超过七成企业将创造力与创新思维视为员工关键能力[61] AI安全风险治理 - AI安全风险加剧，2025年AI安全事件已达283起，再创新高[57] - 输出结果不确定性（72%）、数据安全隐私风险（62%）、业务理解匹配（60%）是企业主要挑战[57] - 企业需将数据安全、风险治理纳入顶层设计，构建全链路防护体系[57] 组织结构转型 - 组织结构向精简智能转型，预计人员减少的企业占比升至38%（同比上升11%）[60] - 管理者需建立人机协同模式，AI Agent作为数字员工融入组织[63][60] - 传统多层级与不清晰分工将逐步淘汰，组织价值密度提升[65]

财务业绩 - 2025年前三季度公司实现营收229.13亿元，同比增长2.06%，归母净利润35.35亿元，同比增长38.92% [1] - 2025年第三季度公司实现营收77.31亿元，同比增长1.95%，归母净利润10.60亿元，同比增长44.12%，扣非净利润7.61亿元，同比增长52.34% [1] - 2025年第三季度毛利率达到41.74%，较2024年同期提升1.84个百分点 [1] - 2025年前三季度经营活动产生的现金流量净额为15.64亿元，而2024年同期为-1.25亿元 [1] 业务运营 - 政府业务方面，公司重点在数据局、城市管理等领域推广大模型业务，并抓住政府端国产化替换机遇，已中标中国移动、南方电网等单位的服务器集采项目 [2] - B端业务方面，公司加大对工商企业场景数字化业务的投入，通过技术升级突破感知应用的场景适应性，并在秋季新品发布会上发布多款匹配区县市场需求的新品及解决方案 [2] - 海外业务方面，公司在欧洲、东南亚、中东、拉美等地区建成六大区域级供应中心，并持续强化本地化团队能力与风险管理体系 [2] 技术研发与战略 - 公司坚持大规模研发投入，持续夯实"全感知、全智能、全连接、全计算、全生态"的"五全"能力基座 [3] - 公司围绕千行百业场景化应用构建大模型全栈能力，相关案例已在交管、公共民生、电力等领域实现落地 [3]

投资评级 - 维持“推荐”评级 [3][5] 核心观点 - 公司作为研发平台型龙头企业，在市场、研发、供应链等方面积累深厚的护城河，海外与创新业务持续增长，国内主业有望依托重大项目推进迎来复苏 [3] - 公司正迎接国产替代与AI平权的战略窗口期 [1] 2025年三季度财务表现 - 2025年前三季度实现营收229.13亿元，同比增长2.06%；归母净利润35.35亿元，同比增长38.92%；扣非净利润25.56亿元，同比增长13.04% [1] - 2025年第三季度实现营收77.31亿元，同比增长1.95%；归母净利润10.60亿元，同比增长44.12%；扣非净利润7.61亿元，同比增长52.34% [1] - 精细化运营推动毛利率提升，2025Q3毛利率达到41.74%，较2024Q3提升1.84个百分点 [1] - 现金流显著改善，2025前三季度经营活动产生的现金流量净额为15.64亿元，而2024年同期为-1.25亿元 [1] 分业务发展情况 - 政府业务：持续投入“保民生”方向，在数据局、城市管理等政府领域加大大模型业务推广，抓住政府端国产化替换机遇，已中标中国移动、南方电网等服务器集采项目 [2] - B端业务：加大对工商企业场景数字化业务投入，通过技术升级突破感知应用的场景适应性，并在2025年SMB秋季新品发布会上发布多款匹配区县市场需求的新品及解决方案 [2] - 海外业务：已在欧洲、东南亚、中东、拉美等地区建成六大区域级供应中心，持续强化本地化团队能力与合规体系建设 [2] 技术研发与AI应用 - 公司坚持大规模研发投入，持续夯实“全感知、全智能、全连接、全计算、全生态”的“五全”能力基座 [3] - 围绕千行百业场景化应用构建大模型全栈能力，大模型案例已在交管、公共民生、电力等领域实现落地，有效提高算法准确率与泛化性 [3] 盈利预测与估值 - 预计公司2025-2027年营收分别为354亿元、389亿元、432亿元 [3] - 预计2025-2027年归母净利润分别为32.74亿元、37.29亿元、44.27亿元 [3] - 以2025年10月24日收盘价计算，对应2025-2027年市盈率分别为20倍、18倍、15倍 [3] - 预计毛利率将稳定在40.00%，净利润率从2025年的9.26%提升至2027年的10.25% [9][10] - 预计净资产收益率将从2025年的8.86%持续提升至2027年的11.01% [9][10]

AI技术对券商研究行业的影响 - AI平权加速推动卖方研究向深度研究转型 并将产业化 国际化 底层技术化等国家支持的投研方向纳入指引 [1][3] - 头部券商与其他中小券商在金融科技投入上存在明显差距 前27家券商分仓佣金收入达54.15亿元 占八成份额 [2] - 中小券商借助AI实现研究能力弯道超车难度较大 需结合自身特色专注于特定领域打造差异化研究品牌 [2] 行业竞争格局与高质量研究需求 - 公募佣金新规和AI技术驱动券商研究所更加重视有价值的研究工作 [1] - AI大模型使买方获取信息更容易 对信息质量要求更高 涵盖时效性 准确性和完整性 [4] - 高质量有思想的研究价值进一步凸显 行业可能迎来大浪淘沙般的洗牌 [4] 买方需求变化与卖方应对策略 - AI帮助买方投研人员提升能力边界 从人工浏览转变为AI初步处理信息并反馈核心关键信息 [5] - 买方对优质研究成果需求更多 包括研报 数据和模型等信息 [5] - 卖方需积极运用AI夯实研究基础 紧扣中国式现代化主线 强化产业界联系 捕捉科技创新引发的产业变革和投资机遇 [5] 私域数字资产与差异化服务 - 私域数字资产成为研究机构差异化服务的基石 包括核心数据 分析框架和估值模型等 [6] - 本地化部署AI初期成本较高但保障数据安全并积累专属知识库 长期可降低人力依赖减少基础分析师岗位 [6] - 研究所IT投入持续保持良好态势 金融软件售价降低 对初级人力需求减少 现有人才需向复合领域发展 [6]