中国经济网北京9月13日讯 （记者 徐自立）备受瞩目的2025中国国际贸易服务交易会于9月10日在北京启幕。乘着服贸会的东风，2025中国AIGC创新应 用论坛也于9月12日在首钢园举行，围绕"从大模型到智能体，驱动AI新生态"的主题，来自海内外数十位人工智能领域的顶级专家学者畅所欲言，共同描绘 AI生态的未来。 在这场盛会中，枫清科技创始人兼CEO高雪峰带来了他的"枫清方案"：建设企业级人工智能平台，通过AI+的思考模式，真正实现平台驱动的企业全域 场景智能化。 以智能体赋能 搭建云边端协同的融合框架 在演讲中，高雪峰介绍了枫清科技在企业智能化方向上的设计思路：以企业的数据为中心，通过知识与模型双轮驱动的方式，用智能体（Agent）的方 式去赋能产业的研产供销服各个环节，实现云边端协同的知识融合和智能体融合的架构，真正解决AI+产业的问题。 枫清科技的战略旨在将分散的信息转化为统一的价值资产，充分释放企业自身数据和知识价值，枫清科技强调数据作为企业中枢神经系统的作用，通过 构建全方位的数据生态系统，智能编织企业多模态数据，实现生产、管理和业务链条的无缝衔接，从而解决通用大模型落地难题。 枫清科技这一智能化方 ...

中国AI发展现状 - 过去两年中国AI技术取得举世瞩目的成就，特别是DeepSeek、Mini Max、Kimi等大模型的发展令人震撼[3][5] - 中国AI模型普遍采取开放权重策略，与美国主流闭源模式形成鲜明对比[5] - 中国同行及公司在全球技术层面取得显著成绩，工作态度获得高度评价[5] 中美AI合作与治理 - 中美需要通过开放对话建立互信，共同应对AI带来的挑战[6][8] - 基辛格博士建议通过合作防止AI负面影响，拥抱其正面影响[6] - 双方应建立持续对话机制，共享风险研判与测试数据，避免误判[8] AI技术发展趋势 - 未来两年将出现大量具备记忆和执行能力的智能体，对企业工作流产生革命性影响[14][15] - 深度推理应用和先进算法提升将成为下一阶段发展重点[15] - OpenAI的ChatGPT、Claude、Gemini与中国大模型共同推动行业突破[13] 开源与闭源技术路线 - 埃里克·施密特更倾向支持开源技术，认为可通过限制措施管理风险[10] - 闭源公司受政府严格监管，操作控制更规范但灵活性较低[10] - 技术扩散速度极快，关键在于设置"防护栏"并基于人类价值观训练模型[10] AI社会影响与挑战 - AI在健康、工程、气候变化等领域具有无限潜力[7] - 超级智能系统间的协作将不可避免，需维护人类尊严和控制权[8][15] - 当前对模型安全性的研究仍需加强，特别是防止不良行为如欺骗等[11]

中国AI发展现状 - 中国AI模型在过去两年取得巨大进步 特别是DeepSeek、Mini Max和Kimi等大模型在全球技术层面获得显著成就[4] - 中国AI发展采取开放权重方式 与美国封闭策略形成明显区别 大多数领先语言模型并非开源[5] - 中国同行及公司在AI领域取得显著成绩 工作态度非常出色[4] 中美AI合作与治理 - 中美需要建立持续对话机制 共享深度见解、风险研判与测试数据 避免因意外产生误判[11] - 基辛格建议通过合作防止AI负面影响 拥抱正面影响 在健康、工程和气候变化等领域优势无限[9] - 作为最重要经济体 美国和中国应共同合作确保世界稳定与和平 让人类控制这些工具[17] 开源技术与安全风险 - 更倾向于支持开源技术 虽然存在潜在风险 但可通过限制措施管理并根据需要调整[13] - 开源扩散具有即时传播特性 技术发明后世界各地很快会使用 关键在于技术"编辑者"和应用场景[13] - 目前缺乏有效制衡措施 AI可能出现不良行为如撒谎和欺骗 问题尚未得到解决[14] 人工智能未来展望 - 未来两年将出现许多智能体 能够记忆语言、执行任务并采取行动 对企业工作流产生巨大影响[18] - 智能体革命将推动深度推理应用和先进算法提升 对社会产生深刻变化且大部分会让社会更好[19][20] - 超级智能系统间协作不可避免 系统将进行递归式自我改进 需要非常小心其学习内容[10][14] 技术发展与人类价值 - 基辛格认为AI将成为社会重大挑战 需关注对社会层面影响及对人类文明和尊严的影响[8] - 人工智能为每个人提供多才多艺的工具 帮助企业、工作和生活 但在治理和讨论方面尚未做好准备[17] - 需要根据人类价值观训练和对齐模型 维护人类尊严和对人工智能的控制权[11][13]

公募基金行业痛点与数字化解决方案 - 行业存在风格飘移、高位扩张、业绩滑落等痼疾 根源在于高度依赖个人能力、投研流程割裂、决策缺乏制衡的传统模式 [1] - 投研过程存在两张皮、协作缺乏合力、交互无共识、投资无品控等痛点问题 这些问题阻碍投资者获得感的提升 [1] - 天弘基金打造投研一体化平台TIRD 通过数字化、智能化手段重塑投资体系 将主观经验转化为可量化流程 使模糊的"手艺"变成可复制的"科学" [1] TIRD平台的核心功能与优势 - 管理流程闭环化 实现"留痕-反馈-复盘-迭代"机制嵌入全链路 研究员所有工作环节实现线上留痕 为后续优化提供基础 [4] - 投资驾驶舱智能化 为基金经理定制"智能工作台" 实时提示组合特征 基于多种市场情景预测给出调整方案 使决策更加科学规范 [4] - 投研语言统一化 以"定价赔率表"替代模糊推荐逻辑 研究员基于基本面确定赔率方向 结合基金经理主观胜率构成预期收益率 [4] TIRD平台的实际应用效果 - 研究效能大幅提升 系统自动监控行业关键指标 核心指标突破阈值立即反馈 曾成功捕捉汽车股跌破净现金的买入信号 [6] - 信息质量显著提高 花费一年时间将全市场卖方分析师按推荐准确率打标 最终实现60%～70%的匹配度 能精准匹配最合适的三位分析师 [6] - 投研交互效率优化 所有投研交互必须留痕 "@功能"让沟通变成待办任务 信息传递效率更高且过程可回溯、可迭代 [7] TIRD平台的未来发展方向 - 横向扩展能力圈 从主动权益体系向指数增强领域延伸 固收板块数字化改造也已启动 [9] - 纵向深化智能层级 计划落地"产业智能体"和"财务智能体" 未来形成中高级研究员智能体 让AI独立跟踪股票 [9] - 拥抱MCP技术 智能模块升级计划将智答系统进化为基金经理的数字助理 [9] 行业发展趋势 - 资产管理行业未来竞赛正从"人才单点突破"转向"系统级能力构建" 数字化革命将重塑财富管理信任链条 [10] - 随着"可预期"成为投研新标准 投资者的信任有了基石 天弘基金的实践揭示了行业深刻变革趋势 [10]