7月28日上午，華泰證券于2025年世界人工智能大會舉辦“數(shù)智躍遷 生態(tài)共創(chuàng)”科技金融創(chuàng)新論壇。此次是華泰證券第五年與世界人工智能大會深度合作，聚焦Al Agent、自動駕駛等大模型在重點產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用和落地前景，探討如何加快AI與實際業(yè)務(wù)場景的深度融合，推動金融等產(chǎn)業(yè)的數(shù)智化升級。

華泰證券執(zhí)行委員會委員、首席信息官韓臻聰在致辭中表示，大模型正從規(guī)模化擴張邁入與產(chǎn)業(yè)深度融合的新階段。華泰證券積極探索以AI的思維和技術(shù)重塑業(yè)務(wù)場景的潛在可能，已落地集異構(gòu)算力、大模型運營管理、大模型應(yīng)用開發(fā)三位一體的“泰為”大模型平臺體系，并充分利用公司在場景、數(shù)據(jù)方面的資源稟賦，在投研、投行等典型價值場景不斷突破，提升智能化客戶服務(wù)能力。公司也希望通過深度開展生態(tài)合作，打造行業(yè)最佳實踐范例，帶動人工智能等新興技術(shù)在金融場景的更廣泛應(yīng)用。

AI新范式推動產(chǎn)業(yè)變革

結(jié)合AI與大模型的技術(shù)范式演變，粵港澳大灣區(qū)數(shù)字經(jīng)濟研究院(IDEA)首席科學家、(署理)院長郭健博士指出，過去AI發(fā)展主要依靠不斷擴充模型規(guī)模，但隨著數(shù)據(jù)增長遇到瓶頸，發(fā)展范式正由自監(jiān)督預(yù)訓練向強化學習后訓練轉(zhuǎn)變，讓模型形成舉一反三的解決問題的能力。郭健以其研究的量化投資領(lǐng)域為例，指出由傳統(tǒng)的人工建模轉(zhuǎn)向AI建模，讓算法自主生產(chǎn)算法，能夠成倍提高金融模型研發(fā)和部署效率。

郭健還分享了端到端建模和通用底座預(yù)訓練大模型兩種AI新范式給量化投資帶來的機遇。端到端量化策略建模不再依賴金融因子挖掘、Alpha預(yù)測等中間環(huán)節(jié)，而是訓練大規(guī)模深度學習模型實現(xiàn)從原始數(shù)據(jù)到交易倉位的預(yù)測，可以規(guī)避傳統(tǒng)多因子模型的誤差累計、因子研發(fā)周期長、市場遷移度低等局限。郭健進一步提出，基于跨交易市場、跨金融品種、跨頻率訓練出的量化投資通用底座模型，可以解決量化投資策略多樣、長尾場景零散的瓶頸，只需要對底座模型用較小的特定策略任務(wù)數(shù)據(jù)進行微調(diào)或后訓練，就可以實現(xiàn)低成本的跨市場策略遷移，降低模型研發(fā)成本。

量化投資時序基座大模型：跨市場、跨品種、跨周期、跨模態(tài)

AI Agent重構(gòu)金融場景

金融行業(yè)處在大模型引發(fā)的產(chǎn)業(yè)變革前沿，為更深入探討AI技術(shù)將如何深刻重構(gòu)行業(yè)，論壇邀請四位來自金融機構(gòu)和科技公司的代表，圍繞AI Agent這一熱點領(lǐng)域，結(jié)合各自實踐展開了探討。

華泰證券信息技術(shù)部數(shù)據(jù)科學研發(fā)中心聯(lián)席負責人王鞅介紹了公司自研的智能研報這一智能體應(yīng)用。他認為現(xiàn)在AI賦能模式正在從“人+智能助理”向“人+多智能體”演進，員工通過調(diào)動多個智能體，以團隊協(xié)作方式完成工作，智能體不是只做基礎(chǔ)重復工作，也開始承擔一些關(guān)鍵工作。況客科技總經(jīng)理鄭漢濤則認為，在一些場景下，AI可以很大程度替代員工當下的工作，比如通過端到端投顧服務(wù)Agent體系，將投顧端和客戶端直接相連，可以實現(xiàn)各類客戶服務(wù)素材的自動生成和分發(fā)，當然也一定會創(chuàng)造出新的工作機會。

關(guān)于AI應(yīng)用的具體落地，萬得首席戰(zhàn)略官、集團副總裁葛正琦介紹萬得已將數(shù)百項AI應(yīng)用無縫落地到各類金融機構(gòu)的日常工作流中，她認為順利落地的關(guān)鍵首先是數(shù)據(jù)，如何把內(nèi)部、外部價值融合在一起，讓數(shù)據(jù)治理結(jié)構(gòu)適應(yīng)AI語義化數(shù)據(jù)治理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時可信；其次是金融機構(gòu)和科技服務(wù)提供方之間怎么合作，只有采取非常開放的合作態(tài)度才能推動金融業(yè)務(wù)快速轉(zhuǎn)型，贏得AI這場時間的賽跑。華銳技術(shù)總經(jīng)理苗詠認為在TO B企業(yè)軟件領(lǐng)域，AI Agent與平臺化核心系統(tǒng)緊密結(jié)合，是AI能夠快速融入金融機構(gòu)核心業(yè)務(wù)、產(chǎn)生價值的基本路徑。AI Agent的應(yīng)用能給供給雙方都帶來顯著效率提升，也將引發(fā)技術(shù)廠商與金融機構(gòu)之間商業(yè)模式的轉(zhuǎn)變，促進從以成本投入度量定價轉(zhuǎn)變?yōu)閮r值產(chǎn)出定價。后續(xù)發(fā)展要始終重視客戶總擁有成本，持續(xù)提升算力使用和算法執(zhí)行效率。

大模型驅(qū)動自動駕駛突圍

大模型的快速發(fā)展也帶來硬件形態(tài)的變革，自動駕駛就是其中的熱點領(lǐng)域。三位來自該細分賽道的企業(yè)代表分別從各自維度，探討了自動駕駛從技術(shù)驗證邁向商業(yè)閉環(huán)的關(guān)鍵路徑與難點，并進一步展望自動駕駛的未來發(fā)展方向。

卡爾動力CEO韋峻青表示，在貨運卡車自動駕駛領(lǐng)域，無人化每年將為每臺車節(jié)約20-30萬元的人力成本。當前，卡爾動力已在內(nèi)蒙古、新疆等地區(qū)運行L4自動駕駛編隊車隊，希望基于業(yè)務(wù)場景更快實現(xiàn)無人化。未來，自動駕駛的驅(qū)動力將是世界模型和強化學習，而車輛交互的強化學習將是落地提效的核心所在。元戎啟行聯(lián)合創(chuàng)始人劉軒以“做物理世界的可移動智能體”為企業(yè)發(fā)展方向，希望將當前與車企合作的模型，逐步升級到全無人化階段，并最終遷移到其他具身智能的領(lǐng)域，未來希望通過VLA（Vision-Language-Action，指通過融合視覺感知、語言理解與動作控制實現(xiàn)端到端決策）技術(shù)將大模型中熱門的思維鏈引入自動駕駛領(lǐng)域，使車端模型接觸基本推理，幫助智駕系統(tǒng)進一步接近人類水平。商湯絕影執(zhí)行總監(jiān)王飛則更加關(guān)注數(shù)據(jù)驅(qū)動，王飛表示，世界模型及仿真數(shù)據(jù)將成為未來自動駕駛的剛需模塊，無論是智駕系統(tǒng)還是輔助駕駛系統(tǒng)都需要基于對應(yīng)的合成數(shù)據(jù)或世界模型引擎生產(chǎn)的數(shù)據(jù)進行訓練測試。他認為到2030年，輔助駕駛系統(tǒng)有望達到人類普通司機的駕駛水平。

智能體經(jīng)濟時代的投資機會

針對過去一年社會、市場和技術(shù)的重大變化，華泰證券研究所全球科技戰(zhàn)略首席分析師黃樂平分享了對AI Agent及其相關(guān)領(lǐng)域發(fā)展及投資機會的觀點。

• AI產(chǎn)業(yè)進入Token（指大模型中文本處理的基本單位）增長驅(qū)動的新增長階段，關(guān)注AI Agent應(yīng)用落地機會。
• AI Agent的發(fā)展意味著對算力和基礎(chǔ)設(shè)施的更高要求，電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)中心用地成為當前制約AI發(fā)展的瓶頸。未來，AI服務(wù)器有望取代智能手機，成為最大的科技硬件品類，可關(guān)注技術(shù)迭代帶來的量價齊升機會。
• 物理AI的發(fā)展低于預(yù)期，因為物理世界的數(shù)據(jù)非常復雜，獲取成本很高，目前看，生成式AI在B端的軟件應(yīng)用領(lǐng)先C端的終端形態(tài)，包括AI Agent也是B端的應(yīng)用，機器人的真正成熟還需時日。
• 在產(chǎn)業(yè)投資方面，DeepSeek發(fā)布后，中美AI產(chǎn)業(yè)鏈從平行發(fā)展回到競合狀態(tài)，作為美國以外唯一具備完整AI產(chǎn)業(yè)鏈的國家，中國在物理AI上具有比較優(yōu)勢。

Jian Guo, Heung-Yeung Shum (2024) Large Investment Model. https://www.arxiv.org/pdf/2408.10255

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