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📰 三部门勾勒智能体应用图景覆盖金融服务等五大行业

《实施意见》旨在落实国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见，推动智能体规范应用与创新发展。文件确立四大基本原则：安全可控、规范有序、创新驱动、应用牵引，强调智能体的安全、可靠、可信应作为底线，贯穿研发、部署与推广全过程，防范系统性风险。围绕科学研究、产业发展、提振消费、民生福祉、社会治理五大方向，勾勒出19个应用场景蓝图。产业层面覆盖智能制造、能源资源、交通运输、农业、金融等领域，并强调与数控机床、工业机器人、自动化产线融合，提升电力调度、交通监控、金融风控等能力。消费端推动与手机、电脑、汽车、家居、可穿戴设备、消费级机器人等终端协同，发展文学、音乐、绘画等内容创作智能体，提升导览与客服服务水平。民生福祉方面聚焦教育、医疗、人力资源、信息服务，探索课件生成、作业批改、学情分析等，提升医学影像分析与诊断推理能力。社会治理方面覆盖政务、司法、公共安全、城市治理及招标投标等方向，提出探索招标投标智能体与全链路智慧管理。另有引导开源社区参与、推动企业与高校科研机构参与智能体框架与接口等开源项目的要求。

🏷️ #智能体 #规范应用 #创新发展 #开源

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📰 汇添富基金董超：AI时代，投资研究的挑战与机遇_《财经》客户端

本文围绕GTC 2026对AI在资本市场投研领域的影响展开讨论。作者指出，金融分析师成为现场关注的核心，AI大模型在金融分析中的应用潜力巨大，能够在极短时间内产出深度报告，覆盖广度高且全天候运作，且具备稳定性和纪律性，正在逐步替代初级分析工作。与此同时，AI与基本面研究之间的界限将变得模糊，量化与主动投资的边界也可能被拉近。面对挑战，投资研究需要在AI赋能下进行进化：坚持AI无法结构化判断的深度认知，如企业家精神、护城河、产业前景等；打造专业化的小模型和深度壁垒，保持行业深耕优势；坚持正确的投资理念与价值观，避免单一因子带来的系统性风险。最终，主张将手工匠人式投资升级为规则化、科学化的组合管理体系，围绕可解释、可执行的因子与技能表达，借助AI实现高效、稳定的长期回报。

🏷️ #AI投研 #量化与主动 #规则化投资 #因子模型 #金融分析

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