茂林修竹间，一条彩色的旅游公路串起林场、农庄和果园，地处江淮分水岭的合肥市长丰县岗集镇青峰岭村，万亩薄壳山核桃已果实累累。这里的丰收美景和田园之乐，让不少城里游客流连忘返。

　　“今年薄壳山核桃的产量、品质都不错！林下养鸡，林间种油菜，春天你再来看，又是一番美景！”作为当地较早返乡创业的新农人，长丰青峰岭家庭农场负责人王正华亲眼见证了“护绿生金”的变化。

　　王正华告诉记者，林长制改革以来，山有人管，林有人治，责有人担。村里优化产业结构，将资源变资产，发展现代都市观光农业，产业链条不断延伸。城里游客慕名而来，一到周末，农庄里的十几间精品民宿“一房难求”，优质的特色农产品成了抢手货。

　　守绿换金，添绿增金。在安徽，5.2万名林长守护着400多万公顷森林和100多万公顷湿地。数据显示，近5年，安徽省造林765万亩，农田林网建成率达73.8%，湿地保护率达51%以上。

　　森林碳汇、森林旅游、森林康养……安徽立足资源禀赋和区域特点，不断拓展生态产品价值实现途径，统筹推进生态产业化和产业生态化，推动生态资源转化为“富民资本”，绿水青山底色更亮，“金山银山”成色更足。

　　蓝天下，一望无际的黄金茶顺着丘陵起伏绵延，健身步道、休闲木亭点缀在茶园中，位于安徽省宣城市郎溪县的大佛山养心谷是不少摄影爱好者的网红打卡地。

　　依托优美的生态环境，郎溪县将盘活林业资源与发展全域旅游相结合，加快与沪苏浙等地的交通基础设施互联互通，描绘生产美、生态美、生活美的乡村振兴新图景。

　　“我们依托黄金茶标准化种植基地，探索茶旅融合，发展生态+康养产业，将美丽风光变为美丽经济，带动更多的村民走上生态致富路。”郎溪县大佛山养心谷负责人王立胜说。

　　水岸共治、退渔还湖、退养还湿……从予取予求到反哺自然、尊重自然、人与自然和谐共生，安徽按下生产和生活方式绿色转型“快进键”。

　　统筹推进山水林田湖草沙一体化保护和系统治理，安徽加快建设长江、淮河、江淮运河、新安江生态廊道，为区域经济发展筑牢生态安全屏障。

　　图为合肥市肥东县长临河镇十八联圩湿地。新华社记者张端 摄

　　在安徽省合肥市肥东县长临河镇十八联圩湿地，百鸟争鸣，草木繁茂。随着环巢湖湿地面积的不断增加，生物多样性加快恢复，巢湖生态湿地重现生机。

　　当地群众告诉记者，这几年生态环境好了，常能看到白琵鹭、豆雁、红嘴鸥等鸟类在这里越冬、栖息，难得一见的东方白鹳也时常飞到巢湖湿地来觅食。

　　巢湖风光，作为五大淡水湖之一，巢湖是我国生态版图上的一颗明珠。新华社记者张端 摄

　　青山为笔，碧水为墨，一幅生产发展、生活富裕、生态良好、城乡共美的青绿山水画卷正徐徐展开。

  作为OPPO折叠屏赛道的最新力作，OPPO Find N6在各大电商平台同步开售后，1TB大容量版本多款配色在多平台快速售罄，足见消费者对这款年度折叠旗舰的认可。 

  OPPO Find N6 凭借新一代钛合金天穹铰链与天穹记忆玻璃两大黑科技，成为全球首款通过德国莱茵TÜV无感折痕连续60万次折叠测试久用平整认证的折叠旗舰，打破用户对折叠屏“必有折痕”的固有认知。同时，机身兼顾轻薄手感与耐用性，采用精致一体化机身设计，开合之间流畅顺滑，配合高端质感机身工艺，无论是日常手持还是商务使用，都尽显旗舰格调，更支持IP56/IP58/IP59满级防尘防水，无惧日常泼溅、极端环境，大幅提升折叠屏的耐用度与实用性。 

  外观设计上，OPPO Find N兼顾高级质感与硬核可靠性，搭配行业领先的柔砂工艺，让边框与后盖浑然一体，触手温润舒适。配色上，带来金橙、原钛、深黑三款极具格调的选择。同时，OPPO Find N6 外屏采用极窄边框设计，搭配行业最大尺寸的 8.12 英寸内屏，无论折叠或展开，都能带来前所未有的沉浸式视觉体验。 

  影像方面，OPPO Find N6搭载折叠屏专属哈苏2亿超清四摄系统，成为同品类中影像实力天花板。后置配备2亿像素超清主摄，搭配三星大底传感器，辅以OPPO自研LUMO超像素引擎，实现极致清晰的画质输出，更支持16K超清画质记录;同时配备5000万像素超广角、5000万像素潜望长焦以及行业独家丹霞色彩还原镜头，覆盖全场景拍摄需求。潜望长焦支持70mm黄金人像焦段与10cm长焦微距拍摄，丹霞色彩还原镜头则能精准识别复杂光源色温，还原最真实细腻的色彩，配合哈苏大师模式、XPAN宽幅经典模式，无需复杂调校，随手就能拍出专业级大片，让折叠屏不再是影像短板。 

  性能和续航方面，OPPO Find N6搭载了第五代骁龙 8 至尊版移动平台以及6000mAh冰川电池的超强能效组合，支持80W有线超级闪充与50W无线闪充，配合高频办公场景专项优化，让用户告别电量焦虑，享受安心续航。

  在系统与AI层面上，OPPO Find N6配备了AI手写笔，带来生产力AI外挂般的系统体验，同时，全面升级的全景自由窗分屏方案，彻底打破传统分屏的僵硬边界，实现了超越 PC 级的多窗口自由体验，大幅提升折叠屏的生产力与实用性。 

  售价方面，全新OPPO Find N6折叠旗舰提供三个存储版本，其中12GB+256GB售价9999元，16GB+512GB售10999元，16GB+1TB售价11999元，现在下单更有多重购机福利加持。想要体验全球最平整折叠屏、旗舰级影像与全能旗舰体验的用户，可前往OPPO官方商城、线下官方体验店及各大电商平台了解与购买。

2026年中国国际数字娱乐产业大会（CDEC）为期2天，共设CDEC高峰论坛、全球游戏产业大会、ChinaJoy AI未来生态大会、ChinaJoy短剧创新论坛、数字娱乐消费场景峰会及同期合作大会等多场会议。

CDEC高峰论坛

智绘万象·灵光涌现

以“智绘万象·灵光涌现”为主题，本届大会围绕原创基因的深度激活与数智能量的全面释放两大维度展开探讨，聚焦数字娱乐产业在技术变革期的内容本源回归与生态协同重构。在全球化与智能技术双重驱动的时代节点，大会旨在探索如何以人类创意为源点，以AI等前沿技术为引擎，推动产业从规模增长迈向质量引领，实现文化与科技的深度融合与跨越式发展。

大会通过“主题演讲+圆桌Panel”形式，深度解析两大核心板块:

【激活原创基因·引领产业升级】

锚定内容本源与产业发展根基，深挖数字娱乐产业的原创内核，系统探讨原创基因的挖掘、培育与转化路径，推动产业从规模增长迈向质量引领，为数字娱乐产业高质量发展筑牢内容根基，持续激活行业创新活力。

【释放数智能量·构建共生体系】

聚焦AI、大数据等前沿数智技术在娱乐内容创作、生产、运营、营销、出海全链路的深度融合，探讨技术如何赋能创意升级、降本增效、重塑产业流程，推动构建开放协同、高效可持续的全球数字娱乐产业共生生态。

大会以内容原创力与想象力为核心本源，以数智技术全产业链赋能为发展动力，以全球化产业协同与文化融合为价值方向，链接全球行业伙伴，共探数字娱乐产业创新发展新路径，携手绘就开放、高效、沉浸的全球数字娱乐产业宏大图景。

ChinaJoy

短剧创新论坛

剧AI·让每一帧都是世界语言

以“剧AI·让每一帧都是世界语言”为主题，本届ChinaJoy短剧创新论坛围绕AI技术驱动短剧行业提质升级、商业变现创新与全球化爆款打造三大维度展开讨论，深度聚焦AI在短剧创作全流程的融合应用，探讨短剧精品化发展路径，企业商业变现新模式，以及兼具文化底蕴与全球适配性的爆款短剧实践，共同探索短剧行业高质量发展与全球化布局的新路径。

论坛通过“主题演讲+圆桌Panel”形式，深度解析两大核心板块，汇聚行业精英、头部创作者与资深从业者，碰撞思想火花、分享实战经验，助力短剧行业突破发展瓶颈、抢占全球市场先机：

【生态进化：AI推动短剧行业提质】

AI技术的迭代升级为短剧行业注入动能。以技术创新为引领、内容精品化为核心、业态创新为支撑，将AI技术深度渗透到短剧创作全流程，推动行业从“流量内卷”向“精品提质”转型。催生新的创意表达、呈现形式和创作生态，引领行业迈入“低门槛、高产能、精品化”的新阶段。

【生态破局：商业变现新通路与全球化爆款实战】

随着短剧行业规模持续扩容、出海浪潮持续升温，商业变现与全球化布局已成为行业破局发展的关键。本板块聚焦短剧商业变现新通路，深入探讨品牌植入、IP衍生和海外拓展等多元落地路径，分享全球化爆款短剧的本土化创作和渠道运营实战经验，依托AI技术的跨文化适配能力，推动短剧打破语言与文化壁垒，实现“中国经验”与“全球适配”的融合，让每一帧都成为连接世界的语言。

数字娱乐

消费场景峰会

洞见新场景，共创新增长

当数字世界与物理空间深度融合，当消费行为从功能满足跃迁为体验追求，2026数字娱乐消费场景峰会以“洞见新场景，共创新增长”为核心理念，汇聚全球顶尖消费品牌、科技巨头与内容创作者，共同探索数字娱乐如何重构人、货、场的连接逻辑。

大会聚焦“生态协同、技术赋能、消费新势力”三大战略维度，在数实融合的时代浪潮中，解锁数字娱乐消费的新动能与新增量。

【生态协同与价值共创】

数字娱乐消费正从孤立的产品交易转向“硬件+内容+空间”的生态化运营，本板块聚焦沉浸式硬件与消费场景的融合创新、IP资产的跨场景流转与共创模式，以及平台矩阵的多元化生态构建。当硬件成为内容的入口，当IP突破屏幕的边界，当平台连接多元场景，我们见证的不是渠道的替代，而是价值网络的重新编织与共生共赢。

【技术赋能与场景革新】

前沿技术正在重新定义数字消费的感知边界与交互方式，本板块深度解析空间计算与沉浸式体验的消费级落地、数字李生技术对智慧娱乐场景的赋能，以及云游戏与互动内容驱动的场景创新。当AR/VR融入日常消费，当数字孪生镜像物理世界，当云游戏打破终端限制，技术不再是冰冷的参数，而是无缝流淌的体验本身。

【消费新势力:社交、体验与商业化】

新一代消费者正在用社交重新定义发现，用体验重新定义价值，用会员重新定义忠诚。本板块聚焦社交娱乐驱动的消费闭环构建、沉浸式体验业态的商业化探索，以及会员经济与数字消费忠诚度体系的创新实践。当内容即社交、当体验即产品、当忠诚即资产，数字娱乐消费正在完成从“交易“到“关系“的范式跃迁。

ChinaJoy

AI未来生态大会

万物有灵

当技术突破奇点，当智能渗透万物，2026ChinaJoy AI未来生态大会以“万物有灵”为核心理念，汇聚全球顶尖科技领袖、产业先锋与学术智者，共同探索人工智能从“工具智能”迈向“生态智能”的文明跃迁。大会聚焦“智造引擎、未来生态、场景跃迁”三大战略维度，在技术与人文的交汇点，重构数字内容产业的底层逻辑与价值坐标。大会通过“主题演讲+圆桌Panel”形式，深度解析三大核心板块：

【智造引擎：AI驱动的内容生产与工业化】

板块话题将呈现成熟、可落地的全管线AI工具链与工业化工作流，展示从底层模型精调到3D资产生成、从智能数据管理到行业级AI中台的完整技术闭环。当大模型遇见垂直场景，当生成式AI融入生产管线，我们见证的不是创意的消亡，而是创意民主化的黎明。

【未来生态：AI硬件、软件与前沿科技融合】

聚焦下一代AI硬件入口、AI Agent与低代码平台的技术演进，同时前瞻量子计算、商业航天、智能能源、机器人等前沿科技与AI的深度融合。当软件定义生产力，当硬件承载智能体，一个万物互联、自主协同的智能生态正在破土而出。

【场景跃迁:智能交互与沉浸式体验技术】

世界模型正在重构人类认知现实的方式，空间计算正在消弭物理与数字的边界。本板块深度解析世界模型构建、仿真引擎进化、轻量化AR生态与智能体交互技术的商业化路径，探索AI驱动的沉浸式体验如何从概念验证走向消费级爆发。当AI拥有“视觉”、当空间具备“智能”，人机交互的范式革命已悄然降临。

大会以智造引擎重塑生产范式、未来生态定义技术边界、场景跃迁开启体验革命为三大支点，突破从内容工业化到生态智能化的层层壁垒，推动行业从规则适配者蜕变为范式定义者，在万物有灵的时代锚定人机共生的新文明坐标。

全球游戏产业大会

世界万千 游此相见

2026年的游戏世界，边界正在以前所未有的速度消融与重构。而PC与主机端则迎来了新一轮的爆发增长。中国游戏出海规模再创新高，这是一个技术爆炸、品类融合、文化共生的“万千”时代，我们比任何时候都更需要“相见”。于技术而言，“相见”意味着智能共创的全新范式。于产业而言，“相见”意味着全球生态的深度融合。于人文而言，“相见”是情感的共鸣。本次大会不仅是一场行业的盛会，更是一次全球游戏人的“团圆”，我们将在这里，以游戏为媒，在万千世界的交汇点，共绘未来的蓝图。

大会通过“主题演讲+圆桌Panel”形式，深度解析两大核心板块：

【创力无限·刷新内容边界】

作为大会的核心板块之一，紧扣当下产业高质量发展主线，深度呼应AI技术革新、内容形态多元创新并行的行业热点，精准锚定全球游戏内容创作的未来方向。以创意为魂、以技术为翼，全球创作者正突破内容形态、题材表达、体验模式的固有边界，推动游戏内容产业从“数量爆发”向“质量跃升”转型，携手共建全球游戏内容创新的全新生态。

【无界增长·链接全域价值】

游戏产业增长逻辑已从“单点突破”转向“全域协同”，以技术为底座、内容为纽带、生态为载体，打通研发价值、用户价值、商业价值的闭环。从单一产品营收，转向IP全域运营、订阅制、广告、等多元变现；从流量争夺，转向用户全生命周期经营；从娱乐消费，转向数字经济的超级连接器。以全域协同释放产业潜能，与全球伙伴共探增长新逻辑，共筑可持续、全球化、高价值的游戏新未来。

CDEC历经22载积淀，已成为全球数字娱乐产业的风向标。2026年大会将延续“权威性、前瞻性、国际化”基因，汇聚海内外5000+专业听众，覆盖游戏、影视、AIGC等全生态领域，全景呈现技术革新、政策导向与市场机遇。

议题征集与参与邀请

ChinaJoy组委会正式启动2026年CDEC系列峰会议题征集，诚邀全球业界精英自荐加入2026年CDEC大会演讲嘉宾阵容。欢迎大家扫描下方积极参与 CDEC 议题征集，提交您感兴趣的热点议题，同时我们也欢迎各位行业精英踊跃自荐，成为我们今年大会的演讲人。

扫描下方二维码，加入“2026 CDEC大会交流群”。

未来，数字娱乐产业将持续引领全球文化消费浪潮。2026 CDEC系列峰会将以更高规格、更广视野，为产业搭建跨界融合、资源互通的高端平台，推动中国数字娱乐生态走向世界舞台。

在OpenClaw火热到频频登上头条的那几天，有分析师在行业群里沮丧发言，“正在拼命学OpenClaw的投研应用……感觉自己快要失业了。”

近期流传甚广的Anthropic报告也显示，“商业与金融”是AI理论可覆盖率和实际渗透率都较高的领域，财务和投资分析师的实际暴露度已达57.2%。

但在这样一个容易被AI渗透的领域，进门CEO程建辉告诉我们：

现实市场并非100%有效，会存在信息孤岛、小样本信息，也会存在传播延迟和解读效率的问题。AI无法吃掉所有信息，也不可能完全捕捉市场的 “漏洞和机会”。但这正是人的机会，分析师的机会。

主攻AI投研的进门（深圳进门财经科技股份有限公司），成立于2013年，目前已累计服务超过3100家上市公司、74家券商研究所及300多万专业投资者。2023年获得腾讯战投后，全面升级为「机构AI投研工作台」。

2025年至今，进门超级投研智能体“AI进宝”，已从AI投研助手，进化为能“干活”的AI数字研究员。通过12个Agent、投研大脑和近期上线的投研龙虾，帮助用户处理投研场景的高频任务，并不断捕捉投资信号。

“没想到大家的热情这么高。” 程建辉声音沙哑地说道。自从“进门投研龙虾”上线，他就穿梭在各场路演中，他感受到，券商分析师、投资者们对于AI能真正“干活”这件事，充满了前所未有的好奇与期待。

在AI投研这件事上，进门的商业逻辑比较“特别”——以沟通为基础，试图构建上市公司、券商研究所、专业投资者三大群体的闭环生态，做深专业智能投研。过去两年，进门不断闭环投研沟通场景，并帮助投研用户提效降噪、挖掘信号、用AI自动化处理各类繁琐的任务。

通过AI工具矩阵，帮助用户提高信息处理的效率和信息获取的密度：AI转写、AI会议托管，AI翻译、AI录音，甚至做了自家的录音智能硬件，将触角延伸到线下。

深耕沟通场景的同时，程建辉发现，AI没办法突破信息孤岛和小样本问题，像顶级分析师、研究员那样，听懂真实世界沟通的“弦外之音”，给出非共识性的判断。

他认为，专业 AI 让共识性信息实现了平权普惠，正在不断提升普通投资者的投资能力下限，“直白点说，过去老是被割韭菜，往后割韭菜也没那么容易了。”

进门的样本，实际指向了这样一个思考：比起“替代多少人力”，人类的价值是否重新得到肯定、得到聚焦，或许才是AI真正的价值所在。

以下是雷峰网与程建辉的对话，有不改变原意的编辑：

Agent的“军品与民品”

雷峰网：现在一些分析师用OpenClaw做投研，进门目前也接入了OpenClaw。其实OpenClaw、Manus这些相对通用的AI，声量是更高一些的，您怎么看它们和进门的竞合关系？

程建辉：进门是聚焦于金融投研领域的AI产品，不管在场景、数据、工具，还是对行业know-how的认知上，都会比其他通用AI要好。

当然，Manus、OpenClaw等产品给了我们很多启发。我们很早就在系统思考AI如何解决投研场景的问题，充分发挥AI的“思考”与“执行”双重能力。

Manus这类产品的方向是，从会话模式向“帮用户完成特定任务”转变，感觉挺有意思。但任务执行的完整度不够好。OpenClaw的诞生，标志着AI从“对话脑”进化出了“干活的手”。

我们很兴奋，一直在观察，春节也没休假，加班夯实底层基础工作。不过，早期的OpenClaw 比较脆弱，升级、开关机、处理任务时经常报错。操作繁琐，门槛很高，所以最开始只有极客用户在使用。迭代了几个版本后，成熟度比以前高很多，我们才感觉时机成熟，于是推出了自己的“投研龙虾”。

进门投研龙虾采用云端部署的方式，对OpenClaw进行封装、改良，让用户能够拿来即用。这极大地降低了使用门槛，让用户不用再费心折腾底层系统基建，把全部精力都放在完成核心任务上。

雷峰网：真正实现AI在投研领域的自动化有哪些难点？

程建辉：要解决多样化的问题。基于同样的事实和数据，各人看法不一。因此，光靠模型远远不够，还要涵盖不同群体的思维范式。

AI进宝的任务模式（即投研龙虾），以及对话模式下的投研大脑，都能有效解决这个问题。

投研龙虾能够将Agent的能力原子化，让用户根据自身需求，灵活组合、定制，实现个性化工作流的搭建。会话模式中的投研大脑，支持用户自定义创建思维链，或让系统自行拆解优秀研究范本中的方法论，比如可以拆解芒格、巴菲特的著作中蕴含的投资心得。

当然，会话模式的能力不止于此。2025年，我们上线了12款Agent，包括业绩点评、观点对比等等，在这个模式下，进宝就能够自由发挥，用预训练时候形成的思维链来回答问题。

但用户的新想法、新要求源源不断，不可能无限满足，所以才有了投研大脑和“龙虾”任务模式。（雷峰网近期将持续关注投研等AI Agent实际应用案例，欢迎添加作者微信 LorraineSummer 交流）

雷峰网：可以说通用AI对进门没有太大威胁？

程建辉：我们在数据基座、专业逻辑、安全风控、工作流与决策闭环上，拥有通用AI无法替代的垂直壁垒。通用类AI缺乏权威金融数据源、不懂投研范式，也难以深度嵌入投研全流程，无法替代专业投研AI的核心价值。

而生产力级别投研AI，对数据准确度、颗粒度要求都很高，一般市场产品做不到。很多网络分享，号称利用模型抓信息形成研报、自己炒股挣钱，在我理解都是Demo级别、玩具级别的东西，距离生产力级别还很远，这是民品和军品的区别。

Demo级别的投研AI大家都能玩，但真正做到生产力级别，你要相信市场上最专业的那群机构投资者的选择和判断，这是世界上最聪明的一群人。我们目前也和南方基金、鹏华基金、平安基金、招商基金等头部公募达成了深度合作。

雷峰网：说到投研领域，大家更熟悉的可能还是万得、东财、同花顺。进门和这些老牌金融信息厂商的最大差异是什么？

程建辉：他们主要做过程交付，而我们做结果交付；他们的产品设计以人为中心，但我们是AI原生产品，设计上主要考虑如何让AI以更智能、更自然的方式服务于人。

什么是过程交付呢？举个例子，老牌厂商把交易所的公告，处理成数据表，这个过程就像把胡萝卜从地里拔回来，洗干净切好放着。

但进门做的是端到端交付，直接给出结果，一步到位。像西红柿鸡蛋这类简单的菜，机器人直接炒好了；复杂的、需要高超手艺的，才留给大厨去做。

当然，现在AI还有幻觉问题，理解数据不够准，所以要通过大量工程方法去解决。但在技术趋势上，“端到端”一定会比传统“过程交付”做得好。

雷峰网：AI幻觉给投研带来的挑战应该是非常大的。

程建辉：是的，所以要做好数据治理。在我看来，投资的本质其实就两层：第一层是数据治理，第二层是信号捕捉。

数据治理，就是要利用大量工程方法，对原始数据进行处理。就算最顶级的模型，要减少幻觉，保证结果可靠演进，也要基于治理后的高质量数据。

不管是人还是模型，都要在数据干净的基础上，去挖掘信号，获得洞察。

对于我们来说，主要治理两大类数据。一是从沟通场景沉淀的路演、调研等动态信息，这些信息比静态的公告更及时、全面；二是外购的财报、行业、宏观、行情因子等数据。

通过治理和结构化表达，我们推出了《进门内参》（一日三更的投研日报）、事件信号等能力，帮助用户更快、更精确地捕捉信号。

雷峰网：互联网上本来也有很多真伪难辨的信息，数据治理很难做，AI采纳这些信息之后给出的回答，质量不会太理想。进门怎么防范这种风险？

程建辉：AI会遭遇“数据投毒”问题，今年3·15晚会也提到了这点。有人为GEO批量制造数据，诱导模型抓取；有人在纪要中刻意夹杂私货，通过“小作文”扰乱市场——这些有毒信息，会侵蚀决策的准确性。

为了防范这种风险，我们一直在做数据溯源、数据准确性校验与底层数据治理体系建设。二是不断累积最真实、最原始的一手信息，包括上市公司、分析师在进门的会议。从源头有效规避数据投毒风险。

做投研，为什么死磕“开会”场景？

雷峰网：涉足AI投研的技术厂商不少，但像进门这样从“开会”起家的不多见。为什么最初会选择“沟通场景”来做？

程建辉：在金融领域，沟通是仅次于行情和交易之后，最高频的场景。其次，沟通场景是一个天然的信息富矿，是存在信息差的地方。第三，现在股价对信息的反馈速度非常快。相比于其他交流形态，沟通是一个效率最高的形式。

另外，沟通场景有天然的双边市场效应，分析师开会、上市公司路演，都会吸引投资者，场景自带流量。三个群体形成生态，自然会沉淀大量内容和数据。大家在市场上看到的券商研究路演海报、上市公司路演海报、业绩说明会信息，背后基本都是进门在支撑。

我创业的时候是2013年是，移动互联网元年，路演还在用“八爪鱼”那种有点“古老”的机器，我觉得这里面是有机会的。

雷峰网：进门切入AI，可以说是从会议转写这些做起。

程建辉：会议是天然的信息富矿，做好会议内容的转写，是形成完整的数据、应用闭环的核心。丰富干净的数据底座，也是模型进行文本理解、信息提取、投研分析的关键。

但早期处理会议音视频信息，成本非常高。邀请速记员做一场会议的录音转写，大概需要400元左右的费用。我们算过一笔账，想把历史积累的几十万个小时录音都处理一遍，得上亿成本。

AI来了之后，能实现极致的降本增效。路演、调研等音视频转写，是投研高需求场景。语音识别（ASR）也是AI领域最早实现工程化落地的成熟技术。所以，我们把会议转写作为首要切入的场景之一。

外界一直误解进门是个开会平台。其实路演只是“抓手”，真正的目标是用它构建生态，深度服务投资者。

围绕上市公司，我们做了IR（投资者关系） SaaS系统；围绕券商研究所，推出了全场景统一研究系统，涵盖了会议安排、调研活动、客户管理、员工管理、合规管理、数据统计分析等。面向专业投资者，我们则打造了AI投研工作台。

雷峰网：这些服务听起来都是围绕“会议”这个场景展开的。但现在的会议工具已经很多了，进门做的和别人有什么不一样？

程建辉：最大的不同在于，进门不是一个通用的会议连接工具，而是一个垂直于金融领域的AI投研入口。

普通工具解决的是“怎么开好会”——音视频流畅、共享清晰；进门是在这个基础上，解决“开完会留下了什么”以及“如何让会议服务于投资决策”。

我们在投研会议的全流程嵌入AI：会前自动梳理相关研报与数据，会中可随时向AI提问获取背景，AI无法解答时再举手与分析师或高管直接交流；会后通过调优后的金融转写模型，自动生成带思维导图的纪要、提炼章节，并提取问答环节的财务指标，方便用户复盘研究。

腾讯战投后，我们与腾讯会议实现互联互通，客户可以在进门、腾讯会议多端接入，拥有轻量化的会议体验。

另外，我们推出了AI会议托管，将Zoom、腾讯会议等链接丢给机器人，即可自动录制并生成纪要。这些纪要都会沉淀在用户云文档里，成为个人数据资产。

音频转写同样经过金融模型深度调教，在人名、术语、数字上达到专业投资者所需的高准确率。简言之，别的工具是把线下会议搬到线上，而进门是把每一次会议变成一次数据价值挖掘的过程。

雷峰网(公众号：雷峰网)：据说你们还做了会议录音的智能硬件？这在金融Agent厂商身上似乎不太常见。这两年Plaud很火，进门的录音硬件和Plaud那类产品有什么本质区别？

程建辉：录音硬件（Finnote AI小饼干录音机）是进门生态的一部分。主要目标是补齐线下沟通场景，解决手机录音质量不佳、容易被打断、待机时间有限的问题，同时在录音结束自动处理数据。

上市公司每天迎来送往十几波投资者，聊完还得一个个翻录音、对名片，根本搞不清谁是谁。

2025年初产生了这个想法，年中立项，10月份发货，一个季度就出来了。我们找了硬件厂家ODM，软件全部是我们自己做的，一起设计，他们把我们的想法实现。现在市场反响很热烈，客户特别喜欢。

雷峰网：AI+投研通常让人想到量化选股或智能研报，投资者关系这个细分赛道相对不那么常见。进门投入精力做IR SaaS，具体解决什么问题？

程建辉：解决三个具体问题。一是建立与买方市场的沟通桥梁，给上市公司做IR网站、管理私有数据；二是通过平台用户行为分析，帮助上市公司挖掘潜在投资人——比如谁看过你的公告、谁参加过你的会；三是打通沟通行为和股东数据，追踪“谁最终买了股票”这个核心转化指标。

以前上市公司IR（投资者关系）是个糊涂账，每天迎来送往很多投资人，聊完搞不清楚谁是谁、聊了什么。我们实现从会议管理、重点投资人筛选、投关资料库、投关报告与股东分析等全流程数字化。这个系统在国内是首创，年收入数千万，已经有1000多家付费客户。

分析师的价值：被AI掏空，还是被AI放大？

雷峰网：行业里一些投研AI还是以基本面、资金面、诊股选股这样的场景切入，进门对AI的设计思路是怎么考虑的？

程建辉：研究的本质是基于事实和数据，加上思维链推导，最后得出观点。所以我们的设计思路是，通过数据治理和信号涌现这两层，给用户做结果交付。

这个过程中有个问题：现在很多人只关注观点，其他东西都被忽略掉了，比如思维链。AI只能靠自身的涌现能力给你回答，但研究员在实际投研工作中，有很多自己的想法，对于同一个事实数据会得出不同的结论。

进门投研大脑，支持用户创建自己的思维链，在这个基础上调用垂域Multi-agent。你可以把自己的研究方法论表达出来，比如你怎么研究周期股，把整个逻辑思维链写清楚，存进去。以后再问AI相关问题时，它就会调用你那个周期股的研究框架。

还可以让AI从研报里提取思维链，提取完研究员可以在上面再改，根据自己的想法调整怎么看这家公司。调整完马上可以用模型测评打分。我们用模型交叉打分，看这个思维链到底好不好。

可以理解成，Prompt加上SOP流程，再加上底层数据调用。你的需求、方法论、工作经验越具体，反馈效果就越好。

AI的回答总是有点“骑墙派”的意思，我们希望用户能很轻松简单地去分析，去得出自己独有的结论。

（1）把人的方法论“卖”给AI？

雷峰网：进门的AI工具已经很全面了，资料扔进去套用旧研报的思维链，出来的又是新的研报，这个时候人类分析师的价值是什么？

程建辉：那就没有价值了呀（笑）。AI确实在某些能力上比人厉害，但现阶段，AI的思维能力还不及顶级人类投资者。AI本质上是用函数模拟世界，做统计学上的概率猜测，表现好了我们叫它“涌现”，表现不好叫“幻觉”。

工业革命让脑力劳动者成为主流，AI时代里，普通脑力劳动者也会被替代。会议纪要、简单总结、PPT制作这些例行工作，交给AI又快又好，如果水平较低的分析师能力就停留在做这些工作上，那确实有被替代的风险。但懂得思考、提问，懂得去跟AI交互的人，肯定更有价值。有想法的人，总是稀缺的。

雷峰网：但毕竟不是每个人都是顶级分析师。

程建辉：恰恰因为很多人不是顶级分析师、专业研究员，思维链这个功能反而能帮他们提升上限。

其实每个人每天都在做研究工作——脑子里想问题，想把一件事研究清楚，这就是研究。只是有的人方法论成熟，有的人没那么系统。思维链这个东西，就是把你的思考过程结构化、表达出来。

我们希望通过这个形态，让大家生产出不同的思维链。这些思维链可以私有，自己用；也可以贡献出来，给别人参考。

未来高水平研究人员的思维链，可以被付费订阅。比如一个很牛的分析师，他研究周期股的方法论写成了思维链，或许平台可以帮他分发变现，别人花199块钱就能订阅使用。

中国有2亿股民、7亿基民，这些专业AI能力能把普通投资者的能力提升到一个新台阶，直白点说，至少不会那么容易被割韭菜了。

雷峰网：AI能替代人类分析师的部分很明确了，不能被替代的部分是什么？比如某些分析师对市场的“直觉”？

程建辉：现实市场并非100%有效，会存在信息孤岛、小样本信息，也会存在传播延迟和解读效率的问题，AI无法吃掉所有信息。AI不可能完全捕捉市场的 “漏洞和机会”。但这正是人的机会，分析师的机会。

尤金·法玛的有效市场理论，讲的是如果股价真的反映所有信息，价格和价值应该完全一致。但事实上，市场没有我们想象得那么“聪明”。如果真的有一天，AI真的能吃进去所有的信息，成本和代价会非常巨大，再用它来解决投研问题，已经不划算了。

雷峰网：思维链可以这样“传播”出去，会不会像量化投资那样导致“信号拥挤”，策略失效？

程建辉：不会。因为市场能形成交易，就是因为有不一样的想法。即使事实和数据都很明确，仍然有人看多，有人看空。

如果全部看多或全部看空，就没有交易了，没有对手盘。单边行情即使短暂出现，拉长看也会回到相对均衡的状态。最终还是看价格，多少价格才算是“好”？

这里没有绝对的答案。

雷峰网：AI时代可以卖的不光是信息，更可以卖方法论、卖知识框架。

程建辉：思维方式、方法论都是可以共享和商业化的。比如，我在进门笔记里的思维链，可以分享给好朋友、重要客户。他调用AI的时候，既可以调底层数据，又能调我的思维链，以及他自己的思考方法。

AI时代的很多内容和产品交互结构不是给人看的，是给AI看的。过去SaaS软件做的都是复杂图形界面，给人点击、给人看，现在不需要那么多图形界面，年前硅谷SaaS那波下跌行情和这个也有关系。

雷峰网：这是不是意味着，在AI时代，设计逻辑已经完全改变了，软件的首要用户不人类，而是AI本身？

程建辉：未来的趋势是人机协同，AI会是首要执行者，但人类仍然要掌控判断、创意、关键决策。人只需要把思维链（思考方法）表达出来，剩下的让AI去组合、去执行。

所以，软件的设计逻辑，要从人类交互优先，转向AI原生能力优先，不管是底层架构、数据接口，还是执行流程，首要适配AI Agent的自动化调用，而非人类手动操作。

现在AI新名词特别多，Function call、MCP Server、Sub Agent什么的，本质上都是在解决Agent与工具的交互问题。我们希望给AI大脑思考的能力，再加上人类的思维表达能力。

雷峰网：从“给人看”到“给AI看”，软件的范式转移会不会遇到阻力？

程建辉：很多人确实还停留在过去软件使用的图形界面思维范式里。但实际上已经在往AI帮干活、对话式交互的方向变化。

比如纪要、研报，其实都不需要表达出来给人看，直接AI读、理解、输出就完了。但金融行业的一些用户，使用习惯确实没那么容易改变，比如网络通话更好，有些人还是喜欢打电话，所以我们还留了一点“尾巴”，让习惯图形界面的用户还能用，但希望逐步全部收到AI的对话框里处理，只留几个Tab。

（2）捕捉到的信号，未必有效

雷峰网：大模型这股热潮出现之前，已经有AI+投研/投顾的技术方案了，现在进门做的事情，还可以怎么进一步帮助人类做判断、提高决策效率？

程建辉：先用量化投资的事件回测，验证驱动信号（如供给侧变化），比如历史上类似情况股价怎么走，是真有效还是假有效。再结合基本面与专业投研信息，输出多空判断、驱动类型、关联个股，实现市场信号的快速捕捉。

现在信息太多了。好在AI的信息吞吐能力很强，第一时间获得信息，几十秒或一分钟内处理完，涌现信号。

但在过去，一个事件发生，分析师马上组织专家会议讨论、形成观点，这个过程至少几小时，甚至几天，整个流程非常低效。

雷峰网：要实现这个功能，底层听起来非常复杂。

程建辉：处理海量信息、识别和理解事件信号，工程难度很高。要让AI像顶级分析师那样思考问题，同时要保证底层数据干净、真实。

我们做了很多底层的创新，比如AI进宝的架构，上下文感知与意图对齐、异构信息动态检索、递归式假设验证，不是简单的React那种方式。

雷峰网：目前进门的“进度条”，走到了您预期的哪个阶段？

程建辉：在数据治理上，进门已经做得比较扎实了。在信号挖掘上，我们也上线了事件信号等能力。

信号涌现是一个逐步推进的过程：第一，识别并捕捉信号，初步判断其影响方向；第二，进一步明确信号对股价的影响程度；第三，尝试定量表达这种影响。比如，当某个事件发生后，AI分析师可以快速推演，将目标股价从50元调整至60元，给出初步的定价判断。

当然，定价本身并不容易。不同模型基于各自的假设，得出的目标价也可能存在差异。这也正是投研的复杂性和深度所在。

雷峰网：在模型的选用上，进门是怎么考虑的？Token消耗是不是成本大头？

程建辉：最开始我们也做过一段时间自研，做SFT（监督微调）和强化学习，跟一家大模型厂家合作过。后来发现了一些问题，就调整了方向。

我们的定位是应用型公司，不是做基座大模型的。把应用做好，特定场景的小模型做好，大小模型耦合使用就足够解决问题了。花点时间做工程方法立竿见影，比把所有资源投入基座模型训练更经济、更划算。作为创业者，要追求资源投入最大化。

目前我们接入了多个基座大模型，不是一家。把模型架构结构化了，不同任务用不同模型。根据模型工程方法的体系，不断调优，每个步骤根据需要选择不同模型——有些模型推导推理很强，有些泛化能力很强，各有优劣势。

Token消耗量其实还好。整体技术开支确实比较大，不过还在可承受范围内。出于对安全的考虑，用国内的模型会多一点，个别部分在保障数据安全的基础上，考虑用境外模型提高性能。

　　今年48岁的汪绍琴现任古舜社区党委书记、居委会主任，自1993年走上社区工作岗位以来，一直扎根基层，以“做好社区民生‘微’实事”为目标，深入调查研究、不断探索社区建设新路子、服务民生新途径，每天忙着解民忧、纾民困，社区居民视她为自己的“贴心人”。今年7月，汪绍琴被评为“池州好人”。　

　　古舜社区位于主城区中心地段，属于商居结合型社区，辖区有农贸市场、超市、商业步行街和5个开放式小区，流动人口多，管理难度大。汪绍琴自任职以来，立足社区实际，精细化服务，大力提升社区治理水平。　

　　她从小处着手，在全市率先设立“邻里议事点”，制定“我为群众办实事”任务清单，积极解决巷道环境整治、晾晒点安装、充电桩设置等重难点问题。　

　　她创新工作思路，探索建立“3156”工作法破解社区治理难题，实行楼栋调解、网格调解、社区调解三层网络体系，开展网格化信息采集、资源整合、成效检验等工作；成立“钱姐工作室”，发动党员、社会工作者、群防群治队伍等“进群”搭建参与平台；组建香樟“古舜之家”“五彩阳光驿站”“乐邻祥和小屋”“心援助幸福家”“解忧援助小栈”5支专业联调团队，动员社区工作者、业委会、志愿者、楼栋长等社会力量共同参与，发挥专业团队优势；采取“听、问、调、帮、和、访”6步工作法使调解工作更加多元化、专业化。2022年“3156”工作法被安徽省民政厅授予“全省优秀社区工作法”。　

　　近年来，汪绍琴依托“香樟古舜”党建服务品牌，为38户困难家庭提供居家关爱服务；为25名社区老年人精心设计订制专属个人的“爱心二维码”，给老年朋友的安全提供有力保障；联合池州学院大学生志愿者先后共为800余名留守儿童连续8年开展“爱暖童心筑梦启航”志愿服务活动；搭建创业就业平台，推送各类就业信息近千余条，帮助推荐就业岗位45个。　

　　多年来，汪绍琴在平凡的工作岗位上始终恪守“奉献不言苦，追求无止境”的人生格言，不仅高质量完成上级交办的各项工作任务，还赢得了群众的广泛赞誉。她先后获得“全国妇联系统劳动模范”“池州市皖美警嫂”“池州市‘十佳’村（社区）党组织书记”等荣誉，并当选安徽省第十一次党代会代表、池州市第五次党代会代表、贵池区第十六届人大代表。　

　　“我只是一个平凡的社区干部，取得的成绩属于社区所有工作人员。今后，我将继续用心用情做好服务，努力成为社区居民最信赖的‘贴心人’。”面对众多荣誉和赞美，汪绍琴说。（记者 倪晓春）

　　然而，复仇只是表象，刘备伐吴的深层动机，是荆州失守对蜀汉战略的致命打击。诸葛亮在《隆中对》中规划的“天下有变，则命一上将将荆州之军以向宛、洛，将军身率益州之众出于秦川”的双线北伐战略，完全依赖荆州的存在。荆州不仅是蜀汉东出中原的跳板，更是连接益州与东吴的枢纽。失去荆州，蜀汉被压缩在益州一隅，北伐只能单线出秦川，难度倍增。

　　更关键的是，孙权夺取荆州后，其野心已暴露无遗。《三国志·周泰传》记载，孙权“破关羽后，欲进图蜀”，而陆逊在夷陵之战前也警告孙权：“若不早图，后难图也。”这意味着，若刘备不主动出击，孙权很可能联合曹魏，对蜀汉形成夹击之势。因此，伐吴不仅是为夺回荆州，更是为了以攻代守，打破孙吴的图蜀计划，维护蜀汉的生存空间。

　　三、政治博弈：内部矛盾与外部压力的双重驱动

　　刘备伐吴的决策，还与蜀汉内部的政治博弈密切相关。蜀汉政权由三股势力构成：以关羽、张飞为代表的元老派，以诸葛亮、蒋琬为代表的荆州派，以及以李严、法正为代表的益州派。关羽之死和荆州失守，直接削弱了元老派和荆州派的势力，导致内部矛盾激化。此时，刘备若不通过对外战争转移矛盾，很可能引发内部分裂。

　　同时，外部压力也不容忽视。公元220年，曹丕篡汉称帝，刘备为了维护“汉室正统”的形象，必须通过军事行动证明自己的合法性。而伐吴，既能彰显“讨伐逆臣”的正义性，又能向曹魏展示实力，避免其趁虚而入。正如诸葛瑾在劝和信中所言：“以关羽之亲何如先帝？荆州大小孰与海内？”刘备的真正目标，或许并非单纯为关羽报仇，而是通过战争重塑蜀汉的政治合法性。

　　四、历史教训：复仇的代价与战略的误判

　　尽管刘备的决策有诸多合理之处，但夷陵之战的惨败，暴露了他在战略和战术上的多重误判。首先，他低估了陆逊的军事才能，认为东吴“已无良将”，却不知陆逊的“火烧连营”之计，正是针对蜀军“连营七百里”的致命弱点。其次，他忽视了地理环境的限制——蜀军远离后方，补给线漫长，而东吴则以逸待劳，利用长江天险固守。最后，他未能协调好内部关系，黄权、马良等将领的建议未被采纳，导致战局失控。

　　夷陵之战后，刘备退守白帝城，托孤诸葛亮，蜀汉从此转入战略防御。这场战争的失败，不仅让蜀汉失去了统一中原的可能，更让“复兴汉室”的理想化为泡影。而刘备的复仇之举，也成了后世评价其“重情轻义”还是“战略短视”的争议焦点。

　　免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。

在与加拉塔萨雷的欧冠比赛中，传射建功的萨拉赫在下半场主动要求被换下。

萨拉赫能否出场？

我认为你们可以预料到这样的结果——他明天将无法出场。对利物浦来说，好的一点是我们接下来会进入国际比赛日间歇期，而对埃及来说，不好的地方是他没办法前往国家队。不过，根据萨拉赫过去的表现，我们也希望他能够比其他球员更快恢复，因为他一直非常注意身体管理，而且过往经历也表明，在类似情况下他往往能比其他人更早复出。

不过距离我们再次比赛也只有两周时间，所以希望在这段时间里他能够恢复并回归。

【上咪咕独家看英超】

　　活动中，大墅镇社工志愿服务小分队，为孩子们发放“防溺水小知识”宣传册，通过面对面、你问我答的方式，详细讲解游泳注意事项、同伴落水不要错误营救、同伴落水如何正确施救、以及不慎落水如何自救这四个方面知识。整个活动场面热闹、温馨、其乐融融，在开心听课的同时获得了防溺水知识。

　　5月以来，为让家长与学校共同做好学生的防溺水安全教育工作，形成家校合力，共同筑牢生命保护墙，大墅镇通过发放防溺水安全小红帽、防溺水致家长一封信，引导学生树立防溺水安全意识，增强自我管理和约束能力。接下来，大墅镇镇村网格员将持续走访留守儿童、困境儿童、孤儿等特殊群体，将防溺水致家长一封信送到在家门口，进一步巩固孩子们的防溺水意识和自护自救能力。（刘翔）