華泰證券攜手世界人工智能大會：AI發展轉變，加速產業數智變革

7月28日上午，華泰證券于2025年世界人工智能大會舉辦“數智躍遷 生態共創”科技金融創新論壇。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業的應用和落地前景，探討如何加快AI與實際業務場景的深度融合，推動金融等產業的數智化升級。

華泰證券執行委員會委員、首席信息官韓臻聰在致辭中表示，大模型正從規模化擴張邁入與產業深度融合的新階段。華泰證券積極探索以AI的思維和技術重塑業務場景的潛在可能，已落地集異構算力、大模型運營管理、大模型應用開發三位一體的“泰為”大模型平臺體系，并充分利用公司在場景、數據方面的資源稟賦，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能力。公司也希望通過深度開展生態合作，打造行業最佳實踐范例，帶動人工智能等新興技術在金融場景的更廣泛應用。

AI新范式推動產業變革

結合AI與大模型的技術范式演變，粵港澳大灣區數字經濟研究院(IDEA)首席科學家、(署理)院長郭健博士指出，過去AI發展主要依靠不斷擴充模型規模，但隨著數據增長遇到瓶頸，發展范式正由自監督預訓練向強化學習后訓練轉變，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域為例，指出由傳統的人工建模轉向AI建模，讓算法自主生產算法，能夠成倍提高金融模型研發和部署效率。

郭健還分享了端到端建模和通用底座預訓練大模型兩種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預測等中間環節，而是訓練大規模深度學習模型實現從原始數據到交易倉位的預測，可以規避傳統多因子模型的誤差累計、因子研發周期長、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數據進行微調或后訓練，就可以實現低成本的跨市場策略遷移，降低模型研發成本。

量化投資時序基座大模型：跨市場、跨品種、跨周期、跨模態

AI Agent重構金融場景

金融行業處在大模型引發的產業變革前沿，為更深入探討AI技術將如何深刻重構行業，論壇邀請四位來自金融機構和科技公司的代表，圍繞AI Agent這一熱點領域，結合各自實踐展開了探討。

華泰證券信息技術部數據科學研發中心聯席負責人王鞅介紹了公司自研的智能研報這一智能體應用。他認為現在AI賦能模式正在從“人+智能助理”向“人+多智能體”演進，員工通過調動多個智能體，以團隊協作方式完成工作，智能體不是只做基礎重復工作，也開始承擔一些關鍵工作。況客科技總經理鄭漢濤則認為，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Agent體系，將投顧端和客戶端直接相連，可以實現各類客戶服務素材的自動生成和分發，當然也一定會創造出新的工作機會。

關于AI應用的具體落地，萬得首席戰略官、集團副總裁葛正琦介紹萬得已將數百項AI應用無縫落地到各類金融機構的日常工作流中，她認為順利落地的關鍵首先是數據，如何把內部、外部價值融合在一起，讓數據治理結構適應AI語義化數據治理，實現數據實時可信；其次是金融機構和科技服務提供方之間怎么合作，只有采取非常開放的合作態度才能推動金融業務快速轉型，贏得AI這場時間的賽跑。華銳技術總經理苗詠認為在TO B企業軟件領域，AI Agent與平臺化核心系統緊密結合，是AI能夠快速融入金融機構核心業務、產生價值的基本路徑。AI Agent的應用能給供給雙方都帶來顯著效率提升，也將引發技術廠商與金融機構之間商業模式的轉變，促進從以成本投入度量定價轉變為價值產出定價。后續發展要始終重視客戶總擁有成本，持續提升算力使用和算法執行效率。

大模型驅動自動駕駛突圍

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

卡爾動力CEO韋峻青表示，在貨運卡車自動駕駛領域，無人化每年將為每臺車節約20-30萬元的人力成本。當前，卡爾動力已在內蒙古、新疆等地區運行L4自動駕駛編隊車隊，希望基于業務場景更快實現無人化。未來，自動駕駛的驅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。元戎啟行聯合創始人劉軒以“做物理世界的可移動智能體”為企業發展方向，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端到端決策）技術將大模型中熱門的思維鏈引入自動駕駛領域，使車端模型接觸基本推理，幫助智駕系統進一步接近人類水平。商湯絕影執行總監王飛則更加關注數據驅動，王飛表示，世界模型及仿真數據將成為未來自動駕駛的剛需模塊，無論是智駕系統還是輔助駕駛系統都需要基于對應的合成數據或世界模型引擎生產的數據進行訓練測試。他認為到2030年，輔助駕駛系統有望達到人類普通司機的駕駛水平。

智能體經濟時代的投資機會

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

• AI產業進入Token（指大模型中文本處理的基本單位）增長驅動的新增長階段，關注AI Agent應用落地機會。
• AI Agent的發展意味著對算力和基礎設施的更高要求，電網基礎設施和數據中心用地成為當前制約AI發展的瓶頸。未來，AI服務器有望取代智能手機，成為最大的科技硬件品類，可關注技術迭代帶來的量價齊升機會。
• 物理AI的發展低于預期，因為物理世界的數據非常復雜，獲取成本很高，目前看，生成式AI在B端的軟件應用領先C端的終端形態，包括AI Agent也是B端的應用，機器人的真正成熟還需時日。
• 在產業投資方面，DeepSeek發布后，中美AI產業鏈從平行發展回到競合狀態，作為美國以外唯一具備完整AI產業鏈的國家，中國在物理AI上具有比較優勢。

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

免責聲明

本公眾號不是華泰證券股份有限公司（以下簡稱“華泰證券”）研究報告的發布平臺，本公眾號僅供華泰證券中國內地研究服務客戶參考使用。其他任何讀者在訂閱本公眾號前，請自行評估接收相關推送內容的適當性，且若使用本公眾號所載內容，務必尋求專業投資顧問的指導及解讀。華泰證券不因任何訂閱本公眾號的行為而將訂閱者視為華泰證券的客戶。

本公眾號轉發、摘編華泰證券向其客戶已發布研究報告的部分內容及觀點，完整的投資意見分析應以報告發布當日的完整研究報告內容為準。訂閱者僅使用本公眾號內容，可能會因缺乏對完整報告的了解或缺乏相關的解讀而產生理解上的歧義。如需了解完整內容，請具體參見華泰證券所發布的完整報告。

本公眾號內容基于華泰證券認為可靠的信息編制，但華泰證券對該等信息的準確性、完整性及時效性不作任何保證，也不對證券價格的漲跌或市場走勢作確定性判斷。本公眾號所載的意見、評估及預測僅反映發布當日的觀點和判斷。在不同時期，華泰證券可能會發出與本公眾號所載意見、評估及預測不一致的研究報告。

在任何情況下，本公眾號中的信息或所表述的意見均不構成對任何人的投資建議。訂閱者不應單獨依靠本訂閱號中的內容而取代自身獨立的判斷，應自主做出投資決策并自行承擔投資風險。訂閱者若使用本資料，有可能會因缺乏解讀服務而對內容產生理解上的歧義，進而造成投資損失。對依據或者使用本公眾號內容所造成的一切后果，華泰證券及作者均不承擔任何法律責任。

華泰證券具有中國證監會核準的“證券投資咨詢”業務資格，經營許可證編號為：91320000704041011J。