한상국의 쉬운 중국경제뉴스 해설

由于钨价上涨过快，下游成本传导和消化速度已经跟不上原料涨价速度。
新华财经南昌3月30日电（记者崔璐）3月27日，中钨在线报价显示，黑钨精矿价格报每吨105.5万元，较年初（2026年1月4日每吨46万元）上涨118%，较2025年初（2025年1月2日每吨14.3万元）上涨超600%。
自2025年初以来，全球钨价一路暴涨，在一年多时间内涨幅超过600%。受访对象表示，钨价高涨主要源于供需落差持续加大，与一些机构分析的出口管制、开采配额减少等原因关系不大。
钨是一种银白色金属，耐高温耐磨，常用于采矿钻头、切割刀具等工业“硬碰硬”场景。回顾过去十多年，钨价一直保持在12万元／吨左右的低位。去年以来的呈现爆发式上涨，导致国内钨产业链经营受到较大影响。
上游企业大多获利。拥有钨矿资源和冶炼能力的上游矿企，成为钨价上涨的直接受益者。厦门钨业、章源钨业、翔鹭钨业等多家上游矿企的2025年度业绩预告显示，原材料上涨驱动业绩增长。章源钨业发布的2025年度业绩快报显示，营业总收入52.02亿元，同比增长41.61%；归属于上市公司股东的净利润2.90亿元，同比增长68.73%。业绩增长主要系产品销量增加及钨产品市场价格大幅上涨所致。
下游企业则承压明显，主要体现为资金压力增大。一是采购成本大幅提升。赣州金上精密刀具有限公司负责人李承辉说，企业月产能约100吨硬质合金，为购买原料（以废硬质合金为主，辅以少量钴等金属），每月需准备的采购资金高达1.5亿元，而在去年3月，满足同样产能仅需4000万元；二是付款条件更加苛刻。赣州骏发合金有限公司负责人李声超介绍，之前采购原料一个月一报价，现在一天一价，有时甚至一个合同一个价。采购结算也从过去的“先货后款”变为现在的“现款现货”，企业资金压力骤增。
除了下游整体资金压力增大，部分环节出现“面粉”比“面包”贵的价格倒挂现象。李承辉说，由于钨价上涨过快，下游成本传导和消化速度跟不上原料涨价速度。一些合金生产企业的产品售价已低于其钨粉采购成本，而价格传导时间大约需要3个月。
受访对象表示，钨价高涨主要源于供需落差持续加大，与一些机构分析的出口管制、开采配额减少等原因关系不大。
从需求看，传统领域和新消费领域均保持较快增长。硬质合金是钨最大的传统消费领域。“近年来，钨作为硬质合金材料，每年保持5%至10%左右的增长幅度，为价格上涨提供了最坚实的基本面支撑。”江西钨业控股集团有限公司营销部总经理薛剑利说。
新消费领域更是多点开花。随着全球能源转型和高端制造发展，钨的应用范围迅速拓宽。光伏、半导体、核聚变、机器人等领域都显著增加了对钨的需求。
四川兴德利新能源有限公司是一家光伏硅片生产企业。自去年6月开始，企业将切割硅棒材料更换为钨丝线。“钨丝线的优点在于断线率低，能提高产线的切割效率和硅片良率。”工作人员介绍，企业每月生产2.5亿片硅片，需消耗钨丝线80万千米。
从供给端看，我国是全球最大的钨资源国，每年向全球供应80%的钨产品。近年来，受国内矿山老化关停、进口精矿增长有限、废钨回收短缺等因素影响，总供给量与国内需求量之间的差距越来越大。
“2020年至2025年，国内矿山产能持续下降。虽然依靠社会库存、废钨回收和进口钨精矿勉强弥补了部分减产缺口，但需求端增速过快，供需差在2025年达到顶峰，这是钨价飙升的根本原因。”中国钨业协会原副秘书长祝修盛说。
多位受访业内人士认为，长期低位运行的钨价在本轮上涨中，一定程度上体现了“安全溢价”与“战略稀缺性定价”，2026年钨价或将维持高位运行。
上海钢联铁合金事业部钨业分析师施佳等人认为，2026年钨的供需依然将维持紧平衡，行业观点普遍认为钨价易涨难跌。国际市场受原料紧缺与物流时滞影响，钨价阶段性波动可能放大。
生产企业人士认为，稳定的价格预期对企业很重要，在良性预期下，整个产业链才能持续投入研发、稳步升级。暴涨暴跌会扰乱企业正常的生产计划和技术投入节奏，中小企业在价格剧烈波动中更易被淘汰出局，头部企业也难以完全避免成本剧烈波动带来的冲击。
祝修盛等受访者建议，国内可适时开放对合格可再生钨原料的进口许可，并推进钨二次资源的高效、高值化循环利用，以此作为对国内钨资源的重要补充。
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新华社记者 叶昊鸣
记者30日从交通运输部获悉，为加快推动人工智能等前沿技术与航运产业深度融合，培育壮大航运新质生产力，交通运输部、工业和信息化部、国务院国资委、市场监管总局近日联合印发《智能航运2030行动计划》，明确“十五五”期间我国智能航运发展的总体要求、重点任务和保障措施。
据交通运输部有关负责人介绍，行动计划以科技创新和产业创新为路径，以场景应用为牵引，明确了两个阶段发展目标。到2027年，我国将实现人工智能与航运要素深度融合，核心关键技术取得突破，建立三个以上智能航运综合试点区域、开辟五条以上试点航线，打造十个以上可推广的智能航运典型场景，运营百艘以上智能船舶；到2030年，我国将全面掌握核心关键技术，形成技术、产业、治理协同发展新模式，智能航运发展达到国际先进水平。
围绕上述目标，这名负责人说，行动计划从技术装备攻关、应用试点赋能、基础设施提升、监管治理提升四大维度，系统部署了11项重点任务，着力构建覆盖创新链、产业链、价值链的智能航运发展体系，推动我国智能航运迈向系统集成与规模化应用新阶段。
这名负责人表示，行动计划的印发，不仅为破解制约我国智能航运发展的瓶颈问题提供了系统性解决方案，也为2035年基本建成交通强国、助力中国航运在全球智能化浪潮中实现由“并跑”向“领跑”跨越，注入强劲动能、奠定坚实支撑。

北京在全国率先启动智能网联新能源汽车商业保险的开发应用工作，将在现有新能源车险基础上优化升级，实现L2至L4全级别智能网联新能源汽车的统一适配。
新华财经北京3月30日电（记者陈旭）记者在29日召开的2026中关村论坛年会“重大成果专场发布会”上获悉，为回应公众对智能驾驶汽车出行保障的期待，北京在全国率先启动智能网联新能源汽车商业保险的开发应用工作，将在现有新能源车险基础上优化升级，实现L2至L4全级别智能网联新能源汽车的统一适配。
近年来，智能网联汽车产业发展迅速，智能驾驶等前沿技术广泛应用，改变了交通事故风险因素、场景及损失形态等，现有商业机动车辆保险已经不能准确适配智能网联汽车特有的使用场景和软硬件设备损失等情况。
为适应产业发展新需求和消费市场新期盼，北京金融监管局在金融监管总局的指导和北京市委、市政府的支持下，发挥北京（京津冀）国际科技创新中心优势，以先行先试的方式，在全国率先开发应用专属产品，支持智能驾驶等技术创新。
北京金融监管局相关负责人介绍，当前，中国保险行业协会正组织行业专业力量集中开发专属保险产品，将在现有新能源车险基础上优化升级，明晰概念定义、规范条款表述、扩充保障内容，统一适配L2至L4级别新能源汽车。
对于L2级别辅助驾驶车辆，稳妥开展先行先试，专属产品初期主要适用于新能源新车，将由北京保险行业协会分批次公布专属产品适用的汽车企业和特定车型。对于L3、L4级别自动驾驶车辆，在北京地区依法依规开展测试或取得正式上路资质的车辆，可适用专属产品。
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3月30日晚，A股、港股上市公司密集公告回购计划。
A股方面，3月30日，美的集团抛出最高130亿元回购计划，顺丰控股将回购资金总额调至30亿元至60亿元。Wind数据显示，截至3月30日收盘，月内已有198家A股上市公司实施回购。
具体来看：
美的集团：拟65亿元至130亿元回购A股股份
美的集团(000333.SZ)公告称，公司董事会审议通过回购方案，拟以集中竞价方式回购A股股份，回购金额不低于65亿元且不超过130亿元，回购价格不超过100元/股。回购资金来源于公司自有资金及中国银行顺德分行提供的专项贷款(贷款不超过回购金额90%)。回购股份将用于实施股权激励计划及/或员工持股计划，期限自董事会通过之日起12个月内。
同日，美的集团发布2025年年报，实现营业总收入4585亿元，同比增12.1%；归属于上市公司股东的净利润439.5亿元，同比上升14%。报告期内，美的集团经营性活动现金流533亿，拟每10股派发现金红利38元。美的集团全年归母净利润100%用于回报股东，现金分红与股份回购合计440亿元。本次分红加上2025年中期分红每10股5元，2025年全年每10股派发43元，全年现金分红总金额324亿元。据统计，美的集团近10年来累计分红超1500亿元。
顺丰控股：将回购资金总额调至30亿元至60亿元
顺丰控股(002352.SZ)公告称，公司宣布将2025年第1期A股回购股份方案的回购资金总额从“不低于15亿元且不超过30亿元”调整为“不低于30亿元且不超过60亿元”，并将回购实施期限延长至董事会审议通过变更回购方案之日起12个月止。回购股份用途从“用于员工持股计划或股权激励”变更为“用于注销并减少注册资本”。
赛力斯：拟10亿元-20亿元回购股份 用于减少公司注册资本
赛力斯(601127.SH)公告称，拟不低于10亿元且不超过20亿元回购股份，回购价格不超过150元/股，资金来源为自有资金，回购的股份将用于减少公司注册资本。
此外，
工业富联
(601138.SH)3月30日晚间发布公告称，公司本次股份回购计划已达到回购金额下限，本次回购已实施完毕。本次回购实际使用资金总额5亿元，累计回购股份1410.35万股，占总股本0.07%，回购价格区间为18.40元/股至63.40元/股，均价35.45元/股。根据方案，所回购股份将全部用于注销并减少注册资本，注销日期为2026年3月31日。
港股方面，Wind数据显示，3月30日有37家香港上市公司进行了股份回购，合计回购7335.13万股，回购金额14.95亿港元。
小米集团
(01810.HK)于3月30日回购500万股B类股份，耗资1.616亿港元。
海尔智家
(06690.HK)发布公告，3月30日耗资人民币5819.33万元回购270万股A股，回购价格每股21.46—21.6元。
中概股方面，
爱奇艺
(Nasdaq:IQ)3月30日公告称，在未来18个月内回购至多价值1亿美元的股份（包括美国存托股份形式）。
对于上市公司积极进行股份回购的现象，专家普遍持积极看法，认为有利于市场稳定，也有利于回馈投资者，是值得鼓励的方向。
据证券时报，前海开源基金首席经济学家杨德龙认为，新“国九条”出台后，我国不断出台各项措施以提高上市公司整体质量。在上市端，严把入口关，对于不符合上市条件的公司坚决挡在门外，从源头上提高上市公司质量；对于已上市的公司，严格监管，鼓励上市公司通过现金分红或回购等方式回馈投资者，让更多投资者愿意成为公司股东，这既增加了对投资者的回报，也体现出上市公司的社会责任感。
（声明：文章内容仅供参考，不构成投资建议。投资者据此操作，风险自担。）

北京商报讯（记者 孟凡霞 周义力）3月30日，民生银行发布2025年年度报告。数据显示，报告期内，该行实现营业收入1428.65亿元，同比增加65.75亿元，增幅4.82%。其中，利息净收入1001.26亿元，同比增加14.36亿元，增幅1.46%，利息净收入同比增长受益于规模增长和净息差企稳。报告期内，归属于该行股东的净利润305.63亿元，同比减少17.33亿元，降幅5.37%。
规模方面，民生银行生息资产日均规模71489.10亿元，同比增加711.25亿元，增幅1.00% ；净息差方面，该行不断优化业务结构，严格落实存款自律要求，开展精细化定价管理，推动净息差趋势改善，报告期内，该行净息差1.40%，同比提升1BP。
非息收入方面，该行围绕基础客户、基础产品、基础服务，持续加强经营管理能力，推动手续费及佣金净收入增长，同时抓住市场机会增加投资收益。报告期内，该行实现非利息净收入427.39亿元，同比增加51.39亿元，增幅13.67%。
资产质量方面，民生银行加大不良资产处置力度，截至报告期末，不良贷款总额661.54亿元，比上年末增加5.44亿元；不良贷款率1.49%，比上年末上升0.02个百分点；拨备覆盖率142.04%，比上年末上升0.10个百分点。
A股已经进入价值投资时代，对择股能力要求...
3月25日，在2026中关村论坛年会开幕式上，2...
一个“机器人餐吧”成了2026中关村论坛年会...
3月25日，多名2026款问界M7车主向北京商报...
以“科技创新与产业创新深度融合”为主题，...
3月26日，2026中关村论坛年会——第九届中...
3月26日，日本政府时隔四年再次开始释放国...
3月26日，在博鳌亚洲论坛2026年年会期间，...
破解“一人失能、全家失衡”难题，到2028年...
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21世纪经济报道记者 彭新
3月下旬，我国航天与卫星应用领域密集迎来多项进展。3月16日，国家电网完成电力工程号B星发射入轨。3月26日，四维高景二号05、06星成功发射。此外，在3月25日举行的2026中关村论坛“地月空间开发利用科技论坛”上，中国科学院披露，地月空间远距离逆行轨道（DRO）先导探索任务三颗试验卫星已在轨开展试验两年，取得多项关键技术突破。
观察来看，从电网巡检、地理测绘到深空探索，空天能力正加速向行业应用深化，以组网协同形态强化能力，并在这一过程中重构遥感测绘、能源运维等领域产业生态，前沿技术与高频应用场景协同发力，将为航天技术规模化、商业化落地提供坚实支撑。
行业应用深化
卫星正在行业场景中加速深化应用。
据国网电力工程研究院介绍，此次发射的电力工程号B星是一颗合成孔径雷达（SAR）卫星，不受昼夜和天气影响，通过向地面发射微波，能够清晰穿透云雨雾霾，实现对大地和电网设施的全天候成像观测，填补了云雨雾等复杂环境下光学、红外卫星无法对电网有效观测的技术空白，提升了电网全天候勘察巡检与灾害应急响应能力。
（电网雷达遥感科研卫星成功发射，图片来源：国网电力工程研究院）
国网工研院还表示，随着电力工程号B星预计于2026年6月正式投入运行，将重点应用于输电走廊地质风险识别、洪涝滑坡灾害动态跟踪、树障与覆冰监测预警等核心场景，推动电网风险防控模式从传统的人工巡检向“空天筛查、智能预警、协同处置”现代化模式升级，为电网迎峰度夏和“七下八上”防汛关键期提供电力卫星技术支撑。
随着电力工程号B星发射入轨，其已与此前部署的电力工程号A星、电力红外卫星A星形成初步在轨协同体系，构建起覆盖光学、红外、雷达的电网三星协同感知体系，使得电网场景的观测能力从单一观测手段扩展至多源协同阶段。
这一变化背后，是电网场景对遥感能力提出了更高要求。随着我国特高压通道、新能源外送基地和跨区域输电网络持续拓展，输电线路大量穿越高山峡谷、荒漠戈壁、滑坡易发区和洪涝敏感区，传统人工巡检及通用遥感在覆盖效率、时效性和针对性方面的瓶颈日益凸显。同时，现有的通用光学卫星在设计上侧重广泛应用场景，无法针对电网特殊需求进行优化，在面对复杂环境下的电网监测任务时，难以满足专业化要求。
目前，国网工研院已将卫星资源应用于电网勘察、设计、建设、巡检、防灾等5大类17个业务场景，未来还将持续拓展应用的深度与广度。
另据《企业观察报》报道，国网工研院相关负责人透露，“十五五”期间，我国还将发射15到20颗电力卫星，打造涵盖卫星设计、数据接收、智能处理等环节全技术链条体系，促进卫星遥感赋能电网建设运行。
星座组网能力加强
行业专用卫星加快发射应用的同时，商业遥感卫星也加速走向组网运行与规模交付。
3月26日，长征二号丁运载火箭在太原卫星发射中心成功将四维高景二号05、06星送入预定轨道，作为中国四维新一代商业遥感卫星系统的重要组成部分，两颗卫星以双星编队为核心平台，搭载高分辨率合成孔径雷达及高精度星间相对状态测量设备，可全天时、全天候获取优于1米分辨率的雷达影像，并面向数字表面模型、雷达正射影像等测绘产品生产提供支撑。
（四维高景二号05、06星是中国四维新一代商业遥感卫星系统的重要组成部分，图片来源：上海航天技术研究院）
据上海航天技术研究院3月30日披露，3月28日至29日，位于铜川、喀什等地的卫星地面站陆续成功接收到05、06星首批影像数据，影像地物纹理清晰、微波散射特性明显，星地链路已贯通，卫星进入在轨测试阶段。
四维高景二号05、06星与在轨的四维高景二号03、04星实现“两组四星”协同组网。相较于此前的双星运行模式，四星协同组网后，卫星重访周期大幅压缩，全球覆盖效率显著提升，数据获取效率相应提升。
上海航天技术研究院表示，四维高景二号系列卫星，与四维高景一号、四维高景三号光学卫星，构成“光学+微波”融合商业遥感星座，该星座实现了高分辨率精准观测与宽幅全域覆盖的全球一体化遥感观测，打造了全天候、多维度的时空信息服务能力，满足不同场景下的多样化遥感需求，为行业发展提供了更强大的技术支撑。
“太空港口”雏形初现
相比电网和测绘等应用场景，地月空间远距离逆行轨道（DRO）试验卫星最新成果所代表的，显示了我国长期深空探索基础能力的储备。
在3月25日举行的2026中关村论坛“地月空间开发利用科技论坛”上，中科院空间应用中心披露了DRO先导探索任务的最新成果：三颗试验卫星已开展试验两年，完成国际首次DRO低能入轨，建立了跨度达117万公里的K频段星间链路，并成为国际上首个一次性完成地月空间全部拉格朗日点巡访的航天器。
（图片来源：中科院空间应用中心）
DRO是地月空间中一类特殊轨道：航天器在此轨道上的运行方向与月球公转方向相反，且距月面远达10万公里，这一设计赋予其极强的轨道稳定性——理论上无需持续推力即可长期驻留，燃料消耗极低。
DRO轨道处于地月引力势能较高的区域，从这里出发前往月球表面或更远的深空，均可借助势能差以较少燃料完成机动转移。这使得DRO被视为未来月球探测中转、深空任务补给与通信中继的潜在基础设施节点。中科院空间应用中心介绍，此次DRO先导探索任务，完成国际首次DRO低能入轨，验证了航天器在DRO的稳定驻留、低能耗机动转移及天基测量定轨导航新原理。
此次任务的另一项核心技术突破是，三颗试验卫星之间建立了跨度最远达117万公里的K频段星间链路，星间链路建立后，卫星之间可直接通信并互相测量相对位置，无需将信号回传地面中转。在此基础上，任务进一步验证了天基测量定轨导航新原理，即航天器依托星间数据共享实现自主定轨，而非完全依赖地面测控指令。未来在月背、火星等地面信号未覆盖的区域，这一能力将尤为重要。
这一系列成果，被外界解读为“星际航行码头”或“太空港口”雏形初现，标志着我国在深空探测领域迈出关键一步，为人类探索月球及更远深空提供重要支撑。
央视新闻援引业内专家观点指出，当前全球航天活动正经历从“探索未知”向“探索利用并重”的深刻转型。地月空间作为连接地球与深空的战略枢纽，将成为新一轮科技革命与产业变革的新高地，是培育新质生产力的重要方向，对于抢占科技制高点、实现高水平科技自立自强具有重大意义。

近日，知名量化私募蝶威量化创始人魏铭三在一场技术分享会上抛出一组引发量化行业热议的数据：同等因子产出目标下，传统手工投研需耗时90天-180天，其自研的AI Agent矩阵仅用7天即可完成。
“AI已从语言助手进化为拥有顶级推理能力的超强大脑。现在的核心问题是，如何让这颗大脑走出对话框，真正走进投研生产线。”魏铭三表示。
当AI Agent从概念宣发走向投研生产线，量化私募行业的最新进展究竟到了哪一步？这是少数人的先锋试验，还是正在成为行业的标配？在这场“投研自动驾驶”的竞赛中，技术落地究竟面临哪些挑战？就此，中国证券报记者走访了多家量化私募机构及第三方研究机构。
“数字工厂”或是“先锋试验”
蝶威量化是目前行业内将AI Agent深度嵌入投研全链条的代表性机构之一。在前述技术分享会上，魏铭三介绍，其自研的垂直Agent系统已覆盖从券商研报因子提取、因子优化裂变、代码生成与回测执行，到绩效评判与入库决策的全流程，形成闭环式“数字投研工厂”，并已实现7×24小时不间断运转。
在技术路线上，蝶威量化选择了从底层自研，而非采用OpenClaw、LangChain等开源框架。“开源框架更像一辆‘大型SUV’——功能全面，却无法在专业场景做到极致。”魏铭三表示，量化投研有私有数据体系、专用算子库及严苛的工程化要求，通用框架难以满足。其团队从2025年起从底层构建投研专用Agent框架，目前已搭建46个算子库、6400余个底层特征。
并非所有量化私募都采取了同样的激进路线。老牌百亿级量化私募鸣石基金相关负责人告诉中国证券报记者，目前公司对AI Agent的使用主要集中在AI编程环节，用于辅助投研人员处理基础编程工作，在因子挖掘等核心投研环节仍以既有方式为主，对Agent的应用是尝试性的。“我们认为，量化投研环境有其研发特殊性、数据敏感性和信息保密隔离等实际情形，我们会坚持在核心投研上使用既有方式。”
波克量化私募基金经理位小康认为，量化行业整体正从“简单接入”逐步转向“深入部署”。他告诉中国证券报记者，目前量化私募对于AI Agent正处在全力加大投入阶段，“相比前两年可能仅停留在基础的代码审查、数据运维等方向，AI Agent已经深入到了投研的各个方面来提升效率”。
好买基金研究中心研究员郭新宇从第三方视角给出判断。他认为，2026年AI Agent正从昔日的“炫技”走向“普及”与“量产”，但在量化私募领域，“多数机构尚未将其作为成熟的投研工具，投入到策略迭代与生产之中”。另外，头部机构与中小机构之间，技术“代差”正在显现——头部机构不仅自建算力基础设施，还开始向外溢出技术能力，如幻方推出DeepSeek、九坤开源IQuest-Coder；而中小机构受限于成本或人力，多处于观望或轻量试用阶段。
上海某量化私募投资经理李锐（化名）向中国证券报记者坦言：“我们公司去年就开始尝试用Agent辅助数据清洗和研报总结，但离真正的数字工厂还有相当距离。”他说，“高效打通每个工作流程，也不是一朝一夕之功。”
而在百亿级量化私募念空科技创始人王啸看来，今年以来已经有部分量化私募开始从AI模型探索转向Agent规模化落地，其中的重点可能在于自主执行与多智能体协作，但目前整体进展还处于初期阶段。
技术、成本与增效的三重考问
AI Agent落地过程中，技术难点与成本是绕不开的议题。其中，“大模型幻觉”这一通用AI的顽疾，在金融投研领域同样被视为风险所在。魏铭三的看法是：“幻觉本质是工程问题而非模型问题”。蝶威量化的解法是通过架构设计将风险降到极低水平——设计分析、研究、代码、评判、基金经理五类Agent角色，形成“辩论式”协同机制，同时调用多个厂商的多模型并行发散、交叉验证，而非寄希望于单一模型的完美输出。
相比之下，鸣石基金采取了更审慎的姿态。其负责人介绍：“Agent在实际运行时，大模型幻觉的存在会对置信度有一定影响，我们在最核心的投研上坚持既有投研方式，其他使用Agent的辅助环节也不会直接采用Agent输出的结果，而是会进行人工复核，以确保投研结果的准确性。”
郭新宇则提示了更深层的技术风险：Agent间的“协同幻觉”可能相互放大错误，多个智能体在复杂任务链中可能缺乏有效的验证机制加以制衡；同时，量化投研对数据质量与策略逻辑的严谨性要求极高，Agent在数据清洗环节可能引入不易察觉的偏差。
面对这一质疑，蝶威量化给出了自己的解法。魏铭三说：“在工作流程上，我们首先要保证喂给AI各种类型的基础数据要100%准确；同时从我们的工程化要求来看，首先要保证前一个设计好的工作流程要接近完美，才能开始下一个环节。”
在成本结构上，不同体量的机构给出了差异化的账本。魏铭三透露，近一年时间，蝶威量化自研Agent的显性成本主要是推理token（词元）消耗与本地推理模型部署，前期硬件加token投入接近百万量级，“更核心的是团队时间成本”。后续，公司会部署开源模型用于实验测试和数据预处理，以降低日常运营成本。
他同时表示，以往的传统量化投研模式高度依赖资深研究员的时间投入，而Agent系统以一次性研发投入替代了持续性人力成本，后续边际成本主要是算力和token消耗，而且会随开源模型能力提升而持续下降。
鸣石基金相关负责人也从另一角度分析，对具备成熟投研架构、AI人才实力、大规模算力集群的机构而言，全方位的投研基础和人才实力并不会使得自研Agent有很大投入，后期运营成本与迭代成本则更低。
“成本与增效其实是一个规模效应问题。”位小康表示，若当前的token成本不变，较小的团队或问题规模下，AI Agent的引入可能更多站在降本的角度——通过Agent进行数据运维、数据清洗、研报总结、中台报表生产等中后台工作；而在应用AI Agent更加规模化的公司，“增效”是其核心追求目标。
这一分化也投射到行业竞争格局中。多位受访者均提及，头部与中小机构的“代差”正在拉大。李锐坦言，中小机构往往是小团队作战模式，短期看不到AI应用的产出比，更多还是试水，“在资源协调、人机协同等如何深入到投研的各个方面，我们还处在摸索、追赶阶段”。
从“人机协同”到“范式重构”
随着AI Agent在行业内的逐步渗透，相关技术革新正在重塑量化私募的人才需求、投研效率乃至竞争逻辑。
“基础研究员岗位需求明显减少，但两类人才需求更强。”魏铭三直言，一是具备深厚金融认知的资深研究员，能对Agent的产出进行专业评判；二是深度掌握AI工具的复合型人才，能与Agent系统高效协作。鸣石基金相关负责人也观察到，AI Agent的使用使得投研效率得到极大提升，创新研究成果产出开始加速；随着应用程度加深，投研人员熟练使用Agent相关工具，成为人才考核的重要基础能力之一，传统研究员的工作内容正从“以编码为中心”转向“以编排和测试为中心”。
效率提升的数据颇具说服力。除蝶威量化的“Agent7天 Vs 人工180天”外，中国证券报记者在调研采访中还获得另一组对比数据：上海一家量化私募创始人透露，以往公司一个高水平的因子研究员，每周只能挖掘出一到两个高质量因子，而目前研究员使用Agent已实现产能翻倍，即每周可以挖掘出4个符合入库标准的因子。
在效率的跃升之外，这一轮技术变革对竞争壁垒的重构同样备受行业关注。位小康认为，研究员之前需要花大量时间精力在数据清洗等非策略核心开发上，或者公司有大量开发人员进行策略支持，现在大量的“Vibe Coding”（开发者通过自然语言向AI描述功能需求）能够构建更轻量化的开发团队，使得资源更多地向策略开发倾斜，从这个角度上说，量化的人才与算力壁垒正在被重新定义。
展望未来两到三年，多数业内人士对AI Agent在私募投研中的演进方向形成了较为一致的判断——人机协同将成为主流，而非“全自动无人投研”。王啸认为，很大概率会走向深度的“人机协同”常态化模式；位小康的观点更为细致：偏基本面方向的策略可以走向“全自动无人投研”，但侧重多因子体系的量化团队仍然以“人机协同”为主。
作为第三方机构人士，郭新宇判断：“最成功的量化机构可能是那些能够将顶尖的AI基建与自身深厚的数据资产、组合管理能力、风险控制体系深度绑定的机构。”
在主观投资领域，同样有头部机构对这一技术浪潮给出了前瞻判断。2025年底，千亿级主观私募景林资产总经理高云程在新年展望中曾表示：“2026年很可能是AI Agent真正普及的元年。”他同时表示，在这场技术浪潮中，能否获得“AI船票”将关乎企业未来是否被边缘化。
当AI Agent从“辅助工具”向“核心生产力”跃迁，量化投研的边界正在被持续拓展。正如魏铭三在分享会上所言：“这场变革的核心，是投研从‘手工作坊式’推进，转向具备自动驾驶式的连续性、系统性和规模化能力。”这场变革，可能才刚刚开始。

新华社记者 吴帅帅
近年来，生成式人工智能在人们生活中的应用越来越广。然而，在提供便利的同时，生成式人工智能也经常出现答非所问、信息不准确等“AI幻觉”现象，给用户带来困扰。
开发者需要为人工智能提供的信息准确性担责吗？近期，杭州互联网法院审结了一起生成式人工智能模型提供不准确信息引发的侵权纠纷案。
AI提供不实信息，有没有责任？
2025年6月，本案原告梁先生在互联网上检索院校信息时，找到一款生成式人工智能应用程序。他通过输入提示词的方式，询问了云南一所职业高校的相关情况。随后，这款由本案被告公司研发、基于自研大语言模型的应用程序提供了相关信息。
但梁先生经过多方查询发现，这款应用程序提供的部分信息有误，随即在对话中对人工智能进行了纠正和指责。但生成式人工智能却坚称信息无误，并生成了对该争议问题的解决方案——若生成内容有误，将向梁先生提供10万元赔偿，并建议他到杭州互联网法院起诉。
2025年7月25日，梁先生以生成式人工智能生成不准确信息具有误导性，且其承诺赔偿10万元为由，将这家人工智能公司诉至法院，要求该公司对其进行一定金额的赔偿。
法院经审理后认为，人工智能不具有民事主体资格，不能作出具有法律约束力的意思表示。生成式人工智能服务提供者应履行服务功能的显著提示说明义务，采取有效提示措施，使公众认知人工智能的功能局限，起到警示提醒效果。生成式人工智能服务提供者应尽功能可靠性的基本保障义务，采取行业通行技术措施不断提高生成内容准确性和可靠性。
具体到本案，法院认为，该人工智能公司已充分履行了服务功能的显著提示说明义务和生成内容可靠性的基本保障义务，案涉行为不存在过错，亦未构成对原告权益的损害，依法应认定不构成侵权。因此，法院判决驳回原告的诉讼请求。判决后，原被告双方均未上诉。
如何界定开发者是否有过错？
随着生成式人工智能技术的快速发展普及，越来越多的人注意到“AI幻觉”问题及其不良影响。社交平台上，可以看到不少相关吐槽——有人依据人工智能投资理财造成亏损，有人借助AI问诊结果反而延误疾病治疗。
各种争议纠纷背后，潜藏着一个共性问题：被生成式人工智能误导，能否追究侵权责任？
“这一判例从法律法规、人工智能技术原理、产业发展现状等方面进行了相对全面的考量，在法律层面给出初步结论，较有现实指导意义。”北京大学法学院教授薛军说。
法律界人士普遍认为，这一判决在主体资格、归责原则等方面给出了相对明确的意见，例如，判决认定人工智能不具有民事主体资格；生成式人工智能以对话方式提供的信息，应被视作服务而非产品，因此适用过错责任原则。
杭州互联网法院跨境贸易法庭庭长肖芄认为，AI生成的不准确信息本身并不构成侵权，需要考查的是提供服务的开发者是否存在过错。
那么，如何界定开发者是否有过错？肖芄进一步解释，基于当前生成式人工智能几乎不可避免会出现一定程度的信息偏差，就需要考查比如开发者是否使用了当前行业内通行并被证明有效的措施，来提升技术可靠性，降低错误发生的概率，由此证明是否存在过错。
“经过调查，本案中的开发者确实采用了可行的技术手段，力求降低错误发生。”肖芄说。
记者调查发现，本案中这款生成式人工智能应用程序，已经针对信息可能存在的不准确性，在页面醒目位置对用户进行提示：“内容仅供参考，请仔细甄别”。法院认为，这也证明了开发者尽到了提醒告知义务。
如何找到促进创新和权益保障的平衡点？
人工智能行业业内人士表示，从底层技术逻辑来看，当前生成式人工智能基本都是基于词元的预测，如果这一底层架构没有发生根本性转变，信息偏差就不可避免。去年2月，清华大学新媒沈阳团队发布的一个报告指出，市场上多个热门大模型在事实性幻觉评测中幻觉率超过19%。
“有训练测试案例证明，即使数据集中只有0.01%和0.001%的文本是虚假的，模型输出的有害内容也会分别增加11.2%和7.2%。”该业内人士说。
尽管如此，技术的客观局限性并不能成为人工智能开发者的免责借口。受访法律界人士普遍认为，本案具有一定特殊性，原告并未因为误导性信息遭受明显的人身财产等权益损失；原告使用的是一种通用的生成式人工智能应用，并不是一款加载人工智能软件的机器人或者更加准确的行业应用等。
“要求人工智能开发者一概为生成内容的准确性负责，既不现实也不合理。”薛军表示，但模型开发者不能以此为借口一味为自己“开脱”，还是要尽到相应的义务并进行风险提示，避免用户盲目信赖造成不良后果。
肖芄表示，如何认定生成式人工智能的侵权责任，是一个少有成例的司法前沿问题，希望通过妥善准确的判决引导开发者或者平台提升信息标准，“找到促进创新和权益保障的平衡点”。
业内人士建议，建立国家级人工智能安全评测平台，对新开发的人工智能大模型进行严格测试；同时，相关部门和平台要加强AI生成内容审核，提升检测鉴伪能力。

科技日报记者 李禾
30日，在生态环境部举行的新闻发布会上，生态环境部科技与财务司司长王志斌说，“十四五”时期，国家围绕推动绿色低碳科技自立自强，持续加大科技创新投入，生态环境部承接多个科技研发专项，取得一系列关键突破，支撑污染防治更精准、更科学。
据介绍，在监测监管方面，我国构建了天空地一体化的立体监测体系，国产超光谱卫星遥感精度达到国际先进水平，实现了从“人防”到“技防”的跨越。以大气环境监测监管为例，依托自主研制的PM2.5（细颗粒物）与臭氧协同防控立体监测预警平台，哪个区域、哪个企业超标排放都能精准锁定，并进行源头减排指导，实现“靶向治疗”。
依托相关卫星产品、预报模式等成果，我国实现了“公里—小时”级的精准预报，72小时空气质量模式预报准确率从过去的60%左右提升到75%以上，并已应用于京津冀、长三角、珠三角等区域大气污染防治和重大活动空气质量保障。
在污染防治方面，围绕深入打好蓝天、碧水、净土保卫战，我国加强关键共性技术研发与应用。例如，针对京津冀地下水污染防治这一难题，创建了“自动监测预警、浅层绿色阻控、深层多维修复”三位一体的绿色可持续地下水污染防治技术体系，建成了“效法自然”的绿色阻控原创技术示范工程，综合成本比传统技术降低20%，长效阻控效率提高30%。相关技术应用于全国18个污染防治试验区重点工程，还推广到江苏、安徽等50多个修复项目，为我国地下水环境保护提供新路径。
谈及科技创新和产业创新深度融合，王志斌说，“我们的总体思路是‘把好两头，放活中间’，这里说的两头，前端是指科技，后端指的是产业；中间说的是企业。”
王志斌表示，在前端科技创新方面，生态环境部让创新从源头就瞄准产业和国家战略需求，真正做到科技创新和产业创新“一体谋划、一体部署、一体推动”。此外，在组织实施国家科技重大项目时，同步建立了“市场出题、科研答题、产业阅卷”的立项与考核机制，确保科研方向与产业需求同频共振，实现从“实验室”到“生产线”的有效衔接。
在后端产业创新方面，生态环境部坚持“有为政府”与“有效市场”相结合，强化政策资金支持，助力培育具有核心竞争力的环保产业。
企业是创新链和产业链的结合点。王志斌表示，“我们支持更多企业提出科技需求，承担攻关任务，参与项目验收，进一步强化成果直接落地应用，推动企业绿色低碳发展，形成新质生产力。”
据统计，在生态环境部主要负责的国家科技重大项目中，参与项目的企业多达300多家，占项目承担单位总数的一半以上。

“Token”正在成为AI行业最热的词。近日召开的2026中关村论坛年会上，Kimi创始人兼CEO杨植麟、智谱CEO张鹏的话题绕不开它。杨植麟将Token定义为未来的GDP，张鹏直言“Token长期靠低价竞争不利于行业发展”。1000多公里外，腾讯高级执行副总裁汤道生和副总裁李强也分别谈及Token，前者称“同样模型能力下，不同的Harness（脚手架）设计，Token成本相差很大”，后者认为Token切换很容易，黏性弱、补贴一停客户很容易流失。当OpenClaw（网友昵称“龙虾”）们让Token消耗呈指数级爆发，Token不再只是技术名词，而是关乎商业模式的关键变量。
龙虾掀起的智能体热潮，让Token消耗量呈指数级爆发。Token是什么？国家数据局的定义是AI大模型处理信息的最小单元，Token可计量、可定价、可交易。
百度千帆平台产品负责人张婷向北京商报记者解释，“它既不完全等于一个字，也不完全等于一个词，而是介于两者之间的一种‘语言碎片’。比如汉字‘我’是一个Token，‘今天’可能是一个Token，但‘国际化’可能被拆成‘国际’和‘化’两个Token。因为大模型面对的语言是全球性的，Token是一种通用的‘最大公约数’，让模型可以用统一的方式处理所有语言和符号”。
根据国家数据局消息，2024年初，中国日均Token调用量为1000亿；至2025年底，跃升至100万亿；2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。
云厂商与AI大模型企业的反应从2月开始，智谱取消对GLM Coding Plan的首购优惠，套餐价格整体涨幅30%起。3月上旬，腾讯云已上调两款自研模型价格，其中Tencent HY2.0 Instruct模型涨幅达463%，下旬阿里云、百度智能云同日宣布AI算力涨价，最高涨幅34%。
对于智能体火爆到Token消耗增长的逻辑链路，张鹏近日做了详细解释：Agent在面临复杂任务时，模型思考的链路很长，Token消耗量非常大，模型推理的成本也相应地提高，因此把Token的价格回归到正常的商业价值。长期靠低价竞争也不利于整个行业的发展。
在接受北京商报记者等媒体采访时，李强表示，“Token的经济性很快也会被所有的客户关注到，如果只考虑消耗量不考虑经济性，可能你在用户端的价格或成本会更高，这将对公司的长远健康发展带来负面影响”。
Token到底是怎样定价的？张婷向北京商报记者举例拆解，“比如‘今天北京天气怎么样’，加上AI的回答，大概消耗50—100个Token。你让AI写一篇800字的作文，算上你的提示词和完整输出，大概消耗1000—1500个Token”。“换算成钱：目前百度千帆平台上主流模型的价格，每百万Token几毛钱的水平。也就是说，1块钱可以让AI写大约1000篇800字作文。”张婷表示。
但当Token消耗量以指数级增长，一个更深层的问题浮出水面：这些Token并非都花在了“刀刃”上。“Token像汽油，Agent像汽车引擎。如果只关注油耗，不关注引擎的经济性和输出能力，客户最终也会舍弃。”李强用油耗来解读Token的效率。
Nextie（明日新程）创始人、“小冰之父”李笛也向北京商报记者表示，“Token消耗热指向了一个有趣的现象：Tokenmaxxing（即Token刷量大赛），现在很多开发者和公司在疯狂刷高Token消耗量，甚至将其视为一种‘算力肌肉’的展示。但这种无节制的燃烧会带来巨大的ROI（投资回报率）失衡”。
在以上背景下，另一个概念Harness在硅谷和国内技术圈快速出圈。
李笛向北京商报记者详细解释，Harness的直译是“马具”或“缰绳”。如果说大模型是一匹力大无穷但方向不定的野马，Harness就是那套能让它在既定轨道上奔跑的约束系统。
“AI落地不只是算法题，更是工程题，”汤道生抛出这个判断，“在同样的模型能力下，不同的脚手架或Harness的设计，比如给模型调用什么工具、有层次的上下文工程、长记忆的管理、工作流的实现等，都对实际使用效果与Token成本有很大的影响。”
小米MiMo大模型负责人罗福莉在解读OpenClaw价值时也提到这个名词，“OpenClaw把国内那些‘次闭源’水平模型的上限拉得很高，同时可以靠一套Harness（约束控制体系）等诸多设计，保证模型的任务完成度和准确率，把下限保证得很好”。
具体到工程层面，腾讯云智能体开发平台ADP，通过RAG（检索增强生成）、知识库等能力给智能体连接上“图书馆”，让行业专家永远在线。然后是Claw跑在Agent Runtime的安全沙箱：Claw作为智能系统的神经中枢，通过从技能库发现与下载Skills，不断学习与积累连接外部系统的能力，借助大模型来对外收发指令，触发行动；AgentRuntime的沙箱方案还能用于大模型强化学习的程序结果验证，提升强化学习的训练效率。
“算力的尽头可能就是电力。”李强在采访中透露，腾讯两年前开始探索算电协同，“与合作伙伴在内蒙古利用当地的风电和光储直接为数据中心供电，结合氢能和储能平衡清洁能源的波峰波谷，同时协调算力的高峰期与低谷期，一方面大幅度降低用电成本，另一方面降低碳排放。”
另一层的变化发生在调度机制。“当前云计算时代的基础设施是为服务人类工程师设计的，而不是为AI设计的。长远来看，基础设施应该是一个整体，这一整套应该能够自我进化、自我迭代，能够形成一个自主的组织，相当于整套基础设施由一个被认可的CEO来管理，它可能是一个Claw，根据它的AI客户需求，自主迭代自己的基础设施”，无问芯穹联合创始人兼CEO夏立雪解释道。
值得注意的是，目前头部云厂商拥有双重身份，阿里云、腾讯云、百度智能云都既是Token供给方，也是Token消耗方。
根据阿里云最近公布的目标，未来五年，云和AI商业化年收入将突破1000亿美元。同时，阿里集团向员工提供Token额度，鼓励员工在工作中使用先进的AI模型与工具。
李强称，“Token肯定是腾讯云非常重要的管理指标之一，但没有把Token放在最高优先级，且用极端奖励政策来推动，腾讯更愿意把精力放在研发更好的引擎上，通过提供好用的AI产品产生真实的Token消耗”。2025年腾讯云实现规模化盈利，“2026年我们不想太激进”，李强直言。
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