前山街道辖区拥有暨大科技园、金嘉创意谷、乐士文化区等成熟OPC创业载体，依托健全的政企校联动机制和全链条创业服务保障，重点支持暨南大学等在珠高校大学生创新创业，助力更多OPC创业想法在前山转化为实际成果。

活动现场，香洲区市场监督管理局为德天智核科技、源起科技、勃勃科技三家企业颁发OPC营业执照，打通营商环境“绿色通道”，切实为OPC创业主体在前山落地发展保驾护航。

在主题分享环节，多位行业大咖各抒己见，带来前沿技术解读与实战创业经验，为青年创客明晰方向、拓宽思路。

其中，暨南大学智能科学与工程学院院长杨光华从AI时代生产力变革视角，解读“一人公司”到“一人军团”的创业新形态，点亮技术赋能创业之路；中国计算机学会（CCF）大湾区办事处主任蓝维维系统梳理OpenClaw到OPC的发展脉络，深入剖析智能体发展的机遇与挑战；极界机器人（珠海）有限公司总经理杨达宁结合自身海外经历与创业实践，分享海归青年运用OPC模式创业的宝贵经验；亚信安全科技股份有限公司广东省办技术顾问杨凡从安全应用角度，分享OpenClaw企业体系化防护方案，为技术应用筑牢安全屏障。

OpenClaw安全使用交流环节中，现场嘉宾、企业代表与暨南大学学子围绕OpenClaw技术应用、OPC创业规划、政策对接、资源匹配等话题展开深入探讨，在思想碰撞中凝聚创新共识。

不少参与者表示，本次活动不仅深入了解了OpenClaw与OPC的发展内涵，汲取了前沿技术与创业干货，更结识了志同道合的伙伴，为后续创业探索积累了宝贵资源。

前山街道党工委书记吴标表示，前山街道将持续优化辖区创业营商环境，完善全链条创业服务体系，聚焦青年创业核心需求开展更多赋能活动，全力破解创业难点堵点，助力更多青年创客在前山落地生根、逐梦成长，为辖区数字经济与人工智能产业高质量发展注入源源不断的青春活力。

  本网讯 近年来，市地方海事处紧扣航道安全畅通与规范管理核心任务，聚焦资源保护、技术核查、日常巡查三个维度持续发力，全面提升航道养护巡查与服务保障水平，为辖区水运事业高质量发展提供坚实支撑。

　　精细核查强根基，规范管理提效能。以“底数清、台账全、管理严”为目标，扎实推进航道养护技术核查工作，督促县港航机构统筹开展航道养护技术自检自查，全面排查梳理辖区航标、支持设施设备保障等关键设施基础信息，规范养护管理台账。目前，市级航道养护技术核查全面完成，养护巡查工作规范化水平显著提升。
　　联勤联动护资源，精准服务破难题。聚焦非法采砂、违规建设涉航建筑物等问题，强化与交通执法机构联勤联动，全程提供技术支持，推动实现“排查—整改—销号”全闭环管理。主动靠前服务重大民生项目建设，精准对接电力、水利等部门，高效开展过河缆线、管道等项目航道通航条件影响论证，顺利推进川气东送管道等重点项目选址论证及报批工作，为重点工程落地按下“加速键”。
　　科技赋能拓维度，常态巡查护平安。创新构建“陆上+水上+空中”立体化航道巡查体系，制定《2026年六安市航道巡查计划》，分层分类指导县港航机构开展常态化巡查，同时加强科技赋能，配备无人机设备3台，组建专业低空巡查队伍，打破传统巡查时空限制，巡查效率与精准度大幅提升。推进航道信息化建设，将视频动态监控系统纳入重点工程，保障重点航段、跨河桥梁实时监控设施正常运行，推动实现水上运输智能管理。

（张黎 记者 黄雪彦）

[摘要]郑东新区白沙镇的恒通小区交房多年，部分业主却一直吃着地下水。为了吃上自来水，该小区业主奔波多年却无果。同时，该小区消防、监控等瘫痪，而且违建严重。近日，恒通小区的多名业主向记者打来电话，诉说了他们的烦心事。 东方今报·猛犸新闻 “物业问题调...

　　郑东新区白沙镇的恒通小区交房多年，部分业主却一直吃着地下水。为了吃上自来水，该小区业主奔波多年却无果。同时，该小区消防、监控等瘫痪，而且违建严重。近日，恒通小区的多名业主向记者打来电话，诉说了他们的烦心事。

　　东方今报·猛犸新闻“物业问题调查”报道组

　　【投诉】小区问题一箩筐 反映多年无人管

　　3月30日，记者来到位于郑东新区白沙镇复兴路与敬业路交叉口附近的恒通小区。据了解，该小区分为南北两个院，分别叫恒通风景苑和恒通怡景苑，共分6期开发建设，六期于2011年交房。开发商是郑州恒通置业有限公司（以下简称恒通置业），前期物业公司是郑州弘润物业管理有限公司（以下简称弘润物业）。

　　据业委会代表王先生介绍，小区在交房时就有很多问题，多年来业主一直在奔波，但绝大部分问题至今没解决。 王先生向记者展示了两份材料，分别是恒通小区业主向相关部门反映问题的汇总。 记者注意到，这两份材料提到小区违反规划问题14项、房屋质量问题8项、消防问题5项，饮水问题单独列出，另外还有物业不作为等问题。 “我们小区问题非常多，但是最重要的还是吃水问题，我们迫切希望早点解决。”另一位业主张先生说。

　　【饮水】“交的是自来水的钱，吃的却是地下水”

　　王先生说，恒通小区交房的时候，居民饮用的一直都是地下水，后来因为地下水问题，业主多方奔走，最终，相关部门封了小区的三口水井，就剩下最后一口了，现在还约有一半住户用的是地下水。因为水体浑浊、含沙量大，很多业主对此表示担心。“很多业主得了结石，还有业主反映身上出现不明红斑，大家怀疑与长期饮用水质差的地下水有关。况且我们交的是自来水的钱，吃的却是地下水，太不合理。”张先生告诉记者。

　　2016年，恒通小区成立了业委会，第一件要做的事就是让全体业主都吃上自来水。业委会代表先是找开发商恒通置业，但是对方不露面，下函也不回复。无奈，他们又找到郑东水务局，对方的意思是此事应由开发商解决。 因为该小区部分供水由白沙镇的前程供水有限公司负责，业委会代表也曾找过前程公司，但是对方给出的方案没被认可。 记者与郑东水务局取得联系。该局一名工作人员告诉记者：“市政监察支队之前下过结论，这口井取水是合法的，有取水许可证。” 既然这口井是合法的，那么水质是否有保证？有检测报告吗？该工作人员告诉记者：“水质检测报告应该在水井权属人手里，具体可以问业委会的人。” 业委会代表王先生告诉记者：“从这口井抽上来的水直接存在楼顶的一个蓄水池里，中间没有经过处理。而且这个水池之前还是露天的，里面很脏。” 记者又联系前程供水公司了解情况。该公司一名张姓经理告诉记者：“自来水管网已铺设到小区南门，但如果接入小区，需要给小区破路，另外铺设管网，因为原来开发商铺设的管道管径不够。另外，我们的水源也很紧张，再给他们小区供水的话我们也很吃力。”

　　【安全】消防几乎瘫痪 多个楼体出现巨大裂缝

　　“我们小区安全、消防问题也很严重，可以用触目惊心来形容。”张先生说。 记者顺着11号楼从东往西走，记者发现该楼1到5单元的门楼都有裂缝，其中几处裂缝大到可以看到墙体对面。在另外几栋楼下，甚至地基都出现了明显的裂缝。“除了建筑质量问题严重，我们小区的消防设施也几乎瘫痪，换物业时有意进驻的企业来调研，发现小区的消防问题太严重，人家就不愿意来。”业主王先生说。 记者经过实地走访发现，该小区很多楼道的消火栓里有的没有消防水枪、水带，有的没有水。 在物业值班室，记者看到一台火灾报警控制器，该设备只有部分指示灯亮。“这设备现在其实就是一堆废铁，根本没法用。”小区保安告诉记者。 “更严重是，怡景苑部分消防通道被开发商建成门面房出租，一旦出现重大安全事故，消防车辆将无法进入小区。”王先生说。

　　【规划】违建严重 大片空地建成房屋出售

　　在恒通小区业委会办公室，该小区业委会代表向记者展示了一大摞他们在相关部门拷贝的文件。据介绍，他们在拷贝了相关资料之后才发现，小区违建很多，其中，比较突出的有：

　　1总平面图上的“办公楼”与小区实际某楼的位置不对应。 质疑：该楼到底应在什么位置？风景苑1~5期都没有物业用房，是不是物业用房？权属是否归全体业主所有？ 2小区会所办了产权证，名字是开发商。 质疑：会所被霸占，变成了私人幼儿园，导致业主没有活动场所，篮球场成了老年人跳广场舞的地方。业主找到中牟县房管局，对方给出的说法是：应该有“全体业主共有”等字样。 3部分楼栋前空地被建成小平房车库卖掉。 质疑：侵占业主公摊面积。收益是否该归全体业主？ 4 20号楼北建起一排两层小楼，分间卖出。 质疑：侵占业主公摊面积。收益是否该归全体业主？ 5 23号楼规划的是15.5层，实际建成19层。除了两层用作水箱，另外两层被卖掉。 质疑：违法加盖是否对楼体安全产生影响？收益是否该归全体业主？

　　【诉求】

　　希望问题尽快解决 尤其是吃水问题 弘润物业撤离之后，河南文泰物业服务有限公司进驻恒通小区。 “文泰物业还不错，能够接受业委会的监督，积极配合我们开展工作。虽然他们来的时间不长，但是行动积极，做了许多有成效的工作。”业委会代表王先生说。 “我们接手恒通小区之后发现，消防、安全、卫生很多方面都存在问题。经常有业主反映厨房下水管道堵死，前期开发商的下水管设计应该是有问题的。”文泰物业经理孙先生告诉记者，他们进驻之后首先做的就是加强大门出入人员和车辆的管控，清理小区长期堆放的垃圾。“小区到处都是私拉乱扯的电线，消防隐患很大。我们正在着手安装充电桩，让业主有给电动车充电的地方。” “小区问题太多，弘润物业退出时手续没移交，导致很多问题我们还没掌握。就目前的问题我们会和物业一道逐步改善，为建设我们美好家园共同努力。我们呼吁开发商能和我们积极对话，并恳请相关部门帮我们协调，早点解决我们小区的相关问题，尤其是吃水问题。”王先生说。

　　采访后记

　　市民为啥放弃 购买恒通国际广场？ 恒通置业开发的另一个小区恒通新城，因为问题太多，当时该小区业主曾到恒通国际广场门前拉条幅维权（本报3月16日曾报道）。 据了解，业主之所以要到这栋写字楼维权，是因为恒通新城的开发商恒通置业就在这栋写字楼上办公。即使这样，恒通置业仍拒绝与业主对话。恒通小区的业主也曾到该写字楼找过开发商，同样被拒之门外。 记者在恒通小区采访时了解到，市民李先生之前有意在恒通国际新城广场购买一间写字楼，但是考虑到恒通置业信用，最后放弃了。 据了解，恒通国际广场目前仍没有卖完，李先生很庆幸自己当时没有购买。同时，李先生也希望广大市民擦亮双眼，不要购买不良开发商的相关产品。

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在一场蜘蛛侠飞身冲向手合会忍者的战斗场景中，观众注意到画面中存在大量不自然的空白区域。一些敌人的视线明显投向画面中并不存在的位置。

对于这一系列来说，这种做法并不新鲜。《蜘蛛侠：英雄无归》的预告片同样隐藏了安德鲁·加菲尔德和托比·马奎尔版蜘蛛侠的登场。只不过当时剪辑师不慎留下了一个隐形人踢飞蜥蜴人的穿帮镜头。

如今最大的悬念是这次被删掉的是谁。主要猜测对象包括：绿巨人、萨迪·辛克饰演的角色，以及粉丝推测的——身穿战斗装甲的惩罚者，甚至是可能加入对抗手合会之战的夜魔侠。

电影《蜘蛛侠：崭新之日》将于2026年7月31日上映。

• 游戏类别：战争策略
• 游戏大小：1.97G
• 游戏语言：简体中文
• 游戏版本：v0.2.11

在新三国志曹操传游戏中，曜星符是一个新的星符，许多玩家不知道曜星符应该如何搭配，下面就为大家带来新三国志曹操传游戏中曜星符的详细搭配介绍说明，有需要的玩家可以参考。

新三国志曹操传曜星符搭配

太阳星君：日 + 曜

1-5星效果：自身每携带 1 个增益效果，全属性 +1.5%/2%/2%/2%/2%，最高 3%/4%/6%/8%/10%；每回合结束时，移除自身 0/0/0/0/1 个增益效果。

武将搭配：C位攻击手比如吕布、张辽、甘宁、周瑜、马超、关羽、赵云等，也可以配给辅助性武将提高其辅助性能。这个星符有点万搭！

太阴星君：月 + 曜

1-5星效果：受到伤害前，对目标施加幽月系列减益，持续 1 回合；（幽月：攻击和精神百分比减益）造成伤害前，对目标施加暗月系列减益，持续 1 回合；（暗月：防御和韧性百分百减益）。

武将搭配：辅助性武将比如貂蝉、许褚、曹操、孙权、甄姬、小乔、华佗等。

太白星君：金 + 曜

1-5星效果：兵刃增伤 +6%/7%/8%/10%/12%，兵刃减伤 +6%/7%/8%/10%/12%。

武将搭配：物理输出型武将专用，比如吕布、张辽、甘宁、马超、关羽、赵云、孙尚香等兵刃型输出武将。

岁星星君：木 + 曜

1-5星效果：暴击几率 +6%/7%/8%/10%/12%，暴击伤害 +6%/7%/8%/10%/12%。

武将搭配：蜀国切菜队专用，比如马超、诸葛亮、关羽、赵云等。

辰星星君：水 + 曜

1-5星效果：治疗效果、被治疗效果 +12%/14%/16%/20%/24%。

武将搭配：治疗型武将比如华佗、小乔、大乔、华盈等。

荧惑星君：火 + 曜

1-5星效果：谋略增伤 +6%/7%/8%/10%/12%，谋略减伤 +6%/7%/8%/10%/12%。

武将搭配：谋略输出型武将专用，比如诸葛亮、郭嘉、李儒等。

镇星星君：土 + 曜

1-5星效果：受到的所有伤害 -5%/6%/7%/8%/10%。

武将搭配：肉盾专用，辅助性适配，比如许褚、张辽、甘宁、张郃、周泰等，也可以搭配貂蝉、华佗、曹操、孙权等辅助性武将。

截至发稿时，售价70美元的《星空》豪华版稳居榜首，而基础版则位列第四。目前的排名已经超过了《识质存在》、《007：初露锋芒》、《奇异人生：重聚》、《暗黑破坏神4：憎恨之心》。

然而，排在《星空》之后最令人惊讶的游戏是即将推出的PS5独占游戏《Saros》，该游戏由Housemarque开发。《Saros》这款动作游戏即将于4月30日推出，和《星空》是同一个月。但《Saros》目前在预购榜上仅排名第12位，甚至未能进入前十。

不管怎么说，《星空》在PS5上的开局表现强劲，并且在英国PS商店的预购榜上也名列前茅。Bethesda承诺将在未来几年持续支持这款游戏，而且全新大型DLC“地球舰队(Terran Armada)”也正在开发中。

因此，《星空》很有可能超越《极限竞速：地平线5》，成为PS5上最畅销的Xbox第一方游戏。

　　活动现场暖意融融，人头攒动。活动精心划分了文明实践互动区、便民生活服务区、平安法治宣传区三个功能区域，各区域分工明确、特色鲜明，精准对接群众需求。文明实践互动区的宣讲台前人声鼎沸，便民生活服务区的各类摊位有序排列，平安法治宣传区的展板前驻足咨询者络绎不绝，志愿者热情接待、耐心服务，让群众在沉浸式体验中感受雷锋精神的时代温度。

　　“今天的活动让我真切感受到了雷锋精神就在身边。志愿者不仅给我们普及反诈、安全知识，更用耐心和细心传递着温暖。这种接地气的志愿服务，既守护了我们的生活安全，也让邻里之间更有温度。”居民陈治芬说。（通讯员 戴丽 梅君）

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。