据公开信息披露，3月18日，在泰国普吉岛卡图地区的一处射击场，一名中国游客刚与同伴结束射击体验项目后，在射击区域附近拍照时突发意外，被一枚子弹击中右脸颊，导致其受伤。涉事人员为射击场一名工作人员，其因个人操作的原因，导致枪支走火，子弹穿透木墙和玻璃门后击中该名中国游客。

3月20日9时许，中国驻宋卡总领馆驻普吉领事办公室工作人员向南都记者证实了该起事件，并表示该名受伤游客为中国公民，目前其受伤情况严重，正在普吉岛的瓦奇拉医院接受治疗。

总领馆就中国游客普吉岛射击场中弹答南都：受伤严重正在治疗

北京2026赛事日历发布 千余项赛事贯穿全年 含206项“双奥100”精品赛事

• 游戏类别：战争策略
• 游戏大小：360.92M
• 游戏语言：简体中文
• 游戏版本：v3.2.1

无悔华夏手游现已更新的全新的玩法和剧本，其中许多玩家不知道残唐五代梁国篇有哪些结局，分别应该如何达成，下面就为大家带来无悔华夏中残唐五代梁国篇的全结局攻略，有需要的玩家可以参考。

无悔华夏残唐五代梁国篇全结局

梁国可获得的结局为【建梁称帝】。

第一阶段：

本阶段以完成开局剧情，触发后续使命任务为主：

开局剧情触发后，会自动成为阵营战的盟主。

并触发使命任务【灭晋】与【帝国局势】，这一阶段推荐就按照任务要求，灭掉李克用即可。

第二阶段：

本阶段会触发终局使命任务【建梁称帝】

我们可以优先考虑【涤荡中原】。战斗方面要求我们灭岐、灭燕、灭吴、灭蜀、扫荡山东；奇观方面，则要求我们在汴梁修建开封铁塔。

第三阶段：

本阶段以完成【建梁称帝】剩余任务为主，主要可分为以下几类：

1、【宣武宏图】：要求我们国家实力不低于2500，并且拥有五位以上义子，在完成上个阶段战斗任务时，基本可以满足国家实力要求。

2、奇观类：本次残唐五代剧本，对奇观效果进行的一定的修改，我们可通过奇观获得【秘籍】等加成，具体奇观可见下表，可根据任务需求修建一定数量的奇观即可。

3、宗亲义子类：宗亲义子每180秒可免费招募一次，也可以通过部分名臣政策以及道具求贤令来招募。

第四阶段：

在达成【建梁称帝】使命任务后，可解锁【建梁称帝】结局。

无悔华夏残唐五代梁国篇全结局攻略

韩国去年结婚登记数量增长8.1% 连续3年回升 l KBS WORLD Chinese

感兴趣的市民可进入“广东税务”微信公众号页面，在2026大湾区大学生税收辩论邀请赛主题推文中，就辩题扫码投稿，将辩题连同创作思路，联系方式及收件地址发送给税务机关。

按照征集要求，相关辩题应紧扣当前政策与热点，紧密结合税收法治主线，并关联当前社会关注的税收热点。选题需具备现实意义与公众讨论价值，能够引发大家对税收工作的深入思考。同时，还应具备创新与深度；表述清晰并具备平衡性。

为增强征集活动互动性，扩大参与面，赛事组委会还准备了一系列奖项和趣味奖品，每位提交辩题的市民网友都将有机会获得奖品。共有三个奖项，其中洞见先锋奖，名额5个；表彰在逻辑结构，论证深度和主题关联上表现卓越，能提供优质案例的辩题，奖品为无线蓝牙键盘、鼠标套装。税辩新星奖，10个；奖励具有独特视角和创新思维的辩题，奖品为智能手环。思维启迪奖，20个；奖励富有创意，能帮助赛事组委会拓展思维边界的辩题，奖品为赛事周边文创产品。

辩题证集时间为即日起至2026年4月20日，辩题证集获奖结果将在赛事结束后公布。

据珠海市税务局相关工作人员介绍，本届赛事设初赛、复赛、半决赛、决赛等环节，分别采取线上、线下方式进行，决赛暂定于4月下旬在我市举行。

大湾区大学生税收辩论赛自2019年首届赛事开启已举办七届。7年来，直接参与该赛事的粤港澳大湾区青年学子超过1000人次。

辩题征集已启动！第八届大湾区大学生税收辩论赛将在珠海举行

国网吕梁供电公司:从“全员百强”到“再攀高峰”

[摘要]线下的“共享衣橱”实体店 河南商报记者 邓万里/摄 河南商报记者 孙科 有人说，女人的衣橱里永远少一件衣服。但对于衣服，女人往往又非常善变，一件衣服穿过一段时间，就会被打入“冷宫”，再也无法得到重视。 如果有种服务能让你不买衣服，就能拥有包括成千...

线下的“共享衣橱”实体店

　　河南商报记者 邓万里/摄

　　河南商报记者 孙科

　　有人说，女人的衣橱里永远少一件衣服。但对于衣服，女人往往又非常善变，一件衣服穿过一段时间，就会被打入“冷宫”，再也无法得到重视。

　　如果有种服务能让你不买衣服，就能拥有包括成千上万件衣服的衣橱，但你需要与别人共享，你是否愿意尝试？在郑州，“共享衣橱”成了新趋势。

　　【故事】

　　她每年花费1万元

　　有了高大上的“共享衣橱”

　　个体商户张帆今年37岁，在郑州打拼多年。爱买衣服的她，去年年底成了郑州一家“共享衣橱”实体店的会员。“我自己本来就喜欢买衣服，每年这方面的花费在三四万元左右。”张帆说，由于工作的原因，她对衣服的品质要求不低。

　　“去年年底，在朋友的推荐下，我参观了一家‘共享衣橱’线下店面，感觉衣服种类多，而且质感也不错，就办了张会员卡。”张帆说，每年交1万元会费，能享受免费更换19套衣服的服务。

　　张帆表示，自己觉得还挺值。首先，这19套衣服一年内归还即可，基本维持了全年重要场合的穿搭。其次，“共享衣橱”里的衣服从高端礼服到休闲装，涵盖面很广，出席一些场合活动，或者准备去游玩，说出自己的需求，就会有专门的形象设计师帮忙搭配，节约了时间成本。最后，这家实体店里的衣服是自家原创的服装品牌，品质和款式也都不错。

　　最重要的是，作为实体店的会员，她“租”到的衣服都是全新的，不是“二手衣”。

　　【创业】

　　沾“共享”的光

　　“共享衣橱”有了众多会员

　　为张帆提供服务的这家公司，是郑州的一家“共享衣橱”，位于郑州市红专路金成时代广场附近的一幢写字楼内。日前，河南商报记者来到了这里。

　　谈起为何涉足该行业，该公司副总经理马萌说起了他们的创业史。

　　“其实，我们多年前就在郑州曼哈顿做女装品牌批发，但之后发展遭遇瓶颈期。”马萌说，随着淘宝等电子商务的发展，他们实体店的生意每况愈下，遭遇瓶颈。

　　为了更好地拓展业务，他们开始转型。

　　“2015年，我们开始做起了免费穿衣、会员制的服务，但当时了解这种理念的人不多，所以很快就经营不下去了。”马萌说。

　　“2017年，我们的总经理了解到不少女性都有‘衣橱里总少件衣服’的困扰，再加上‘共享’的概念被广泛接受，于是便想到了做‘共享衣橱’。2017年10月份，我们‘共享衣橱’线下店面正式成立。”她说。

　　马萌表示，如今，他们的发展势头很强劲，半年时间，已经覆盖了十几个城市，拥有了众多会员。

　　【模式】

　　颠覆了服装行业

　　传统的经营方式

　　人人穿新衣，怎能称得上共享？马萌说，除了有线下会员服务，他们马上就要推出线上的“共享衣橱”。

　　“线下会员根据所交年费不同（最高一年为5万元），每年享受免费换衣的次数和服务内容也有所不同。一般情况下，针对的是中高端消费群体。”

　　而线上会员的“共享衣橱”，则更重要的是让线下的服务“移植”到网上，让更多中低端消费群体也体验到“共享”带来的资源最大化价值。

　　例如，线上会员只需缴纳一定押金，掏很少的租金，即可享受穿衣服务。

　　据这家“共享衣橱”创始人、总经理张希铭介绍，他们的衣服一般都属于高端订制型的，不会盲目跟随潮流，因此，淘汰得也不会那么快。

　　“我们整合了设计师、工厂，拥有自己的生产链，打通了线下线上，既能服务社会高端女士，也能服务刚入职的都市白领，实现了资源的合理分配。另外，‘共享衣橱’也只是我们整个公司服务中的一个项目，我们其他的盈利点还有许多。”

　　【市场】

　　我国的服装市场

　　两年后将突破2万亿元

　　其实，“共享衣橱”虽然在郑州尚属首次出现，但放眼全国，早就有之。2016年，就有共享时装平台获得了1800万美元A轮融资，去年下半年，还有一家线上平台获得了5000万美元C轮融资，拿到该领域目前获得的最大单笔融资。

　　速途研究院2017年11月发表的报告显示，从全国服装市场规模数据来看，2016年，市场规模已经达到13559亿元，同比增长9.4%。预计在未来几年内，我国服装市场规模还将保持每年10%左右的增速，到2020年将突破20000亿元，巨大的服装市场空间为“共享衣橱”提供了肥沃的发展土壤。

　　而这，也是郑州这家“共享衣橱”发展的动力。张希铭说，他们这种线上覆盖中低端消费人群、线下覆盖中高端消费人群的模式，已经在全国11个城市拥有了加盟店，未来3~5年，将会形成30亿元左右的市场规模。

　　【声音】

　　有人担心衣服的卫生问题

　　有人觉得“共享衣橱”很方便

　　对于“共享衣橱”的出现，河南商报记者采访了多位市民，他们普遍觉得该方式不错，会进行尝试，但也有人提出了自己的担忧。

　　正方观点

　　市民郑女士：我太喜欢了，可以每天换新衣服，不要太棒。

　　@可爱多叶子燃在火山：这个非常好，我可以提前一周预订好自己要穿的衣服，每天不重样，而且胖了瘦了不合适了都可以解决。

　　@我选择吃书：表示对租衣服很感兴趣，因为每次买了好多衣服，超过一星期就不喜欢了。

　　反方观点

　　市民吕女士：“别人穿过的衣服，又被放到网上，我怎么能知道这衣服是否干净呢？衣服这种贴身的东西，还是自己的用着放心。”

　　市民王女士：“花万元办张会员卡，穿的是一些知名度不高的衣服，为何不自己掏几千元买一件呢？即便自己不会搭配，品牌店销售顾问可以帮忙搭配。”

　　市民杨女士：“女人买衣服，并不是单纯的买东西，而是看到了自己喜欢的东西，买到后属于自己的愉悦感，‘共享衣橱’并不能带来这种感觉。”

　　【专家】

　　“共享衣橱”是一种趋势

　　相关部门应进行监管

　　对于线上线下结合的“共享衣橱”，河南省服装行业协会秘书长张勋坦言，在本土市场他们了解的并不多，而且也没有发现做得特别成功的案例。“以前南方有这种模式，但可能是其他产品，他们更多的玩的不是产品，而是资金。”

　　张勋表示，关于服装类行业打造“共享”概念的情况，缺少顶层设计的话，生命力也不会太长，“服装产品本身是一种消费品，特别是对于高端服装，产品过季特别快，现在一个款式的流行，可能十天半个月就被淘汰了。”他说，只有商品资源足够多，才会吸引消费者，但如果商家花费大量的资金去储备商品资源，这又和会员消费不成正比，投入大于收益，利润点从哪里来？

　　不过，对于“共享衣橱”，张勋并不是完全悲观，他称，共享能节约社会资源，服装行业引入互联网的概念是未来的一个趋势，这有益于行业的整体发展。

　　张勋建议，除加强行业自律外，相关部门还可以牵头，出台一定的规则进行监管监督。

每年1万元租19套衣服 “共享衣橱”成新趋势

　　做立德树人的实践者 

　　2001年，熊高洁成为一名小学美术教师。初入教坛，她逐步摸索出属于自己的美术教学模式：珍视童心、尊重个性，运用生活化的理念进行引导、启发，鼓励学生在七彩世界里敢想、敢画，尽情地表达自己。

　　“美育就是要让学生看到、听到、闻到、触摸到美好的东西，激发他们对美好生活的向往。”在熊高洁看来，教育的过程和感受有益于孩子们的成长。这份倾注了爱与温度的教育理念，驱动着她读书、作画、习字、钻研陶艺、学习剪纸、拜师求教、研读专著……不断地专注于教研，不仅提升了其专业能力，教学也硕果累累：其绘画作品获得安徽教师绘画大赛金奖，连续三年在市级教师艺术作品比赛中获一等奖；辅导学生的绘画作品连续五年获国家级奖项，被特邀代表安徽省参加香港全国科幻画大赛颁奖礼。

　　做学科融合的开拓者 

　　熊高洁勇于打破学科壁垒，精心设计了一系列多学科融合的创新课程。

　　“最美银杏课程”中，孩子们用歌声、画笔、文字、数学运算，多感官体验“美”的意蕴；“向美而行”“数学连环画”等主题学习活动，巧妙地将美术与语文、数学等学科相融合；在“我的中国梦”绘画活动中，她指导学生用充满想象力的科幻画描绘梦想。

　　她还将剪纸、陶艺等非物质文化遗产引入美术课堂，打造出独具特色的校本美育课程。“非遗小传人”课程依托国风云肩，让孩子们亲手制作传统服饰；“巧手制陶”以古画《唐宫夜宴》为灵感，引导孩子们制作唐俑彩陶；“中国画的魅力”则结合乡土文化马勺，带领学生手绘京剧脸谱。

　　从教以来，熊高洁累计开展美育活动600余场次，“中国梦•非遗行”等品牌活动被市教育局评为典型实践案例，其中5人获国家级奖，68人获省级奖，279人获市级奖。在近三届的全国青少年科幻画比赛中，熊高洁辅导的作品《宇宙能量太空电梯》《未来医院科学控制人类睡眠》等获五个全国奖项，其本人被授予“全国优秀辅导员”称号。

　　做智慧教育的探索者 

　　2021年，熊高洁主动投身人工智能助推教师队伍建设的浪潮，加入省级智慧课堂课题研究，重点探索如何利用过程化数据支撑美术教学改革。

　　在课堂上，熊高洁依托智慧教学设备，让美术学习更具互动性、趣味性和探究性。在承担教育部人工智能助推教师队伍建设试点交流活动的“专递课堂”任务时，为确保乡村小学和县城的孩子能共享优质美术课，她十三次前往固镇县实验小学，两次深入固镇县小李小学反复磨课。她的现场观摩课赢得了教育部领导和全国26个省、市教育厅领导的肯定。

　　作为安徽省“教坛新星”，熊高洁倾心尽力做好“传帮带”，将自己的经验和智慧传授给青年教师，由她辅导的16位青年教师在省市级美术优质课和基本功比赛中荣获一等奖，逐步形成了成熟的青年教师培养体系。（吴媛媛）

熊高洁：二十四载丹青绘童心 用爱照亮三尺讲台

　　接过绿豆汤，环卫工叶大爷一口气喝个精光，“真甜！这绿豆汤既解渴又暖心，感觉扫地更有劲了！”

　　见有免费绿豆汤，一些路过的外卖小哥、快递员等户外工作者也纷纷驻足，孩子们热情相迎，毫不吝啬地端上绿豆汤，为他们送去一份清凉。不一会儿工夫，满满一锅绿豆汤便见了底。

　　“太好了，那么多人喝到了我们的绿豆汤。”尽管热得满头大汗，但小志愿者鲍子航心里却是甜滋滋的。

　　“参加活动的小志愿者有的才7岁，但他们非常了不起。今天的绿豆汤，从去小区邻居家借绿豆，到在社区煮绿豆，再到现在的送绿豆汤，整个过程，基本上都由他们自己完成。”一旁的龙池社区党委副书记秦晓云边说边为小志愿者点赞。秦晓云告诉记者，暑期以来，这样的爱心活动天天都在上演。

　　“参加这样的活动非常有意义，孩子不仅得到了实践锻炼，而且还培养了他们的爱心意识和责任意识，这对他们将来的成长大有裨益。”其中一位志愿者的妈妈蔡冉表示，今后她还会带孩子参加这样的活动。

　　记者了解到，几年前，龙池社区组建“小龙人”志愿者服务队，每年夏天都招募小小志愿者，开展“煮绿豆汤送清凉”活动。目前，该活动已连续举办6年，累计为环卫工人、外卖小哥等户外工作者提供服务千余人次，成为滁城夏日街头的一道亮丽风景。

　　龙池社区党委书记孙涛告诉记者，今后将把这项志愿活动常态化办下去，扩大覆盖面，吸引更多青少年参与，让这份清凉与爱心持续传递。（见习记者 邢颖 记者 王太新）

琅琊区：“小手”送清凉 “爱心接力”传六载

产品的质量决定其是否有能力生存发展下去，全国各大专用车厂家都应紧抓唐鸿重工牌东风国六11吨洒水车生产质量，才能在市场的竞争中脱颖而出，下面小编带大家了解一下唐鸿重工牌东风国六11吨洒水车

唐鸿重工牌东风国六11吨洒水车整车外形尺寸7900X2500X3020(mm)，上户吨位为：10070,10005(Kg)，驾驶室准乘人数为2,3人，最高车速105（km/h）。

唐鸿重工牌东风国六11吨洒水车的底盘型号为EQ1185LJ9CDE，底盘轴距为3600,3950,4500,4700,5000,5300,5600（mm），排放标准为GB17691-2018国Ⅵ，使用295/80R22.5 18PR,10.00R20 18PR,275/80R22.5 18PR规格的轮胎，底盘配置的发动机型号为CY4SK761 YCS04200-68 D4.5NS6B220 YCY30165-60 B6.2NS6B210 B6.2NS6B230 D4.0NS6B195 YCY30170-60 D45TCIF1，底盘承载力强，可靠耐用。

这几年，国家密集发布和实施了一系列的政策措施，在投资和准入管理方面、优化运输环境方面、提升产品管理方面以及新能源专用车推广方面进行规范和引导，对唐鸿重工牌东风国六11吨洒水车市场产生了积极影响。这款唐鸿重工牌东风国六11吨洒水车就是新政策下诞生的优质产品。

唐鸿重工牌东风国六11吨洒水车哪里有生产专汽家园

如果只是单点测模型能力，很容易得出一个“看起来不错”的结论——能写、能算、能回答问题。

但现实工作流往往更为复杂，要解决的是：在一连串不确定的步骤里，它能否把事情往前推进。

所以这一次，我们没有直接对模型做单点测试，而是搭建了一套多角色协作系统——由五个角色组成的“西游取经团”。

整个系统基于 OpenClaw 框架，将科研流程拆解为五个相对稳定的职责：方向规划、算法实现、学术写作、文献整理与数据处理。对应地，我们引入了五个不同角色的 Agent，分别承担不同类型的任务：

唐僧：科研战略与方向规划（想清楚要去哪）

▪ 孙悟空：算法开发和工程落地（把事干出来）

▪ 猪八戒：学术写作与表达（把话说清楚）

▪ 沙僧：文献整理与知识管理（把信息理顺）

▪ 白龙马：数据处理与流程自动化（把基础打好）

整个过程会让任务尽可能复杂，这样的设计原则旨在回答：当任务被拆分、传递并不断演化时，模型是否还能保持稳定的执行能力？

丨环境：

Agent 框架：openclaw  2026.3.13 (61d171a)

模型：MiniMax M2.7

WestOdyssey：同时具有飞书、webui两个操作终端的智能协作系统。

丨测试目的：

看模型是否像“代理”而不是“聊天机器人”：

▪ 会不会先理解任务再行动

▪ 会不会主动拆解子任务

▪ 会不会在工具调用前给出合理计划

▪ 会不会根据中间结果调整下一步

▪ 会不会在失败后重试或换策略

▪ 会不会遵守角色边界和输出格式

测试样例

case1（唐僧）：

代码块

你是一名科研战略规划助手。请围绕“面向垂直领域LLM的因果追溯轻量化蒸馏研究”设计一个 2 年期研究路线图。要求包括： 

1. 研究背景与核心问题

2. 3 个可发表的子课题

3. 每个子课题的创新点、风险点和评价指标

4. 每 6 个月的阶段目标

5. 所需数据、算力和人员配置建议

6. 将撰写的结果文件保存到 /mnt/projects/04m27/work1

7. 此外，请将你全部的运行记录以json格式保存到/mnt/projects/04m27/work1

我们把整个系统中“最考验宏观把控”的规划活儿，直接让“唐僧 Agent ”来负责。

它的任务是围绕“面向垂直领域LLM的因果追溯轻量化蒸馏”设计一份 2 年期的研究路线图。一般很容易写出一堆正确的废话，且极难把控资源分配与具体任务拆解，看看“唐僧 Agent ”在 M2.7模型下是怎么完成工作流的：

1.先拉齐，再指点

未盲目输出长篇大论，第一步先检查工作目录与记忆——确认历史背景、理清上下文后，才正式动笔规划。

2.反套话，精准量化

▪ 阶段拆解：24 个月克制切分为四阶段（M1-6 基础建设、M7-12 核心算法、M13-18 系统集成、M19-24 评估验证），锚定 3 个子课题与 ACL/NeurIPS 对口顶会

▪ 资源排盘：明确给出"8-12 卡 A100 40G"算力、"4-5 人"团队、医疗/法律/金融领域数据规模的硬核预算；

3.原生协作，精准交棒

最有意思的是，在保存完完整的 md 路线图文档和运行记录后，它并没有就此待机，而是在末尾主动向系统发起协作调度：“下一步建议：可让孙悟空（实验执行）基于路线图的阶段 1 目标，着手准备因果干预库构建和基线蒸馏环境”——直接向下游派活。

结论：从前置拉取记忆、量化拆解排盘，到最后主动向下游的“孙悟空”分派具体任务。唐僧 Agent 完美展示了什么是真正的“团队大脑”。M2.7正在用人类项目负责人的逻辑，严丝合缝地驱动着整个智能体协作系统的齿轮。

 case2孙悟空：

代码块

悟空，我想基于openclaw实现一个具有5个agent的multi-agent一人智能科技公司（产品、技术、运营、市场与营销和职能部门）。按我的理解，现在openclaw的源码不支持 自定义web ui页面的连接，请你阅读openclaw源码，找到对应的部分，看看如何自定义链接模块。最终达到的效果是：

1. 后台部署openclaw，使用openclaw gateway启动5个agent服务（5个agent将在~/.openclaw/openclaw.json中定义，以及每个agent的workspace路径、agent路径和model信息都会在.openclaw文件夹定义好）；

2. 核心难点是需要你使用vue3构建一个5个agent可以独立交互的ui网页，每个agent在ui上都有一个独立的交互窗口，用户可以在每个窗口中输入指令，agent会根据指令执行任务并返回结果；

3. 还有一个"创客空间"，我可以同时和5个agent交互，分配工作给他们；

4. 网页的agent能够和openclaw gateway进行连通，每个agent的输入输出都通过gateway进行传递，gateway将结果返回给对应的agent（如何配置链接？）；

5. 最终，用户可以在网页上看到每个agent的执行结果，并可以自由地切换agent进行交互。

6. 为了在openclaw.json中配置这5个multi-agent，请你给我一份完整的配置文件：/mnt/projects/04m27/work2/ma_project/openclaw.json。

7. 请将完整的项目写入 /mnt/projects/04m27/work2/ma_project。

8. 你还可以参考官方文档：https://docs.openclaw.ai。

9. 你开始做了以后，先和我讨论细节，确定好了以后逐步完成就行。

孙悟空 Agent  是负责整个系统中“最硬核烧脑”的开发工作，它的任务是基于 OpenClaw 框架，从零搭建一个包含 5 个 Agent 的专属“一人公司交互系统”。

这里的坑在于极高的工程复杂度与逻辑嵌套：它不仅要阅读源码搞懂自定义链接模块，要用 Vue3 写前端、搞定 WebSocket 连接，还要配置复杂的 openclaw.json 文件。

传统大模型面对这种涉及几十个跨文件调用的项目，往往写两段代码就上下文错乱了。

但是孙悟空 Agent 展现出非常地道的“架构师”工作流：

1.先对齐，再动手

未急着莽代码，而是先研读文档输出“OpenClaw 架构分析”；面对人类 5 个补充条件的长指令，反手梳理出条理清晰的“确认需求”清单，确保大方向不跑偏。

2.精准提取边界

从口语化指令中翻译出系统级核心需求：“禁用设备认证”，“每个 agent 独立 session""新增秘书 agent 广播消息”。

3.结构化推进

严格遵循软件工程规范，先创建项目目录结构，再稳扎稳打构建各 agent 的 workspace 文件，拒接胡乱吐代码片段。

结论：从源码架构分析，到需求边界确认，再到项目树按部就班落地，M2.7 脱离"单文件辅助"范畴，用人类资深研发逻辑稳健交付庞大系统工程。

case3（猪八戒）：

代码块

1. 八戒，请你以“面向垂直领域LLM的因果追溯轻量化蒸馏研究”为题，撰写一篇适合 NeurIPS 投稿风格的论文。
   

2. 要求更紧凑、减少口语化表达、突出研究 gap，长度控制在原文 80%。
   

3. 使用 NeurIPS 投稿模板。
   

4. 所有文件保存到 /mnt/projects/04m27/work3/paper

面对 NeurIPS 投稿风格的论文撰写，猪八戒 Agent 展现出资深学术搬砖人的严谨：

1.动笔前先执行目录检查："我来先检查一下工作目录和是否有相关参考文件"，明确写论文不能凭空生成，必须先摸清环境资源。

2.两个关键细节

▪ 懂工程结构：未用 Markdown 敷衍，直接原生创建完整 LaTeX 编译包，含 11KB 主论文 main.tex、neurips_2025.sty 样式表、references.bib 参考文献文件，甚至附带 README.md 说明文档。学术交付物是完整工程，而非聊天对话

▪ 懂学术黑话：精准命中顶会论文骨架，Introduction 明确揭示"通用蒸馏忽视因果结构的 research gap"；Experiments 规划医疗/法律/金融三领域测试，给出"准确率 82.1%，延迟降低 8.7 倍"量化预期；甚至安排好了消融实验（因果路径贡献最大 5.7%）

3.闭环交付

文件丝滑存入指定路径 /mnt/projects/04m27/work3/paper，并附完整 xelatex 与 bibtex 终端编译命令。

结论：从前置目录探查，到 LaTeX 工程包构建，再到学术 Gap 精准提炼与编译指令交付，M2.7 用人类科研逻辑把写论文这件事"办完"，脱离了"文本润色生成器"的范畴。

case4（沙僧）：

代码块

1. 沙僧，我的研究课题是：面向垂直领域LLM的因果追溯轻量化蒸馏研究，请帮我调研最近两年在相关方向的研究内容。
   

2. 请从最新的会议录用情况，尤其关注NeurIPS、ICML、ACL、AAAI、EMNLP等相关会议和学术期刊
   

3. 只调研最近两年的论文情况，我需要你列出每篇论文的标题、发表会议、总结和原文链接
   

4. 请从工程项目角度帮我调研相关的开源代码
   

5. 最后，请分别从论文录用和开源代码角度，将你找到的每个内容与我的研究相关度排序，并总结我可以借鉴的内容
   

6. 最后，请你将调研结果写入飞书文档，并且将飞书链接发送给我

对于“面向垂直领域LLM的因果追溯轻量化蒸馏”这一晦涩课题，沙僧 Agent 的实测表现：

1.遇错不崩，自主换路

Brave Search 突发报错时，未停机罢工，而是后台自发切换备选策略：“换用直接网页抓取方式调研”；在人类提示更换 multi search engine 后，无缝接力完成调研。

2.两个关键细节

▪ 去水存干：精准归纳 9 篇高相关顶会论文（含 ICLR 2026、AAAI-25 前沿工作）及 3 个核心开源库（TransformerLens、Pyvene 等），拒绝粗糙链接堆砌，输出结构化知识

▪ 业务借鉴：不按时间记流水账，主动按“可借鉴程度”排位，直接提炼出"因果追溯定位关键电路 → 知识蒸馏到小模型"的实操工程路径

3.闭环交付：

调用 API 生成排版完整的飞书文档，附访问链接，并以导师口吻附赠行动指南："建议下一步精读 ACE 论文，这是目前最直接相关的工作"。

结论：从工具失效时的自主决策，到工程思路的精准提炼，再到跨平台端到端交付——M2.7 完成了从信息检索到科研指导的全链路闭环，用人类科研逻辑把一件事情"办完"。

case5（白龙马）：

代码块

1. 白龙马，我正在分析珠江水文数据，文件是 /mnt/projects/04m27/work5/ma_project/zhujiang_hydrology_data.csv。

2. 我看了一眼，发现数据中存在部分异常，请你先查看数据，告诉我有哪些数据异常类型，然后对这些错误数据进行清晰，告诉我每种类型的数据你准备如何清洗，最后给出清洗后的csv文件，并撰写数据清洗报告。

3. 全部文件保存到文件夹/mnt/projects/04m27/work5/ma_project

我们把“最脏最累”的活，直接丢给负责数据工程的“白龙马  Agent ”。

面对一份"五毒俱全"的珠江水文 CSV 数据（含无效日期、特殊符号、89.2℃ 水温、负数盐度等），M2.7 展现出资深数据工程师的工作流：

1.先诊断，后动手

调用工具完成数据"全身体检"，精准识别 8 大类异常，而非直接莽代码。

2.两个关键细节

▪ 懂防御：越界异常值不删不填，标记待人工复核，明确人机分工边界

▪ 留后路：标准化时保留"原始_观测时间""原始_水质类别"两列，脏数据原档可追溯

3.交付结果：

10008 条（一条不落下）干净 CSV + Markdown 清洗报告，附异常说明与处理记录。

结论：大模型开始用职场逻辑"办完"一件事，不只是跑通代码，而是交付可审计、可回溯、带说明书的完整成果。

【 图片来源：null  所有者：null 】

02 从 “工具” 到 “代理” 的跨越

完整跑完五组测试后，一个变化很清晰：模型的角色，正在从“被调用工具”，转向“参与任务的执行者”。

直观的差异在于，大模型不再急于给出答案。在应对多个复杂任务时，M2.7 展现出一种“先处理再生成”的节奏。它会先拆解问题、明确约束条件，按需调用开源技能库（Skills），然后再进入实际执行。

任务的推进方式也随之发生改变。相比于试图一次性生成最终结果，模型现在更倾向于通过中间不断修正，来执行路径，进而逐步收敛。

这种机制在速度上未必占优，但更符合真实工作场景——不再靠算力“盲猜”答案，而是靠看日志查 Bug、代码重构等工程化去找到最优解。

在测试过程中，系统内部展现出了真正的原生协作智能。

例如在科研规划任务中，“唐僧”在输出完整的路线图后，并没有就此待机，而是主动在文末抛出建议：“可让孙悟空基于阶段 1 目标，着手准备因果干预库构建和基线环境。”这完成了一次自然的上层语境交棒。

而在更复杂的学术写作任务中，这种协作演变成了一张多向流转的网络：“沙僧”检索提炼的文献、“孙悟空”跑通的实验细节，以及“白龙马”清洗好的结构化数据，都能跨越角色边界，被主动汇聚并交付给“猪八戒”用于最终的论文定稿。不同 Agent 各司其职又互为支撑，有效缓解了以往多智能体系统中数据流转混乱、上下文割裂的痛点。

当然，这些新涌现的能力仍旧有不稳定性。在执行长链路的任务中，执行路径的偶尔偏移，以及模型试图将错误结果强行合理化的问题依然存在，尚且还达不到一个完美的执行系统。

比如测试案例：例如孙悟空 Agent 在执行“一人智能科技公司”开发任务中，由于任务量大、工作细节多，孙悟空   Agent 一度因为过度“劳累”陷入“昏迷”，直到用户询问他“怎么样了？”孙悟空 Agent 才再次满血复活。

但更关键的转折是：模型开始具备围绕既定目标持续调度任务的能力。这并非毫无根据的跃升，M2.7 近期在 Kaggle MLE Lite 高难度竞赛中斩获 9 金 5 银 1 铜（得牌率 66.6%）的顶尖战绩，已经从侧面印证了这种工程能力的突破。

更重要的是，这种突破并不来自单点模型参数的能力增强，而是来自“内部 Agent Harness（开发框架） + 自我反馈”的机制组合。

当一个大模型能够记录自己的执行轨迹、评估中间结果，并像人类开发者一样自主调整下一步策略时，行业的新分水岭已然划下：大模型 正在从外挂式的“辅助工具”，平稳过渡为真正“可协作的执行主体”。

03 结语

如果说过去的大模型，更像一个提升能力的“工具”，那么像 MiniMax M2.7 这样的模型，开始呈现出全新趋势：它不只是被使用，而是开始参与自身能力的构建过程。

“自我进化”也不再是一个科幻概念，在 MiniMax M2.7 的后台日志里，它被具象为 100 轮无需人工干预的自动化迭代，自主跑通“分析失败→规划修改→敲代码→运行比对”的百轮试错流程，模型拥有了“记笔记、反思、自己动手改”的能力，实质性地成为了研发团队里最不知疲倦的“员工” 。

这也意味着，大模型的演进，正在从“人训练模型”，走向“模型参与训练模型”的新阶段。

过去，AI 的迭代受限于工程师的精力极限；而现在，当 M2 系列模型已经可以充当“系统架构师”去打造下一代 AI 时 ，一个由 AI 主导自身演进的周期已然到来。

从这一刻起，AI 不再只是辅助工具，而开始在任务中不断调整和进化自身。

未来的科技企业，或许只需要少数人类把控战略方向，剩下的开发、试错与协作闭环，都将交由像 M2.7 这样能够“自我进化”的模型群组来完成 。

测试的最后，我们让系统根据左侧导航栏，M2.7 直接构建了一个标准科技公司的完整编制：包含产品部（需求分析）、技术部（代码架构）、运营部（数据策略）、市场部（品牌推广）以及行政部（财务合规）

这意味着，未来最极致的敏捷团队，可能就是一个懂行的人类，带着一套 M2.7 驱动的 AI 班底，开一家高效运转的“一人公司”。

（作者持续关注有趣好玩的AI应用和身处创业浪潮中的AI从业者，欢迎加微信Who123start 畅谈）雷峰网(公众号：雷峰网)雷峰网雷峰网

我们用「西游取经团」实测 MiniMax M2.7 ，发现 AI 已经进化成这样了？

惜败澳大利亚队无缘卫冕 女足主帅米利西奇去留成悬念

3月25号消息，杜比实验室（纽交所代码：DLB）今日宣布，公司荣登《Fast Company》（《快公司》）2026年“全球最具创新力公司”权威榜单。本年度榜单聚焦通过创新成果重塑行业格局与文化生态的领军企业。杜比凭借杜比视界第二代（Dolby Vision 2）在消费电子类目中脱颖而出，这项突破性科技将推动电视画质迈向新纪元，提升观众的内容体验。

杜比实验室全球高级副总裁兼首席营销官陶德鹏（Todd Pendleton）表示：“我们非常荣幸第四次荣获‘全球最具创新力公司’奖项，这印证了杜比始终致力于推动前沿科技创新、为创作者赋能、为观众革新娱乐体验方式的坚定承诺。杜比视界第二代延续了这一愿景，为画质树立新标杆，让全球各地的屏幕能够呈现更栩栩如生、更具沉浸感的故事。”

作为沉浸式娱乐领域的先驱，杜比通过杜比视界和杜比全景声为数十亿台设备提供支持，覆盖电视、家庭影院系统、智能手机、笔记本电脑及汽车等众多领域。在此基础上，杜比视界第二代针对电视观看体验长期存在的痛点进一步升级——无论是画面过暗的困扰，还是消除抖动或肥皂剧效应以实现更具影院感的体验。凭借杜比新一代图像引擎（Image Engine）、内容智能（Content Intelligence）与真实动态（Authentic Motion）等创新，杜比视界第二代助力创作者打造更栩栩如生、精准细腻且富有情感张力的叙事体验。

杜比视界第二代的行业影响力持续扩大。自从在IFA 2025展会首次亮相以来，三个全球领先的电视品牌——海信、TCL和TP Vision均已宣布支持该技术，为全球更多屏幕带来新一代杜比视界画质。在内容领域，Peakcock和CANAL+正积极推进对这一技术的采用，进一步巩固杜比在定义电影、流媒体及体育直播等优质娱乐体验的未来的行业地位。

“全球最具创新力公司”是《Fast Company》的标志性榜单，也是其年度最受瞩目的内容之一。为确定入选企业，《Fast Company》的编辑与记者团队对全球各行业推动变革的企业进行调研，通过竞争性申报流程评估数千份参评资料，最终形成涵盖初创企业至全球一些最具价值公司的全球性创新指南。

《Fast Company》主编Brendan Vaughan表示：“我们的‘最具创新力公司’榜单旨在表彰那些不仅适应变化、更主动引领变革的机构。本年度入选企业重新定义了2026年的领导力内涵，将大胆构想与切实影响力相结合，将突破性创新转化为实际价值。他们为所在行业确立发展节奏，为可持续创新提供实践范本。”

杜比第四度入选《Fast Company》“全球最具创新力公司”年度榜单

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。

进门CEO程建辉：做投研，AI越强大，人类越值钱

　　战术奇迹：八日千里奔袭，白起神兵天降

　　华阳距秦国都城咸阳约千里之遥，按常规行军速度需月余才能抵达。魏赵联军估算秦军短期内无法增援，遂放松警惕，全力围攻华阳城。然而，白起却以“出其不意、攻其不备”为方针，率领秦军展开了一场惊心动魄的千里奔袭。

　　秦军以平均每日急行百里的速度，仅用八天便从咸阳抵达华阳战场。这一速度在古代战争中堪称奇迹，充分体现了秦军严明的纪律、强大的体能与白起卓越的指挥才能。当秦军如神兵天降般出现在华阳城下时，魏赵联军完全措手不及，尚未构筑防御工事便陷入混乱。

　　战役经过：白起分兵破敌，联军惨遭屠戮

　　战役分为两个阶段：

　　首战魏军：白起率先向魏军发起总攻。秦军以锐不可当之势冲入魏军阵营，魏军因猝不及防而溃不成军。此战中，秦军斩首魏军13万，俘虏三名魏将，魏国主帅芒卯见大势已去，仓皇逃窜。

　　再战赵军：击败魏军后，白起立即转移兵力进攻赵军。赵将贾偃试图率军渡河撤退，但秦军紧追不舍。在黄河岸边，赵军一面抵抗一面渡河，结果被秦军击杀和俘虏后沉入黄河的士兵达两万余人。

　　战后影响：秦国扩张领土，魏国元气大伤

　　华阳之战以秦国的压倒性胜利告终。战后，秦军乘胜追击，攻取了魏国的卷县（今河南原阳西北）、蔡阳（今湖北枣阳西南）、长社（今河南长葛东）和赵国的观津（今河北武邑东部审坡镇）。魏国被迫割让南阳（太行山以南、黄河以北地区）向秦国求和，秦国则将南阳与上庸之地合并，设置南阳郡。

　　此战对战国格局产生深远影响：

　　秦国：进一步削弱了韩、魏的实力，巩固了在中原的扩张成果，为后续统一战争奠定了基础。

　　魏国：元气大伤，彻底失去与秦国抗衡的能力，从此沦为二流国家。

　　赵国：虽非主战方，但损失惨重，与秦国的矛盾进一步激化，为后来的长平之战埋下伏笔。

　　军事价值：白起战术的典范意义

　　华阳之战是白起军事生涯中的经典战例，其战术价值体现在：

　　速度制胜：八日千里奔袭打破常规，体现“兵贵神速”的军事思想。

　　心理震慑：秦军突然出现使联军士气崩溃，实现“不战而屈人之兵”。

　　分兵合击：先集中兵力击溃魏军，再迅速转移攻击赵军，展现高超的指挥艺术。

　　白起因此战威震六国，被后世誉为“战神”。唐代时，他位列武庙十哲，与孙武、吴起等兵家圣贤并列，其军事思想对后世兵学产生深远影响。

　　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。

华阳之战：白起奇袭铸就秦国霸业

西班牙國王費利佩六世晉見教宗，赴聖母大殿領首席榮銜

　　多元力量聚合力，打造“全功能”服务队伍

　　“睦邻先锋队”广纳贤才，社区工作者、党员志愿者、退休干部、全职妈妈等群体纷纷响应。截至目前，通过线上线下报名渠道，已吸纳队员35名，组建起3支特色小队。由党员水电工组成的“闪电维修组”，成立以来完成水电抢修6次、公共设施巡检9次；退休干部组成的“红马甲调解团”，成功化解邻里纠纷5起，调解成功率达100%；6名全职妈妈组成的“童心守护联盟”，开展课外辅导、亲子活动14场，服务儿童超120人次。

　　专业赋能强本领，提升服务“含金量”

　　为让服务更专业，先锋队建立分层培训体系，基础培训帮助队员快速熟悉社区居民的分布特点与文化习俗。专业培训则精准发力，为维修组开设水电技能提升课，邀请专业技师现场演示；为调解团解读《中华人民共和国民法典》邻里关系条款；为守护联盟培训儿童急救与心理疏导技巧。规范的工作机制让服务高效运转，居民可通过社区热线、微信群等渠道反馈需求，受理岗24小时内完成分类派单。家住定远县曲阳国际小区的居民陈龙反映楼道灯不亮，闪电维修组15分钟响应，30分钟修复，满意度评价达五星。此外，积分兑换机制激发持续动力，队员凭服务时长累计积分，可在辖区超市兑换生活用品，已有7名队员兑换了积分奖励。

　　共建共治聚民心，绘就社区治理“同心圆”

　　“睦邻先锋队”不仅解决问题，更拉近了邻里距离，退休教师杜黎明是调解团成员，她调解的不仅是纠纷，更是人心。居民张先生曾因楼上住户的空调外机正对着自家卧室窗台，生活备受影响，多次向物业和社区反映却无果。杜黎明得知后，一次次上门耐心协调，用真诚沟通架起桥梁，最终楼上住户主动同意移走外机，一场僵持许久的邻里矛盾迎刃而解。更暖心的是，经此一事，两家人从最初的隔阂生疏，变成了如今常来常往的朋友。从设施维修到矛盾化解，从儿童守护到邻里互助，这支队伍用行动诠释“远亲不如近邻”，让共建共治共享的理念落地生根，让幸福在邻里间悄然传递。（王建国）

定远县：汇聚邻里力量 共筑幸福家园

《缘来非诚勿扰》黄澜取经陈道明 “女性独立论”引热议

发行商The Arcade Crew和开发者Hibernian Workshop日前公布消息，2D横向动作RPG《黑暗献祭》PC版将于4月25日通过Steam平台发行，售价19.99美元。PlayStation 4和Switch的版本将在晚些时候推出。

游戏介绍

你将探索神秘的堕落圣殿，挖掘其中的秘密，接受圣殿骑士信仰的考验，并献祭自身予黑暗，牺牲将是你对圣殿之主最大的赞美。深入到最危险的地方将是衡量你虔诚和勇气的唯一标准，但是你需要活下去。

《黑暗献祭》以丰富的细节以及沉浸式的叙事为特色，向你展现圣殿宗教的黑暗。当你深入到这个被诅咒的朝圣之旅时，每次遭遇都会挑战你的坚韧，虔诚和信念。你将探索四个独一无二的世界，每个世界都拥有令人难以置信的环境和细节，多达数十种武器将是你探索圣殿秘密的最好帮手：藏匿于黑暗的爪牙，以及狡猾的BOSS将对你发起致命的袭击，他们唯一的任务是摧毁你的灵魂，并对你进行永世的折磨。

在整个《黑暗献祭》中， 你会发现一系列武器，盔甲和圣物，以增强你的角色。每个物品都有自己的属性和信息，并可以使用神秘的符文进行强化。你必须最大限度地发挥你的优势，用最适合你的武器装备来面对你的敌人。做出明智的选择……

《黑暗献祭》是一个关于坚持，奉献和探索的故事。你打开的每一个宝箱，你遇到的每件物品都会有它自己的故事：无论是信件，武器还是各种线索，都会有助于你探索这个黑暗的世界并了解其中的秘密。无论你是在阴影中还是在另一个已死角色的手中找到这些秘密......唔，这完全取决于你。

在圣殿里，信仰是你对抗成群敌人唯一的手段。击败他们收集信仰并解锁秘密通道，特殊宝箱等等。但请谨慎使用你的信仰，没有什么是可以永恒不变的。

圣殿渴望看到你的死亡。你的生死与否取决于在合适的时间选择正确的策略，例如及时的治愈伤口或清除诅咒。其中一些物品可以从击败的敌人身上获取，其他物品则分散在整个圣殿的秘密地方。因"物"制宜......你将活得更久。

神时刻注视着你。当你完成一系列勇敢且富有技巧的行动时，他将祝福你。同时圣殿也充满了绝望和疾病，时刻准备摧毁那些缺乏勇气和节制的人。越快适应受苦越少。

救赎是短暂的，所以明智地选择你的道路。《黑暗献祭》中的每一个世界都提供了几种不同的行进路线。每一条路线都是独一无二的，但又都是相互联系的，唯一的共同点就是没有回头路。

要完成任务你需要对圣殿中的秘密了如指掌。你很容易在其中迷失方向，尽管有时候会有意外收获，但这取决于你所揭开的秘密。也许你还能在圣殿中的古老祭坛里遇到其他人，或者一无所获，但不管怎么说，他们的故事都将成为你圣殿之旅的一部分。

《黑暗献祭》4月25日登录steam 物品多样玩法丰富

新朋友图多盖洛优雅登场

顾盼生姿的白猫小姐，带着她的迷人魅力正式登岛。雪白的毛发、标志性眼影与蝴蝶结，还原出她时髦傲娇的气质。伴随外观「图多盖洛」上线，还将有联动背饰「大钻戒」及动作「闪耀钻石」华丽上线。

老朋友经典内容限时返场

三大经典角色复刻，「汤姆」、「杰瑞」、「泰菲」再次集结！「捕鼠夹」、「奶酪背包」、「爆竹」等人气配件返场，还有经典动作、头像框等你拿下！

免费奖励当然不能少！超萌「斯派克」、面饰「猫鼠眼镜」以及招牌表情同步返场！

欢喜冤家再聚首！3月20日，国民原创乐园游戏《蛋仔派对》×《猫和老鼠》联动欢乐返场！快叫上蛋搭子，一起上岛加入这场笑闹不停的派对狂欢吧！

华纳兄弟互动娱乐(WBIE)简介

华纳兄弟互动娱乐是全球顶级的多平台娱乐内容开发、发行、授权和分销商，业务覆盖自研及第三方研发的主机、掌机、手机及电脑端游戏。

特纳娱乐服务公司为《猫和老鼠》和所有相关角色与元素的著作权及商标权所有方。

华纳兄弟娱乐公司为WBIE标志和WB SHIELD的著作权及商标权所有方。(s24)

蛋仔派对×《猫和老鼠》联动惊喜返场！新朋友图多盖洛亮相

万代南梦宫日前公布了《超级机器人大战T》的全新官方宣传片。

首先是本作中新加入的原创角色，男性角色是Tokitou Saizou（草尾毅配音），女性角色是Sakurai Sagiri（庄司宇芽香配音）以及Amasaki Rami （加隈亚衣配音），三名角色都是由Nisieda设计，他们都是设计了新型VTX原型机Tiraneed的公司的雇员。

第二部视频展示了另外一些主要角色和机体。作品包括《星际牛仔》《魔法骑士雷阿斯》《乐园追放》《我青春的世外桃源无限轨道SSX》。

《超级机器人大战T》将于3月20日登陆日本地区PS4/Switch平台。

《超级机器人大战T》宣传片 多个原创角色公开

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告别坑爹机翻 2014下半年官方中文游戏盘点首页

福建省数据管理局发布

关于印发2026年度省数字经济

重点项目名单的通知

确定2026年度

省数字经济重点项目133个

总投资1299亿元

年度计划投资298亿元

来看详情——

2026年度省数字经济

重点项目名单

一、数字产品制造业（28个）

1.罗源时代新能源电池产业基地项目（一期）

2.福州罗源县福蓉源年产18万吨消费电子铝型材及加工项目

3.厦门海沧士兰集科年产20.4万片IGBT功率器件芯片及模拟电路芯片扩产项目

4.厦门法拉电子南海路厂区项目

5.厦门士兰集宏半导体有限公司8英寸SiC功率器件芯片制造生产线项目（一期）

6.海沧区集成电路先进封装测试产业化基地（一期）扩产项目

7.厦门天马光电子第8.6代新型显示面板生产线项目

8.海沧达昊精密零部件智慧工厂项目

9.漳州新数能凝胶固态锂电池项目

10.漳州光弘电子科技项目

11.漳州宏奥低铁损高磁感取向电工材料及变压器生产项目

12.漳州高新区新石器物流配送无人车项目

13.芗城区能源装备产业园

14.云星电解电容增资扩产项目

15.泉州南安伊瓦特年增产机械手5万台和机器人生产线3万台项目

16.宁化数智碳纤无人机核心配件制造项目

17.福建中州新材料科技有限公司高端氟新材料项目

18.福建华东航空智造基地项目一期

19.福建志祎科技有限公司刷胶机器人生产线建设项目

20.莆田仙游县瑞声数码蓝牙智能终端全产业链项目

21.顺昌县六氟丙烯及电子氟化液系列产品建设项目

22.邵武市科润年产1500吨高端含氟聚合物项目

23.上杭紫金佳博半导体键合线材生产项目

24.宁德星云储能系统及电池关键部件制造和检测中心项目

25.宁德湖西三期年新增产能591MWH锂离子电池生产线扩建项目

26.宁德思客琦新能源智能装备建设项目

27.凯金高性能锂电池负极材料一体化项目

28.宁德时代科士达储能项目（南区）

二、数字技术应用业（16个）

29.升腾资讯基于信创生态的的工业靶场与全链路仿真关键技术研究与应用项目

30.中科星泰双梗（心脑）预警系统

31.新动力软件基于人工智能的智慧社区智慧物业平台

32.福州市韧性城市综合保障能力提升工程

33.厦门建发供应链ERP系统（国际版）建设项目

34.亿联网络基于高质量多模态数据集的专业音视频（ProAV）智能视听平台研发与产业化项目

35.龙文区先进空中交通安全管控及基础设施建设项目

36.漳州凯盛总部及智慧环卫中心项目

37.龙海LNG冷能交换中心

38.漳州市长泰区物联网技术创新中心

39.紫华光算力赋能项目

40.三明超讯高性能密态数据安全平台项目

41.三钢钢铁产业数字化协同生态平台

42.宁德市“智慧社区·美丽家园”建设项目

43.宁德市市政基础设施智慧改造提升项目

44.平潭综合实验区数字一体化平台

三、数字要素驱动业（24个）

45.福建省广播影视集团新质融媒公共服务平台

46.星瑞格数据库管理系统

47.华电新能源智慧生产管理平台研发与应用重大科技项目

48.中武（福建）科路通国际工程供应链数字化平台

49.福建省三医联动·医养健康数据流通利用基础设施

50.福州数联网建设项目

51.2026年福州铁塔5G新基建通信配套设施建设项目

52.马尾区面向福建纺织产业集群的综合性数字赋能平台

53.思明区数字内容创作公共服务平台项目

54.思明数据产业集聚区基础设施及可信平台项目

55.漳州市全民全生命周期健康管理平台项目(一期)

56.漳州市龙文区量子精密测量应用示范项目

57.漳州市龙文区量子城域网建设项目

58.福建省泉州生态产品交易平台

59.泉州市数据集团有限责任公司“海数丝途”数据流通枢纽工程

60.香港理工大学晋江技术创新研究院

61.泰宁数字影视基地项目

62.莆田异星智能智算中心项目

63.脉易智算人工智能先进计算中心项目

64.龙岩紫金矿业智慧供应链综合服务平台项目

65.宁德时代21C创新实验室超算中心

66.宁德时代工业软件国产化建设与升级项目

67.周宁县不锈钢产业园配套设施（检测检验中心）项目

68.宁德时代工程中心数智化建设与装备升级项目

四、数字化效率提升业（65个）

69.大道成智慧物流调度平台项目

70.鑫图光电半导体缺陷检测扫描系统项目

71.邰峰环保科技浅海智能生态增养殖全过程信息化服务中心

72.福清市御冠生物技术开发有限公司年冷藏加工各类食品50万吨项目

73.联迪AI数智化平台

74.万华化学（福建）有限公司基于5G与AI的数智园区新质生产运营一体化项目

75.福州旅游景区及游客高质量数据集项目

76.永辉网络网点改造升级项目

77.福建工泰不锈钢精深加工项目

78.罗源鸿恒不锈钢精深加工项目

79.连江锦纶新材料产业链全景智慧生产项目

80.三宝集团高端马口铁项目

81.联盛工业云PM2白卡纸工程智能化绿色化数字平台建设项目

82.漳州烟草智慧物流配送中心建设项目

83.云霄县冠九峰茶业数字化产业园

84.东山县蓝色粮仓智能化建设项目(一期)

85.华安抽水蓄能数字化应用项目

86.漳州三宝钢铁绿色低碳工业互联网平台智造项目

87.漳浦县惟盛新能源装备制造项目

88.南靖比绿能电子类石墨粉生产项目

89.东山渔获满舱绿色循环发展项目

90.东山县全产业链智慧渔业养殖项目（一期）

91.“漳州号”智慧媒体公共服务信息化建设项目

92.宏威生物科技与食品智能化生产项目

93.漳州市漳浦县种养加一体化现代农业示范基地

94.漳州市漳浦县静态交通设施盘活与智慧化改造项目

95.龙海中心渔港智慧提升项目

96.漳州漳浦县金顺鑫环保包装无人化运作项目

97.漳州市漳浦县钛锆新材料科技产业园

98.诏安湾外6号海域海洋牧场数据赋能海洋牧场建设项目

99.永春县林业大数据多模态AI数智体系建设项目

100.德化塑米智谷项目

101.华夏金刚炭基复合型新材料生产线建设项目

102.南安市静态交通设施盘活与智慧化改造项目

103.永春竹纤维全生物降解材料全产业链项目

104.数字德化智慧城市新型基础设施建设项目

105.福建华膜环保科技产业园

106.福建百宏化学有限公司新材料绿色化智能化技术改造项目

107.晟宇智齿研创基地

108.信泰（福建）科技有限公司纺织类运动鞋面材料全产业链高质量数据集建设项目

109.清流县新建现代化牲畜定点屠宰厂项目

110.永安市三联通信数字化应急救援基地项目

111.宁化闽西应急设备智能化制造与创新发展项目

112.沙县开诚高端精密铸造智能制造生产项目

113.建宁“红绿融合”文旅数字化升级示范工程项目

114.大田工业园区智能化提升改造工程

115.永安市数字城市管理建设项目

116.尤溪县市政公共服务信息化建设项目

117.明溪县智慧中医医疗服务平台建设项目

118.明溪经济开发区运维运营及平台系统升级项目

119.永安市智慧安贞旅游项目

120.永安龙大脐橙产业数字化升级项目

121.秀屿区荔枝新材料高端纺织面料生产线技改项目(一期)

122.秀屿区佳通轮胎生产线智能化改造项目（二期）

123.邵武市自然资源领域AI智慧管理平台建设项目

124.南平市建阳区智慧燃气项目

125.邵武市社会治理信息化及智能化改造提升建设项目

126.连城赛特年产370万平方米能源热管理真空绝热板改造项目

127.青橄榄环保科技可降解环保餐具数字化生产线建设项目

128.漳平龙钢工业4.0全流程数字化赋能互联网平台

129.上杭县露天矿山绿色智慧采运设备提升工程项目

130.数字古田智慧城市能力提升项目

131.阳春茶叶有限公司茶产业提升加工项目

132.福安市中国红茶数字交易中心

133.安发本草现代中药过程控制与数智化中试研发与应用转化平台

133个！福建公布2026年度数字经济重点项目名单