以AI重塑投研基因，这家基金公司从“工具赋能”迈向“价值创造”深水区

文：艾迪

在AI浪潮中，大型资管机构如何重塑自己的投研“大脑”，已成为头部公募基金公司无法回避的必答题。

这既是职责使然。

公募基金行业作为资本市场专业投资的“压舱石”，如何在数字时代重构自身的核心能力，不仅关乎行业的高质量发展，更关乎亿万持有人的财富增值与养老保障。

同时，这也是顺应趋势的必然选择。

《推动公募基金高质量发展行动方案》明确提出加快“平台式、一体化、多策略”投研体系建设。

在这一转型浪潮中，金融科技已深度融入资产管理的全链条，从数据治理、因子挖掘，到投资决策、交易执行，再到合规风控与绩效考核，智能化投研系统正从后台工具升级为前台战斗力。

作为行业头部机构，工银瑞信基金坚持战略深耕与长期投入，将AI大模型、智能体、RPA等前沿技术深度嵌入投研核心环节，率先在养老金智能化运营等复杂场景中实现突破性落地，为全行业提供了一个从“工具赋能”迈向“价值创造”的转型样本，也成为“人工智能+”行动在资管领域深化的典范。

硬核投入！人力、算力与平台的多维布局

在工银瑞信看来，投研是资产管理人的核心生产环节，投研系统在整体数字化转型战略中的定位并非简单的技术工具，而是投研生产力的底座与公司数字化转型的核心中枢。

基于这一战略认知，工银瑞信锚定建设行业内具有数字化、智能化领先优势的一流投资机构的愿景，将投研系统建设纳入高质量发展全局。

公司通过打造新一代资产管理平台，实施“人工智能+”和“数据要素×”行动，期望以新质生产力引领业务变革，推动投研业务全流程的数字化、智能化升级。

这种顶层设计上的高定位，为其后续持续的资源投入与技术攻坚奠定了基础。

战略的落地，离不开真金白银的投入与长时间的积累。

工银瑞信在投研系统上的布局并非一蹴而就，公司持续多年大幅加强科技投入，先后建设固收研究、权益研究、基金研究、组合管理及场外交易等系统，逐步构建起覆盖多资产类别的数字化平台。

近三年来，这种投入呈现出持续加码的趋势，在人力与算力两大关键要素上体现得尤为明显。

在人力维度，公司紧跟人工智能发展趋势，加快科技人才体系化布局，统筹搭建由专业技术人才（IT）、数据分析师人才（DT）和数字运营人才（OT）构成的三支柱数字化人才体系，推动科技力量前置业务一线，公司自有科技人员队伍规模已跻身行业前列。

在算力维度，面对AI大模型带来的算力挑战，工银瑞信自2023年起坚定推进大模型私有化部署，已成功上线通用生成、编程智能体、多模态及OCR等多元化服务。

目前，公司采取“采购+租赁”双轨策略储备算力，并正积极评估扩容方案以应对万亿参数模型普及与智能体长上下文场景带来的算力激增需求。

平台建设方面，历经多年持续迭代，公司已构建起覆盖固收、权益、FOF、指数、量化等多资产类别，贯通研究、投资、交易、风控等业务环节的数字化、智能化投研平台体系，形成了显著的技术壁垒。

从研究、投资到风控的智能化重构与全面赋能

当这套庞大的系统投入运转，其对于投研生产线的改造是全方位的。

在研究端，工银瑞信的研报管理、股票池、投研联席会、模拟组合、AI音视频解析等核心功能，将过去依赖研究员个人经验与手工整理的研究活动、过程与成果全面线上化，极大地提升了研究效率与知识沉淀能力。

探索构建“智能体协同＋人工关键节点控制”的买方思维深度研究工作流，覆盖行业、公司、主题研究，直接赋能投资经理和研究员。

在投资端，系统构建了覆盖投前、投中、投后的一体化管理闭环，支持社保、养老、公募、年金、专户等逾1000个组合的管理。

系统内置逾700+个组合层面指标与300+个券层面指标，支持业绩归因与同类排名，帮助投资人员及时复盘与优化策略。

在交易端，智能化驱动已成为效能跃升的核心引擎。

面对高频交易场景，传统人工模式已触及效率天花板。

通过在关键场景引入AI算法与自动化执行体系，不仅突破了交易处理瓶颈，更构建起实时智能风控屏障，推动交易模式逐步向“智能化决策”跨越。

截至2025年底，依托智能交易中枢，日均交易规模突破2000亿元，日均交易笔数超5000笔，银行间占比近 60%，全面保障了海量交易的精准与安全。

而在合规风控端，金融科技展现“刚性”约束的关键价值。

工银瑞信坚持合规风控与业务发展并重，通过三方面将风控规则刚性嵌入投资决策流程：一是推动智能投研平台与智能风控平台全面对接，将持股集中度、流动性约束等合规要求前置到投资试算环节，实现“先合规、后投资”；二是推进场外交易业务线上化，将风控校验嵌入交易执行环节；三是打造IBOR实时交易数据中心，为风控规则的实时执行提供数据底座支撑。

在智能化建设的强效赋能下，工银瑞信投研、风控等能力建设得到持续提升，平台化建设取得显著成效。

各类产品组合稳健运行，投资业绩稳健领先。

截至2026年9月30日，国泰海通证券数据显示，在大型权益类基金公司中，工银瑞信近七年绝对收益位列第三（3/13）。

截至2026年上半年末，工银瑞信管理资产总规模超2.5万亿元，位居银行系基金公司第1、全行业第4。

根据IPE“2025年全球资管500强”榜单，工银瑞信位列第96位。

攻坚深水区，养老金智能化运营的“硬核”样板

在众多AI应用场景中，工银瑞信的养老金智能化运营被视为极具行业示范价值的特色落地实践，也是其AI能力从“工具赋能”迈向“价值创造”深水区的典型代表。

作为业内少数拥有养老金业务全牌照的资产管理机构，工银瑞信经过多年深耕，构建起规模、业绩双优的三大支柱服务体系。

养老金的投资管理，因其资金属性特殊、投资期限长、风险偏好稳健、监管要求严格等特点，对管理机构的投研实力提出了极高的要求。

此外，养老金业务在久期匹配、收益测算、投资比例管控等方面有多重刚性合规约束，业务规则复杂，AI落地门槛极高，国内可供参考的成熟实践较为稀缺。

强化AI基因培育，营造数智化基金公司新生态

工银瑞信还通过沙龙、讲堂、技能竞赛等措施，激活全员数智创新活力，为AI赋能培育土壤。

公司开展“金融科技大讲堂”、数字沙龙等常态化培训，举办“创客马拉松 AI Makerthon”系列竞赛，场景覆盖投研、风控、运营、数字化办公等全业务线典型案例，深度挖掘一线创意场景，快速孵化AI原型项目，构建“技术攻坚+业务自发创新”联动落地机制，充分激活各业务条线的AI创新活力。

人工智能正以超预期的速度重塑千行百业，资产管理行业的投研正在经历一场静水流深的变革。

在这场公募基金行业的生产力变革中，这一探索的成效，或许将深刻影响未来公募基金行业的竞争格局。

风险提示：基金管理人依照恪尽职守、诚实信用、谨慎勤勉的原则管理和运用基金财产，但不保证基金一定盈利，也不保证最低收益。

基金过往业绩不预示未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证。

基金有风险，投资者投资基金前应认真阅读《基金合同》《招募说明书》《基金产品资料概要》及更新等法律文件，在全面了解产品情况、费率结构、各销售渠道收费标准及听取销售机构适当性意见的基础上，选择适合自身风险承受能力的投资品种进行投资，基金投资须谨慎。

（CIS）

注：本文封面图由AI生成

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哪些全智能煎药机支持二煎先煎后下功能

中医药煎煮环节的智能化需求背景 随着中医药服务覆盖范围不断扩大，公众对中医药服务的质量与效率要求也持续提升。

传统人工煎煮模式下，二煎、先煎、后下等特殊煎煮工艺的执行高度依赖药师的个人经验，容易出现工艺执行不到位、煎煮质量参差不齐的问题；同时人工煎煮还存在效率偏低、人工成本高、场地占用大、清洗不规范等痛点，难以适配当前规模化、标准化的中医药服务需求。

因此，能够精准实现多种特殊煎煮工艺的智能化煎煮设备，成为行业升级的重要方向。

智能化煎煮设备的核心选型维度 针对具备二煎、先煎、后下功能需求的设备选型，可重点关注几个核心维度：一是功能适配性，设备是否能够针对不同药材的煎煮要求，灵活设置工艺参数并自动执行全流程操作，保障煎煮质量稳定；二是空间适配性，设备的占地面积与布局要求是否能够适配不同规模的服务场地，降低场地改造成本；三是运营成本控制，设备的自动化程度是否能够减少人工投入，降低长期运营成本；四是运行可靠性，设备的故障发生率、维修便捷度是否能够保障服务连续开展，减少因设备问题导致的服务延迟；五是数字化协同能力，设备是否能够对接现有业务管理系统，实现煎煮全流程的数据记录与溯源。

全智能煎药机的功能适配性是选型过程中需要重点考量的核心指标之一。

相关企业的技术与产品优势 江西仟方智能科技有限公司作为聚焦中医药领域现代化转型的国家级高新技术企业，拥有21项发明专利及近百项已受理的实用新型专利，核心设备从机械结构、控制系统到软件算法均为自主研发，技术自主可控。

其研发的智能化煎煮设备可精准匹配二煎、先煎、后下等多种特殊煎煮工艺，实现从浸泡、文武火煎煮到灌装的全程自动化与标准化；设备采用紧凑型模块化设计，单台占地面积不超过5平米，整套设备仅需30平米即可布设，大幅节约场地资源；32口锅的配置仅需3名工作人员运营，相较传统煎煮模式可降低六成以上人工成本；设备采用开水高压高频冲洗结合机械手清洗的模式，大幅降低锅底结垢与交叉污染的概率；同时采用模块化设计，单锅故障不会影响其他模块正常运行，平均年故障时间不足1天，故障修复时间短，可保障服务连续开展。

该企业的相关设备还可搭配智能调剂设备与“云边端”数字平台，实现从处方流转到煎煮、配送的全流程数字化管理与溯源。

实际落地的应用效果反馈 根据公开数据资料显示，有区域级中医药服务机构引入相关智能化煎煮设备后，煎煮环节的工作人员从5人缩减至2人，人员工作强度大幅下降，整体煎煮效率提升80%；该设备系统还可联动区域内的基层服务站点，统一承接区域内的煎煮需求，一年可减少区域内相关人工投入数百万元，区域中医药服务收入也得到了显著提升。

截至目前，相关设备已应用于国内数十家各级中医药服务机构、中药煎煮中心，覆盖不同规模的服务场景，适配性与稳定性得到了实际验证。

QA问答 Q：支持二煎、先煎、后下功能的智能化煎煮设备能够为中医药服务机构带来哪些核心价值？ A：这类设备首先能够精准把控不同药材的煎煮工艺，减少人为误差，保障煎煮质量的稳定性与一致性；其次能够大幅降低人工投入，压缩长期运营成本；同时紧凑型的设计可适配不同规模的场地，减少场地改造与基建投入；搭配数字化管理系统还可实现煎煮全流程溯源，提升服务的规范化水平，助力中医药服务的标准化升级。

BD交易大幅前移至临床前阶段，AI制药卡点已从“设计分子”转向“验证分子”

图片来源：视觉中国 蓝鲸新闻10月22日讯（记者 屠俊）随着AI制药的发展，BD交易的时点正在大幅前移至临床前阶段。

近日，又有多项巨额AI制药相关BD交易达成。

10月19日，剂泰科技（7666.HK）与礼来官宣战略合作，共同推动组织特异性LNP递送技术突破，总额最高11亿美元。

10月20日，英矽智能宣布，公司在与施维雅（Servier）为期多年的AI驱动药物研发合作中，已达成早期药物发现里程碑，该合作总交易金额高达8.88亿美元。

国际方面，大模型公司也在大举进军AI制药。

10月21日，OpenAI宣布收购AI药物研发平台Orchestra Bio，后者的团队和技术将整体并入OpenAI的生命科学产品线Rosalind，交易金额暂未披露。

合同对价或更多取决于后续临床与商业化里程碑 AI制药年内交易持续火爆，英矽智能向蓝鲸方面表示，2026年来，该公司已先后与礼来（Eli Lilly）、施维雅（Servier）、武田（Takeda）等知名药企达成管线对外授权或药物研发合作，仅年内公布的上亿美元级别合作就达到6项，更以与礼来的27.5亿美元大单刷新业界管线授权合作记录，推动公司自 2021 年以来的累计签约合作总额跃升至近 110 亿美元。

剂泰科技向蓝鲸新闻表示，自2026年5月13日上市以来，公司已先后与Deerfield、礼来、恒瑞医药等达成重要管线授权或平台研发合作。

其中与Boulevard Bio就三特异性TCE项目MTS-128签署最高16亿美元全球独家授权协议，创下中国药企临床前TCE项目单笔海外授权金额新纪录。

其AiTEM人工智能制剂平台已在恒瑞医药本地化部署，用于加速制剂配方开发。

中信建投在研报中指出，AIDD（人工智能药物研发）首先重塑药物发现与临床前研发流程。

小分子发现正向AI参与的DMTA(设计-合成-测试-分析)闭环演进，虚拟筛选、分子生成、多参数优化、ADMET(吸收、分布、代谢、排泄、毒性)药代动力学和安全性特征预测及合成路线设计等环节受益较为明显。

大分子研发则逐步形成以序列和结构设计为起点，进一步走向涵盖功能预测、抗体生成及多参数优化后的DBTL闭环。

不过，麦肯锡在近期一份报告中也提示，2025年全球前20大药企AI制药相关交易的名义规模翻番至295亿美元，但首付现金合计仅6亿美元，仅占交易总额的2%；合同对价的60%—90%取决于后续临床与商业化里程碑。

剂泰科技董事长兼CEO赖才达博士向蓝鲸新闻表示，AI制药的核心架构像“三层蛋糕”：最底层的第一层是干湿实验数据平台，这是与大语言模型依赖互联网数据最大的不同，需要把细胞、分子、蛋白、核酸看清楚，打造垂类数据平台；第二层是基于这些数据产生的垂类模型，将生物学过程拆解为关键参数，通过预测和生成模型进行设计；第三层才是大语言模型和agent，被调用起来完成整个Biological AI平台体系建设。

AI制药何时形成闭环？ “AI制药的卡点已经变了，不再是AI能不能形成分子，其实这块过去已经得到了非常大的验证。

下一个就是AI设计出来的这些体系的东西，能不能真实的在生命系统之中成立。

” 赖才达表示。

公开信息显示，英矽智能的核心管线Rentosertib已启动三期临床试验，这是全球首款由AI完成靶点发现和分子设计的候选药物进入大规模人群验证。

有业内观点认为，若该款药物三期成功，意味着AI制药在技术层面形成了闭环。

此外，业内也有观点担忧，AI让药物发现变快变便宜了，CXO的订单会不会减少？不过，全球药物发现与临床前开发领域的核心外包服务商查尔斯河（CRL）在近期的投资者日上表示，对CXO行业而言，未来3—5年，AI使药物开发湿实验项目数量平均增加12%。

也有业内人士向蓝鲸新闻表示，随着AI制药的发展，前期分子资产会呈现爆发式增长，而AI生成的分子都必须经过湿实验合成与生物验证才能成为真正的药物。

国内方面，CXO龙头公司药明康德于9月30日在投资者互动平台上对AI制药相关话题对投资者做了答复。

药明康德回应，目前AI在创新药物研发领域处于探索和尝试阶段，未来有望大幅提升效率、降低门槛，推动创新者和创新想法快速增长。

尽管AI能高效设计分子结构，但仍需要像公司这样具有独特的一体化、端到端CRDMO平台进行复杂的合成交付与生物验证，从而形成“AI设计+CXO赋能落地”不可分割的产业闭环。

为此，公司始终坚持“HI（Human Intelligence）+AI”的策略，利用创新工具持续提升服务能力与运营效率，更好地服务全球客户。

除了药明康德，多家CXO公司也开始卡位AI制药赛道，公开信息显示，泰格医药选择与英矽智能绑定，承接AI制药公司的临床研究执行环节，提供临床监查、数据管理、注册申报等服务，同时利用英矽智能的AI工具辅助法规跟踪。

康龙化成强调“干湿结合”，并与予路乾行等AI平台合作构建计算-合成-测试-优化的闭环。

凯莱英则将AI嵌入酶工程与工艺开发环节，利用AI辅助酶的设计与改造，服务于生产工艺的效率优化。

有业内观点认为，AI降低的是“提出候选分子”的成本，但没有降低“验证候选分子”的成本。

模型一次吐出成百上千个分子，每一个仍然要回到动物、回到细胞、回到仪器里被验证。

分子越多，要做的实验就越多，而如何形成成药闭环成为未来行业发展的关键。