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科大讯飞：目前公司持有优必选股份的比例为0.2127%

1 月 31, 2026 通过 exness 0 评论 #人工智能, #投资者关系, #教育, #机器人, #科大讯飞

证券之星消息，科大讯飞(002230)03月13日在投资者关系平台上答复投资者关心的问题。

投资者：公司推出可养成的宠物玩具、仿生运动机器狗等软硬件一体的机器人,同期推出专业数字虚拟人家族,担当老师、医生等角色是否进入了量产阶段？

科大讯飞董秘：您好，“讯飞超脑2030计划”致力于真正让机器全方面感知人和环境，懂各行各业知识，有通识和情感，能灵活运动，会多维表达，打造可持续自主进化的复杂智能系统，最终让能够端茶送水、陪伴服务的机器人进入每一个家庭。关于“讯飞超脑2030计划”的详细内容，请参阅https://qr23.cn/Ezcwta，相关工作均在持续开展和有序推进中。

投资者：请问董秘先生：公司目前有养老陪护智能机器人在居家或医院试点运行吗？谢谢

科大讯飞董秘：您好，关于“讯飞超脑2030计划”的详细内容，请参阅https://qr23.cn/Ezcwta，相关工作均在持续开展和有序推进中。

投资者：公司还持有优必选的股份吗？公司的研发打造的人形机器人处于国内是什么水平？

科大讯飞董秘：您好，目前公司持有优必选股份的比例为0.2127%。

投资者：请直接回答你们是否具备sora的技术

科大讯飞董秘：您好，Sora依托通用大模型的基础，在视频生成领域显著超越了业界现有同类产品的水平，也进一步证明了加强自主可控通用大模型底座研发的必要性。Sora的发布进一步验证了科大讯飞2022年初发布“讯飞超脑2030计划”时对多模感知、多维表达技术演进路线的判断（链接：https://qr23.cn/Ezcwta）。未来科大讯飞在持续推进技术创新突破的同时，在教育、医疗、办公、人机交互等领域的人工智能应用加快实现自我造血能力。

投资者：【超级重要建议】公司一定要收购一家手机公司并做AI手机！因为在AI时代，手机和机器人成了最重要的AI能力的两大硬件载体，机器人公司已有布局，但是与用户最高频的互动还是在手机端，如果公司收购一家软件能力很差但是硬件集成能力比较厉害的手机制造公司，就能够以较低的成本获得手机制造能力，进而借助手机这个硬件平台，销售自己最厉害的AI大模型产品。公司不用担心自己手机硬件竞争力问题，因为AI时代这些都被屏蔽了

科大讯飞董秘：您好，感谢您的关注与热心建议。

投资者：飞星一号算力平台已建成，将为星火V4训练打下良好基础。但OPENAI GPT5很快就会出来了，飞星二号什么时候开始建造，为对标GPT5的大模型打下基础。现在有什么可以透露的信息吗？谢谢

科大讯飞董秘：您好，科大讯飞多年来一以贯之的脚踏实地推进人工智能技术与产业进步，公司会一步一个脚印，扎实推进星火大模型升级迭代，您的问题目前没有应披露信息。

投资者：您好，从目前情况看，AI助手可能从手机终端上实现应用，这是新一代的AI手机，是去App化的真正简单方便的智能手机，是直接与手机互动的不需要App的方便的智能助手。请问公司是否与手机厂商有深度合作？像华为为汽车厂商提供软件灵魂一样，为手机厂商赋能，共同制造软硬件一体的AI手机，成为手机AI软件的提供者和管理者？

科大讯飞董秘：您好，星火大模型具备接入手机提供AI服务的能力，无其他应披露信息，感谢关注。

投资者：你好，我们每个人未来可能都需要也只需要一个AI助手，需要在一个终端上来实现，我们所需要的普通服务都可以通过这个终端上的ai来实现，大幅提高我们生活工作的效率和便捷度。公司能否与多家手机厂商展开深度合作？了解用户的真正需求，打造更好的AI，让AI为手机赋能？

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科大讯飞董秘：您好，星火大模型具备接入手机提供AI服务的能力，感谢关注。

投资者：请问董秘,讯飞有文生视频项目的计划吗 或者已经开始研究了?

科大讯飞董秘：您好，当前以Sora为代表的视觉大模型正在极大地革新视频生产方式，Sora的发布进一步拉大了当前和国内大模型技术的差距，其本质上是在GPT-4基础上训练出来的，是大模型在视频生成领域的一次成功实践。科大讯飞在2023年8月15日升级发布了支持多模态理解及文图生成能力的多模态大模型，并于2024年1月30日发布首个基于全国产算力训练的底座大模型星火V3.5，已经具备了良好的基础，我们会坚定地走下去，打造更强的多模态认知底座大模型。欢迎下载讯飞星火APP体验人工智能最新进展，谢谢。

投资者：1、近期使用星火大模型，输入一段文字能产生相对应的主持人讲故事的视频，近期的大模型还有升级更新吗？2、公司有没有考虑与华为合作将星火大模型接入华为下步研发的Ai手机中？

科大讯飞董秘：您好，科大讯飞始终坚持脚踏实地推进技术进步与产业发展，扎实推进星火大模型升级迭代。目前无应披露信息，感谢您的关注。

投资者：刘总你好 按照我的理解，公司到 GPT 4.0水平之后还需要巨额的资金来训练和投入算力，公司有没有打算把星火大模型从公司独立出来进行融资？谢谢

科大讯飞董秘：您好，公司始终坚持规范运，如有相关重大事项，公司将严格按照相关规则认真履行信息披露义务。

投资者：你好，公司有脑机接口方面的研究吗？

科大讯飞董秘：您好，公司对科技前沿重点领域均有积极关注并开展前瞻布局研究。由于脑本身的复杂性和特殊性、医学伦理等限制，脑科学产业化应用当前整体尚处于前瞻性研究阶段。

投资者：尊敬的董秘，国产算力龙头华孚时尚投资上百亿发展算力，布局了上虞华尚数智中心AIGC智算中心项目跟新疆“万卡集群”阿克苏算力项目。在新疆打造基于全栈国产化的超大规模智能算力集群，承接“东部西算”的算力需求，为地方政府、国内高校、国家实验室、关键基础设施行业以及企业客户提供AI算力服务与支持，并为“一带一路”算力需求提供有力保障。请问公司是否有跟华孚时尚合作？没有给华孚时尚提供产品？

科大讯飞董秘：您好，科大讯飞与华孚时尚目前没有合作。

投资者：你好，我是一名大四学生，最近在写论文，我想知道贵公司近几年的研发支出和研发成果数据在哪里找

科大讯飞董秘：您好，研发支出情况请详见公司定期报告，谢谢。

投资者：教育部办公厅关于开展中小学人工智能教育基地推荐工作的通知（教基厅函〔2023〕29号），全国共有184个中小学人工智能教育基地入选公示名单，贵司做为行业领先、深耕智慧教育多年的科技公司，是如何在加快国家中小学人工智能教育基地的建设中抢占先机？是如何为2024年加快人工智能在教育行业的更多场景应用谋篇布局的？

科大讯飞董秘：您好，在教育领域，科大讯飞在“人工智能助力教育，因材施教成就梦想”理念指导下，面向国家重大教育命题，依托科大讯飞具有自主知识产权的国际领先的机器阅读理解、知识图谱构建、精准手写识别、复杂公示识别、智能评测、智能语音等人工智能关键技术，构建了涵盖教、学、考、评、管教育教学场景的全栈产品体系。未来，科大讯飞将持续聚焦技术突破和教与学场景应用，以更深层次的教育数字化助力教育高质量发展。

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第十二届期货与衍生品国际学术会议在广州顺利召开

12 月 17, 2025 通过 exness 0 评论 #人工智能, #学术会议, #期货与衍生品, #金融科技, #高质量发展

为促进期货与其他衍生品行业产学研的交流与合作，助力经济高质量发展，由广东外语外贸大学与北京航空航天大学共同主办、广东外语外贸大学金融学院承办的第十二届期货与衍生品国际学术会议于11月18-19日在广州生物岛高新木莲庄酒店顺利召开。会议邀请美国弗吉尼亚大学Robert Ivory WEBB教授、香港科技大学（广州）蔡宁教授、清华大学陆毅教授、荷兰开放大学Bart FRIJNS教授、广州期货交易所杨阳博士分别作主旨报告。上海期货交易所研究院副院长张惠岩、中信期货华南分公司总经理杨健、中信证券大宗商品业务线高级副总裁刘晓南、招商期货研究所所长王思然以《聚焦痛点:期货市场创新服务高质量发展》为题进行圆桌论坛。广东外语外贸大学副校长何传添为开幕式致辞，金融学院院长展凯，副院长杨菁菁、张浩，以及来自金融学院的上百名老师和同学参加此次会议。会议由展凯主持，北京航空航天大学教授、广东外语外贸大学云山讲座教授韩立岩，中国人民大学汪昌云教授，复旦大学刘庆富教授，中山大学韩乾教授出席会议。

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展凯主持会议

何传添代表学校致辞。他介绍了广东外语外贸大学的办学理念和金融学科近年来的建设成果，并指出当前全球衍生品市场正经历着由金融科技和人工智能引领的革命性变革，如何应对技术变革的冲击，已成为学术界、政府和商业界共同关注的焦点话题。因此，此次研讨会的召开具有重要意义。

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何传添致辞

在主旨演讲环节，Robert Ivory WEBB以《风险、风险管理和尽职调查》为题，通过大量金融与非金融公司存在的风险进而引发不必要的损失的例子，重点分析了硅谷银行倒闭的成因，进而强调了公司进行风险管理和尽职调查的必要性。

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Robert Ivory WEBB作主旨演讲

蔡宁在题为《具有可计算偏差边界的灵敏度估计》的报告中，分析了似然比法（LRM）估计量构造存在的局限性，从而提出了一种基于拉普拉斯反演的LRM，并利用数值实验研究证明该方法在广泛流行的金融模型下表现良好。

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蔡宁作主旨演讲

陆毅通过线上方式进行主旨演讲，主要讨论中美贸易战的短期和长期影响。他利用2017年1月至2019年5月中国海关月度数据，以2018年中美贸易战为研究对象，探讨出口对贸易保护的反应。研究结果显示，具有比较优势、出口增长率高、出口价值大、替代弹性高的产业对贸易保护的反应更大。

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陆毅做主旨演讲

Bart FRIJNS通过视频形式作题为《信息与不确定性的解决》的主旨演讲，他通过阐述信息与不确定性对期权的影响，结合新闻、农产品市场、跨市场的信息冲击以及宏观经济新闻公告中的价格发现等的具体事例，说明当前在不确定性的研究领域仍有较大空间，并存在一定挑战。

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Bart FRIJNS做主旨演讲

杨阳以《期货市场在实现碳峰值和碳中和目标中的作用的初步思考》为题，介绍了广州期货交易所在碳市场、电力市场和新能源产业在完善行业定价机制和降低转型风险等方面的重要作用。她指出，广期所不仅在完善行业定价机制、有效管理市场风险方面发挥着重要作用，也能更扎实地推进绿色产品研发，助力经济社会绿色、低碳、高质量发展。

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杨阳做主旨演讲

主旨演讲后，张惠岩、杨健、刘晓南、王思然就《聚焦痛点:期货市场创新服务高质量发展》展开讨论。他们分别从期货交易品种、期货市场结构、外部环境以及中国场内外期货期权市场发展等方面对期货市场高质量发展做出分析，提出真知灼见。韩立岩主持论坛并发表看法。

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圆桌论坛

下午的分论坛共计6场，每个分论坛各有主题，现场师生讨论热烈，精彩纷呈。分论坛1以Financial Risk and Market Volatility（金融风险和市场波动）为主题，专家学者们就该主题展开探讨。来自西南财经大学的郑泽旭、香港中文大学的谭小路、中南财经政法大学的朱家盛和山东大学的王远志，分别以Pandemic Risk and Implied Volatility: Evidence from COVID-19；An Exit Contract Optimization Problem；Asymmetric Impacts of Hedging Pressure on Energy Futures Returns和Rare Disaster Concerns in Predicting Oil为题进行论文汇报及互评。

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分论坛1现场

分论坛2的主题为Financial Policy and Banking（金融政策与银行业），浙江大学的骆兴国、电子科技大学的管瑞阳、南方科技大学的郭艳红和西南财经大学的胡俊分别以The Impact of the “Insurance + Futures” Pilot Policy on the Urban-rural Income Gap；Does Patent Innovation Improve the Operational Performance of Commercial Banks；Why Do Chinese Commercial Banks Issue Write-down Bonds和Lending to Thin-file Consumers: The Benefit of Fintech为题进行汇报及互评。

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分论坛2现场

分论坛3主要讨论Market Prediction and Analysis（市场预测与分析），广东外语外贸大学的刘建熙、深圳大学的黄金波、复旦大学的李诗涵和北京航空航天大学的万莉的报告题目分别为Prediction of the Shanghai-Shenzhen 300 Index Based on EMD-ARIMA- LSTM；The Economic Measure of Riskiness, Forward-looking Information and Predictability of Return Rate；Optimizing Genetic Algorithm with Momentum Strategy for Technical Trading Rules: Evidence from Futures Markets和Return Predictability in China’s Commodity Futures Market: Combination Forecast Methods。

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分论坛3现场

分论坛4以Sentiment and Media Influence（情绪与媒体影响）为题，多位学者围绕主题进行研讨。首都经济贸易大学的郝晶、广东外语外贸大学的常亮、梁裕珩和刘浩以Futures Trading and Corporate Financialization: A Quasi-natural Experiment from the Establishment of China’s Oil Futures Market；Media Sentiment and Regional Bias: Evidence from Online News Data of Listed Firms in China；Learning Word by Word: Central Bank Communications and the Treasury Deviation from Covered Interest Parity和Climate Change News Risk and Cross-Sectional Stock Return in China为题进行论文汇报及互评。

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分论坛4现场

分论坛5的主题是Options and Derivatives（期权及衍生工具），中山大学的刘琛、北京大学的郭芝宇、伦敦大学玛丽皇后学院的邓旻和浙江大学的杨柳的论文标题分别为Option-Implied Ambiguity and Equity Return Predictability；VIX option pricing with good and bad volatility of volatility；The Term Structure of Credit Default Swap Spreads and the Cross Section of Options Returns和Speculating or Hedging: Informed Trading in the Hong Kong Derivatives Markets。

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分论坛5现场

分论坛6主要围绕Portfolio and Network Analysis（组合和网络分析）进行。南京大学的李昊骅、中央财经大学的曹红、中央财经大学的徐雅华和浙江大学的许奇以Building Defensive Portfolio on Stock Networks；The Role of Financialization on the Futures Markets: Evidence from Time and Space Domains；Clustering Effect in Higher-order Moments Across Various Timescales in the Cryptocurrency Market和Risk, Ambiguity, and Expected Returns: Some International Evidence为题进行论文汇报及互评。

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分论坛6现场

11月19日上午，与会嘉宾一行十余人前往南沙智控大厦走访，在展厅层俯瞰广州港码头的日常运转。在讲解员的介绍下，与会人员了解了广州港码头发展情况以及第四期建设的进展，通过观看宣传片及央视新闻报道，大家对广州港码头的定位、特色和未来发展方向有了更进一步的认识。

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走访广州港

此次论坛围绕“金融科技与人工智能在衍生品领域的前沿研究和创新实践”这一主题展开，旨在为学界及业界同仁搭建学术交流与合作的平台，来自境内外50多所大学、科研院所和相关机构的专家汇聚一堂，就期货和衍生品领域的理论和实践问题展开深入研讨，为期货和衍生品行业服务于国家及广东省经济高质量发展提供有价值的经验分享和政策建议。

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合影留念

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一、自动化股票交易系统能做什么？

11 月 3, 2025 通过 exness 0 评论 #Python, #交易策略, #人工智能, #自动化股票交易, #风险管理

在投资领域，自动化股票交易系统正日益成为热门话题。与其被动观察市场波动，不如用技术武装自己，搭建属于你的智能交易助手。通过Python和人工智能技术，我们可以构建一个高效的自动化股票交易系统，在市场中抓住交易机会，简化复杂的操作流程。

这篇文章将带你从零开始了解自动化股票交易系统的构建逻辑，结合代码示例，帮助你轻松上手这一“钱生钱”的领域。

一、自动化股票交易系统能做什么？

传统股票交易通常需要手动下单，而这不仅消耗时间，还容易受到情绪干扰。而自动化交易系统可以通过预先设定的规则或算法执行买卖操作，具有以下优势：

想象一下，一个系统帮助你及时抛售可能下跌的股票，同时逢低买入潜力股，这样的“理想助手”听上去是不是很靠谱？

二、系统构建的核心模块

构建一个自动化股票交易系统通常包括以下几个核心模块：

数据获取与分析：实时获取股票价格、成交量等数据，并进行趋势分析。

策略设计：根据技术指标或机器学习算法生成交易信号。

自动交易执行：通过API与交易平台交互，下达买卖指令。

风险管理：设置止盈止损，控制交易风险。

我们将以实际代码示例展示每个模块的实现逻辑。

三、Python实现：从数据到交易的一站式流程1. 数据获取与可视化

数据是交易系统的基础，我们可以通过库获取股票数据。

通过上述代码，我们可以获取苹果公司的历史股价，并绘制其价格走势，为后续策略设计提供参考。

2. 设计交易策略

我们以“均线交叉策略”为例，当短期均线（如10日均线）上穿长期均线（如50日均线）时，系统生成买入信号；反之则卖出。

自动化股票交易系统_股票自动交易助手教学_Python构建智能交易助手

此策略简单直观，但适合新手上手，后续可结合更多指标优化。

3. 自动交易执行

在策略生成信号后，我们需要通过API连接交易所自动执行交易操作。以下以为例：

通过API连接真实或模拟交易平台，我们实现了交易的自动化。

四、风险管理与回测

一个优秀的交易系统必须具备风险管理功能。以下代码展示了如何计算最大回撤，用于评估策略的风险。

风险管理能有效防范极端市场波动，让系统更加稳定可靠。

五、挑战与未来发展

自动化交易虽然有诸多优势，但也面临一些挑战：

数据滞后：实时性不足可能影响交易策略的效果。

模型优化：简单的均线策略可能无法应对复杂市场，需要引入机器学习或深度学习算法。

监管合规：自动化交易需遵守相关法律法规，避免触犯政策红线。

未来趋势：

六、结语：你的交易伙伴

自动化股票交易系统为个人投资者开启了一个崭新的视角——通过技术驱动实现理性与高效的交易。无论你是初学者，还是想要优化现有投资策略的交易者，构建这样一个“智能交易助手”将是一个非常有价值的尝试。