领阅为专业投资者构建带完整「研·投·控」思维链的投研 OPT——从信号到决策，以不足真人千分之一的成本，交付可回溯、可沉淀、可自进化的投资判断。
堆人、堆数据的投研模式正在失效。AI 已经把信息侧做满——摘要、速读、纪要；但判断侧几乎空白。漏损分两层。
硬件即插即用接入，端侧小模型本地推理、私有数据本地存储——数据不出域，把整支投研团队的判断力装进盒子。
基于专家推理链路构建动态金融知识图谱，以传统图谱约 1/4 的周期实现投研场景全域覆盖；研究假设自动结构化为可追踪节点，结论逐层归因。
为每个成员建立独立判断风格画像，冷启动即可用并随使用持续演化；自动识别「判断 vs 行动」偏离——这种偏离本身是最有价值的画像特征。
在投研链、服务链、验证链每个推理节点嵌入可信度评估，逐层校验真实性与逻辑严谨性；低可信节点自动触发补证据，幻觉在架构层可检测、可拦截。
投研链只跑一次全用户共享，智能路由把个性化推理与工具调用成本压缩一个数量级；秒级响应扛住海量并发，越用越准、越用越省。
2026 年 3 月末：证券基金在管 ¥22.72 万亿 · 管理人 7,500+ 家 · 存续基金 90,000+ 只。领阅把数据商的「原料」加工成「判断」，做集成而非替代。
按 AUM 分层年订阅，Token 包按量计费，私有化可选。客户测算逻辑：提效 30% × 团队人力成本，抵回订阅费绰绰有余。
30+ 年 AI、数据库与量化投资积累 · 500+ 顶会/期刊论文 · 6W+ 引用 · 50+ 头部机构合作项目。
香港科技大学（广州）金融科技系助理教授。时空数据挖掘与金融文本分析，近 3 年 CCF-A 类论文 20+ 篇，曾在百度、IBM、RavenPack 任访问研究员。
港科大（广州）协理副校长、人工智能学域主任。ACM Fellow、IEEE Fellow、长江讲座教授，曾任百度研究院副院长主管 5 个实验室。
港科大（广州）数据科学与分析系正教授、长江讲座教授。研究 DB+AI 融合与高维数据建模，撰写合著 160+ 篇论文。
广东博源基金董事长。2001 年起先后就职招商证券投资咨询部、东莞利德、博源基金，东莞市私募基金业协会会长。
曾任美国 Oak Hill 对冲基金策略分析员、博时/平安基金投资经理。中低频多因子、多策略量化选股，15+ 年跨市场经验。
中国科技大学微电子硕士。曾任美国 PicoNetics、Diodes 高级模拟 IC 设计师与 FAE Manager，持两项美国发明专利，后任微软高级架构师。
中山大学本硕。10+ 年投研/投顾产品设计与研发经验，曾任职国内多家知名金融与互联网公司。
曾任华林证券运营总监；富途期间从 0 搭建增长团队，单季度带动 21 亿 AUM 增长、获客成本降 80%；腾讯期间驱动自选股 App MAU 翻倍。
电子科技大学软件工程，7 年 AI 架构、4 年团队管理。曾任晶泰科技云计算任务系统负责人，从 0 到 1 支撑千倍增长。
算力设备 ¥1,200 万 · 人员 ¥600 万 · 数据采购 ¥150 万——我们正在把中游的判断催化层，做成行业标配。