ENGINE A投资实践
01
投资实践收益
将 AI 产业研究、资产配置与量化验证能力，用于公司自身及依法合规安排的证券投资实践，在承担市场风险的前提下争取投资回报。
产业研究→组合配置→量化验证→投资实践
VALUE CAPTURE
投资实践收益
01 / BUSINESS MODEL
两个盈利引擎
同一套智能体运营系统，驱动两条互不混同的业务线。
ENGINE B企业服务
02
企业服务收入
把已在真实项目中运行的智能体能力，转化为面向企业客户的数据服务、分析服务与软件服务。
数据工程→分析研究→工作流设计→软件交付
VALUE CAPTURE
项目实施费 · 订阅许可费 · 持续服务收入
02 / AI-NATIVE ORGANIZATION
人类决策，多智能体执行
我们不是在传统组织上加几个 AI 工具，而是从组织方式开始，把研究、投资与开发重构为可并行、可复核的系统。
数字员工是承担明确职责的软件智能体。它们扩展团队能力，但不替代人类的最终判断与责任。
-
01
人类定义边界
确定战略目标、资本约束、风险规则与审批标准。
-
02
智能体并行工作
完成研究、数据、建模、开发、测试与反方复核。
-
03
证据进入决策
关键结论保留来源、版本与审查记录，再由人类批准。
HUMAN GOVERNANCE
人类决策团队
战略方向 · 资本配置 · 风险边界 · 最终决策
OPERATING SYSTEM
AI智能体运营系统
任务编排 · 上下文 · 工具 · 记忆
A
INVESTMENT投资数字员工
- 投资策略与组合管理
- 宏观 / 产业链 / 公司研究
- 量化 / 风控 / 交易支持
- 绩效归因与报告
B
ENTERPRISE企业服务数字员工
- 数据工程与知识库
- 行业与公司分析
- 智能体工作流设计
- 软件架构 / 开发 / 测试
C
GOVERNANCE治理与审查数字员工
- 来源核验
- 反方评审
- 过程留痕
- 版本与风险审查
人类复核与最终批准
FINAL HUMAN GATE
03 / SELECTED PRACTICES
能力不是概念，项目就是证据
四项实践覆盖研究、投资、交易与产品开发，展示 AI 原生团队如何把复杂任务转化为可运行的工作系统。
01
全智能体开发
本网站
从信息架构、文案、视觉设计、代码开发到测试迭代，均由多智能体协作完成。网站代码零人工写入，人类负责目标定义、内容审核、测试验收与上线批准。
- AI 产品
- 零人工代码写入
- 人类验收
02
多智能体链式深挖
AI产业链研究
多智能体沿 AI 基础设施上游逐层拆解，完成产业节点映射、公司归属、证据核验与独立审查，两份成果完整公开。
03
组合化投资实践
FOF多元资产配置
以基金为主要载体，按收益来源而非资产类别划分为十四类策略，横跨底仓流动性、对冲中性与方向性三层，并对股票敞口做底层穿透，避免名义分散、实质集中。
04
智能体原生系统
量化算法与自动交易
系统连接数据、模型、风险约束、订单生成、执行检查与绩效归因，代码全部由 AI 智能体生成，人类负责目标定义、风险规则设定与上线批准。
- 量化算法
- 自动化链路
- 人类审批
REPRESENTATIVE RESEARCH / 2026
从一个问题，追到整条AI基础设施产业链
以 LLM 需求为起点，向上游连续追问「谁提供关键能力、依赖什么、瓶颈在哪里」，再由不同智能体完成公司映射、证据核验、反方审查与结论修订。
问题拆解→链式深挖→证据交叉→独立审查
查看两份公开研究
LLM UPSTREAM CHAINAGENT-REVIEWED
DEMAND ORIGIN大模型算力需求
L1计算系统
L1数据互联
L1能源与散热
核心器件关键材料制造设备公司映射
来源核验
反方审查
版本留痕
04 / DIGITAL WORKFORCE
数字员工，不是一个聊天框
每个角色拥有明确职责、工具与审查边界；它们围绕同一任务协作，而不是各自输出互不相干的答案。
01投资策略与组合管理↗
02宏观策略↗
03AI产业链研究↗
04公司研究↗
05量化与数据↗
06风险与合规↗
07交易执行支持↗
08绩效归因↗
09报告与沟通↗
10数据工程↗
11知识库维护↗
12行业与公司分析↗
13智能体工作流设计↗
14软件架构↗
15软件开发↗
16测试与可靠性↗
17客户交付↗
18来源核验↗
19独立反方评审↗
20风险边界审查↗
21版本与证据留痕↗
05 / ABOUT US
专业判断由人承担，规模化执行由智能体完成
创始团队把机器学习、量化研究、软件工程与产业一线经验连接起来，构成公司的判断与治理中枢。
01
FOUNDER创始人 / 首席算法官
朱宏博
北美统计协会会员
中国人工智能协会会员
中国计算机协会会员
香港优秀人才计划
- 教育背景
- 哥伦比亚大学 统计学硕士（QS 2026 世界第 38）
丹佛大学 数据分析硕士 · 数学学士
校长奖学金 · 数学学院杰出学生 · 美国大学生数学建模竞赛 MCM Honor Prize - 从业经历
- 2023–2025 AlphaByte（新加坡）· 量化算法开发
2022–2023 虾皮 Shopee · 算法专家
2019–2021 Visa Inc.（美国）· 数据科学家
2018 哥伦比亚大学 AI 实验室 · 研究员 - 能力主线
- 实时风险建模 在 Visa 搭建端到端欺诈检测系统，12 个月处理近 3000 亿笔交易，协助识别约 10 亿美元欺诈交易。高频交易流上的实时异常识别，与量化风控同源。 模型工程化 在 Shopee 带 8 人团队构建销量预测系统覆盖 36 万商品，含自动再训练、部署、监控与预警；15 人团队的物流规划系统降低自有物流成本 40%。正是量化策略走向实盘所需的基础设施。
- 公司职责
- 战略方向与算法体系。四个项目均由其定义目标与验收标准，量化算法与自动交易系统由其主导设计。
02
CO-FOUNDER联合创始人 / 产业研究与运营
廖韫枭
- 教育背景
- 昆士兰大学 工程建筑信息技术学院 硕士
QS 2026 世界第 42 · 澳大利亚八校联盟 Go8
奥本大学 工学院 机械工程学士
美国卡内基分类 R1 最高研究活跃度 - 事业背景
- 意法半导体 STMicroelectronics · 扩散部设备工程师 / 半导体资深研究员
负责晶圆扩散工序设备的安装调试与预防性维护、故障根因分析，并配合工艺工程师优化制造流程。 - 公司职责
- AI 产业链研究、智能体流程运营与基金尽调。半导体制造一线经验，构成公司对晶圆制造、设备与产能环节的判断基础——当模型算出某个环节将出现供需缺口，需要有人判断这个缺口在物理上是否成立。
- 关联实践
- AI 产业链研究 · FOF 多元资产配置
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了解公司的 AI 原生架构、投资实践与长期发展计划。
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