AI赋能投研的核心在于构建“人机协同"的认知增强体系，通过本地化多资产知识库实现投研框架的结构化、可追溯与可迭代。Al承担信息整合、历史回溯与初稿生成等高重复任务，人类聚焦非共识判断、逻辑校验与决策担责，形成“AI执行+人类核验”范式。知识蒸馏重在提炼投资主干逻辑(如PPLE模型)，而非复制历史结论，结合知行度评分与场景化调用，提升框架适应性。技术上采用混合模型降本增效，数据源严选权威数据库，禁用联网以保纯度，最终实现从经验依赖向知识资产化的跃迁。