2026年5月22日，由海光主办的“智启新程·融通未来”期货数智技术创新应用峰会在济南召开。本次峰会汇聚各大行业头部厂商，聚焦期货行业极速交易、AI 落地、量化基建、信创安全等核心领域，分享硬核解决方案与实战经验，搭建技术交流与资源融通的高端平台。
DolphinDB 解决方案专家吴晋出席会议，发表《DolphinDB x AI 构建新一代期货量化软件基础设施》主题演讲，系统阐述了时序数据库与AI技术融合如何重塑期货量化投研与交易体系。
演讲精华总结
金融行业天然适合群体智能落地：价格、风险本来就是数字，天然可以被量化。更重要的是，这个市场的博弈永远不会停——一个策略一旦被验证有效，所有人都会跟进，套利空间很快就被抹平。所以策略迭代不能停，AI 必须持续进化。而且每一笔决策都涉及真金白银，AI 必须可验证、可追溯。这三个特点叠加在一起，让金融行业的 Agent 化成为必然趋势。未来的竞争核心不再是卖流程工具，而是开发金融 Agent；谁能定义 Agent 之间的协作标准，谁就掌握了行业话语权。
那么，DolphinDB 在这个趋势里扮演什么角色？答案是：做 AI 的“数据底座”和“执行大脑”。DolphinDB 用时序数据库做统一底座，库内计算加上流批一体，研发和实盘共用一套代码，开发成本大大降低。在底座之上，DolphinDB 正在融合 AI Agent，打造新一代量化投研平台。吴晋重点分享了三个案例：
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研报分析 Agent Starfish：它能自动解析研报中的因子公式和逻辑，直接生成可运行的代码，还能自己跑因子评价、判断有效性，并根据结果自主迭代衍生。从研报输入到因子落库，全流程基本不用人工干预，研究员可以把精力放在策略逻辑本身，而不是写代码和调 bug。
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通用 Coding Agent：日常开发中的零散需求，AI 也能帮忙。比如研究员说“帮我创建 100 个点，每个点按照每秒一条，写入一天数据，随机生成”，系统就能自动生成数据构造脚本。再比如“帮我根据表内数据生成一个以 15 分钟为单位的折线图”，AI 也能直接画出图表。这些能力覆盖了量化投研中的数据处理、可视化等高频小场景，进一步释放了研究员的日常生产力。
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策略回测 Agent：用户只要用大白话描述交易思路，系统就能自动生成策略并执行回测。DolphinDB 的秘诀是“分层 Prompt + 正反示例 + 自动修复 + AI 校验”这套工程架构，把策略通过率从 84% 拉到了 99%。核心思路很简单：不让 AI 直接去写几百行的回测代码，而是让 AI 输出一个更容易检查的中间结果，再用工程兜底。
AI 模型再强，金融量化也不能牺牲稳定性和正确性，工程架构才是 AI 落地的真正保障。DolphinDB 用统一数据底座、时序数据库和 AI Agent 协同，帮助期货机构打通从数据到策略的全链路，让量化基础设施从“工具”进化成“智能体”。
随着群体智能在金融领域真正落地，投研、交易、风控的方式都会被彻底改写。DolphinDB 正在与行业一起，书写这场变革。
