6月16日，2026 中国国际金融展在上海世博展览馆开幕。本届展会由中国人民银行指导、上海市委市政府支持、中国金融电子化集团有限公司主办，以“金融强国筑根基 数智创新向未来”为主题，设置金融基础设施、全国性金融机构、支付体系建设、金融科技前沿及生态、上海国际金融中心建设、地方特色金融、国际金融机构与出海、金融传媒与人才八大展区。
词元无限携“面向金融场景的 AI 原生开发软硬一体解决方案”亮相金融科技前沿及生态展区，与海光联合展出。同时，词元无限余一在展会发表主题演讲“数字劳动力重构金融企业研发生产力”，向行业展示企业级编码智能体如何从代码工具升级为数字劳动力，重构金融企业研发生产力。
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金融行业 AI 研发落地，为何这么难？
开幕式上，中国人民银行副行长邹澜指出，要"强化科技引领，稳健务实推动人工智能等新技术落地应用"。国家金融监督管理总局发布的《银行业保险业数字金融高质量发展实施方案》提出33项任务，要求稳妥有序推进大模型在金融领域应用；国务院“人工智能+”行动意见将 AI 视为推动金融供给侧结构性改革的核心引擎。
政策方向明确，落地却面临刚性门槛。金融行业AI Coding落地难，集中体现在四个方面：
数据安全：核心代码与数据高度敏感，监管严格，防泄露、可审计是硬性要求；
私有化部署：金融机构严禁核心数据、代码流出内网，必须私有化部署，部署周期长、技术难度大；
国产化适配：金融行业全面推进信创改造，需适配国产模型、国产算力、国产数据库与中间件生态；
行业知识复杂：存量代码库庞大、系统架构老旧，业务规则与隐性逻辑盘根错节。
通用 AI 编码工具难以跨越这四道门槛。词元无限的回答是：不做代码补全工具，构建贯穿研测交全链路的「安全数字劳动力」，让 AI 从局部试点升级为支撑核心业务的组织级交付底座。
# 02
词元无限 × 海光：软硬一体方案首秀金融展
本次金融展，词元无限与海光联合展出“面向金融场景的AI原生开发软硬一体解决方案”，提供从算力底座到智能体层再到合规交付的完整答案，直击金融行业 AI 落地四大痛点。
算力层：海光 CPU/GPU/DCU，国产自主可控，从芯片指令集层面实现自主可控，符合金融信创标准。软硬协同优化确保词元无限智能体在国产算力上跑出接近国际主流芯片的性能，解决“国产卡跑不动大模型”的难题。
智能体层：InfCode、DeepMap、InfTest、TokenHub四款产品各有分工、协同运行，分别从代码生成、知识记忆、质量验证、成本治理四个维度，构成贯穿研测交全链路的企业级Agent基础设施。SWE-Bench全球第一的智能体能力，领域微调更懂Java/C++，更懂银行的“老系统”和“特有规范”。
合规层——通过ISO 27001信息安全、ISO 20000-1 IT服务、ISO 9001质量管理三大国际认证；作为全国信标委智能体互联协议首批试点单位及中关村高新技术企业，技术路线符合国家人工智能发展战略；所有AI生成记录、修改建议均留痕可追溯，满足金融审计对"操作可回溯"的严格要求；支持完全离线部署，代码数据不出机房。
交付方式——支持Docker镜像、Helm Chart、离线部署包，适配x86_64/ARM64/鲲鹏/龙芯/飞腾/昇腾/海光，兼容Kylin/UOS等信创操作系统，可部署于企业内网、专有云、混合云及Kubernetes环境。
# 03
企业级 Agent 基础设施：四款产品深度解析
软硬一体方案的核心，是智能体层的四款产品。它们并非孤立存在，而是围绕金融企业研发全流程形成协同——InfCode 负责把需求落到代码，DeepMap 负责给 AI 提供长期项目记忆，InfTest负责证明代码能不能站住，TokenHub 负责让整个过程可治理、可度量。
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InfCode是词元无限面向企业级复杂代码场景推出的编程智能体，在最具权威的SWE-Bench全球榜单中斩获第一，以超越GPT-5和Claude 65%的性能表现，重新定义了编程智能体的能力上限。在Java复杂场景中的解决效率达次位方案的6倍，构建起难以复制的技术护城河。与传统代码补全工具不同，InfCode强调对需求意图、代码结构和企业上下文的综合理解，通过意图定位、AST检索和生成对抗验证三层机制，让智能体像资深架构师一样自动审查AI生成代码，拦截潜在Bug和安全漏洞。在某银行核心系统研发实践中，项目要求“零组织调整、零流程侵入”完成智能研发引入，InfCode接入后：金融业务交付效率综合提升39%，IT成本节省20%，AI代码可用性达88%以上。智能体代码能力已达“中级工程师”水平，在真实金融场景下实现可量化、可验证的提效落地。该案例充分验证了企业级编程智能体在银行核心系统的成熟性，也为金融行业AI研发转型树立了可参照的实践标杆。
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DeepMap为企业代码库构建结构化知识图谱，从根本上解决AI在复杂金融场景中的"幻觉"问题。金融系统代码量大、迭代快，项目交付时需提供与代码对应的完整结构说明和文档，手动编写耗时费力、质量参差不齐。DeepMap让智能体“记住”企业的代码资产与业务逻辑，为InfCode提供长期项目记忆，二者形成「研发+知识」双闭环。在某城商行遗留系统文档治理实践中，DeepMap将海量代码仓库文档生成效率提升90%，实现一键式批量输出；文档覆盖率提升至95%，确保代码与文档实时同步、一致可追溯。知识图谱的引入，使AI对金融业务逻辑的理解从"每次重新学习"升级为"持续积累复用"，为智能体在大型金融机构的长期部署提供了可持续的知识基础设施。
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InfTest测试智能体承担自动化回归、性能巡检与质量门禁，与InfCode形成「研发+质量」双闭环——InfCode负责把代码写出来，InfTest负责证明代码能不能站住。
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TokenHub聚焦Token精细化调度与成本优化，为企业级AI研发提供可治理、可度量的工程化方案。两款产品分别守住质量红线与成本红线，让AI研发从"能跑通"走向"可交付"。四款产品协同运行，覆盖从需求理解、代码生成、知识记忆、质量验证到成本治理的全流程，让AI从局部试点升级为支撑核心业务的组织级交付底座。
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分阶段、可验证、全闭环：金融行业的落地路径
金融行业 AI 研发转型不能一步到位。遗留系统复杂度高、安全合规红线严、研发测试长期割裂——面对这三大挑战，词元无限提供一套以6个月为周期的渐进式落地路径：
短期（2个月）｜规范驱动开发 + InfCode
先在现有金融级代码规范框架内实现单点突破，让AI进入真实生产任务。在不破坏代码审核体系的前提下，开发周期缩短30%～50%。
中期（2-4个月）｜DeepMap知识库 + InfTest
AI开发提速后，瓶颈转移到测试环节——"开发快、测试慢"。通过DeepMap沉淀企业代码知识、InfTest建立质量门禁，测试验证周期缩短30%～50%。
长期（4-6个月）｜需求+开发+测试+运维全流程提效
从单点工具升级为端到端研发流程提效，形成可治理、可度量、可规模化推广的AI研发体系，团队交付周期缩短20%～30%。
# 05
展望
央行副行长邹澜在本届金融展开幕式上强调，要"稳健务实推动人工智能等新技术落地应用"。"稳健务实"四个字，正是词元无限一贯的工程哲学——不为炫技而AI，而为结果交付而AI。
企业级AI的竞争重心正在从模型能力转向工程落地能力。词元无限将持续深耕金融赛道，让AI从局部试点走向组织级交付底座，助力金融企业实现研发生产力的确定性跃升。
欢迎垂询｜如需了解词元无限金融行业解决方案及产品演示，请关注「词元无限」公众号或联系客服，获取专属落地方案。
