AI驱动的智能制造投资机会智能分析系统

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   我需要开发一个AI驱动的智能制造投资机会智能分析系统，帮助证券分析师快速生成高质量的行业投资分析报告。
   
   系统交互细节：
   1. 输入阶段：分析师输入关注的智能制造细分领域（如工业机器人、智能仓储等）和特定分析维度（如市场规模、技术趋势、竞争格局等）
   2. 数据收集与分析：系统通过LLM文本生成能力，自动收集整理相关行业数据、政策文件和市场动态，进行初步分析
   3. 可视化图表生成：根据分析结果，文生图功能自动生成关键数据图表（如市场增长曲线、技术成熟度雷达图等）
   4. 报告结构化生成：系统将分析结果和图表整合为结构化的投资分析报告，包括摘要、核心观点、风险提示等标准模块
   5. 输出与调整：生成完整PDF报告，分析师可对关键数据和结论进行人工复核和调整
   
   注意事项：系统需要提供清晰的数据来源标注，并允许分析师对AI生成的内容进行手动编辑和补充。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

作为一名证券分析师，我经常需要快速产出高质量的行业研究报告。最近尝试用AI工具搭建了一个智能制造投资分析系统，效果出乎意料的好。下面分享具体实现思路和操作流程，或许对同行有参考价值。

1. 系统设计初衷 传统行业研究报告需要大量人工收集资料、分析数据、撰写内容，整个过程耗时耗力。而智能制造领域技术更新快、产业链复杂，更增加了分析难度。这个系统通过AI自动化处理核心环节，将报告产出时间从3天压缩到30分钟。

2. 核心功能模块

3. 智能数据采集：输入细分领域关键词后，系统会自动抓取最新行业白皮书、政策文件、企业财报等结构化数据
4. 多维分析引擎：基于LLM技术识别技术成熟度、市场规模、竞争格局等关键维度，生成初步分析结论
5. 可视化生成：自动将枯燥的数据转化为直观的成长曲线图、市场份额饼图等技术图表

6. 报告结构化输出：按照投资机构标准模板生成包含摘要、核心观点、风险提示的完整PDF

7. 关键实现步骤

8. 建立行业知识图谱：先梳理智能制造产业链上下游关系，标注重点上市公司和技术路线
9. 配置数据源API：接入权威行业数据库，确保引用数据的准确性和时效性
10. 设计分析维度矩阵：将常见的PE估值、技术壁垒、政策支持等分析要素标准化

11. 开发交互式界面：简化操作流程，支持多条件组合筛选和实时预览

12. 实际使用体验 测试时输入"工业机器人+长三角地区"，系统在10分钟内就给出了包含技术专利分析、主要厂商产能对比、政策补贴趋势的完整报告。最惊喜的是自动生成的3D打印技术成熟度雷达图，直接可以用在客户路演中。

13. 优化方向

14. 增加自定义分析模板功能，适应不同机构的报告风格
15. 引入更多实时数据源如供应链波动指数
16. 开发同业对比功能，自动标注标的公司的行业排名

这个项目是在InsCode(快马)平台上开发的，他们的AI代码生成和一站式部署特别适合金融科技类应用。不需要配环境就能直接运行，生成的分析报告还能通过链接直接分享给客户，确实提升了工作效率。

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   我需要开发一个AI驱动的智能制造投资机会智能分析系统，帮助证券分析师快速生成高质量的行业投资分析报告。
   
   系统交互细节：
   1. 输入阶段：分析师输入关注的智能制造细分领域（如工业机器人、智能仓储等）和特定分析维度（如市场规模、技术趋势、竞争格局等）
   2. 数据收集与分析：系统通过LLM文本生成能力，自动收集整理相关行业数据、政策文件和市场动态，进行初步分析
   3. 可视化图表生成：根据分析结果，文生图功能自动生成关键数据图表（如市场增长曲线、技术成熟度雷达图等）
   4. 报告结构化生成：系统将分析结果和图表整合为结构化的投资分析报告，包括摘要、核心观点、风险提示等标准模块
   5. 输出与调整：生成完整PDF报告，分析师可对关键数据和结论进行人工复核和调整
   
   注意事项：系统需要提供清晰的数据来源标注，并允许分析师对AI生成的内容进行手动编辑和补充。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果