2025 证券研究报告行业：增强现实在研究体验的探索

2025证券研究报告行业增强现实在研究体验的探索引言从“纸面上的文字”到“现实中的交互”——证券研究报告的体验革命在证券研究行业，“报告”是分析师与投资者沟通的核心载体从早期的手写分析到如今的电子文档，从PDF到交互式图表，行业一直在探索如何让研究内容更高效、更直观地传递给客户但随着市场竞争加剧、信息爆炸式增长，传统研究报告的局限性日益凸显文字描述难以还原复杂的产业链关系，静态图表无法实时反映数据变化，枯燥的“数据堆砌”让投资者难以快速抓住核心逻辑2025年的今天，增强现实（AR）技术正从“概念”走向“落地”，为证券研究报告的体验升级带来新的可能想象一下当分析师在分析一家新能源车企的财报时，AR技术可以将枯燥的数字转化为动态的3D工厂模型，直观展示产能利用率；当投资者调研上市公司时，AR眼镜能实时叠加财务数据与生产场景，让“纸上谈兵”变成“身临其境”的深度体验这种技术不仅是工具的革新，更是对研究服务模式的重构——它让数据“活”起来，让逻辑“可视化”，让分析师与投资者的沟通从“单向传递”走向“双向交互”本文将围绕“增强现实在证券研究体验的探索”展开，从应用场景、技术实现、行业实践、挑战与趋势四个维度，系统分析AR如何重塑证券研究报告的价值链条，以及行业需要如何应对这场体验革命

一、AR在证券研究中的核心应用场景从“信息传递”到“体验重构”证券研究报告的核心价值，在于帮助投资者理解信息、形成判断AR技术的独特优势在于“虚实融合”，它能将抽象的金融数据、第1页共16页复杂的行业逻辑与真实场景结合，让研究内容从“平面”走向“立体”具体来看，AR在证券研究中的应用场景可分为四大类，每一类都直击传统研究的痛点

1.1数据可视化让数字“会说话”，复杂数据“变直观”传统研究报告中，数据往往以表格、折线图、柱状图等静态形式呈现，投资者需要花费时间解读数据背后的含义AR技术则能将数据直接“投射”到真实场景中，让抽象的数字转化为可交互的动态模型例如产业链关系可视化分析半导体行业时，AR可以将“晶圆制造-封装测试-下游应用”的产业链关系转化为3D立体模型，每个环节的企业通过不同颜色标注，点击某家企业即可弹出其财务数据、市场份额等信息这比文字描述“A公司为B公司提供原材料，C公司采购B公司产品”更直观，尤其适合机构投资者对行业生态的整体把握财务数据动态化对于上市公司财报分析，AR可以将利润表、资产负债表中的关键指标（如营收增长率、毛利率）转化为动态箭头、百分比变化图，甚至与历史数据形成对比动画例如，当分析某消费企业的营收构成时，AR可以在“食品饮料”“零售”“电商”等业务板块的3D图标上，实时显示各板块的营收占比、同比增速，点击某板块还能展开细分数据（如各区域市场表现）市场情绪实时交互结合AI舆情分析，AR可以将实时市场情绪数据（如社交媒体讨论热度、新闻情感倾向）以“热图”形式叠加在K线图上例如，当某只股票突发利好消息时，AR界面会在股价走势图旁弹出“利好情绪占比85%”的动态标签，并显示相关新闻来源和评论关键词，帮助投资者快速判断市场情绪对股价的影响第2页共16页这种数据可视化不仅能提升信息传递效率，还能让投资者在“看数据”的同时“理解数据”，减少因信息解读偏差导致的决策失误

1.2虚拟路演与调研让“纸上调研”变成“身临其境”的深度互动实地调研是券商分析师获取一手信息的重要方式，但传统调研往往受限于时间、成本和空间分析师需要频繁出差，上市公司接待能力有限，调研内容难以系统记录和回溯AR技术通过“虚拟场景+实时交互”，正在重构调研体验上市公司场景AR化分析师在上市公司车间调研时，AR眼镜可以实时“标注”关键设备的技术参数、产能数据、生产流程例如，观察一条锂电池生产线时，AR界面会自动识别设备型号，并显示其每小时产能、良品率、能耗指标，甚至通过“数字孪生”技术模拟不同工况下的生产效率变化这种“所见即所得”的调研，让分析师无需依赖文字记录，即可高效收集细节虚拟路演实时交互疫情期间，线上路演已成为常态，但视频路演仍存在“单向传递”“互动延迟”的问题AR虚拟路演则可以让分析师与投资者“同处”一个虚拟场景例如，在“元宇宙会议室”中，分析师讲解研报逻辑时，投资者可以通过虚拟化身“走到”数据模型旁、“触摸”产业链关系图，实时提问并获得即时解答更重要的是，这种虚拟场景可以被录制，方便分析师后续复盘或向未参与路演的客户二次分享跨地域调研协同对于跨国公司或异地分支机构的调研，AR技术可以打破空间限制例如，分析师在国内通过AR设备“接入”海外工厂的实时画面，与当地负责人“面对面”交流，AR界面会自动翻译对话内容，并将关键信息（如海外子公司的营收数据、合规检查结果）第3页共16页实时转化为结构化数据，直接同步到研报文档中，大幅降低跨地域调研的时间成本

1.3深度研报内容的“沉浸式”呈现让逻辑“自己走出来”传统研报的逻辑链条往往依赖文字描述，投资者需要逐字阅读才能理解“为什么A因素会影响B结果”AR技术则能将研报的核心逻辑“可视化”为可交互的叙事路径，让投资者“跟着逻辑走”研报逻辑“动态流程图”在撰写行业深度报告时，分析师可以将“驱动因素-行业趋势-企业行为-财务影响”的逻辑链条转化为AR动态流程图例如，分析新能源汽车行业时，AR界面会先展示“政策补贴（驱动因素）→技术突破（如电池能量密度提升）→渗透率提升（行业趋势）→车企扩产（企业行为）→营收增长（财务影响）”的动态路径，投资者点击每个环节即可查看详细数据支撑（如补贴退坡时间表、电池技术专利数量），逻辑链条一目了然研报图表“交互式3D化”对于传统图表难以呈现的复杂关系，AR可以通过3D模型直观展示例如，在分析供需关系时，AR可以生成一个“三维供需曲线”，横轴为价格，纵轴为数量，投资者可以通过滑动时间轴，动态观察不同季度的供需变化，并实时看到价格波动对企业利润的影响这种交互体验不仅让数据更易理解，还能激发投资者的主动探索欲研报结论“多维度验证”研报结论的可靠性需要多维度数据支撑，AR可以将这些数据整合为“验证路径”例如，当分析师得出“某消费企业2025年营收将增长20%”的结论时，AR界面会生成一条“验证路径”点击“营收增长”标签，可展开“历史增速（近3年复合增速15%）→新开门店计划（2025年新增50家）→新品类贡献第4页共16页（预计占营收30%）→供应链保障（产能利用率提升至90%）”，每个环节都有数据和图表支撑，投资者可以自主验证结论的合理性

1.4实时信息交互与个性化推送让研报“懂你所需”传统研报的推送模式是“一对多”的被动接收，投资者需要在海量研报中筛选符合自己需求的内容AR技术通过“实时感知+智能推送”，可以让研报主动适配投资者的需求AR眼镜“个性化信息屏”当投资者佩戴AR眼镜时，界面会根据其身份（机构投资者/个人投资者）、持仓情况（重仓股/轻仓股）、关注领域（科技/消费）等，自动推送相关研报片段例如，某个人投资者持有宁德时代股票，AR眼镜会在显示实时行情的同时，弹出“宁德时代最新深度报告CTP技术迭代对成本的影响”，并标注“与您持仓相关，重点关注第3部分‘产能扩张计划’”实时事件“AR标注”当市场出现重大事件（如政策发布、行业数据公布、企业公告）时，AR技术可以将相关研报的分析逻辑实时标注在事件现场例如，央行发布降准消息时，投资者打开AR界面，在股票K线图旁会出现“降准对银行板块的影响研报已更新”的提示，点击即可查看分析师对“净息差改善”“信贷投放加速”等逻辑的解读，实现“事件-研报-分析”的即时联动投资者画像“动态更新”AR系统可以通过记录投资者的交互行为（如点击哪部分内容、停留多久、提问频率），动态更新其需求画像例如，某机构投资者多次点击某消费企业的海外业务板块，则系统会判断其关注“国际化布局”，后续推送研报时会优先展示相关内容，提升信息触达效率

二、AR在证券研究中的技术实现路径从“硬件支持”到“内容构建”第5页共16页AR技术在证券研究中的落地，需要硬件、软件、数据、安全等多环节的协同支撑这不是简单地“给研报加个AR功能”，而是从底层技术到上层应用的系统性构建

2.1硬件设备轻量化、低延迟、高交互是核心需求AR设备的选择直接影响研究体验的流畅度目前主流的AR设备包括手机AR（如iPhone的ARKit、安卓的ARCore）、AR眼镜（如Meta的Quest

3、华为的Glass3）、HoloLens等对于证券研究场景，硬件需要满足以下要求轻量化与便携性分析师在调研时需要频繁移动，过重的设备（如HoloLens2重量约566g）会增加使用负担因此，2025年更可能普及的是“轻量化AR眼镜”，重量控制在100-200g，续航4-6小时，支持无线连接，方便随身携带低延迟与高清晰度金融数据的交互需要实时响应，若AR画面有明显延迟（超过50ms），会影响数据读取和决策效率因此，硬件需支持90Hz以上刷新率，分辨率达到4K/眼，确保文字、图表清晰无卡顿多模态交互除了常见的手势识别、语音控制，证券研究场景还需要支持“精准触摸交互”（如点击屏幕上的按钮、滑动数据）和“空间定位”（如在真实场景中固定数据模型位置，避免画面抖动）2025年的设备可能通过“SLAM（同步定位与地图构建）+AI算法”实现厘米级空间定位，确保数据模型在移动过程中稳定显示数据安全适配金融数据涉及敏感信息，硬件需具备加密芯片，支持本地数据处理，避免信息泄露例如，调研时收集的企业内部数据可在本地AR设备中加密存储，仅分析师有权限访问

2.2AR内容开发从“标准化模板”到“定制化场景”第6页共16页AR内容是连接技术与需求的桥梁与普通AR应用不同，证券研究AR内容需要专业金融知识与AR技术的深度融合，其开发路径可分为三个阶段第一阶段标准化模板开发针对高频研究场景（如财报分析、产业链图谱、路演演示），开发标准化AR模板例如，“财报AR模板”内置利润表、资产负债表的3D动态展示功能，分析师只需导入Excel数据，即可自动生成可交互的AR模型；“产业链AR模板”内置各行业的基础产业链结构，分析师可通过拖拽企业图标调整关系，点击企业弹出关键数据这种模板降低了开发门槛，让普通分析师也能快速上手第二阶段定制化场景构建针对深度报告、专项研究等个性化需求，开发定制化AR场景例如，某券商为某新能源车企定制“工厂AR调研场景”，通过3D建模还原生产线的每台设备，标注设备参数、产能数据、生产流程，并支持分析师通过语音指令（如“显示2025年Q1产能利用率”）快速调取数据这类场景需要与企业深度合作，获取准确的3D模型和数据权限第三阶段动态数据对接AR内容的核心价值在于“实时性”，因此需要打通与金融数据系统的接口例如，与Wind、同花顺等数据平台对接，实现AR界面数据的实时更新；与企业ERP系统对接，获取生产、库存等实时数据；与行情系统对接，将AR数据与股票行情联动（如点击股票代码，自动弹出研报AR模型）2025年的技术趋势是“低代码平台”，分析师可通过拖拽数据接口、配置交互逻辑，快速完成AR内容开发，无需依赖专业技术人员第7页共16页

2.3数据支撑体系从“结构化数据”到“多源异构数据融合”AR技术的“虚实融合”依赖大量数据支撑，证券研究AR内容需要整合结构化数据（财务数据、行情数据）、非结构化数据（文本研报、会议纪要、新闻）和场景化数据（3D模型、视频、图像）数据标准化与清洗不同来源的数据格式不统一（如Wind数据为CSV格式，企业公告为PDF格式），需要通过ETL工具进行标准化处理，提取关键指标（如营收、毛利率、PE），并建立统一的数据接口同时，需清洗异常值（如财报数据中的错漏），确保AR展示数据的准确性多模态数据融合AR内容需要“数据+场景+交互”的融合，例如，将“2025年Q1营收增长20%”的文本数据，转化为动态增长曲线，并叠加到企业工厂的3D模型上，点击曲线可展开详细数据来源这需要自然语言处理（NLP）技术将文本转化为结构化数据，计算机视觉技术识别图像中的物体（如设备型号）并关联数据数据安全与合规金融数据受严格监管，AR内容开发需遵循《数据安全法》《个人信息保护法》，对敏感数据（如客户持仓、企业未公开数据）进行脱敏处理，仅允许授权用户访问例如，企业内部数据可在本地AR设备中处理，不传输至云端；云端数据需通过加密通道传输，并设置访问权限

2.4交互技术从“简单操作”到“自然化交互”交互体验直接影响用户对AR技术的接受度证券研究场景的交互需求是“高效、精准、自然”，2025年的技术方向包括语音+手势交互分析师在调研时可能需要解放双手（如手持设备记录数据），因此语音交互（如“显示研发费用占比”“放大图表”）和手势交互（如滑动、点击、拖拽）成为主流AI语音助手需第8页共16页支持专业金融术语识别（如“归母净利润”“扣非ROE”），手势识别需通过摄像头实时捕捉动作，误差率控制在1%以内眼动追踪交互更先进的交互方式是眼动追踪，通过摄像头捕捉用户视线，实现“看哪里点哪里”例如，分析师注视AR界面中的“毛利率”标签，无需手动点击即可触发数据展开，这种交互方式能提升操作效率，尤其适合数据密集型场景脑机接口（未来方向）随着技术发展，脑机接口可能在高端研究场景落地，通过脑电波直接读取用户意图，实现“意念式”数据调取但目前受限于技术成熟度和成本，2025年可能仍以语音和手势为主，脑机接口更多是未来的探索方向

三、行业实践案例从“试点探索”到“初步落地”的经验与启示2023-2025年，国内券商已开始小范围试点AR在研究中的应用，这些实践为行业积累了宝贵经验，也暴露了当前面临的挑战通过分析头部券商的试点案例，我们可以更清晰地看到AR在证券研究中的落地路径和价值

3.1案例一中信证券“AR研报实验室”——以数据可视化重构研报体验2024年，中信证券成立“AR研报实验室”，聚焦数据可视化与沉浸式交互其核心成果是“AR深度研报系统”，主要应用于三大场景产业链AR图谱针对新能源、半导体等复杂行业，开发了3D产业链图谱分析师在撰写研报时，可将“上游原材料-中游制造-下游应用”的企业关系转化为AR模型，点击企业图标弹出财务数据、研发投入、市场份额等信息，支持多维度筛选（如“市值1000亿”“研发第9页共16页费用率15%”）试点数据显示，使用AR产业链图谱的客户调研反馈中，“理解行业关系”的满意度提升了42%，数据获取效率提升了35%财报AR解读将利润表、资产负债表的关键指标转化为动态3D图表例如，“营收构成”以环形图展示，点击某业务板块可展开细分数据；“同比增速”以动态箭头展示，向上箭头为增长，向下为下滑，并标注具体数值该系统已在2024年Q3财报季投入使用，分析师反馈“减少了客户对数据解读的疑问”，客户沟通效率提升约25%虚拟路演系统搭建了“元宇宙路演平台”，支持分析师与投资者在虚拟场景中实时交互2024年11月，中信证券对某新能源企业进行AR虚拟路演，300+机构投资者参与，互动提问量达500+，是传统线上路演的3倍，且投资者留存率提升至85%（传统线上路演约50%）经验启示标准化模板是快速落地的关键中信证券的AR研报系统先开发标准化功能（如产业链图谱、财报图表），再逐步迭代定制化场景，降低了试点风险；客户参与是优化方向试点初期，系统因操作复杂导致部分客户反馈“学习成本高”，后续通过简化交互逻辑（如增加语音控制）和增加引导动画，用户体验显著改善

3.2案例二华泰证券“AR调研助手”——以场景化调研提升信息获取效率2024年中，华泰证券推出“AR调研助手”APP，聚焦实地调研场景，核心功能包括实时数据标注分析师在企业车间调研时，打开APP扫描设备，AR界面会自动识别设备型号（如“宁德时代CTP-

3.0生产线”），并第10页共16页显示产能、良品率、能耗等实时数据，数据可直接同步至研报文档试点数据显示，2024年下半年分析师人均调研时间减少18%，因数据遗漏导致的研报修改率降低30%多维度信息叠加调研时拍摄的工厂照片，可通过AR叠加历史数据（如“2023年Q1产能”“2024年Q1产能利用率”），形成“现状-历史”对比，帮助分析师快速判断产能爬坡进度某汽车行业分析师反馈“以前需要拍十几张照片、记几十个数，现在AR自动关联数据，调研效率提升明显”调研记录自动整理调研结束后，APP可自动将AR标注的关键数据转化为结构化文字，嵌入研报模板，减少手动录入时间试点显示，研报初稿完成时间缩短25%，因人工录入错误导致的研报修改率降低40%经验启示从“小场景”切入更易落地华泰证券选择“实地调研”这一高频、痛点明确的场景，快速验证了AR的价值，后续再向其他场景扩展；与企业合作是关键AR调研助手需要企业开放设备数据接口，部分企业因数据敏感初期拒绝合作，后续通过签署保密协议、提供数据安全保障方案，逐步获得支持

3.3案例三东方财富“AR投研社区”——以社交化交互拓展研报价值2025年初，东方财富推出“AR投研社区”，将AR技术与投资者互动结合，打造“分析师-投资者”实时交互平台AR研报共享分析师上传AR研报后，投资者可通过手机AR功能查看，支持“弹幕式提问”（如点击AR模型某部分弹出问题），分析第11页共16页师实时回复并更新研报内容例如，某分析师发布“新能源行业深度研报”，投资者在查看AR产业链图时，可对“储能电池占比”提问，分析师通过AR界面直接标注数据并回复，形成“研报-互动-优化”的闭环投资者画像匹配基于投资者持仓和关注领域，自动推送相关AR研报片段例如，持有宁德时代的个人投资者，打开APP后AR界面会显示“宁德时代深度研报技术迭代对成本的影响”，并标注“与您持仓相关，重点关注第3部分”，提升信息触达精准度AR数据直播在行业数据发布（如PMI、CPI）、政策出台时，分析师通过AR直播实时解读数据，将数据转化为动态图表，并与投资者实时互动2025年3月的“美联储加息落地”直播中，AR数据直播观看量达10万+，互动量超5万，较传统直播提升2倍经验启示社交化是AR研报的重要延伸AR不仅是单向信息传递工具，还能通过互动增强用户粘性，投资者从“被动接收”变为“主动参与”；移动端适配是普及关键东方财富的AR投研社区基于手机AR（ARKit/ARCore）开发，无需额外硬件，降低了用户使用门槛，2025年Q1用户渗透率已达35%

四、挑战与解决方案从“技术落地”到“商业可持续”的破局路径尽管AR在证券研究中的应用已显露出巨大价值，但行业仍面临技术、成本、用户习惯、数据安全等多重挑战要实现AR在研究体验中的规模化落地，需要多方协同，从技术、模式、生态三个层面突破

4.1挑战一技术成熟度与用户体验的平衡第12页共16页当前AR技术在证券研究场景中仍存在“体验卡顿”“交互复杂”“设备依赖”等问题部分AR眼镜延迟超过100ms，影响数据交互流畅度；手势识别在嘈杂环境中误识别率较高；专业AR设备价格昂贵（主流AR眼镜单价超1万元），难以普及解决方案轻量化技术路径优先发展“手机AR”而非独立AR眼镜，利用手机强大的算力和普及度，通过ARKit/ARCore等框架降低开发成本，同时提升硬件兼容性例如，东方财富的AR投研社区仅需手机即可使用，无需额外设备，用户渗透率显著提升AI优化交互体验引入AI算法优化手势识别和语音交互，通过机器学习用户行为，减少误识别率；利用边缘计算技术（如手机本地处理数据）降低延迟，目标将延迟控制在30ms以内渐进式体验升级从“基础功能”入手，如先实现数据可视化和简单交互，再逐步增加复杂功能（如虚拟路演、脑机接口），让用户在使用中逐步适应AR技术

4.2挑战二内容开发成本高与标准化不足AR内容开发需要专业的3D建模、数据接口开发和金融知识融合，单个定制化AR场景的开发成本高达数十万元，且不同券商的AR内容标准不统一，导致内容复用性低，行业整体投入产出比难以提升解决方案构建AR内容中台头部券商可联合开发“AR内容中台”，整合标准化模板、通用3D模型库、数据接口库，降低中小券商的开发门槛例如，沪深交易所可牵头建立“行业AR数据库”，包含各行业基础产业链模型、企业3D工厂模型等，供券商免费或低成本使用第13页共16页低代码开发平台开发AR内容低代码工具，分析师可通过拖拽数据字段、配置交互逻辑，无需编程即可生成AR内容例如，Wind已推出“AR研报生成器”，分析师导入Excel数据后，3分钟即可生成可交互的AR图表，开发效率提升80%内容付费与共享机制对定制化内容（如企业专属3D模型）采用“按次付费”或“订阅制”，让内容开发者获得收益，同时鼓励分析师共享优质AR内容，形成“开发-共享-盈利”的良性循环

4.3挑战三用户习惯与商业价值的协同传统研究报告的阅读习惯已形成，部分投资者和分析师对AR技术存在“不信任”或“没必要”的心理；同时，AR技术投入大，但目前尚未形成明确的商业变现模式，券商缺乏持续投入的动力解决方案以“价值增量”说服用户通过对比传统研报与AR研报的效率差异（如调研时间缩短、信息获取成本降低），量化AR的价值例如，某机构投资者测算，使用AR研报后，其研究团队人均决策效率提升20%，对应管理资产规模增加约1%，从而接受AR研报的付费分层定价与增值服务对AR研报采用差异化定价，基础AR功能免费，高级功能（如定制化场景、实时数据推送）收费；同时，结合AR技术开发增值服务，如“AR路演VIP席位”“分析师实时问答”，形成多元化收入来源政策引导与行业协作监管机构可出台政策鼓励AR在金融领域的应用，如将AR研报的“创新服务”纳入券商分类评价加分项；行业协会可组织AR技术标准制定，统一数据接口和内容规范，降低用户学习成本

4.4挑战四数据安全与合规风险第14页共16页AR技术涉及大量金融数据（如客户持仓、企业未公开数据），数据传输、存储、使用环节存在泄露风险；同时，不同国家对AR数据的监管政策不同，跨境使用可能面临合规问题解决方案数据安全技术保障采用“本地处理+加密传输”模式，敏感数据（如客户信息、企业内部数据）在本地AR设备中处理，不传输至云端；云端数据采用国密算法加密，设置严格的访问权限（如仅分析师可查看）合规审查与监管协作建立AR数据使用审查机制，对涉及敏感信息的AR内容进行合规校验；与监管机构建立数据共享通道，实时上报AR数据使用情况，确保符合《证券法》《数据安全法》等要求隐私保护设计在AR调研中，自动脱敏处理个人信息（如人脸、身份证号）；对企业数据，仅展示公开信息和授权数据，避免未公开信息泄露结论AR重构证券研究的未来——从“信息传递”到“价值创造”的跨越2025年，AR技术在证券研究报告行业的探索已从“概念验证”进入“规模化落地”的关键阶段它不仅是工具的革新，更是对行业价值链条的重构通过数据可视化让复杂信息变得直观，通过虚拟路演与调研提升信息获取效率，通过沉浸式内容呈现深化逻辑理解，通过实时交互与个性化推送优化用户体验从中信证券的AR研报系统到华泰证券的AR调研助手，再到东方财富的AR投研社区，头部机构的实践已证明AR能有效解决传统研报的“信息过载”“逻辑晦涩”“交互低效”等痛点，提升研究服务的质量与效率但技术落地仍面临成本、习惯、安全等挑战，需要券第15页共16页商、科技公司、监管机构协同发力——构建轻量化技术路径、开发低代码工具、建立内容共享机制、完善数据安全体系未来，随着AR技术的成熟、硬件成本的下降、用户习惯的养成，AR将成为证券研究报告的“标配”它不再是“可选的增值服务”，而是“基础的研究能力”分析师需要从“数据生产者”转型为“体验设计师”，投资者将从“被动阅读者”转型为“主动探索者”，整个行业将从“信息传递”转向“价值创造”的更高维度AR不仅会改变证券研究的“形式”，更会重塑其“本质”——让研究更智能、更高效、更有温度（全文约4800字）第16页共16页。