作为交大高金非全日制金融硕士的重要体验活动，思源营以FDE（“前沿部署工程师”）培养理念为核心，通过前沿课堂、真实课题、导师共创、成果路演与职业交流，让申请者提前进入高金“真实问题驱动、实践导向”的学习现场。

继上海站之后，思源营陆续走进北京、大湾区。几十名来自金融、科技、产业、咨询与企业管理等不同领域的申请者参与。

如果只给几个小时，一群此前并不熟悉的人，能把一个复杂的金融问题推进到什么程度？

量化策略如何同时考虑收益、回撤、成本和数据边界？企业走向海外，市场、架构、资金与风险如何放在一起思考？复杂的跨境财富问题，怎样转化为可执行的方案？产业专家的经验，又能否借助AI变成真正可用的决策工具？

这些没有标准答案的问题，成为两地思源营一天里的真实挑战。

先打开认知，再进入真实问题

进入案例之前，两地都从前沿视野开始。

汪晓燕博士分享

洪亮教授分享

北京场，上海交通大学特聘教授、上海交通大学张江高等研究院人工智能生物医药中心主任、天鹜科技创始人兼首席科学家洪亮，从AI与生命科学的交叉前沿出发，分享技术进步正在如何改变科研创新；深圳场，生鹜医药科技CEO、高金客聘教授、MBA2009级校友汪晓燕博士，则结合自己从科研走向产业的经历，讨论科技创新如何真正进入商业世界。

上海交通大学上海高级金融学院MBA项目执行主任、专硕中心主任、高金金融研究院助理院长倪海英博士，分别在两地解析高金非全日制金融硕士培养体系与FDE培养路径。

而真正的挑战，则从案例交到同学们手里的那一刻开始。

几个小时，七支团队交出了怎样的答案？

下午路演时，屏幕上出现的不只是PPT。

有跨境资金架构，有家族财富决策简报，有完整的量化研究，也有已经能够点击、调整参数、实时查看结果的交互式产品。

北京：从跨境金融到AI决策，把研究真正“做出来”

一组同学选择了泡泡玛特全球化。

他们从海外业务快速增长切入，穿透企业跨境架构，梳理募资下行、利润上行、贸易回款等资金通道，并进一步讨论多币种经营、跨境税务、外汇风险与资金集中管理。一个“潮玩出海”的故事，最终被拆成了一个关于全球资金如何进、如何出、如何留、如何管的跨境金融课题。

另一组把量化研究直接做成了一间“因子定投实验室”。

以沪深300为基准，Smart Beta、Alpha择时和多因子组合被放进同一套交互看板，指数、时间区间、定投频率等参数均可调整，收益、回撤、夏普等指标随之变化。原本停留在模型和表格里的策略，被进一步做成了可以操作和比较的Demo。

还有一组追问：永久投资组合在计入真实交易成本后，还能否跑赢沪深300定投？

他们提前固定资产权重、再平衡规则和交易成本，再进行不同参数和时间区间的稳健性检验，甚至主动呈现部分阶段未跑赢基准的结果。比“得到一个漂亮数字”更重要的，是让结论经得起追问。

另一组则把产业研究做成了产品。

围绕显示面板产业，同学们将“司南理论”五力模型转化为一套全球显示面板企业竞争力分析平台。10家企业、26份PDF、5338页资料，被重新组织为市场、产品、技术、资源与运营五个维度，并形成企业排名、战略地图、技术版图与证据库。

产业经验由此不再只存在于专家脑中，而成为一套可查询、可比较、可追溯的决策工具。

深圳：把真实金融问题，一层层拆到可以执行

深圳场的三道课题，则更加贴近当下金融与企业全球化的一线场景。

跨境财富规划组面对一个涉及多重身份、境内外资产、离岸信托、保险与上市公司控制权的复杂家庭案例。

团队从资产与身份梳理出发，完成风险诊断、三类传承路径比选，最终提出境内外“双轨”思路，并进一步延伸到遗嘱、控制权安排、家族治理和18个月行动路线。

最后交出的已经不是一份简单的财富配置建议，而是一套从合规、架构到传承治理的完整决策简报。

AI量化组则从一个看似简单的问题开始：到底哪个策略最好？

他们设置4套独立策略和2套基准，按照不同资金条件分别比较，并将交易成本、信号时点、资金守恒等因素纳入验证。

最终得到的答案反而很克制——没有一个策略能够同时赢得收益、回撤与成本，“最好”只能放回具体的资金约束和风险偏好中判断。

跨境金融组选择了另一个正在发生的产业命题：

如果小米汽车进入欧洲，该怎样真正落下去？

从为什么出海、为什么本地化，到为什么选择匈牙利，团队继续向下拆解组织与法律架构、资金安排、风险管理与实施节奏，将欧洲区域平台、匈牙利制造主体，以及ODI、内保外贷、跨境资金池等安排放入同一套框架，最终形成一份覆盖市场、产能、资金与合规的欧洲落地方案。

几个小时，并不足以让这些成果成为成熟的商业项目。但从一个陌生问题出发，到研究报告、决策简报、交互式看板和执行方案真正出现在路演现场，参与者已经完成了一次从“想”到“做”的跨越。

北京场颁奖

深圳场颁奖

多元导师协同，让真实问题接受真实检验

思源营没有把同学们独自留在案例里。

案例辅导官帮助团队把业务问题做深，AI辅导官解决数据、模型与技术实现中的卡点，评审导师则从真实行业标准出发不断追问：这套逻辑成立吗？现实中能落地吗？

北京站的AI辅导官背景横跨AI创业、智能体与FDE实践、人形机器人与具身智能，以及投资、资产评估等领域。现场，他们并不是替团队“把东西做完”，而是在数据和技术卡住时帮助大家重新梳理问题、明确目标，再把最终判断交还给团队。

AI可以快速生成结果，但问题怎么定义、结果是否可信，最终仍然需要人来判断。

深圳站则针对三类课题形成了更鲜明的“跨界组合”：跨境财富规划由税务、投行与财富管理专家共同把关；AI量化连接资深量化投资人与数字银行技术力量；跨境金融则同时引入香港固收、AI以及大型企业财务资本管理经验。

于是，一套出海方案不能只有市场故事，还要回答资金、汇率、政策与执行；一个量化模型也不能只报收益率，还必须解释数据、成本和风险。

导师不替团队给答案，而是不断把问题往真实世界里延展。

从项目问题，再回到自己的问题

路演之后，两地思源营都进入职业交流环节。

来自金融、科技与产业人才市场的资深职业导师，结合参与者的个人经历、当天表现和职业目标展开交流，帮助他们重新看见自己的优势、短板与下一阶段方向。

一天的思源营，到这里又回到了每个人自己身上：当真实问题来到面前，我能不能看懂它、拆开它、调动资源解决它，并最终交出一个经得起检验的结果？

思源营所训练的，正是这种从理解问题到推动结果发生的能力。

从北京到深圳，课题会变化，技术也会持续更新，但真正能够穿越变化的，是一个人面对复杂问题时的判断力、行动力，以及把知识转化为现实价值的能力。