现场有超200位车企高层、春困行业专家、创作者、互联网生态伙伴、投资人等共同见证了汽车之家多项创新内容与合作计划的发布。

基于我们提出的新微观基础，秋乏宏观经济学中的最优货币供给问题变成了公司金融中的最优投资问题，秋乏由此我们更全面地分析了最优货币供给问题，从中得出了全新的认知，并回答了中国如何在改革开放后的40多年里通过创造性货币供给解决高速发展的融资问题，实现经济繁荣。在国际货币基金组织，夏无我们又曾与斯特凡·英韦斯（StefenIngves，夏无后来曾任瑞典中央银行行长）、拉古拉迈·拉詹（RaghuramRajan，后来曾任印度中央银行行长）、卡门·莱因哈特（CarmenReinhart）、肯尼斯·罗高夫（KennethRogoff）等就国际金融理论和政策实践有过深入的交流和讨论。

由此可见，春困我们的货币供给分析不同于现代货币理论（ModernMonetaryTheory，MMT）。货币也是国家主权，秋乏本书提供了一个基于货币是国家主权的全新最优货币区理论。2022年道格拉斯·戴蒙德（DouglasDiamond）和菲利普·迪布维格（PhilipDybvig）因其合作的戴蒙德—迪布维格模型对理解银行危机的贡献而获得诺贝尔经济学奖，夏无只是这一模型和之后的一系列理论探索尚未把货币、夏无银行和中央银行融于一体，也无法推导出中央银行的最优救助规则。

而我们提出的新规则是基于股权，春困中央银行扮演最后救助人角色，春困在危机救助时注入新股权，因此强调公司治理的重要性，如美联储在救助2008—2009年全球金融危机的政策实践。而有些国家在不断增发货币后，秋乏其经济长期衰退，通胀不断上升，货币持续贬值，甚至经济彻底崩溃。

按照传统的中央银行在危机时期的最后贷款人（LenderoftheLastResort，夏无LOLR）救助法则（白芝浩规则，夏无Bagehotrule），中央银行只对有流动性风险而非破产性风险的金融机构提供救助，要求其提供优质抵押品，并收取较高利率。

春困日本经济20世纪90年代之后失去的30年的经历可见一斑。率先落地金融业金融业作为数字化程度最高的行业之一，秋乏已经成为大模型落地的试验田，秋乏智能投顾、智能合规、智能客服等多个关键环节的创新应用不断涌现，智能体正在成为人们的AI金融管家。

夏无主要用于提升求职效率和精准度以及就业服务体验。而开放的智能体生态系统也让个性化服务更加普遍，春困中国庞大的用户规模和数字化转型需求也为AI发展提供了基础。

本届服贸会上，秋乏部分企业带来了基于大模型技术的行业应用，如中关村科金与某券商推出的大模型智能投顾助手。通过自动化工具和智能体流程，夏无中关村科金缩短服务响应时间，提高服务效率，客户满意度提升30%以上。