自1950年阿兰·图灵提出“图灵测试”以来，人工智能领域已取得了长足的进步。明汯投资作为国内量化投资的先行者，紧跟技术发展的步伐，将机器学习等前沿技术快速应用于量化投研流程中。人工智能的核心目标是赋予机器执行以往只有人类才能完成的复杂任务的能力，机器学习作为其核心，旨在使计算机能够模拟人类的学习行为，构建自我学习能力，从而进行识别和判断。
深度学习作为机器学习领域中的一个新兴方向，专注于学习样本数据的内在规律和表达层次，可被理解为“特征学习”或“表示学习”。深度学习技术利用机器学习技术自身来生成优质特征，使机器学习在全自动数据分析的道路上更进一步。明汯投资早在2017年、2018年就已开始系统性地将机器学习和深度学习技术融入到传统的线性模型之中，带领团队开发了现有投研体系和自动化交易策略，成为国内最早一批将人工智能技术成功应用到金融市场的量化私募管理人之一。
经过70余年的发展，机器学习在很多方面收获了突破性进展。在A股市场的有效性和机构化趋势明显的背景下，量化私募面临获取超额收益难度增加的挑战。在此情况下，明汯投资表示，机器学习等擅长处理海量数据和高维特征的方法正被快速应用到量化投研流程中。深度学习模型具有灵活多样的网络结构，适合不同情景的建模问题，本身具有自动学习特征的能力。随着网络层数增加，模型的线性和非线性表达能力也会在一定范围内明显增强。
明汯投资指出，随着人工神经网络的进一步发展，除了选择分析已经提取好特征的信号，还可以直接分析原始数据而不需要提取特征。该做法能避免人为选择导致的信息丢失，保留全部信息，最终有助于获得相关性极低的α。
自2014年创建以来，明汯投资借助机器学习、深度学习等前沿科学技术，开发全频率、全维度、全覆盖的策略模型，在实践中将人工智能模型与传统量化模型有机结合，成为国内首批管理规模突破500亿的量化机构之一。2019年起，明汯投资进一步加大投入，大规模建设高性能计算集群，2023年底，明汯投资自有高性能计算集群位居世界超算排名TOP200榜单。
