别洛乌索夫表示，特别军事行动的经验表明，无人系统的应用规模成倍增长，在特别军事行动区域，约 80%的火力打击任务由无人系统完成。 别洛乌索夫说，部队行动的效果在很大程度上取决于无人系统控制的有效性，因此，完善无人系统的控 制技术问题已成当务之急。 俄罗斯国防部长别洛乌索夫24日主持召开会议，就无人系统运用、态势感知能力建设、人工智能、机器 视觉和神经网络等现代技术的应用进行了讨论。 （文章来源：央视新闻客户端） ...

股价表现与资金流向 - 9月24日盘中股价上涨2.02%至74.15元/股 成交额7.33亿元 换手率2.72% 总市值341.38亿元 [1] - 主力资金净流入1548.40万元 特大单买入4148.86万元(占比5.66%) 卖出4274.35万元(占比5.83%) 大单买入1.89亿元(占比25.75%) 卖出1.72亿元(占比23.47%) [1] - 今年以来股价累计上涨24.62% 近5日下跌4.67% 近20日下跌3.26% 近60日上涨33.36% [1] 股东结构与机构持仓 - 截至6月30日股东户数8.60万户 较上期减少9.07% 人均流通股4275股 较上期增加9.97% [2] - 香港中央结算有限公司持股1478.18万股(第二大股东) 较上期增加1105.60万股 [3] - 易方达创业板ETF持股871.26万股(第三大股东) 较上期减少20.38万股 [3] - 南方中证500ETF持股546.94万股(第四大股东) 较上期增加71.12万股 [3] 财务业绩表现 - 2025年1-6月营业收入32.99亿元 同比增长37.44% [2] - 归母净利润1.58亿元 同比增长51.84% [2] 业务构成与行业属性 - 主营业务收入构成：软件开发37.17% 技术服务31.38% 商品销售及其他29.20% 软件许可2.24% [1] - 所属申万行业：计算机-IT服务Ⅱ-IT服务Ⅲ [1] - 概念板块涵盖：神经网络 MR混合现实 MSCI中国 无人驾驶 基金重仓等 [1] 分红与历史数据 - A股上市后累计派现7.74亿元 近三年累计派现3.53亿元 [3] - 公司成立于2008年3月7日 于2015年12月10日上市 [1]

来源：科技日报 科技日报北京9月16日电 （记者刘霞）美国加州大学戴维斯分校的研究团队研制出一款名 为"DeepInMiniscope"的小型成像系统，能以高分辨率、无创方式实时观测小鼠的大脑活动。该系统有 望为神经科学研究开辟全新路径，并推动脑部疾病新疗法的开发。相关成果发表于新一期《科学进展》 杂志。 此前，该研究团队曾开发出一款无需镜头的相机，可实现单次曝光生成三维图像。该成像系统虽适用于 光散射较少环境下的大型物体，却难以捕捉生物样本中因强烈光散射和低对比度信号所带来的复杂细 节，其三维重建也面临巨大的计算挑战。 DeepInMiniscope通过采用新型掩模设计克服了上述问题。该掩模集成了100多个微型高分辨率透镜，并 借助神经网络将来自各透镜的图像整合，重建出高质量三维影像。该神经网络融合多种机器学习方法， 可在较大三维空间中快速、精准地还原细微结构。利用这一工具，团队实时记录了自由活动小鼠大脑内 神经元的活动。 研究团队表示，该算法兼具可解释性、高效性、可扩展性与精确性，仅需少量训练数据，即可高速、稳 健地处理大规模图像信息，有望帮助神经科学家实时观测行为背后的脑活动。而且，相比以往体积庞大 的 ...

股价表现与交易数据 - 9月12日盘中股价上涨2.04%至89.20元/股 成交额达9.66亿元 换手率4.17% 总市值320.07亿元 [1] - 主力资金净流出1958.75万元 特大单买卖占比分别为11.31%和10.82% 大单买卖占比分别为29.34%和31.85% [1] - 年内股价累计上涨79.84% 近5日/20日/60日分别上涨7.61%/39.16%/92.32% [1] - 年内4次登上龙虎榜 最近8月22日净买入4160.25万元 买入总额2.27亿元占比12.49% 卖出总额1.85亿元占比10.20% [1] 公司基本情况 - 公司位于深圳及香港 2014年8月成立 2023年4月上市 主营人工智能算法芯片技术及场景解决方案 [2] - 收入构成：消费级场景44.22% 行业级场景27.66% 企业级场景27.10% 其他业务1.02% [2] - 所属申万行业为计算机-IT服务 概念板块涵盖AI芯片/神经网络/SOC芯片/RISC/芯片概念等 [2] 财务与股东数据 - 上半年营业收入6.46亿元 同比增长123.10% 归母净利润亏损2.06亿元但同比收窄33.51% [2] - 股东户数3.11万户较上期减少10.32% 人均流通股8351股较上期增加12.49% [2] 机构持仓变动 - 华夏中证机器人ETF持股556.64万股（增持99.62万股）位列第八大流通股东 [3] - 博时上证科创板人工智能ETF新进持股247.70万股位列第十大流通股东 [3] - 香港中央结算有限公司退出十大流通股东名单 [3]

股价表现与交易数据 - 9月11日盘中股价上涨2.03%至73.73元/股 成交额6.64亿元 换手率2.48% 总市值339.45亿元 [1] - 主力资金净流入3457.47万元 其中特大单净买入467.24万元(买入4334.13万元占比6.53% 卖出3866.89万元占比5.82%) 大单净买入3000万元(买入1.81亿元占比27.20% 卖出1.51亿元占比22.69%) [1] - 年内累计涨幅23.91% 近5日/20日/60日分别上涨1.07%/23.75%/34.99% [1] 经营业绩与财务数据 - 2025年上半年营业收入32.99亿元 同比增长37.44% [2] - 归母净利润1.58亿元 同比增长51.84% [2] - 主营业务收入构成: 软件开发37.17% 技术服务31.38% 商品销售及其他29.20% 软件许可2.24% [1] 股东结构与机构持仓 - 股东户数8.60万户 较上期减少9.07% 人均流通股4275股 较上期增加9.97% [2] - 香港中央结算有限公司持股1478.18万股(第二大股东) 较上期大幅增持1105.60万股 [3] - 易方达创业板ETF持股871.26万股(第三大股东) 较上期减持20.38万股 [3] - 南方中证500ETF持股546.94万股(第四大股东) 较上期增持71.12万股 [3] 公司基本信息 - 成立于2008年3月7日 2015年12月10日上市 总部位于北京海淀区 [1] - 全球领先的智能操作系统及端侧智能产品和技术提供商 [1] - 所属申万行业: 计算机-IT服务Ⅱ-IT服务Ⅲ 概念板块包括智能手表/神经网络/英伟达概念/5G/MR混合现实等 [1] 分红与股东变动 - A股上市后累计派现7.74亿元 近三年累计派现3.53亿元 [3] - 兴全趋势投资混合(LOF)持股417.02万股(第六大股东) 较上期减持110.00万股 [3] - 华安创业板50ETF持股332.33万股(第七大股东) 较上期减持22.14万股 [3] - 易方达中证人工智能主题ETF持股315.88万股(第九大股东) 较上期增持4.52万股 [3]

股价表现与交易数据 - 9月2日盘中股价下跌2.02%至95.81元/股 总市值343.79亿元 成交额6.37亿元 换手率2.49% [1] - 主力资金净流出2978.14万元 特大单买卖占比分别为11.10%和14.17% 大单买卖占比分别为26.94%和28.55% [1] - 年内股价累计上涨93.17% 近5日/20日/60日分别上涨17.37%/57.07%/94.74% 年内4次登上龙虎榜 [1] 公司基本面与业务结构 - 主营业务为人工智能算法与芯片技术 收入构成：消费级场景44.22% 行业级场景27.66% 企业级场景27.10% [2] - 2025年上半年营业收入6.46亿元 同比增长123.10% 归母净利润亏损2.06亿元 同比收窄33.51% [2] - 所属申万行业为计算机-IT服务 概念板块涵盖AI芯片/神经网络/SOC芯片等 [2] 股东结构与机构持仓 - 股东户数3.11万户 较上期减少10.32% 人均流通股8351股 较上期增加12.49% [2] - 华夏中证机器人ETF持股556.64万股（增持99.62万股） 博时人工智能ETF新进持股247.70万股 [3] - 香港中央结算有限公司退出十大流通股东行列 [3]

股价表现与交易数据 - 9月1日盘中股价下跌2.05%至140.65元/股 成交额1.28亿元 换手率0.73% 总市值171.92亿元 [1] - 主力资金净流出1181.12万元 特大单净卖出1158.37万元(买入574.50万元/卖出1732.87万元) 大单净流出22.75万元(买入3054.48万元/卖出3077.23万元) [1] - 年内累计涨幅86.63% 近5日/20日/60日分别上涨7.21%/38.14%/60.10% [1] - 年内1次登龙虎榜 最近1月14日净买入8434.34万元 买入总额1.43亿元(占比46.21%) 卖出总额5909.56万元(占比19.04%) [1] 财务业绩与经营概况 - 2025年上半年营业收入6.83亿元 同比增长30.68% 归母净利润1.46亿元 同比增长28.80% [2] - 主营业务收入构成：机器视觉核心部件87.06% 机器视觉配件12.76% 其他业务0.18% [1] - A股上市后累计派现3.92亿元 近三年累计分红2.15亿元 [3] 股东结构与机构持仓 - 股东户数6005户 较上期减少13.18% 人均流通股20355股 较上期增加15.19% [2] - 富国天惠成长混合持股200万股(增持50万股) 香港中央结算持股124.91万股(减持6.67万股) [3] - 华夏中证机器人ETF新进持股78.72万股 富国新灵活混合持股76.80万股(增持8.77万股) [3] - 富国价值优势混合退出十大流通股东 [3] 行业属性与业务定位 - 所属申万行业：机械设备-自动化设备-其他自动化设备 [2] - 概念板块涵盖：全息概念/神经网络/百元股/基金重仓/华为概念等 [2] - 公司专注于机器视觉核心软硬件产品的研发、生产和销售 [1]

大模型技术发展现状 - 通用人工智能（AGI）曙光已现，科技巨头竞赛日趋白热化，多模态大模型进化速度极快 [1] - 大语言模型基于神经网络运作，通过调整数十亿神经元连接权重实现学习，能够根据上下文预测词语 [10][11] - 当前AI已在医疗影像解读、新药研发（如蛋白质折叠预测）等领域展现巨大潜力，可通过眼底扫描预测心脏病风险 [26] AI技术演进路径与时间框架 - 专家共识认为5-20年内将创造出远超人类智能的AI系统，智力差距将形成巨大鸿沟 [5][6] - 神经网络研究始于上世纪六七十年代，通过计算机模拟脑细胞网络验证大脑运作理论，开辟了新的人工智能路径 [9] - 传统AI基于符号逻辑（如亚里士多德式推理），而现代AI转向模仿大脑工作机制的神经网络模式 [10] 产业影响与就业变革 - AI将消灭多数就业岗位，低技能工作（如呼叫中心）和高技能白领工作（律师助理、初级程序员）均面临风险 [22] - 即使需要高情商的工作（如医生、护士）也可能被取代，实验显示AI在同理心评价上已超越真人医生 [23] - 物理灵巧性工作（如水管工）短期内相对安全，但10-20年后机器灵巧度提升将威胁这些岗位 [22] 军事与安全应用 - 500美元无人机可摧毁数百万美元坦克，AI已彻底改变战争形态 [20] - 欧盟AI法案明确排除军事用途监管，各国因军事优势和经济利益不愿限制AI武器化 [18][19] - 致命性自主武器可能造成重大灾难后才会引发类似《日内瓦公约》的监管措施 [20] 企业战略与行业动态 - 科技公司领导者普遍将AI定位为"顺从的助手"，但超级智能AI可能需要完全不同的共存模式 [27] - 谷歌等企业对AI风险有关注，但监管措施仍不足，所有公司都存在改进空间 [14] - 企业需适应欧洲市场法规（如隐私、仇恨言论限制），尽管当前AI法规仍较薄弱 [18] 技术实现机制 - 神经网络通过神经元群组激活表征词语意义，例如"星期二"和"星期三"激活相似神经元群组 [11] - 训练通过调整连接强度实现，例如使系统在看到"炸鱼和"后高概率预测"薯条" [11] - 当前通用大语言模型可能未充分利用个人数据，主要依赖通用上下文预测 [13] 全球竞争与合作格局 - 中美在防止网络攻击等领域难以合作，但在防止AI失控方面存在共同利益基础 [16][18] - 欧洲通过《欧盟人工智能法案》尝试建立规则体系，可能影响全球AI产品设计标准 [18] - 美国当前领导层下难以实现有效国际合作，但政权更替后可能推动全球协作 [18]

个人成长与早期经历 - 童年时期频繁搬家，12年内更换11所学校，培养了适应能力 [7] - 9岁时接触早期Intel 8080计算机套件，通过BASIC语言书籍自学编程 [9][11][13] - 13岁时打印400页游戏源码学习并发编程，完成首个复杂软件移植 [14] - 本科期间接触遗传编程和神经网络，1990年尝试用32处理器并行训练神经网络 [15][17] 神经网络与工程突破 - 90年代提出数据并行/模型并行概念，早于相关术语普及 [8] - 2011年与吴恩达在谷歌茶水间交流后，启动Google Brain项目，目标是用GPU训练超大规模神经网络 [25][26] - 使用2000台计算机（16000核心）训练分布式神经网络，在视觉任务中实现无监督学习，生成"平均猫"图像 [26][27][30] - 无监督模型在Imagenet数据集上使错误率降低60%，监督语音模型在800台机器训练5天后错误率降低30% [30] - 推动定制机器学习硬件TPU开发，支持神经网络规模化应用 [30] 技术演进与核心贡献 - 推动词向量（word2vec）技术，用高维向量表示词汇语义 [32] - 序列到序列模型与LSTM网络应用于机器翻译，提升序列处理能力 [34][36] - 注意力机制与Transformer架构突破，实现n平方复杂度下的高性能序列处理 [38][40] - 谷歌大脑框架被数百个团队采用，支持搜索、广告等核心业务 [26] AI发展现状与未来方向 - LLM在非物理任务上超越普通人表现，但在专业领域尚未达到人类专家水平 [47] - 可解释性研究通过可视化或直接询问模型决策机制推进 [43][44] - 未来突破依赖自动化闭环：自动生成想法、测试、反馈及大规模解决方案搜索 [49] - 强化学习与大规模计算加速科学、工程领域发展，预计影响未来5-20年进程 [49] - 未来5年聚焦开发更强大、成本效益更高的模型，服务数十亿用户 [50] 行业影响与里程碑 - Google Brain项目促成神经网络在谷歌产品中的大规模部署 [26][30] - 纽约时报报道"猫图像"突破，成为AI认知里程碑事件 [27] - TensorFlow与TPU硬件推动行业机器学习基础设施标准化 [1][30]

技术突破 - 美国普林斯顿大学研究团队开发出创新"曲线球"系统 通过动态塑造无线信号传输路径绕过障碍物 维持稳定高速通信连接[1] - 系统采用"艾里波束"无线电波技术 使信号沿弯曲轨迹前进而非直线传播 实现非直视条件下有效传输[2] - 引入神经网络构建智能系统 快速适应环境变化 类似职业篮球运动员依靠经验判断投篮角度和力度[2] 性能优势 - 超高频信号（尤其是亚太赫兹频段）具备传输当前无线系统10倍数据量的潜力 对高带宽需求应用至关重要[1] - 通过超表面天线精细引导波束方向和形态 实现对信号路径的主动调控 实验验证了技术可行性[2] - 可解决用户移动或物体阻挡导致的连接中断问题 突破复杂室内环境应用限制[1] 应用前景 - 为虚拟现实、全自动驾驶汽车等高带宽需求应用提供超高速、高可靠的无线连接支持[1][2] - 应对万物互联趋势加剧和数据需求激增难题 亚太赫兹频段为实现更高传输速率和网络容量提供关键突破口[1] - 未来发射器将能智能导航最复杂环境 支持目前难以实现的沉浸式应用[2]