神经网络概念股龙头股&神经网络板块成分股

2022年4月28日深水海纳集团微信公众号披露：江苏省宿迁市泗阳优质供水项目：深水海纳优质供水项目惠及百万人口，率先在江苏省实现城乡一体化供水。针对水厂原水季节性浊度变化大、轻度有机污染、偶尔铁超标以及扩建场地受限制等具体情况，本项目采用了基于BP（反向传播）人工神经元网络原理的深度处理工艺，创造性地解决了臭氧生物活性炭系统在应用中遇到的季节性水源水质变化、消毒副产物前驱物控制、碳池出水微生物风险，大幅降低了基建成本、运行费用和占地面积，系统有机物总去除率达到60%~70%，进一步降低了出水的色度、氨氮、THMs（三卤甲烷），实现了合格水向优质水的转变。

公司的3D SPI及3D AOI产品目前已均逐步导入基于卷积神经网络的深度学习算法，其中3D SPI产品通过嵌入深度学习模块，逐步在部分检测场景中，针对被检测电路板对可接受微小不良的二次确认环节实现了人工替代，达成了锡膏的柔性化检测；3D AOI产品亦通过对已分类的元器件类型进行训练和学习，自动进行特征提取，准确识别多种复杂的缺陷类型，最终形成公司机器视觉检测设备各方面性能的持续升级。公司顺应在“机器视觉+人工智能”的行业技术发展趋势，在上述领域的技术储备及开发能力较强。

2024年10月10日公司在互动平台披露：公司有神经网络相关技术应用，包括多种负荷预测算法及站系统视频巡检算法等。

2024年3月19日公司在互动平台披露：神经网络为人工智能的核心算法之一，目前公司已提前布局神经网络，聘请算法专家从事神经网络算法的研究和应用开发，结合神经网络算法为包括汽车性能仿真、造型设计、零部件生成等关键技术领域深度赋能。

2023年2月2日公司在互动平台披露：公司子公司泰智维新在设备智能运维产品中的滚动轴承和齿轮箱的故障预警和故障诊断两大功能中，融合了人工智能深度学习技术，利用卷积神经网络和循环神经网络，构建滚动轴承和齿轮箱的故障预警模型和故障诊断模型，然后利用滚动轴承和齿轮箱的历史故障数据，划分训练集、验证集和测试集，再对滚动轴承和齿轮箱的故障预警模型和故障诊断模型进行多轮训练，实现对滚动轴承和齿轮箱的故障预警模型和故障诊断模型持续迭代优化，提高滚动轴承和齿轮箱的故障预警算法和故障诊断算法的准确率，目前滚动轴承和齿轮箱的故障预警模型算法和故障诊断模型算法精度达到98％以上。

公司成立的广东欧比特人工智能研究院致力于人工智能算法研究，以解决传统遥感数据处理人工依赖性强、处理效率低等行业现状。具体而言，人工智能研究院瞄着空间智能、星上人工智能信息提取和海量卫星数据人工智能自主处理分析的方向，注重提高对模糊推理、神经网络、深度学习等人工智能算法的处理能力，大大提升遥感数据采集的准确性和实用性。同时，人工智能研究院将加大地面海量数据的GIS人工智能软件系统的研发，在利用深度学习对目标分类识别、计算统计的基础上，进一步应用人工智能自然语言处理、图像说明等算法实现地理信息的关联分析、知识发现、认知理解等，从而大幅度提升数据处理能力，削减人力投入。

2021年12月30日公司在互动平台披露：配天智造的收购正在有序推进，元宇宙的相关业务也在顺利开展中。2023年2月3日公司在互动平台披露：公司子公司大富网络作为公司网络工业设计平台的载体，自主原创了NPL神经元并行计算机语言、ParaEngine分布式3D引擎、生产力工具Paracraft、NPLCAD等，Paracraft基于模拟物理世界中原子构成的原理，通过“体素”建模的形式创造三维空间的世界，在早期就已经实现了由AI随机创建生成内容的机能。目前，大富网络布局教育端的应用场景，通过学生在学习三维动画和建模创作的过程中，实现三维体素的机器学习和人工智能算法的优化。

随着AI技术的快速发展和应用，芯片对AI算法提供算力支持在智能IOT领域的需求越来越普及，公司近些年来一直在神经网络处理器的研究上持续投入。公司结合自身在CPU技术上自主研发的优势，把CPU技术和神经网络处理器技术有机的结合在一起，形成了公司独特的AI算力引擎。公司的AI算力引擎兼顾计算效能与灵活性，在高算力的基础上衍伸了可编程能力，在保证充分的灵活性的基础上能够有效对卷积、池化等高强度计算进行加速，低比特量化技术则进一步强化了公司AI算力引擎的低功耗与低带宽AI计算能力，可以在不同的计算精度下提供不同的算力，以应对不同的计算需求与场景。

2025年1月8日公司在互动平台披露，公司自主研发的人工智能引擎（AI-Engine），实现了神经网络、深度学习、机器视觉、大语言模型等AI技术在电力设计、施工、运维等领域的创新应用，已应用于电力工程智能化设计、施工现场智能化管理、电网智能化运维服务等业务场景，为公司相关软件产品和项目提供了强有力的技术支撑，未来公司将持续深化人工智能技术在能源、水利、交通等跨行业场景中的应用。

神思云脑是针对公司战略规划范围内的AI云服务业务打造的云服务平台，采用开放标准的技术路线，构建行业大模型与行业知识库，通过前端应用积累各类结构化与非结构化数据，支持用户知识迭代演化更新，实现神思云脑智力水平与服务能力的不断提升；同时，支持公有云、私有云或混合云部署，服务于公司各项AI云服务业务，包括数字政府、城市治理、智慧能源等。报告期，正在升级打造基于神思云脑2.0智算云平台的“AIGC大模型一体机”，将实现全栈国产化、全面AIGC、全流程数据要素、全息数据超融合、全异构算力调度、全物联网感知六大核心能力，支持大模型智算产品的软硬件一体化交付、云边端一体化交付、智算存一体化交付、训推一体化交付。

2024年9月25日公司在互动平台披露，公司拥有智能汽车全栈视觉技术和产品方案，可以实现全场景视觉感知。公司和全球芯片厂商一直保持密切的合作，公司的智能汽车的视觉产品和方案提供基于跨平台的产品和技术。比如，围绕英伟达芯片方面，公司拥有英伟达专用实验室，以及基于自动驾驶的DRIVE和边缘AI的Jetson两大平台的专业驱动、画质调优、画质测试（IQ test）团队。2024年9月29日公司在互动平台披露，公司作为提供软硬一体自动驾驶域控制器的厂商，随着端到端技术的发展，将提供更强大的计算能力、更高效的数据处理能力和更优化的系统集成解决方案，以支持复杂的神经网络模型运行。2023年3月5日公司在互动平台披露，CES2022展会期间，公司发布了基于高通SA8295硬件平台的全新智能座舱解决方案。该解决方案充分发挥SA8295在算力、图形、图像处理等方面的突出性能，打造了包含数字仪表、中控娱乐、副驾娱乐、双后座娱乐、流媒体后视镜和抬头显示器的一芯多屏智能座舱域控。

2025年2月17日公司在互动平台披露，公司研发的AI边缘计算芯片是基于大模型底层架构设计的算力芯片，其搭载公司自研的NPU可适配包括轻量级LLM语言大模型、AIGC生成式模型、CV大模型以及多模态大模型等市场主流大模型，支持主流计算框架和开发工具，可应用于边缘计算、具身智能、机器人、工业视觉等领域；可使用在AIPC、AIoT设备终端、带显示屏的交互终端，AI相机，AI模组、AI加速卡、AI智能终端以及边缘服务器等多种形态的边缘AI产品上，助力智能制造、智慧交通、智慧城管、智能机器人、无人驾驶车等应用领域的建设。目前，公司正积极对接包括端侧大模型厂商在内的意向客户，未来，公司将积极把握AI行业发展带来的机遇，持续优化边缘AI战略布局，加速AI能力在全系芯片的普及化应用。

2025年3月11日公司异动公告披露，公司目前在部分工艺模型开发中用到人工神经网络的算法仅限使用于精炼炉电极调节控制领域，暂不能用于精炼炉电极调节控制系统之外的其他领域。2023年6月1日公司在互动平台披露：公司在冶金工业非标机器人方面已有部分应用，但业务量不大。2024年9月30日公司在互动平台披露：公司部分无人化应用工程中使用工业机器人替代人工进行取样、存样、打码、搬运、检测等工作。

公司的智能应用处理器芯片通常内置多核CPU和GPU，并根据应用场景的需求增加ISP、NPU、多媒体视频编解码器及音频处理器等处理内核。其中NPU即神经网络处理器，其核心功能是高效执行神经网络计算，在处理AI任务上比CPU和GPU具有更高的能效比、更低的延迟和更强的场景适配性等优势。通过内置不同性能层次的CPU、GPU内核，以及从0.2TOPs到6TOPs的不同算力的自研NPU，公司产品可以充分满足不同市场、场景、产品应用对性能和算力的差异化需求。按功能侧重方向划分，公司的智能应用处理器芯片可分为通用应用处理器、机器视觉专用处理器、音频专用处理器等。其中部分系列还推出工业规格及车用规格等专用版本，具有可靠性高、抗干扰性强、可扩展性好等特点。机器视觉专用处理器包含RV1126B系列、RV1106/03系列、RV1103B系列等，内置ISP、AI-ISP、视频编码器、NPU等自研核心IP，具有良好的视觉处理能力，适用于多场景下的机器视觉应用。

在NPU和GPGPU等其他处理器领域，公司也开始投入预研，进行技术储备。在NPU方向，公司将于未来三年投入资金以支持下一代人工智能（AI）芯片技术以及相应的工具链设计，公司与香港应科院合作研发下一代AI芯片以及神经网络处理器等产品，该技术将用于公司的汽车电子、工业控制和机器人应用领域的AI芯片开发。在GPGPU方向，公司同上海清华国际创新中心以及智绘微电合作，基于RISC-V开源指令系统研发新一代开源GPGPU内核架构，共建RISC-V架构的GPGPU生态，该项技术将用于公司的网络通信与边缘计算应用领域的机器学习、密码学、网络数据处理与存储等海量数据任务的并行计算能力提升。2024年3月，公司在互动平台表示，不同于英伟达的GPU架构，公司与智绘微协同合作，联合投资开发的图形处理器（GPU）架构为自研技术，并与上海清华国际创新中心合作开发的GPGPU内核则基于RISC-V开源指令架构。公司产品目前代工一切正常。

公司的深度引擎算法经过多次迭代，在搜索种子点策略方面进行了深入优化，大幅降低了内存与功耗，同时还通过神经网络提升了亚像素精度。双目深度引擎算法利用高度优化的基于深度卷积神经网络的立体匹配算法对双目相机的左右两幅图像进行密集匹配，计算出视差图，再根据相机参数计算出场景的深度图像。

DeepEdge10基于公司自研的神经网络处理器NPU（NNP400）架构，采用国内先进工艺、支持多芯粒扩展的Chiplet技术，可提供12TOPS（INT8）整型计算和2TFLOPS（FP16）浮点计算的深度学习推理计算算力，满足市场对处理芯片在算法的多样性、准确性、算力密度及效能方面的要求；针对各类应用场景，云天励飞已开发出Edge10C、Edge10标准版和Edge10Max三款芯片。Edge10系列主要应用于边缘大模型推理领域，能高效支持Transformer模型中的矩阵乘法运算。目前DeepEdge10芯片主要的适配的合作伙伴包括摄像头、边缘计算设备、机器人、汽车智能座舱等行业的客户，并已开始实现批量出货。

芯原的神经网络处理器（NPU）IP已被72家客户用于其128款人工智能芯片中，集成了芯原NPUIP的人工智能（AI）类芯片已在全球范围内出货超过1亿颗，这些内置芯原NPU的芯片主要应用于物联网、可穿戴设备、智慧电视、智慧家居、安防监控、服务器、汽车电子、智能手机、平板电脑、智慧医疗等10余个市场领域，奠定了芯原在人工智能领域全球领先的根基。通过将NPU与芯原其他自有的处理器IP进行原生耦合，基于芯原创新的FLEXA低功耗低延迟同步接口通信技术，公司还推出了一系列创新的AI-ISP、AI-GPU，以及正在开发中的AIDisplay、AI-Video等IP子系统，这类基于AI技术的IP子系统，可以给传统的处理器技术带来颠覆性的性能提升。

2023年2月13日公司在互动平台披露：公司没有神经网络芯片；有神经网络的算法，用于工业机器视觉领域。

公司下属的上海岩思类脑研究院以脑电大模型为核心技术底座，面向脑科学和人工智能领域的前瞻性研究，开展脑机接口解码算法与系统、非器质性脑疾病（例如癫痫、抑郁症、严重失眠等）的诊断和评估、大脑内在状态调控等方向的科学研究和产品开发，推动研究成果商业化落地。岩思类脑研究院正在基于前期原创性十万量级斑马鱼全脑神经信号解码工作的基础上，结合先进的语言大模型技术进行脑电大模型预训练，并在多种脑机接口任务中初步验证了脑电大模型技术的有效性和泛化性。该模型在预训练脑电数据集的体量、模型参数量及脑机接口任务的普适性方面居于全球先进地位。岩思类脑研究院参与的斑马鱼大脑空间信息表达机理研究《A population code for spatial representation in the zebrafish telencephalon》于2024年10月发表在国际顶级学术期刊《Nature》杂志上。

公司为全国机器人标委会人形机器人标准化工作组副组长单位，讯飞机器人超脑平台面向机器人企业提供AI技术服务，聚焦人机交互与具身智能，全球首创多人多模态降噪，行业首发人形机器人交互，大幅提升机器人多模态交互能力。当前，国内90%以上智能机器人企业使用讯飞超脑平台软硬件一体方案，其中60%使用全链路交互方案。公司的AI虚拟人交互平台致力于提升虚拟人的大脑智能，使其能够更好地理解和处理用户的需求。包括自然语言处理、情感识别、学习和记忆等认知功能的增强，以便虚拟人能够模拟人类的思考方式。另，2024年8月，公司在互动平台表示，科大讯飞自创业以来持续聚焦智能语音等人工智核心技术研究并始终保持国际前沿技术水平，在深度神经网络算法方面拥有长期扎实研究基础，已广泛应用于科大讯飞的语音识别、图文识别、机器翻译等任务并达到国际领先水平。

工业缺陷人工智能检测平台是公司自主研发的一款使用深度学习技术构建的一站式工业缺陷人工智能检测平台，主要服务于公司产品所需软件的设计开发，非直接对外销售。该平台集成了专用神经网络模型训练和推理部署两大核心组件，主要包括缺陷标记、分类、量化缺陷识别标准等功能。该软件使用人工智能技术有效解决工业缺陷检测问题，融合了人眼视觉检测的灵活性及计算机系统的可靠性、精准性和一致性。

2024年10月14日公司在互动平台披露，公司的SoC芯片已能够支持多种神经网络技术。公司有自研的NPU处理器（神经网络处理器，为加速人工神经网络模型而专门设计的处理器），可根据客户不同的应用场景，提供不同级别的神经网络运算能力，助力客户构建先进的智能安防、智能车载影像等智能视觉类产品。