**星报，2024年2月28日，燕山科技（002195）宣布，公司将于2024年2月28日接受机构调研，民生**吕伟金宇欣及投资者参与。
具体如下：
问：什么是类脑人工智能？
答：类脑人工智能是一种人工智能系统，它模仿生物大脑中神经网络的结构和功能。 它的设计灵感来自生物大脑的神经元网络，它试图模仿大脑学习、感知和做出决定的能力。 受大脑启发的人工智能系统能够执行复杂的模式识别、语言处理和决策任务。 类脑人工智能是脑科学研究的重要组成部分，涉及医学、生物学、计算机科学、材料科学、数据科学、社会科学和人文科学，其核心内容是对生物脑神经网络的精准分析。 脑科学和人工智能是当今国际科学研究的两大热点，而类脑人工智能是结合这两个学科的新兴交叉学科。 其目标是利用最新的脑科学和人工智能技术和工具，破译生物大脑的结构和功能，绘制大脑功能、结构和信息处理的图谱，从微观、介观和宏观层面加深对生物大脑工作原理的理解，构建模拟生物大脑的人工神经网络系统， 最终达到“知脑、护脑、仿真脑”的目标。
问：什么是脑机接口（BCI）？
答：脑机接口（BCI）通常是指在不依赖常规脊髓或周围神经肌肉组织系统的情况下，在大脑与外部环境之间建立一种新型的信息交换和控制通道，从而实现大脑与外部设备的直接交互。 此外，脑机接口涉及双向交互，其中包括来自计算机或环境的反馈，这些反馈可以通过神经调制技术影响大脑活动。 脑机接口是类脑人工智能研究的一个细分领域，旨在打破大脑与外界信息交互的瓶颈，是实现人机交互和人机融合的必由之路。
脑机接口技术的原理是通过数据采集设备收集大脑神经系统的活动信号; 然后，将记录的数据转换为数字信号，通过放大、滤波、模数（D）转换等方式，计算机可以识别; 随后，利用神经信号处理器对记录的信号进行预处理，提取特征，然后将特征转换为输出指令，以替换、恢复、增强和补充大脑功能。 问：什么是脑机接口系统？ 该行业的公司进展如何？
答：一个典型的脑机接口系统主要由四个部分组成：信号采集、信号处理、设备控制和反馈。 其中，信号处理部分包括预处理、特征提取和神经解码。 脑机接口的技术体系主要分为硬件层和软件层。 硬件层包括脑电采集设备和脑电信号处理设备。 脑电采集设备包括磁芯材料、器件、电极，脑电信号处理设备包括芯片、电源等。 软件层包括脑电信号预处理与分析、核心解码算法、通信计算、安全隐私等。 随着材料科学、信号处理、医疗设备的不断进步，可以采集的脑电信号量越来越大，如何从海量数据中提取所需的粒度信息，其中脑电解码算法是脑机接口系统亟待突破的关键。
近年来，脑机接口行业发展迅速，马斯克创立的Neuralink专注于脑机接口的研发，探索将设备植入人脑记录大脑活动，颠覆传统脑机接口公司的商业模式，研发R1手术机器人和N1脑机接口芯片。 Blackrock Neurotech 推出了 NeuroPort 电极，并将 Utah 阵列推向了 BCI 行业的主流。 谷歌在美国的DeepMind实验室在机器学习算法和人工智能方面有着突出的研究成果，可以高效地对大脑信号进行分类和识别，实现对脑机接口的精确控制。 美国Braingate团队在脑机接口数据处理方面也取得了重要突破，利用机器学习算法实现了对运动意图的准确识别和肢体运动控制。 问：公司在类脑人工智能领域的研究有哪些细分？
答：公司在继承控股股东在类脑人工智能领域多年研究成果的基础上，于2023年8月成立了雁思类类脑人工智能研究院。
目前，类脑研究所主要致力于（1）大脑内部状态的分析与调控、（2）深度生成脑信号解码算法（又称“脑电模型”）、（3）非器质性重大脑疾病的诊断与干预等前沿领域的研究。 问：为什么研究所专注于大脑内部状态的分析和调控，以及大脑电模型的研究？
答：对大脑内部状态的分析和调控是了解和保护大脑的关键，对于人类了解生物大脑、诊断和治疗重大脑部疾病具有重要意义。 脑电大模型的建立是实现实时、准确、多维神经解码的核心技术，是业界公认的脑机接口领域研究的重点和难点。
正如海量语料库是大型语言模型的必要条件一样，类脑人工智能的燃料是海量脑电图数据。 随着Neuralink、BlackrockNeurotech、Braingate、Synchron等脑机接口硬件厂商的不断技术进步，侵入性硬件最终将达到比现在更先进的状态，从而更安全、更高效、更准确、更便捷地获取患者或正常人的高通量脑神经活动数据，采集到的脑电信号将呈指数级增长。如何在海量脑电信号中解读大脑的意图，将成为人机交互的瓶颈。正如当前的语言模型已经取得了巨大的成功一样，未来脑电模型的构建是脑机接口和人机交互的必然选择。 基于以上思路，彦思类脑暂时跳过电极、芯片等硬件的研发，直接提前布局脑电大模型的建设和研发，使其能够适应现在和未来以无创、有创等多种方式获取的海量脑电神经网络数据， 并以脑电大模型赋能硬件，实现实时、准确、高效的人机交互系统。问：什么是脑电图模型？ 脑电图模型的研究目标是什么？
答：脑电模型是基于海量脑神经网络活动数据预训练的超大型深度学习模型，通过预训练学习大脑神经信号的内在表达和动态特征，具有分析生物大脑各种复杂功能的泛化能力。 脑电模型作为底层算法模型，赋能脑科学、脑健康、脑机接口、人机交互等前沿领域。
业界公认的脑电大模型研究目标包括最大程度地学习、理解和模拟生物大脑的运行，创造一个像生物甚至人类一样思考的I（即类脑人工智能的“ChatGPT”），然后将大脑中的想法转化为下游外围设备（如机械臂、 人形机器人等）或下游i系统（GPT、文生**i等），实现大脑与外部物理世界或虚拟元宇宙之间的实时、高通量无界通信。问：公司在脑电大模型领域的研究方法是什么？ Rock Brain脑电模型的研究目前处于什么阶段？
答：类脑研究所不断尝试通过i与脑科学相结合来解决脑科学问题，并利用生成I和对比学习，以及专业的脑科学实验范式，实现大型脑电模型的研发。 研发过程包括数据采集、数据清洗、预处理、数据标记化、模型预训练、基于下游任务的微调、模型验证和优化等迭代步骤。
目前，Yansi Brain-like已经开始尝试对脑电模型进行预训练，目的是让脑电模型学习脑电信号的变化规律，然后利用模型底层压缩的内在特征作为下游任务的输入，从而完成大脑思想的转化。 未来，当脑电模型成熟时，可以连接外围设备完成脑机接口或元宇宙的交互，也可以与其他多模态大模型合作，实现大脑思想的具体展示和实时交互。 此外，脑电模型还可用于通过分析被测对象脑活动的异常状态，对非器质性脑疾病进行早期筛查、干预和疗效评估。 问：RockSys大脑的商业化进展如何？ 研究成果可以用于哪些领域？
答：燕思类脑研究所的脑电模型仍处于研究阶段，尚未产生营业收入。 理论上，研究成果可应用于非器质性脑疾病的早期筛查和干预、脑科学研究、人机交互、智能驾驶、机器人、元宇宙等领域。
岩山科技（002195）主营业务为互联网信息服务业务、人工智能业务和多元化投资业务。
根据Rock Mountain Technology2023年第三季度报告，该公司的主要营收为431亿元，同比下降1508%；归属于母公司的净利润 329亿元，同比增长1.19%；扣除非净利润 313亿元，同比增长362%；其中，2023年第三季度，公司单季度主营营收为138亿元，同比下降986%；单季度归属于母公司的净利润为695246万元，同比减少3185%；单季度扣除的非净利润为58216万元，同比减少3977%；负债率 308%，投资收益118亿元，财务费用 - 153亿元，毛利率5528%。
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