**星報，2024年2月28日，燕山科技（002195）宣布，公司將於2024年2月28日接受機構調研，民生**呂偉金宇欣及投資者參與。
具體如下：
問：什麼是類腦人工智慧？
答：類腦人工智慧是一種人工智慧系統，它模仿生物大腦中神經網路的結構和功能。 它的設計靈感來自生物大腦的神經元網路，它試圖模仿大腦學習、感知和做出決定的能力。 受大腦啟發的人工智慧系統能夠執行複雜的模式識別、語言處理和決策任務。 類腦人工智慧是腦科學研究的重要組成部分，涉及醫學、生物學、電腦科學、材料科學、資料科學、社會科學和人文科學，其核心內容是對生物腦神經網路的精準分析。 腦科學和人工智慧是當今國際科學研究的兩大熱點，而類腦人工智慧是結合這兩個學科的新興交叉學科。 其目標是利用最新的腦科學和人工智慧技術和工具，破譯生物大腦的結構和功能，繪製大腦功能、結構和資訊處理的圖譜，從微觀、介觀和巨集觀層面加深對生物大腦工作原理的理解，構建模擬生物大腦的人工神經網路系統， 最終達到“知腦、護腦、模擬腦”的目標。
問：什麼是腦機介面（BCI）？
答：腦機介面（BCI）通常是指在不依賴常規脊髓或周圍神經肌肉組織系統的情況下，在大腦與外部環境之間建立一種新型的資訊交換和控制通道，從而實現大腦與外部裝置的直接互動。 此外，腦機介面涉及雙向互動，其中包括來自計算機或環境的反饋，這些反饋可以通過神經調製技術影響大腦活動。 腦機介面是類腦人工智慧研究的乙個細分領域，旨在打破大腦與外界資訊互動的瓶頸，是實現人機互動和人機融合的必由之路。
腦機介面技術的原理是通過資料採集裝置收集大腦神經系統的活動訊號; 然後，將記錄的資料轉換為數碼訊號，通過放大、濾波、模數（D）轉換等方式，計算機可以識別; 隨後，利用神經訊號處理器對記錄的訊號進行預處理，提取特徵，然後將特徵轉換為輸出指令，以替換、恢復、增強和補充大腦功能。 問：什麼是腦機介面系統？ 該行業的公司進展如何？
答：乙個典型的腦機介面系統主要由四個部分組成：訊號採集、訊號處理、裝置控制和反饋。 其中，訊號處理部分包括預處理、特徵提取和神經解碼。 腦機介面的技術體系主要分為硬體層和軟體層。 硬體層包括腦電採集裝置和腦電訊號處理裝置。 腦電採集裝置包括磁芯材料、器件、電極，腦電訊號處理裝置包括晶元、電源等。 軟體層包括腦電訊號預處理與分析、核心解碼演算法、通訊計算、安全私隱等。 隨著材料科學、訊號處理、醫療裝置的不斷進步，可以採集的腦電訊號量越來越大，如何從海量資料中提取所需的粒度資訊，其中腦電解碼演算法是腦機介面系統亟待突破的關鍵。
近年來，腦機介面行業發展迅速，馬斯克創立的Neuralink專注於腦機介面的研發，探索將裝置植入人腦記錄大腦活動，顛覆傳統腦機介面公司的商業模式，研發R1手術機械人和N1腦機介面晶元。 Blackrock Neurotech 推出了 NeuroPort 電極，並將 Utah 陣列推向了 BCI 行業的主流。 谷歌在美國的DeepMind實驗室在機器學習演算法和人工智慧方面有著突出的研究成果，可以高效地對大腦訊號進行分類和識別，實現對腦機介面的精確控制。 美國Braingate團隊在腦機介面資料處理方面也取得了重要突破，利用機器學習演算法實現了對運動意圖的準確識別和肢體運動控制。 問：公司在類腦人工智慧領域的研究有哪些細分？
答：公司在繼承控股股東在類腦人工智慧領域多年研究成果的基礎上，於2023年8月成立了雁思類類腦人工智慧研究院。
目前，類腦研究所主要致力於（1）大腦內部狀態的分析與調控、（2）深度生成腦訊號解碼演算法（又稱“腦電模型”）、（3）非器質性重大腦疾病的診斷與干預等前沿領域的研究。 問：為什麼研究所專注於大腦內部狀態的分析和調控，以及大腦電模型的研究？
答：對大腦內部狀態的分析和調控是了解和保護大腦的關鍵，對於人類了解生物大腦、診斷和治療重大腦部疾病具有重要意義。 腦電大模型的建立是實現實時、準確、多維神經解碼的核心技術，是業界公認的腦機介面領域研究的重點和難點。
正如海量語料庫是大型語言模型的必要條件一樣，類腦人工智慧的燃料是海量腦電圖資料。 隨著Neuralink、BlackrockNeurotech、Braingate、Synchron等腦機介面硬體廠商的不斷技術進步，侵入性硬體最終將達到比現在更先進的狀態，從而更安全、更高效、更準確、更便捷地獲取患者或正常人的高通量腦神經活動資料，採集到的腦電訊號將呈指數級增長。如何在海量腦電訊號中解讀大腦的意圖，將成為人機互動的瓶頸。正如當前的語言模型已經取得了巨大的成功一樣，未來腦電模型的構建是腦機介面和人機互動的必然選擇。 基於以上思路，彥思類腦暫時跳過電極、晶元等硬體的研發，直接提前布局腦電大模型的建設和研發，使其能夠適應現在和未來以無創、有創等多種方式獲取的海量腦電神經網路資料， 並以腦電大模型賦能硬體，實現實時、準確、高效的人機互動系統。問：什麼是腦電圖模型？ 腦電圖模型的研究目標是什麼？
答：腦電模型是基於海量腦神經網路活動資料預訓練的超大型深度學習模型，通過預訓練學習大腦神經訊號的內在表達和動態特徵，具有分析生物大腦各種複雜功能的泛化能力。 腦電模型作為底層演算法模型，賦能腦科學、腦健康、腦機介面、人機互動等前沿領域。
業界公認的腦電大模型研究目標包括最大程度地學習、理解和模擬生物大腦的執行，創造乙個像生物甚至人類一樣思考的I（即類腦人工智慧的“ChatGPT”），然後將大腦中的想法轉化為下游外圍裝置（如機械臂、 人形機械人等）或下游i系統（GPT、文生**i等），實現大腦與外部物理世界或虛擬元宇宙之間的實時、高通量無界通訊。問：公司在腦電大模型領域的研究方法是什麼？ Rock Brain腦電模型的研究目前處於什麼階段？
答：類腦研究所不斷嘗試通過i與腦科學相結合來解決腦科學問題，並利用生成I和對比學習，以及專業的腦科學實驗正規化，實現大型腦電模型的研發。 研發過程包括資料採集、資料清洗、預處理、資料標記化、模型預訓練、基於下游任務的微調、模型驗證和優化等迭代步驟。
目前，Yansi Brain-like已經開始嘗試對腦電模型進行預訓練，目的是讓腦電模型學習腦電訊號的變化規律，然後利用模型底層壓縮的內在特徵作為下游任務的輸入，從而完成大腦思想的轉化。 未來，當腦電模型成熟時，可以連線外圍裝置完成腦機介面或元宇宙的互動，也可以與其他多模態大模型合作，實現大腦思想的具體展示和實時互動。 此外，腦電模型還可用於通過分析被測物件腦活動的異常狀態，對非器質性腦疾病進行早期篩查、干預和療效評估。 問：RockSys大腦的商業化進展如何？ 研究成果可以用於哪些領域？
答：燕思類腦研究所的腦電模型仍處於研究階段，尚未產生營業收入。 理論上，研究成果可應用於非器質性腦疾病的早期篩查和干預、腦科學研究、人機互動、智慧型駕駛、機械人、元宇宙等領域。
岩山科技（002195）主營業務為網際網絡資訊服務業務、人工智慧業務和多元化投資業務。
根據Rock Mountain Technology2023年第三季度報告，該公司的主要營收為431億元，同比下降1508%；歸屬於母公司的淨利潤 329億元，同比增長1.19%；扣除非淨利潤 313億元，同比增長362%；其中，2023年第三季度，公司單季度主營營收為138億元，同比下降986%；單季度歸屬於母公司的淨利潤為695246萬元，同比減少3185%；單季度扣除的非淨利潤為58216萬元，同比減少3977%；負債率 308%，投資收益118億元，財務費用 - 153億元，毛利率5528%。
在過去 90 天內，該股票沒有機構評級。 保證金資料顯示，該股有2次融資淨流出37億，融資餘額減少; 證券借貸淨流出2820人75萬，證券借貸餘額減少。
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