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华为脑机接口芯片新专利曝光（新质生产力的典型代表）

《科创板日报》10月16日讯 日前，一份名为“控制刺激器的方法、刺激器、脑机接口系统和芯片”的专利日前公布在国家知识产权局网站，专利发明人为华为技术有限公司；该专利提供了一种控制刺激器的方法、刺激器、脑机接口系统和芯片。

诚益通----300430 ， 目前，公司关注脑机接口非侵入式技术的市场化落地与侵入式技术的研发开发。在非侵入式技术的规划中，公司将现有康复产品与脑机接口进行融合，从而实现产品升级，从而为神经系统疾病患者提供更为有效的康复医疗服务。未来，公司也将关注脑机接口在其他医疗领域的应用。


曾经只存在于科幻小说中的“意念操控”，如今正向现实世界疾速逼近。

据摩根士丹利9日发布的研报预测，脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI），这颗科技界的新星，有望在5年内实现商业化，照亮医疗领域。

从帕金森病到抑郁症，BCI将大脑与外部设备直接连接，患者可以直接用意念控制机器，并有望恢复运动功能、改善认知能力，甚至实现更深层次的人机交互。

大摩表示，BCI技术可能成为未来医疗技术中的重要突破，为神经类疾病患者提供新的治疗方式，并带来4000亿美元的市场机遇。

未来，随着技术的成熟和成本的降低，BCI甚至可能进入大众市场，成为下一代智能设备的核心组成部分。这将彻底颠覆我们与世界的交互方式。

什么是BCI？
科幻英剧《黑镜》第三季第二集“游戏测试”讲述了这样一个故事：主人公库珀参与了一个先进的虚拟现实（VR）游戏测试。他的后颈被钉入一个类似小蘑菇的接收器，以连接到游戏系统。


游戏通过影响大脑意识成像的技术，使得库珀的体验极其真实，以至于他难以区分虚拟世界和现实世界。

而这个类似小蘑菇的设备就可以理解为BCI。简单来说，BCI是一种通过将大脑的电信号与外部设备连接，从而将思维转化为行动的技术。

我们做出的每一个决定（甚至思考）都会在我们的内部神经网络中同时触发数十亿个神经元。BCI则利用大脑产生的所有电活动来驱动输出。

摩根士丹利指出，BCI技术并不是一个全新的概念，事实上，其研究历史可以追溯到上世纪20年代。

得益于近年来神经科学和计算技术的进步，BCI技术的实际应用正在加速发展，特别是像马斯克的Neuralink等公司，正在推动该技术从概念走向临床试验。

2024年1月，该公司成功将N1芯片首次植入一位名叫Noland Arbaugh的患者体内，这位患者自2016年因车祸失去四肢功能。手术后，他能够通过脑电信号控制电脑上的光标，甚至可以玩电子游戏，如《马里奥赛车》。

大摩报告指出，BCI技术有望首先应用于一系列神经类疾病的治疗，如肌萎缩侧索硬化症（ALS）、中风、脊髓损伤、多发性硬化症（MS）和抑郁症等。该技术技术可以直接将大脑活动转化为可以观察到的行为，比如移动机器人手臂、操控计算机光标，甚至是实现复杂的肢体恢复。


4000亿美元市场规模、1000万名患者候选人
摩根士丹利的报告中，最引人注目的数据之一是美国市场中BCI技术的潜在规模，估计其潜在市场（TAM）可能达到4000亿美元。

根据摩根士丹利的分析，在早期和中期的美国市场中，有近1000万潜在的BCI候选人。

早期BCI技术的目标用户主要集中在大约200万名有严重上肢功能障碍或神经类疾病的患者群体中，预计这些患者将成为BCI技术的首批受益者。

这一早期市场的规模预计达到800亿美元，而随着技术的成熟和推广，潜在市场有望扩展至更多患者，推动整体市场规模进一步扩大。


大摩指出，在早期BCI商业化成熟之后，更有意义的中期TAM扩张将在2040年左右发生，预测该阶段的市场规模总额约为3200亿元。


中期患者包含约80万名美国中风患者、超110万癫痫患者和450万抑郁症患等，总规模比早期患者群体大约大2.5倍，大摩认为，这将成为形成期后市场增长的核心驱动力。

总体而言，我们预计BCI市场在2030年至2045年期间的植入收入（通过销售植入性医疗器械所获得的收入）将略高于120亿美元，这意味着渗透率约为2.8%，即植入者人数略低于270000人，而我们认为合适的植入者人数为970万人。

五年内有望实现商业化应用，BCI仍面临挑战
摩根士丹利报告认为，BCI技术在未来五年内有望实现商业化应用，如应用于治疗运动神经元疾病、中风、脊髓损伤等方面。

这些患者的共性是神经系统的损伤导致严重的肢体功能障碍，BCI技术将通过连接大脑与外部设备，帮助这些患者恢复部分功能，甚至可能实现重新独立生活的目标。

大摩预测，在接下来的五到十年内，BCI技术还有望扩展至非医疗领域，如游戏、增强现实等。随着技术的成熟和成本的降低，BCI技术可能不再局限于帮助神经类疾病患者，甚至可能进入大众市场，成为下一代智能设备的核心组成部分。

尽管BCI技术的前景看似光明，但摩根士丹利也指出了当前存在的挑战。

首先是技术的成熟度问题。虽然一些公司已经进入了人体临床试验阶段，但距离大规模商业化应用仍有一段路要走。

其次是监管问题。BCI技术涉及到侵入性设备植入和神经信号的采集，必须确保设备的安全性和有效性，这需要经过严格的临床试验和审批流程。

此外，BCI技术的普及还面临伦理和隐私问题。由于该技术直接读取和处理大脑信号，如何保护用户的隐私成为一个新的难题。摩根士丹利认为，这些问题的解决将依赖于监管机构、科技公司和学术界的共同努力。

1、公司打造了国家级示范项目京津冀交通与安全大数据公共服务示范平台；
2、新氦类脑承担上海市类脑芯片产研平台建设，新氦类脑第一大股东新智数字科技有限公司与新知认知同属于新奥集团的科技板块，从研究方向，技术开发到资源共享等方面都有着长期稳定的合作

智慧城市+华为合作
1、公司主营智能警务、智能能源与智能城市业务，主要从一线场景痛点出发，依托人工智能、大数据技术提供行业整体解决方案，并致力成为数智时代的数字工程建设者和智能运营服务商
2、公司在城市燃气领域以智能调度和能源安全数智化产品为切入点，打造应用于燃气行业管网、场站安全监管产品、适用于燃气行业的应急预警和资源调度产品，可以有效解决燃气行业用户痛点、满足客户需求
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4、公司目前主要布局警务智能、企业安全智能和城市智能等优势领域，并逐步向园区智能、社区智能等优政、惠民类垂直应用领域延伸。

脑科学被视为理解自然现象和人类自身的“终极疆域”。脑科学研究不仅要解决前沿科学问题，也是攻克脑重大疾病的关键，同时也将为发展类脑计算系统和器件、突破传统计算机架构的束缚提供重要依据，推动人工智能的发展。浙江大学顺应全球科技发展趋势和国家战略需求，启动实施“双脑计划”，将通过多学科会聚研究，推动脑科学、人工智能加快发展和融合创新。我们将依靠长期扎实的神经科学交叉研究的工作基础和雄厚的研究实力，聚焦情绪和情感的神经环路、人工智能和脑机接口技术等研究方向，承担国家重大科研任务。通过该计划的实施，打造国际一流的脑科学交叉研究平台，在若干前沿方向取得重大突破，成为汇聚一流人才和培养拔尖创新人才的重要脑科学和脑-机融合研究基地，引领推动未来科技和产业发展，在若干前沿领域进入世界一流前列。

1.参股人工智能+医疗（影像）独角兽
雅森天玑?人工智能医疗平台

北京雅森科技发展有限公司为公司间接持股的参股子公司，公司通过全资子公司科大智能机器人技术有限公司持有雅森科技10%的股份。雅森科技是国内最早专注于医学影像人工智能分析、核医学定量及CAD分析的高科技企业，长期致力于影像预处理、分析建模、大数据分析、深度学习辅助诊断等领域，产品主要覆盖脑、神经、甲状腺、血液、呼吸、病理等多模态分析技术。

2.智能制造，特斯拉机械手

公司全资子公司上海永乾机电有限公司龙头产品机械手长期保持国内市场占有率第一，是国内移载搬运领域的领军企业；全资子公司上海冠致工业自动化有限公司是上海大众认定的A级供应商，其打造的白车身焊接生产线自动化率高达97%到99%，是国内少数能打破国外高端机器人企业长期垄断一线主流车企焊接生产线细分领域的企业之一；根据高工产研机器人研究所的调研数据显示，全资子公司华晓精密工业（苏州）有限公司2017年产线AGV出货量在国内排名第一。

公司通过全资子公司科大智能科技（德国）有限公司收购MAKA Systems GmbH（德国马卡制造系统有限公司）100%股权有利于丰富和完善公司在高端装备制造领域内的产品线，进一步拓展和延伸公司在智能制造和精密加工领域的业务范围，提升公司在智能制造基础环节提供智能化解决方案的综合能力，同时也有利于公司进一步拓展欧洲等境外市场业务。

3.类脑智能

公司携手复旦大学类脑智能科学与技术研究院，发挥各自的优势资源，共建复旦-科大智能智能机器人联合实验室，并与复旦大学共同合资成立了上海复科智能机器人研究院有限公司，进一步建立长期稳定的产学研合作关系。

公司未来继续推进内涵式增长和外延式扩张相结合的发展战略，推动公司工业自动化业务和电力自动化业务双轮驱动的发展模式。智能制造方面，公司将继续加快完善在人工智能和机器人领域的产业布局，进一步推进公司在高端智能制造和机器人应用领域的业务发展，聚焦工业机器人与智能控制产品的研发投入和市场拓展，实现公司在人工智能和机器人应用的长期持续研发和工业机器人细分应用领域的可持续纵深发展，做精做强公司的智能制造业务。

北京雅森科技发展有限公司（以下简称“雅森科技”）携天玑?人工智能医疗平台亮相，公司CEO陈晖发表《人工智能落地与医院AI赋能》主题演讲。

雅森科技CEO陈晖发表演讲

人工智能辅助医疗诊断是大势所趋

当前，随着经济水平的不断提升和老年化社会的逐步到来，人们对健康医疗的诉求越来越多。在互联网技术和人工智能等技术的加持下，以影像数据为代表的医疗数据呈现出几何式的增长趋势。但是，在强大的诊疗需求和海量数据背后，医疗数据、患者与专业人员的配比相差却很大：影像科医生缺口几十万、病理科医生缺口十万……且因为数据的敏感性，国外企业难以进入市场。因此，对于国内企业来说，采用人工智能技术辅助诊断成了重大发展机遇。

陈晖表示，雅森科技作为国内率先专注于医学影像定量、计算机辅助诊断及医疗数据人工智能分析的高科技企业，长期致力于影像预处理、数学建模、大数据分析、深度学习辅助诊断等，目的在于通过有效地采用大数据技术、人工智能技术，结合临床实践，将医学影像分析能力转化为精准高效的临床诊断能力，再通过计算机技术交付给社会，帮助更多的人获得平等、充分的诊疗机会。目前，雅森科技研究领域和产品线覆盖了心脏、神经（脑）、甲状腺、血液、呼吸、病理等多个领域。

数据＋模型，推动医疗数据智能化

关于医疗AI，最重要的是什么？

陈晖在演讲中表示，发展医疗人工智能，离不开数据、算法、模型和医生经验，但是数据和模型是人工智能发展的两大先决条件。其中，数据指大数据、多模态数据、有效数据；模型即数据进入算法体系的输出。


因此，陈晖认为，在医疗人工智能领域众多参与者中，与技术企业、投资者相比，掌握医疗数据和临床经验的医院是驱动医疗AI变革的核心和推动者。

那么，医院掌握了海量数据，如何将这些数据应用于临床诊疗？以阿尔茨海默症诊断为例。雅森科技基于核磁数据、脑电数据、量表数据三方面数据，打造了一个多模态神经网络训练模型，可以提前2-3年预测病发可能性，确认病情发展阶段。

赋能医院-三步构建医院内部AI中心

当前，随着人工智能技术对医学影像领域的植入，在提升影像诊断速率和准确度的同时，问题也逐渐显现：对于医学影像人工智能公司而言，用一家或几家医院数据训练出的模型，应用到其他医院时，因为影像采集手法、频率、设备型号等的不同，造成准确率相差很大。

针对此，雅森科技从底层数据采集入手，为医院定制开发医院自身内部的AI平台，赋能医院AI分析能力。

陈晖介绍了构建医院自身AI中心的三个步骤：一是通过提取各类影像特征形成特征数据池；二是根据拓扑特征分割初始兴趣区，再通过手工输入大量标记数据对深度学习模型进行训练和调整，根据深度学习训练经验进行筛选、分类，最后输出量化分析结果；三是构建全流程病种应用，再结合质控体系、用户体验和临床路径，实现病种的全流程诊疗。

今年，雅森科技与以宁波市第二医院为核心的医联体开展合作，开发部署雅森天玑?人工智能医疗平台，正式迈出了医院“AI赋能”第一步。宁波市第二医院副院长郑建军介绍，经过6个月左右的项目工作，宁波二院目前已初步完成在脑功能分析、肺结节筛查、乳腺癌筛查等相关检查领域的AI研发和数据准备过程。

据了解，雅森天玑?人工智能医疗平台主要面向大型医院、医联体、区域医疗影像中心提供服务，通过建立统一的数据质控标准，实现医疗数据的池化、影像数据的预处理和多类数学算法的应用，在临床诊疗与科研中对疾病分析和诊断提供决策支持。

据陈晖介绍，雅森天玑?智能医疗平台能与医院的PACS、LIS、HIS等传统信息系统在接口上进行对接，目前首先在宁波市第二医院医联体单位进行了落地，接下来还将与厦门市卫生计生委合作，构建覆盖全市的常见病辅助诊断系统。未来，雅森科技将继续专注于采用领先的算法与分析技术，提升医疗影像诊断的效率和准确度，并进一步采用多模态分析方法，对病理和临床信息等数据进行特征提取，为各临床科室提供更加综合性、全面性的分析产品与服务。