神经网络概念股票|神经网络板块龙头股资金流向(实时)

国科微：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。

奥普特：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。

思泰克：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。

奥比中光：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。

瑞纳智能：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。

北京君正：2025年中报披露，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。针对端侧AI不断提高的算力需求趋势，公司加强了更高算力神经网络处理器技术的研发，其中4T版本部分代码的研发已完成，并继续进行各功能模块的优化，公司更大算力的神经网络处理器IP预计将于明年初应用于公司下一代产品中。

富瀚微：公司是业内领先的芯片设计公司之一，长期深耕视觉领域，是以视频为中心的芯片和完整解决方案提供商，致力于为客户提供高性能视频编解码IPC以及NVR SoC芯片、图像信号处理器ISP芯片、智能显示芯片、车载视频与传输芯片及相应的完整的产品解决方案，同时也提供技术开发、IC设计等专业技术服务。公司产品广泛应用于智能视频、智能物联、智能出行等领域，覆盖全球行业领先品牌终端产品。

智信精密：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。

瑞芯微：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。

中科创达：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。

国芯科技：2026年1月，公司研发的神经网络处理器DPNPU（Dataflow Parallel NPU）新IP产品于近日在公司内部测试中获得成功。公司最新研制的神经网络处理器DPNPU新IP产品面向端侧与边缘计算的高性能AI处理器，它针对人工智能应用中复杂多变的计算任务进行了多方面优化，致力于在功耗、性能和灵活性之间取得最佳平衡，为各类智能设备提供高效、可靠且易于扩展的算力支持。本次神经网络处理器DPNPU新IP产品研发成功，是公司在人工智能领域长期坚持创新驱动的结果，对公司未来市场拓展和业绩成长性预计都将产生积极的影响。

恒华科技：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。

大富科技：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。

星宸科技：公司已建立全栈顶尖的底层核心技术平台，模块化、高复用性的自研核心IP库是主要优势之一。公司已形成拥有大量完整自研核心IP的综合平台，涵盖ISP、AI处理器、音频处理、多模视频编解码、显示、3D感知及高速高精度模拟电路。公司先进制程SoC设计能力，可高效集成各类自研核心IP，加速芯片设计进程，同时严格保障芯片质量与可靠性，实现芯片+算法利用效率最大化。全套AI处理器工具链是公司另一关键优势。公司已自研含指令集、硬件IP、神经网络优化技术、NPU编译器与仿真器的全套工具链。音视频AI算法库是公司又一显著优势，具备卓越性能与普适性。

航宇微：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。

泰尔股份：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。

云天励飞：公司打造了覆盖神经网络处理器IP、AI推理芯片和模组、边缘计算盒子、AI推理服务器及智算集群的系列产品，广泛应用在摄像头终端、车路云、机器人、智算中心等场景。2025年的企业级服务业务包括向企业出售芯片和模组、落地大规模异构高性能算力集群为客户提供AI训练及推理算力服务，包括智能算力调度及AI大模型开发配套服务等。

神思电子：2025年8月22日公司在互动平台披露，公司的神经网络技术已应用于智慧城市、智慧能源、低空经济等场景，公司坚持智能视频分析、自然语言与大模型、运筹优化等AI核心技术持续升级，为客户提供智能化产品及行业解决方案。

岩山科技：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。

芯原股份：芯原的神经网络处理器（NPU）IP已被91家客户用于其140余款人工智能芯片中，集成了芯原NPU IP的人工智能（AI）类芯片已在全球范围内出货近2亿颗，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。芯原最新一代NPU架构针对Transformer类模型进行了优化，既能高效运行Qwen、LLAMA类的大语言模型，也能支撑Stable Diffusion、MiniCPM等AIGC和多模态模型。芯原的NPU还与自有的众多处理器IP深度集成，形成包括AI-ISP、AI-Display、AI-VPU、AI-GPU、AI-DSP在内的众多AI加速子系统解决方案。芯原的AI-ISP芯片定制方案（芯原提供架构设计、软硬协同设计和量产支持）已在知名企业的智能手机中量产出货。