公司报道☆ ◇002195 岩山科技 更新日期：2024-04-18◇ 通达信沪深京F10
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2024-04-18 05:04│岩山科技(002195)：4月17日北向资金增持1069.93万股，深股通排名第27
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证券之星消息，4月17日北向资金增持1069.93万股岩山科技，按当日市值估算，北向资金当日净流入3041.07万元，净流入在深
股通排名第27，增持股数在深股通排名第5。近5个交易日中，获北向资金增持的有3天，累计净增持1222.39万股。近20个交易日中，
获北向资金增持的有7天，累计净增持646.5万股。截至目前，北向资金持有岩山科技3800.29万股，占公司A股总股本的0.66%。
https://stock.stockstar.com/RB2024041800006535.shtml
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2024-04-17 18:57│岩山科技(002195)：一季度净利润7826.6万元 同比下降29.05%
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格隆汇4月17日丨岩山科技(002195.SZ)公布2024年一季度报告，报告期营业收入1.74亿元，同比增长21.80%；归属于上市公司股
东的净利润7826.6万元，同比下降29.05%；归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润7677.17万元，同比下降29.86%；基本
每股收益0.0138元。
https://www.gelonghui.com/news/4737994
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2024-04-17 18:51│岩山科技(002195)发2023年度业绩，净利润3.32亿元，同比增长56.53%
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智通财经APP讯，岩山科技(002195.SZ)发布2023年年度报告，报告期内公司实现营业收入5.65亿元，同比减少15.31%;归属于上
市公司股东的净利润3.32亿元，同比增长56.53%;归属于上市公司股东扣除非经常性损益净利润2.89亿元，同比增长65.99%;基本每股
收益0.06元/股。
http://www.zhitongcaijing.com/content/detail/1104015.html
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2024-04-12 06:04│岩山科技(002195)：4月11日北向资金增持1140.41万股，深股通排名第41
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证券之星消息，4月11日北向资金增持1140.41万股岩山科技，按当日市值估算，北向资金当日净流入3347.55万元，净流入在深
股通排名第41，增持股数在深股通排名第5。近5个交易日中，获北向资金增持的有1天，累计净增持622.3万股。近20个交易日中，获
北向资金减持的有14天，累计净减持426.25万股。截至目前，北向资金持有岩山科技3718.31万股，占公司A股总股本的0.65%。
https://stock.stockstar.com/RB2024041200007499.shtml
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2024-03-15 17:31│岩山科技(002195)2024年3月15日投资者关系活动主要内容
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1、公司在类脑人工智能、脑机接口领域是如何布局的？
答：类脑人工智能的目标是利用最新的脑科学与人工智能技术及工具，通过破译生物大脑的结构和功能，绘制大脑功能、结构和
信息处理图谱，从微观、介观和宏观水平加深对生物大脑工作原理的理解，并构建模拟生物大脑的人工神经网络系统，最终达到“认
识脑、保护脑和模拟脑”的目标。脑机接口技术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瓶颈，是实现人
机交互、人机交融的必由之路。
近期国内外脑机接口技术不断取得新进展，岩思类脑团队很早之前就已经认识到随着材料科学、信号处理、医疗设备的不断进步
，可以采集到的脑电信号的数据量越来越庞大，如何从海量的数据中提取出所需颗粒度的信息，其中的脑电解码算法是脑机接口系统
中急需突破的关键。
基于上述思考，岩思类脑跳过电极、芯片等硬件的研发，直接提前布局脑电大模型的构建和研发，从而可以适应现在及将来非侵
入式、侵入式等多种方式获得的海量脑电神经网络数据，以脑电大模型为硬件赋能，从而达成实时、精准、高效的人机交互系统。因
此，岩思类脑研究院当前重点开展大脑内部状态解析与调控、及脑电大模型的研究。
2、目前岩思类脑已经开始尝试进行脑电大模型的预训练，请问与传统大数据相比，脑电大数据有哪些特点？与语言大模型类比
，脑电大模型有哪些区别？
答：与传统大数据相比，脑电大数据训练数据获取难度高，一般临床医学上通过侵入式方式获得的脑电数据更加精准；脑电大数
据的时空复杂度高，大脑是一个三维空间，脑电数据既包含大脑皮层空间位置信息，又是时间维度上的连续信号；脑电大数据的预处
理难度更大，需要按神经系统特性规律进行合理分割后才能token化。
与自然语言大模型类比，脑电大模型需要实现更高自由度、更细颗粒度的解码效果以及极强泛化性能，以实现跨样本、跨物种模
型泛化移植的效果。当前侵入式脑机接口没有大范围应用的瓶颈之一在于模型的泛化性比较差，通常只是建立针对单个病人的脑电数
据模型。但是脑电大模型可以通过采集海量的临床数据，提取其底层最本征的表达，进行脑机接口解码，未来目标包括实现在不同样
本甚至不同物种之间进行移植。
3、RockAI（岩芯数智）为什么要从零开始设计非Attention机制的YAN架构，而不是使用ChatGPT、LLaMA、PaLM等Transformer架
构的大模型进行设计或调整？
答：Attention机制是一种能让模型对关键信息重点关注并充分学习吸收的技术，也就是把注意力集中放在重要的点上，而忽略
其他不重要的因素。ChatGPT等都利用了Transformer架构，其核心技术之一就是Attention机制。标准的Attention机制的计算复杂度
为O(n^2*d)（其中n表示序列长度、d表示特征维度，^2指平方）。标准Attention机制的复杂度随序列长度呈2次方增长。通常来说Tr
ansformer架构具有训练周期较长、应用成本过高、高机器幻觉表达等缺陷，在实际应用中需要的高算力和高成本让不少中小型企业
望而却步。针对Transformer架构的上述缺陷、以及不同行业对于高效能、低能耗AI大模型需求的不断增长，公司旗下岩芯数智研发
团队意识到从零开始设计新架构的必要性，并于2024年1月推出了国内首个非Attention机制大模型—Yan1.0模型。
4、从大模型解码层结构来看，Yan架构与Attention机制模型区别如何？
答：图1基于多头Attention机制的Transformer模型结构，标准的Attention机制的计算复杂度为O(n^2*d)，其复杂度随序列长度
呈2次方增长。这也就意味着，当输入序列长度增加时，计算成本和显存需求会快速增长。从图2的Yan架构大模型解码层结构可以看
到，Yan架构没有基于Attention机制，也没有基于RNN（指RecurrentNeuralNetwork，循环神经网络）等序列模型，而是通过完全自
研的记忆算子及特征关联函数，将计算复杂度从标准Attention机制的O(n^2*d)降低为O(n*d)（线性复杂度），从而提高了Yan架构模
型的训练效率和收敛速度。因此，Yan架构模型具有训练速度快、推理成本低、记忆能力强等优势。
5、对相同参数量级的Yan模型和Transformer架构的大模型进行对照实验后，实验结果如何，是否能验证Yan架构的优势？
答：RockAI对相同参数量级的Yan1.0模型和Transformer（对照实验中采用的Transformer是基于HuggingFaceLLaMA2的标准结构
，同时开启了flashattn的支持）架构模型分别用1,000万条中英平行语料，基于同样软硬件环境的NVIDIAA800服务器训练以及同样的
迭代次数下进行了对照试验：
（1）训练效率方面，在上述对照实验环境下Yan1.0模型的损失值要低于Transformer架构的LLaMA2模型。在训练集上，训练数据
收敛到相同的loss（loss=3.0）时，Yan1.0模型仅需要1.5小时，而LLaMA2模型却花费10.5小时，因此Yan1.0模型的训练效率更高。
（2）推理准确率方面，在上述对照实验环境下Yan1.0模型比LLaMA2模型在训练集上的预测准确率高出17%、在验证集上的预测准
确率高出13%。
（3）显存占用方面，基于同样的参数量级在单张NVIDIARTX409024G显卡上，当输出token的长度超出2,600时，LLaMA2模型会出
现显存不足，进而无法完成推理；Yan1.0模型的显存使用始终稳定在14G左右，可以进行正常推理。Yan1.0模型的显存占用及成本比L
LaMA2模型更低。
（4）记忆能力方面，古诗是通过简短的字和词语表达丰富语境的一种体裁，token之间的困惑度也高于现代文，这恰好可用于评
测模型的记忆能力。在对照实验中分别用数十万条古诗数据进行续写训练，与LLaMA2模型相比，Yan1.0能够更快的达到更好的收敛，
以及更高的准确率。
6、Yan模型能够部署在办公电脑上吗？
答：原生结构的Yan架构模型，在零压缩、零裁剪的情况下，依然能够流畅运行于主流消费级CPU设备，例如经训练后的模型可以
部署在配置了Inteli7、i5CPU的笔记本电脑或台式机，以及M系列芯片的MacBookPro等。
对比之下，70亿（7B）参数量的Transformer却无法在上述CPU设备上直接运行，通常Transformer需要经过8bit甚至4bit的量化
后才能正常运行，这不可避免的带来了推理精度的损失。
7、OpenAl发布了首个文生视频模型Sora，请问贵公司是否也布局推进相关的新技术？
答：2024年1月RockAI发布的Yan1.0大模型以自然语言为主，尚不支持文生视频功能。目前RockAI正在研发Yan2.0大模型，Yan2.
0将会融合文字、音频、视频等多模态，以应用于更广泛的业务。Yan2.0模型预计将于2024年下半年推出，具体推出时间请以后续岩
芯数智的发布为准。
8、未来Yan模型有哪些应用潜力，商业化构想如何？
答：Yan架构的模型也是通用大模型的一种，可适用于当前所有通用化大模型的商业化应用场景。Yan架构模型现阶段商业化的重
点主要在尝试为企业客户提供本地化应用和部署，满足客户对于数据隐私、安全及低成本部署上的需求，目前尚未形成规模收益。
未来，针对toB垂直领域，RockAI希望能在低消耗、显存受限的情况下，打造基于Yan架构的专业生产力工具，解决更多低算力模
型场景应用，如在网络连接不稳定或离线使用场景的应用等。
9、请介绍一下公司拟收购的智能驾驶企业Nullmax纽劢科技的最新进展情况。
答：公司拟增资并收购Nullmax（Cayman）Limited部分股权的事项目前正在向商委、外汇管理局等主管部门办理境外投资ODI审
批手续中。相关进展请以公司公告为准。
http://static.cninfo.com.cn/finalpage/2024-03-15/1219310657.PDF
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2024-03-14 06:36│岩山科技(002195)：3月13日北向资金增持1472.04万股，深股通排名第27
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证券之星消息，3月13日北向资金增持1472.04万股岩山科技，按当日市值估算，北向资金当日净流入4320.3万元，净流入在深股
通排名第27，增持股数在深股通排名第2。近5个交易日中，获北向资金增持的有2天，累计净增持149.51万股。近20个交易日中，获
北向资金减持的有11天，累计净减持403.52万股。截至目前，北向资金持有岩山科技4508.07万股，占公司A股总股本的0.79%。
https://stock.stockstar.com/RB2024031400007396.shtml
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2024-02-28 18:01│岩山科技(002195)2024年2月28日投资者关系活动主要内容
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1、什么是类脑人工智能？
答：类脑人工智能是一种模拟生物大脑神经网络结构和功能的人工智能系统。其设计灵感来自于生物大脑的神经元网络，试图模
拟大脑的学习、感知和决策能力。类脑人工智能系统具有复杂模式识别、语言处理和决策任务等能力。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、材料学、数据科学、社会科学和人文科学等多交叉领域，其核心内容是对生物大脑
神经网络的精确解析。脑科学和人工智能是当今国际科学研究的两大热点，类脑人工智能是这两大学科相结合的新兴交叉学科。其目
标是利用最新的脑科学与人工智能技术及工具，通过破译生物大脑的结构和功能，绘制大脑功能、结构和信息处理图谱，从微观、介
观和宏观水平加深对生物大脑工作原理的理解，并构建模拟生物大脑的人工神经网络系统，最终达到“认识脑、保护脑和模拟脑”的
目标。
2、什么是脑机接口（BCI）？
答：脑机接口（Brain-ComputerInterface，BCI）通常是指不依赖常规的脊柱或外围神经肌肉组织系统在大脑与外部环境之间建
立一种新型的信息交流与控制通道，以便实现脑与外部设备之间的直接交互。此外，脑机接口还涉及双向交互，其中包括来自计算机
或环境的反馈，可通过神经调制技术来影响大脑活动。脑机接口技术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
交互瓶颈，是实现人机交互、人机交融的必由之路。
BCI技术原理：首先，通过数据采集设备采集大脑神经系统的活动信号；然后，将记录的数据通过放大、滤波、模数（A/D）转换
等方式转换为计算机可识别的数字信号；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，再将特征转化为输出指令
以达到替换、恢复、增强、补充大脑功能的目的。
3、脑机接口系统是什么？行业内企业的进展如何？
答：典型的BCI系统主要包括四个部分：信号采集、信号处理、设备控制和反馈环节。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。脑电采集设备包括核
心材料和器件、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分析、核心解码算法、通信计算和安全隐私
。随着材料科学、信号处理、医疗设备的不断进步，可以采集到的脑电信号的数据量越来越庞大，如何从海量的数据中提取出所需颗
粒度的信息，其中的脑电解码算法是脑机接口系统中急需突破的关键。
近年来脑机接口行业发展较为迅速，马斯克创建的Neuralink专注研发脑机接口技术，探索将设备植入人脑记录脑部活动，颠覆
了传统脑机接口企业的商业模式，开发出了R1手术机器人与N1脑机接口芯片。黑石（BlackrockNeurotech）推出了NeuroPort电极，
并推动了犹他阵列成为BCI行业主流。美国Google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，能够对脑
信号进行高效的分类和识别，实现对脑机接口的精准控制。美国BrainGate团队也在脑机接口数据处理方面取得了重要突破，他们利
用机器学习算法实现了运动意图的准确识别和肢体运动控制。
4、公司在类脑人工智能领域的研究涉及哪些细分领域？
答：公司在承继了控股股东多年在类脑人工智能领域的研究成果基础上，于2023年8月成立了岩思类脑人工智能研究院。
岩思类脑研究院目前主要致力于（1）大脑内部状态解析与调控（2）深度生成式大脑信号解码算法（亦称“脑电大模型”）（3
）非器质性重大脑疾病的诊断和干预等前沿领域的研究。
5、岩思类脑研究院为什么要重点开展大脑内部状态解析与调控、及脑电大模型的研究？
答：大脑内部状态解析与调控是认识脑、保护脑的关键，对人类了解生物大脑和诊治重大脑疾病有重要意义；建立脑电大模型是
实现实时、精准、多维度神经解码的核心技术，是行业公认的BCI领域研究重点和难点，以上两点是岩思类脑研究院的重点研究方向
。
如同海量语料是语言大模型的必要条件，类脑人工智能的燃料是海量脑电数据。随着以Neuralink、BlackrockNeurotech、Brain
Gate、Synchron等BCI硬件研发厂商的持续技术进步，侵入式硬件终将会达到比现在更先进的状态，从而更安全、高效、精准、方便
地获取病人或正常人的高通量大脑神经活动数据，采集到的脑电信号将以指数级增长，如何在海量脑电信号中解读大脑意图将成为人
机交互的瓶颈。正如当前语言大模型所取得的极大成功，未来构建脑电大模型是脑机接口、人机交互的必然选择。
基于上述思考，岩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构建和研发，从而可以适应现在及将来
非侵入式、侵入式等多种方式获得的海量脑电神经网络数据，以脑电大模型为硬件赋能，从而达成实时、精准、高效的人机交互系统
。
6、什么是脑电大模型？脑电大模型的研究目标是什么？
答：脑电大模型是基于海量大脑神经网络活动数据进行预训练的超大型深度学习模型，该模型通过预训练学习大脑神经信号的本
征表达和动态特性，具有解析生物大脑各种复杂功能的泛化能力。脑电大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。
行业公认的脑电大模型研究目标包括：最大限度的学习、理解并模拟生物大脑的运行方式，创造像生物、甚至人类一样思考的AI
（即类脑人工智能的“ChatGPT”），进而通过转译大脑中的意念并输出给下游外设（如机械臂、人形机器人等）或下游AI系统（GPT
、文生视频AI等），实现实时、高通量的大脑与外部物理世界或者虚拟元宇宙的无界沟通。
7、公司在脑电大模型领域的研究方法如何？目前岩思类脑的脑电大模型研究处于什么阶段？
答：岩思类脑研究院不断尝试用AI与脑科学相结合的方式解决脑科学的问题，通过用生成式AI、对比学习等方式，并配合以专业
的脑科学实验范式，实现脑电大模型的研发。研发过程包括数据采集、数据清洗、预处理、数据token化、模型预训练、基于下游任
务的fine-tuning、模型验证与优化等反复迭代的多个环节。
目前岩思类脑已经开始尝试进行脑电大模型的预训练，目的在于使脑电大模型学会脑电信号的变化规律后，将大模型底层压缩出
来的本征特征做为下游任务的输入，从而完成大脑意念的转译。
未来待脑电大模型成熟后，可衔接外设完成脑机接口或元宇宙的互动，或者与其他多模态大模型配合实现大脑意念的具象显示和
实时互动。此外，脑电大模型还可通过分析备试对象大脑活动的异常状态，对非器质性脑疾病进行早期筛查、干预和疗效评估。
8、岩思类脑的商业化进展如何？研究成果可以用在哪些领域？
答：岩思类脑研究院的脑电大模型目前尚处于研究阶段，尚未产生营业收入。研究成果理论上可以适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、元宇宙等多个领域。
http://static.cninfo.com.cn/finalpage/2024-02-28/1219208853.PDF
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2024-02-07 18:42│2月7日岩山科技(002195)现1笔大宗交易 机构净买入107.88万元
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1、2月7日，岩山科技发生大宗交易，机构净买入107.88万元。
2、近三个月内，该股共发生3笔大宗交易，合计成交1.04万手。
3、截至收盘，岩山科技报收于2.57元，上涨8.44%，成交量243.16万手。
https://stock.stockstar.com/RB2024020700039583.shtml
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2024-02-06 19:21│2月6日岩山科技(002195)现1笔大宗交易 机构净买入74.78万元
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证券之星消息，2月6日岩山科技发生大宗交易，交易数据如下：大宗交易成交价格2.37元，成交31.55万股，成交金额74.78万元
，买方营业部为机构专用，卖方营业部为中信证券(山东)有限责任公司淄博沂源健康路证券营业部。近三个月该股共发生2笔大宗交
易，合计成交6155.0手，折价成交1笔。该股近期无解禁股上市。
https://stock.stockstar.com/RB2024020600037038.shtml
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2024-02-06 15:01│异动快报：岩山科技(002195)2月6日14点55分触及涨停板
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证券之星2月6日盘中消息，14点55分岩山科技（002195）触及涨停板。目前价格2.37，上涨10.23%。其所属行业IT服务目前上涨
。领涨股为云从科技。该股为数字人民币，自动刹车，无人驾驶概念热股，当日数字人民币概念上涨4.75%，自动刹车概念上涨4.69%
，无人驾驶概念上涨4.11%。
https://stock.stockstar.com/RB2024020600024340.shtml
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2024-01-23 18:58│岩山科技(002195)发预增，预计2023年度净利润3.18亿元—3.6亿元，同比大增50%—70%
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智通财经APP讯，岩山科技(002195.SZ)发布2023年度业绩预告，公司预计2023年度归属于上市公司股东的净利润3.18亿元—3.6
亿元，同比增长50.00%—70.00%;扣除非经常性损益后的净利润2.82亿元—3.24亿元，同比增长62.20%—86.58%。
http://www.zhitongcaijing.com/content/detail/1059982.html
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2024-01-23 18:05│岩山科技(002195)：2023年度净利润预增50.00%-70.00%
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格隆汇1月23日丨岩山科技(002195.SZ)公布2023年度业绩预告，报告期归属于上市公司股东的净利润盈利31,792.19万元—36,03
1.15万元，比上年同期增50.00%—70.00%；扣除非经常性损益后的净利润盈利28,207.03万元—32,445.99万元，比上年同期增长62.2
0%—86.58%；基本每股收益盈利0.0568元/股—0.0644元/股。
https://www.gelonghui.com/news/4579687
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2024-01-15 15:28│岩山科技(002195)：类脑神经网络算法模型目前尚处于研究阶段
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格隆汇1月15日丨岩山科技(002195.SZ)在投资者互动平台表示，公司于2023年8月成立了上海岩思类脑人工智能研究院有限公司
，致力于开展大脑内部状态解析、构建类脑神经网络算法模型、非器质性重大脑疾病的诊断和干预等前沿领域的研究。类脑神经网络
算法模型目前尚处于研究阶段，理论上可以适用于智能驾驶、机器人等多个领域。
https://www.gelonghui.com/news/4556914
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2024-01-15 15:26│岩山科技(002195)：类FSD是Nullmax的主要研发方向
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格隆汇1月15日丨岩山科技(002195.SZ)在投资者互动平台表示，公司拟控股企业Nullmax（Cayman）Limited作为一家专注于智能
驾驶技术的科技公司，拥有全球领先的技术架构，全栈自研的AI全流程技术布局，以及超前的机器学习优先技术（MLF）。类FSD也是
Nullmax的主要研发方向。
https://www.gelonghui.com/news/4556909
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2024-01-15 15:22│岩山科技(002195)：广州二三四五互联网小额贷款有限公司已完成转让
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格隆汇1月15日丨岩山科技(002195.SZ)在投资者互动平台表示，广州二三四五互联网小额贷款有限公司已完成转让，受让方为上
海圆通蛟龙投资发展（集团）有限公司。
https://www.gelonghui.com/news/4556902
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2024-01-15 15:17│岩山科技(002195)：拟增资并收购Nullmax部分股权交易旨在实现公司战略转型
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格隆汇1月15日丨岩山科技(002195.SZ)在投资者互动平台表示，公司拟增资并收购Nullmax（Cayman）Limited部分股权的交易旨
在实现公司的战略转型，将公司的业务领域从互联网信息服务扩展到人工智能领域。Nullmax作为一家专注于智能驾驶技术的科技公
司，拥有丰富的技术经验和专业知识，其在计算机视觉、机器学习、感知技术、智能驾驶工程化等领域取得了显著的成就。
https://www.gelonghui.com/news/4556891
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2024-01-15 15:14│岩山科技(002195)：近期暂无新一轮股份回购计划
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格隆汇1月15日丨岩山科技(002195.SZ)在投资者互动平台表示，公司近期暂无新一轮股份回购计划。公司将根据《公司章程》及
证监会《上市公司监管指引第3号——上市公司现金分红》等有关规定，结合公司实际情况，制定适合公司长期发展的利润分配政策
，积极回报全体股东。
https://www.gelonghui.com/news/4556885
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2023-12-27 12:23│岩山科技(002195)：12月26日融券卖出53.3万股，融资融券余额12.64亿元
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证券之星消息，12月26日，岩山科技（002195）融资买入2443.98万元，融资偿还2541.48万元，融资净卖出97.5万元，融资余额
12.54亿元。融券方面，当日融券卖出53.3万股，融券偿还20.73万股，融券净卖出32.57万股，融券余量353.95万股。融资融券余额1
2.64亿元，较昨日下滑0.02%。
https://stock.stockstar.com/RB2023122700013551.shtml
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2023-12-26 11:59│岩山科技(002195)：12月25日融资买入2699.11万元，融资融券余额12.65亿元
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证券之星消息，12月25日，岩山科技（002195）融资买入2699.11万元，融资偿还4454.64万元，融资净卖出1755.53万元，融资
余额12.55亿元。融券方面，当日融券卖出19.04万股，融券偿还135.3万股，融券净买入116.26万股，融券余量321.38万股。融资融
券余额12.65亿元，较昨日下滑1.65%。
https://stock.stockstar.com/RB2023122600010519.shtml
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2023-12-25 10:07│岩山科技(002195)：12月22日融券卖出69.31万股，融资融券余额12.86亿元
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证券之星消息，12月22日，岩山科技（002195）融资买入4075.98万元，融资偿还5063.14万元，融资净卖出987.16万元，融资余
额12.72亿元。融券方面，当日融券卖出69.31万股，融券偿还33.98万股，融券净卖出35.33万股，融券余量437.64万股。融资融券余
额12.86亿元，较昨日下滑0.7%。小知识融资融券：融资余额是指融资买入股票的金额与融资偿还的金额之间的差额。
https://stock.stockstar.com/RB2023122500003701.shtml
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