神经网络概念股票|神经网络板块龙头股资金流向(实时)

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。

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。

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。

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。

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。

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。

阿尔特：2024年3月19日公司在互动平台披露：神经网络为人工智能的核心算法之一，目前公司已提前布局神经网络，聘请算法专家从事神经网络算法的研究和应用开发，结合神经网络算法为包括汽车性能仿真、造型设计、零部件生成等关键技术领域深度赋能。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

科大讯飞：公司为全国机器人标委会人形机器人标准化工作组副组长单位，讯飞机器人超脑平台面向机器人企业提供AI技术服务，聚焦人机交互与具身智能，全球首创多人多模态降噪，行业首发人形机器人交互，大幅提升机器人多模态交互能力。当前，国内90%以上智能机器人企业使用讯飞超脑平台软硬件一体方案，其中60%使用全链路交互方案。公司的AI虚拟人交互平台致力于提升虚拟人的大脑智能，使其能够更好地理解和处理用户的需求。包括自然语言处理、情感识别、学习和记忆等认知功能的增强，以便虚拟人能够模拟人类的思考方式。另，2024年8月，公司在互动平台表示，科大讯飞自创业以来持续聚焦智能语音等人工智核心技术研究并始终保持国际前沿技术水平，在深度神经网络算法方面拥有长期扎实研究基础，已广泛应用于科大讯飞的语音识别、图文识别、机器翻译等任务并达到国际领先水平。

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。

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。

深水海纳：2022年4月28日深水海纳集团微信公众号披露：江苏省宿迁市泗阳优质供水项目：深水海纳优质供水项目惠及百万人口，率先在江苏省实现城乡一体化供水。针对水厂原水季节性浊度变化大、轻度有机污染、偶尔铁超标以及扩建场地受限制等具体情况，本项目采用了基于BP（反向传播）人工神经元网络原理的深度处理工艺，创造性地解决了臭氧生物活性炭系统在应用中遇到的季节性水源水质变化、消毒副产物前驱物控制、碳池出水微生物风险，大幅降低了基建成本、运行费用和占地面积，系统有机物总去除率达到60%~70%，进一步降低了出水的色度、氨氮、THMs（三卤甲烷），实现了合格水向优质水的转变。

云从科技：公司通过人机协同操作系统（CWOS），围绕打造像人一样思考和工作的AI智能体目标，基于数据要素整合视觉、语音、NLP等多个领域核心技术，为金融、治理等多个领域提供信息化、数字化和智能化的人工智能服务与行业解决方案，具体可参见《2024年年度报告》相关内容。公司核心产品——人机协同操作系统（CWOS）已升级为AI-Agent平台，公司机器视觉领域的领先优势在该平台上得到充分体现，并深度赋能金融、制造及治理等多类应用场景。

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。

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。