当今世界，脑科学与类脑智能加速发展、方兴未艾，成为引领未来产业变革的重要方向。北京昌平区正抢抓这一未来产业发展机遇，9月28日，北京市脑科学与脑机接口产业创新发展工作推进会在昌平生命科学园成功举办。会上，北京市首个中关村（昌平）脑科学与脑机接口产业集聚区和中关村（昌平）脑科学与脑机接口产业园正式揭牌启用。 据悉，中关村（昌平）脑科学与脑机接口产业集聚区着力构建“一核一城”产业格局：“一核”，即发挥中关村生命科学园的核心引领作用，充分利用好其创新活跃要素齐全的优势，全面提速企业孵化与成果转化，能够迅速形成产业集群态势；“一城”，即加快国际医疗器械城建设，及时承接产业化落地，逐步打造高端制造基地。近期，重点利用生命谷国际精准医学产业园24万平方米建成空间，打造中关村（昌平）脑科学与脑机接口产业园，促进产业发展加快起步。 除了打造产业聚集空间，昌平区还围绕创新驱动、金融赋能、生态搭建等方面展开布局，开启昌平脑科学与脑机接口创新伙伴计划，联合区内外重点企业、高校、科研机构、医疗机构和行业组织，全面加强基础研究、技术攻关和集成创新，加快催生重大原创成果。昌发展集团与道远资本联合发布昌平脑科学与脑机接口产业发展合作基金战略，为北京脑科学与脑机接口产业发展注入金融“活水”。市科委启动北京脑机接口创新集聚发展生态工程，通过科技服务、专业活动、人才培养等方式，构建“政产学研用”有机融合的创新生态。 作为北京建设国际科创中心的重要承载区和医药健康产业发展的主阵地，昌平区在发展脑科学与脑机接口产业方面具有独特优势。为卡位这一未来赛道，该区出台全市首个脑科学与脑机接口产业发展行动计划及配套政策措施，计划到2027年，产业集聚区初具规模，推动一批新技术、新产品、新模式在多场景落地应用。到2030年，产业集聚区全面建成，产业创新能力和综合实力迈入国际一流行列，力争形成一个新的百亿级未来产业集群。 目前，昌平区已集聚芯智达、未名脑脑、核桃医疗等22家脑机接口重点企业落户，产业集聚效应日益显现。2025中关村论坛发布的10项脑机接口领域的重大科技成果昌平入选2项，“北脑一号”实现就地转化，“北脑二号”填补了我国高性能侵入式脑机接口空白。 来源：北京日报客户端返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多