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