BWS | 人工智能与科技行业周动态（10.24 - 10.30)

10月26日，Anthropic公开提交美国IPO申请，拟以ANT为股票代码在纳斯达克上市。公开文件显示，公司2026年上半年收入超过160亿美元，但净亏损达到807亿美元，其中包含较大规模的可转换票据非现金会计调整，不能全部视为经营现金亏损。文件还披露了巨额算力采购承诺、模型训练投入、客户集中度及公司治理安排。Anthropic拟通过上市进一步支持模型研发和基础设施扩张，但实际募资规模、发行估值及上市时间仍取决于后续发行程序。其投资意义在于，前沿模型企业的估值逻辑正从一级市场的模型能力与收入增长预期，转向公开市场对收入质量、经营利润、现金流和资本开支的持续审视。

10月29日，《Nature Methods》发表研究 Advancing morphological profiling with self-supervised learning through comparative insights into representation learning of cellular perturbations，系统比较自监督学习方法在高内涵细胞成像和细胞扰动表征中的表现。细胞形态分析通过显微图像观察药物、基因编辑或其他干预对细胞状态的影响，是表型药物筛选的重要技术基础。传统方法高度依赖人工设计的图像特征，而自监督模型能够从大量未标注细胞图像中学习表征，再用于识别细胞扰动模式、比较不同化合物作用和分析潜在生物机制。该研究的重要意义在于，AI Biology的基础模型正在从蛋白质序列和结构扩展至真实细胞表型数据。对投资机构而言，高质量细胞图像数据、实验批次校正能力、跨实验室泛化性能和真实药物筛选命中率可能构成新的技术壁垒。

10月28日，《Nature Communications》发表论文 CPRISP: an interpretable deep learning framework predicting circRNA-RBP interactions and guiding therapeutic discovery in neurodegeneration。研究团队开发可解释深度学习框架，用于预测环状RNA（circRNA）与RNA结合蛋白（RBP）之间的相互作用，并识别与疾病相关的保守结合模式。RNA调控网络参与细胞转录后调节，而异常的RNA—蛋白相互作用与多种神经退行性疾病机制有关。CPRISP不仅提供相互作用预测，还尝试将模型解释结果用于候选治疗化合物的优先级筛选。其技术价值在于将分子相互作用预测、可解释特征分析和药物发现连接起来，为复杂疾病靶点研究提供新的计算工具。不过，模型筛选出的候选分子仍需通过细胞实验、动物模型及临床研究验证。

10月29日，《Nature Communications》发表 The accuracy-safety trade-off of large reasoning models in clinical diagnostics，研究大型推理模型在临床诊断中的准确性与安全性关系。研究发现，引入更强推理能力可以改善部分诊断任务的表现，但也可能增加假阳性结果及输出不一致性。医生参与复核有助于保留模型带来的诊断收益，同时降低部分风险。该研究说明，医疗AI的评估不能仅依据诊断准确率或医学考试成绩，还必须考虑错误类型、风险严重程度、模型稳定性和人机协作机制。对医疗AI投资而言，模型推理能力提升并不自动意味着产品能够进入临床工作流。真正具备商业化价值的系统还需要临床验证、可追溯的决策依据、合规审批及责任边界设计。未来医疗Agent的竞争壁垒可能更多体现为安全评估体系和与医生工作流程的深度整合。

10 月 28 日，小鹏官宣 IRON 人形机器人配套全固态电池进入小批量量产下线，整机处于 SOP 前验证阶段，计划 2026 年底推进规模化量产、2027 年优先在全球小鹏门店落地导购讲解场景；固态路线瞄准人形机器人续航、安全两大长期瓶颈，试图绕开现有锂电体系的能量密度与安全短板财联社。同期宇树联合索辰科技、钱塘新区、中国计量大学等共建具身智能产业基础设施，以国产仿真引擎、真机测试、标准检测一体化底座，补齐仿真 — 真机迭代链路，不再只靠单机秀动作。量产的矛盾正在显现：硬件下线速度加快，但能源、仿真、测试体系的成熟度，决定交付爬坡上限。

10 月 27 日，智元正式发布 Genie Master 具身 Agent 框架，搭载该框架的精灵 G2 在便利店真实业务场景实现 “无人在环” 持续进化，机器人自主定位失败、调整策略、沉淀任务经验，跳出仿真环境闭环；10 月 30 日，清华联合智元、无问芯穹提出 CEL 群体经验学习范式，并在 96 台真机集群完成验证，机器人可跨个体复用其他机器人的实操经验，不再依赖重复人工示教。这标志具身智能的数据飞轮，从 “一台机器人反复试错” 升级为集群经验池共享，是降低单场景数据采集成本、加速复杂任务泛化的关键路线，竞争重心从单机参数，转向场景内数据沉淀与经验复用效率。

10 月 29 日，优必选入主锋龙股份后设立全资子公司新锋龙，注入具身智能硬件技术，聚焦末端执行器、舵机、核心零部件规模化制造，二指夹爪、仿生人面舵机已量产，整机厂商直接控股上游制造平台，把零部件产能纳入自有体系；同期上游传感赛道集中融资：维发电子亿元级 C 轮，加码关节编码器、电涡流传感器产线；矩侨工业完成亿元 A 轮（蚂蚁领投），主打柔性织物触觉传感。资本逻辑延续上月 “从整机转向身体”，但新增一条主线：整机不再单纯外采零部件，而是通过并购、新设制造主体锁定供给，零部件企业的价值不再只是样品性能，而是稳定良率、可批量交付能力。

10月27日，联影与 Nicolelis 领衔的国际科研联盟 Walk Again Project 举行战略合作签约仪式，围绕脑机接口领域的医学影像展开合作。双方将结合医学影像、人工智能与脑机接口技术，探索神经康复机制，推动相关研究向临床转化。Nicolelis 是脑机接口领域的重要开创者，现为杜克大学荣休教授。他长期研究如何同时记录大量神经元的活动，并将其中的信息转化为控制外部设备的指令。联影已布局磁共振、PET/CT、PET/MR等多模态影像技术。此次合作将发挥这些技术的互补作用，为脑机接口研究中的定位、干预及效果评估提供支持，并进一步探索神经功能恢复的机制。按照合作方向，双方还将推动跨国、多中心医学影像研究与数据协作，探索人工智能辅助分析工具，综合影像、神经电生理和临床信息，寻找神经活动变化与功能改善之间的关联。

深圳未来脑律科技有限公司完成B轮融资，投资方为明熙资本、五源资本，融资金额未披露。本轮资金将用于推进无创及微创闭环神经调控产品的多适应症开发。此前，公司已完成两轮公开融资：天使轮由奇绩创坛、嘉程资本等投资，Pre-A轮于2026年初完成，投资方包括讯飞创投、正轩投资、明荟致远投资。未来脑律的技术核心是迷走神经刺激（VNS）与闭环调控。迷走神经参与心率、消化、应激反应等多种生理功能调节，通过经皮电刺激耳部分支，可以在非侵入条件下影响自主神经系统，探索其在睡眠、疼痛、脑卒中后神经功能重建等方向的应用价值。

国家药品监督管理局正式发布，批准“听觉脑干植入体”创新产品注册申请。这款由上海交通大学医学院附属第九人民医院吴皓教授团队与浙江诺尔康神经电子科技股份有限公司合作研发的国内首创有源III类植入器械“听觉脑干植入体”（Auditory Brainstem Implant，简称ABI），也是我国第一个在颅内中枢进行电刺激和神经信号提取的产品，填补了我国在听觉脑机接口领域的空白。人工耳蜗与听觉脑干植入体的刺激靶点不同，但都需要完成声音处理、体内外信息传输、植入式电刺激，以及长期使用中的维护服务。此次ABI能够与公司的人工耳蜗言语处理器配套使用，便是既有产品积累延伸到新系统中的一个具体体现。

10月27日，IBM研究团队公布模块化量子计算实验进展，通过四条超导连接线将两颗120量子比特处理器连接起来，实现约 99%的量子态传输保真度。传统超导量子计算主要依赖单芯片扩大物理比特数量，但随着芯片规模增加，控制布线、串扰、制造良率及低温系统复杂度都会上升。模块化架构尝试通过高保真芯片间连接，把多个规模相对可控的量子处理器组成更大的计算系统。此次实验的重要意义在于，量子计算扩展能力不再完全取决于单芯片集成密度，而越来越依赖芯片间量子态传输质量和系统互联效率。不过，99%的状态传输保真度仍不等同于跨芯片容错逻辑门。对投资机构而言，低温互联、封装、控制电子学及模块化量子架构值得持续跟踪。

10月28日，光量子计算企业PsiQuantum展示光路交换（Optical Circuit Switching，OCS）技术，探索将其光子集成和光学互联能力应用于AI数据中心。传统数据中心网络主要依赖电子交换芯片，随着GPU集群规模扩大，网络带宽、交换功耗及数据传输延迟成为重要系统瓶颈。光路交换技术尝试在适当场景下减少光电转换环节，直接建立可重构的光学通信路径。该事件的投资意义在于，光量子企业积累的部分光子器件、制造工艺及光学控制技术，可能在量子计算大规模商业化之前率先进入经典AI基础设施市场。但需要区分光路交换技术的工程演示与大规模商业部署，未来仍应关注交换速度、插入损耗、端口规模、可靠性及成本。

10月29日，超导量子计算公司IQM公布其54量子比特Emerald处理器的实验进展，表示已在整颗处理器范围内实现量子纠缠。大规模量子纠缠是多量子比特量子算法、量子模拟和量子纠错的重要基础，但随着比特数量增加，器件参数不一致、量子门误差和串扰问题会使高质量纠缠更加困难。此次成果说明，IQM正在推进多比特协同控制和系统级校准能力。需要注意，能够生成全芯片纠缠态并不等同于实现54个逻辑量子比特，也不能直接证明具有实用量子优势。对投资机构而言，评价超导量子处理器应结合双比特门保真度、纠缠态质量、芯片良率、量子纠错实验及系统稳定运行时间，而不是只比较物理比特规模。