锁定一周科创高光，解码前沿技术突破！基于国际科技创新中心网络服务平台科创热榜每日榜单形成的一周科技记忆，我们推出《一周前沿科技盘点》专栏。今天，为大家带来第189期。
　　1.北脑系列脑机接口获临床突破
　　随着我国首款侵入式脑机接口医疗器械获批上市，行业正加速发展。北京脑科学与类脑研究所（北脑所）研发的“北脑一号”脑机系统，主机厚度为6毫米，体积为国外同类产品的四分之一，攻克了无线供电距离受限的问题，可兼容不同头皮厚度稳定运行。
　　针对植入安全性问题，首都医科大学三博脑科医院栾国明团队探索出毫米波无线供能、介入式支架电极等方案，降低手术风险与脑部损伤。
　　昌平园企业北京芯智达神经技术有限公司与北脑所同步布局“北脑一号”“北脑二号”两条核心技术路线。目前“北脑一号”已完成7例患者植入，体内累计工作超4.5万小时，进入全国多中心临床验证阶段，预计今年完成约40例临床试验并提交上市申请；“北脑二号”正在开展大动物测试，计划年内启动临床研究，可实现512通道的精准神经元信号读取。
　　2.MiMo-V2.5系列大模型支持免费商用与二次训练
　　本次开源的MiMo-V2.5系列采用宽松的MIT开源协议，开发者可直接进行商用推理部署、微调及二次训练，全程无需额外授权，目前包含Base模型在内的全量模型权重已正式开放。
　　该系列包含两款模型，均支持100万超长上下文窗口。其中主打复杂任务场景的MiMo-V2.5-Pro，适配智能体Agent与代码编程场景，在GDPVal-AA和ClawEval两大权威榜单拿下全球开源模型第一的成绩，同时在Claw-Eval榜单中，实现了任务完成率与Token效率的最优前沿表现。
　　作为原生全模态模型，MiMo-V2.5可支持文本、图像、视频、音频全类型内容理解。该系列已于4月23日开启公测。据介绍，MiMo-V2.5-Pro在通用智能体、复杂软件工程、长程任务等方面，已可对标Claude Opus4.6、GPT-5.4等Agent模型。
　　3.国产深海机器人突破万米作业极限
　　深海覆盖地球超七成表面积，万米深渊下相当于1100个大气压的极端高压、低温无光、强腐蚀的环境，是传统机器人难以作业的区域。长期以来，全球深海机器人要么只能在近浅海作业，要么仅能下潜却无法完成稳定精准的深海复杂作业。
　　成立三年的世航智能位于北京丰台，选择全栈自研路线，从零打造动力、控制、传感等六大系统，实现从核心算法到精密部件100%自主可控。其研发的“虎鲸”系列海洋具身机器人，具备0至10000米全海深、全自由度作业能力。
　　目前，世航智能已拥有超400项知识产权，产品完成马里亚纳海沟万米级海试，实现商业化落地，覆盖全球20多个核心港口，应用于船舶清洗、海上风电、海洋科考等场景。相比海外同类产品，其成本仅为1/10，作业效率提升5倍。
　　4.《Physical Review Letters》丨笼目超导体多重范霍夫奇点属性确认
　　笼目晶格凭借独特的几何阻挫结构以及范霍夫奇点、狄拉克锥等特殊电子能带特征，成为探索关联物理与拓扑物态的重要平台。范霍夫奇点会让电子态密度急剧提升，微弱的电子相互作用也能催生丰富的关联电子态。在AV3Sb5系列笼目超导体中，科研人员发现了诸多新奇量子态，学界普遍认为这些量子态与费米能级附近的多重范霍夫奇点密切相关，但奇点的确切属性及其与非常规电荷序、超导态的关联尚存在争议。
　　中国科学院理论物理研究所等团队针对AV3Sb5全家族材料的电子结构与轨道特征开展研究。团队结合角分辨光电子能谱实验测量与理论计算，发现该材料家族具有高度一致的能带特征，为厘清范霍夫奇点的物理机制奠定了实验基础。
　　研究识别出体系中多个靠近费米能级的“纯子晶格型”范霍夫奇点，纠正了此前“混合子晶格型”的认知偏差，明确了该特征源于轨道强杂化与电子关联作用。基于这一结论，团队解释了体系中的键序涨落与非常规电荷序，构建了统一普适的电子结构框架，为探索笼目超导体新奇量子态的微观起源提供了支撑，也为笼目材料电子态调控开辟了新方向。
　　5.《The Plant Cell》丨水稻籽粒大小调控新机制为高产育种提供新靶点
　　籽粒大小是谷类作物的产量性状之一，解析其调控机制对作物育种有重要意义。
　　中国科学院遗传与发育生物学研究所、植物研究所等联合团队揭示了LARGE3-OsHDT1调控水稻籽粒大小和粒重的机制。研究发现，LARGE3编码组蛋白结合蛋白，对水稻粒型起负调控作用，其突变体粒长、粒宽和千粒重均显著提升，该蛋白主要通过调控细胞增殖影响籽粒形态。进一步研究显示，LARGE3可与组蛋白去乙酰化酶OsHDT1互作，二者形成的复合体结合OsMKKK10基因启动子区域，通过降低该位点组蛋白H4乙酰化水平，压缩染色质状态、抑制基因表达，进而负调控籽粒长度。
　　在谷子中编辑LARGE3同源基因，可获得大籽粒、高产量品种。该成果为禾谷类作物高产育种提供了全新靶点。
　　6.《Astrophysical Journal Supplement Series》丨ViT-CNN-R模型实现太阳活动区磁类型精准分类
　　太阳活动区是耀斑、日冕物质抛射等太阳爆发活动的主要发源地，其黑子群磁结构的复杂程度与耀斑发生概率直接相关，精准识别活动区磁类型，是空间天气预报的基础工作。
　　中国科学院国家空间科学中心团队融合深度学习方法与太阳物理先验知识，构建了太阳活动区磁类型识别模型ViT-CNN-R，提升了磁类型自动识别能力。该模型以SDO/HMI磁图和黑子图为双通道输入，通过VisionTransformer提取磁结构全局形态特征，用卷积神经网络捕捉磁极分布等局部细节，同时引入中性线区域总无符号磁通量R值作为物理约束，在统一框架内融合多维度信息，提高了识别精度和结果的物理可解释性。
　　实验显示，模型整体分类准确率达0.846，TSS达0.765，复杂磁结构Beta-x型识别准确率达0.9。经我国“夸父一号”卫星自主数据跨源测试，模型性能稳定，在复杂活动区中泛化能力突出，为我国自主空间数据的智能应用提供了技术支撑。

【打印本页】 【关闭窗口】