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售后服务上门服务电话，智能分配单据：中国科研团队首次构建“活化石”七鳃鳗全脑3D图谱

　　昆明6月19日电 (记者 韩帅南)近日，中国科学院昆明动物研究所宿兵团队联合华大生命科学研究院和辽宁师范大学研究团队，首次构建七鳃鳗全脑三维空间单细胞图谱，相当于绘制了一张详细的空间“地图”。借助这张“地图”，研究人员得以重建脊椎动物脑的部分祖先特征，并揭示神经元和脑结构在5亿年演化过程中的重要创新。

　　复杂的大脑，是脊椎动物区别于无脊椎动物的关键标志，也是各种行为和认知能力的基础。为研究脊椎动物最早的脑，科学家把目光投向了一种古老的脊椎动物——七鳃鳗(lamprey)。它是现存少数几类没有上下颌的脊椎动物代表，大约在4.5亿年前与包括人类在内的有颌类脊椎动物的祖先分道扬镳。更难得的是，它的核心形态特征在化石记录中保持约3.6亿年几乎不变，堪称“活化石”物种，因此也被认为是重建脊椎动物脑祖先状态的关键类群。

雷氏七鳃鳗实拍图。中国科学院昆明动物所 供图

　　研究人员把七鳃鳗与小鼠的脑图谱一起比较，发现即使相隔数亿年的两种动物，多个脑区的功能、基因表达都高度相似：在嗅球神经发生轨迹、延脑分节区域以及不同脑区核心细胞类型等方面也具有显著保守性。

　　这说明，早在脊椎动物共同祖先身上，大脑可能已具备分区明确、分子表达谱复杂的脑结构。与此同时，研究还发现七鳃鳗在端脑、中脑和延脑等区域存在明显的谱系特异细胞类型及空间分布模式。例如，七鳃鳗特有的中脑神经元(MidNeuron)和延脑中体积巨大的穆勒细胞(Müller　cell)，以及在哺乳动物中出现的大脑皮层精细的分层结构，均反映出脊椎动物不同演化谱系独特的脑分化轨迹。

　　为更进一步研究神经元是如何在不同脊椎动物中演化的，研究汇集了斑马鱼、龟、蜥蜴、斑马雀、鸽子、小鼠和猕猴等代表性脊椎动物的组学数据，通过系统的跨物种比较分析，揭示了脊椎动物神经元演化中具有“兼职”与“专职”两种不同的演化模式。大脑里的神经元大致分为两类：让信号“加速”的兴奋性神经元，和给信号“踩刹车”的抑制性神经元，通常一类细胞只做一件事。

　　此外，针对长期存在争议的脊椎动物小脑起源问题，研究人员在七鳃鳗“小脑样区域”中鉴定出一类与斑马鱼小脑中间神经元分子特征高度相似的细胞。这一发现表明，七鳃鳗脑中可能已经存在一个雏形小脑：没有分层且弥散分布、以类小脑中间神经元为主。这一小脑雏形，可能为后续有颌类层状精细化小脑结构的演化奠定了基础。这一发现也为长期存在争议的小脑起源问题提供了新分子证据。

　　该研究重建了脊椎动物脑演化的重要祖先特征，为理解复杂脑结构如何产生和演化提供了新的视角，随着空间组学技术的发展，有望成为未来研究脑演化的重要参考资源。

　　该研究成果以封面论文的形式发表在Science上。中国科学院昆明动物研究所博士研究生吴海旭、杭州华大生命科学研究院副院长陈铎元、辽宁师范大学副教授李军、华大生命科学研究院博士研究生周涛和副研究员庄镇堃为共同第一作者；中国科学院昆明动物研究所研究员宿兵、华大生命科学研究院研究员刘石平、辽宁师范大学教授逄越为共同通讯作者。(完)

今日行业报告传递重要政策变化中国科研团队首次构建“活化石”七鳃鳗全脑3D图谱

　　昆明6月19日电 (记者 韩帅南)近日，中国科学院昆明动物研究所宿兵团队联合华大生命科学研究院和辽宁师范大学研究团队，首次构建七鳃鳗全脑三维空间单细胞图谱，相当于绘制了一张详细的空间“地图”。借助这张“地图”，研究人员得以重建脊椎动物脑的部分祖先特征，并揭示神经元和脑结构在5亿年演化过程中的重要创新。

　　复杂的大脑，是脊椎动物区别于无脊椎动物的关键标志，也是各种行为和认知能力的基础。为研究脊椎动物最早的脑，科学家把目光投向了一种古老的脊椎动物——七鳃鳗(lamprey)。它是现存少数几类没有上下颌的脊椎动物代表，大约在4.5亿年前与包括人类在内的有颌类脊椎动物的祖先分道扬镳。更难得的是，它的核心形态特征在化石记录中保持约3.6亿年几乎不变，堪称“活化石”物种，因此也被认为是重建脊椎动物脑祖先状态的关键类群。

雷氏七鳃鳗实拍图。中国科学院昆明动物所 供图

　　研究人员把七鳃鳗与小鼠的脑图谱一起比较，发现即使相隔数亿年的两种动物，多个脑区的功能、基因表达都高度相似：在嗅球神经发生轨迹、延脑分节区域以及不同脑区核心细胞类型等方面也具有显著保守性。

　　这说明，早在脊椎动物共同祖先身上，大脑可能已具备分区明确、分子表达谱复杂的脑结构。与此同时，研究还发现七鳃鳗在端脑、中脑和延脑等区域存在明显的谱系特异细胞类型及空间分布模式。例如，七鳃鳗特有的中脑神经元(MidNeuron)和延脑中体积巨大的穆勒细胞(Müller　cell)，以及在哺乳动物中出现的大脑皮层精细的分层结构，均反映出脊椎动物不同演化谱系独特的脑分化轨迹。

　　为更进一步研究神经元是如何在不同脊椎动物中演化的，研究汇集了斑马鱼、龟、蜥蜴、斑马雀、鸽子、小鼠和猕猴等代表性脊椎动物的组学数据，通过系统的跨物种比较分析，揭示了脊椎动物神经元演化中具有“兼职”与“专职”两种不同的演化模式。大脑里的神经元大致分为两类：让信号“加速”的兴奋性神经元，和给信号“踩刹车”的抑制性神经元，通常一类细胞只做一件事。

　　此外，针对长期存在争议的脊椎动物小脑起源问题，研究人员在七鳃鳗“小脑样区域”中鉴定出一类与斑马鱼小脑中间神经元分子特征高度相似的细胞。这一发现表明，七鳃鳗脑中可能已经存在一个雏形小脑：没有分层且弥散分布、以类小脑中间神经元为主。这一小脑雏形，可能为后续有颌类层状精细化小脑结构的演化奠定了基础。这一发现也为长期存在争议的小脑起源问题提供了新分子证据。

　　该研究重建了脊椎动物脑演化的重要祖先特征，为理解复杂脑结构如何产生和演化提供了新的视角，随着空间组学技术的发展，有望成为未来研究脑演化的重要参考资源。

　　该研究成果以封面论文的形式发表在Science上。中国科学院昆明动物研究所博士研究生吴海旭、杭州华大生命科学研究院副院长陈铎元、辽宁师范大学副教授李军、华大生命科学研究院博士研究生周涛和副研究员庄镇堃为共同第一作者；中国科学院昆明动物研究所研究员宿兵、华大生命科学研究院研究员刘石平、辽宁师范大学教授逄越为共同通讯作者。(完)

2023年,当全球科技巨头纷纷将目光投向元宇宙、大语言模型和自动驾驶时,湖南长沙一家企业的研发团队却在为一个看似简单的问题绞尽脑汁:如何在强光环境下,让AI准确识别一个孩子的跳绳动作?

这个技术问题背后,隐藏着一个更深刻的产业选择。

当科技界都在仰望星空时,comxpow康跑AI体育选择脚踏实地——把最前沿的技术投向最传统的场景——操场,这背后是一场对技术本质的深刻追问。

图片来源康跑合作案例

01拒绝跟风:科技浪潮中的“逆行”

当全球科技巨头将资源集中于生成式AI、元宇宙和自动驾驶时,comxpow康跑却把最顶尖的算法工程师派往中国中西部的小学操场。

2019年至2023年,全球AI投资呈现爆炸式增长,其中超过70%的资金流向了基础模型、自动驾驶和元宇宙相关领域,在这股热潮中,comxpow康跑的选择显得格外不合时宜。

“我们收到过很多投资人的建议,为什么不把技术包装成更性感的概念?”comxpow康跑产品总监王振宇回忆道,“但我们清楚,真正的技术价值不在于追逐风口,而在于解决真实问题。”

这家公司的技术团队走访了中国100多所学校,记录下了体育教学中最真实的痛点:湖南多雨地区需要室内体育评估方案;农村学校场地有限,需要适应小空间的训练模块;体育教师工作繁重,需要减轻数据记录负担。

这些发现与硅谷科技会议上讨论的“AGI”(人工通用智能)或“数字孪生”相去甚远,却构成了comxpow康跑AI体育系统技术路线图的基石。

图片来源康跑合作案例

02产业思维:从“实验室精度”到“操场可靠性”

在AI领域,99.95%的实验室识别精度与真实场景中的稳定运行之间,往往隔着一条难以逾越的鸿沟。

comxpow康跑的研发团队面临着一个关键技术挑战:如何让AI系统在复杂多变的操场环境中保持高精度运行?这不仅仅是算法优化问题,更是系统工程问题。

“我们曾经在湖南一所学校的操场上测试,发现午后阳光直射时,摄像头会出现严重过曝,导致动作捕捉失败。”一位comxpow康跑的算法工程师说,“在实验室里,我们从未遇到过这个问题。”

解决方案不是更复杂的神经网络架构,而是一套融合光学过滤、动态曝光调整和自适应算法的综合系统。

团队花了六个月时间,采集了不同季节、不同天气、不同光照条件下超过10万组运动数据,才使系统在各种环境下达到99%以上的识别准确率。

这种对“最后一公里”问题的执着,源于comxpow康跑母公司湖南康通电子股份有限公司24年的硬件制造经验。

这家以IP广播系统起家的企业深知:在真实场景中,技术的价值不取决于其先进性,而取决于其可靠性。

“教育场景对错误是零容忍的。”王振宇解释道,“如果一个孩子的跳远成绩因为系统误差少算了10厘米,这可能影响他的中考成绩,甚至改变他对体育的态度。”

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03场景深耕:在“垂直领域”创造不可替代价值

当通用型AI大模型试图理解一切时,康跑选择只做一件事:理解人类运动。

在AI技术发展路径上,一直存在“水平扩展”与“垂直深耕”的路线之争,前者追求构建能够处理多种任务的通用智能,后者则专注于在特定领域达到专家级水平。

comxpow康跑选择了后者,并将垂直领域的深度做到了令人惊讶的程度。

公司的运动科学团队与AI工程师密切合作,构建了一个包含超过500种标准动作的运动数据库,涵盖了从小学体育课到专业训练的多层次需求。

系统不仅能够识别动作是否完成,还能够分析动作质量:起跳角度是否合理、摆臂幅度是否到位、身体协调性如何。

“我们曾经以为最难的是动作识别,后来发现真正难的是运动评价。”王振宇说,“什么是‘正确的’跑步姿势?这不仅仅是生物力学问题,还涉及生长发育阶段、个体差异甚至教学理念。”

这种深度场景理解形成了comxpow康跑的技术壁垒,一个从大厂跳槽加入康跑的工程师表示:“我以前做计算机视觉,识别1000种物体;现在只识别人类动作,但难度反而更大。”

图片来源康跑合作案例

04技术本质:当AI回归“解决问题”的本源

在概念炒作与技术浮华之下,康跑对AI的理解回归到最朴素的原点:工具。

2024年初,comxpow康跑在湘西一所县级中学完成了系统的部署,这套系统没有使用最新的Transformer架构,也没有多模态大模型的加持,但它解决了一个持续多年的实际问题:如何在不增加教师负担的情况下,完成全校学生的体质健康测试。

过去,这所学校的体育老师需要花费整整一周时间,手动为全校2000多名学生进行体测并记录数据。

现在,同样的工作在两节课内完成,数据自动同步到教育管理平台。

“对我们来说,AI不是炫技的工具,而是解决问题的工具。”康通股份董事长刘雅浪这样定义公司的技术哲学,“我们追求的从来不是技术的先进性本身,而是技术能够带来的实际改变。”

这种务实的技术观在当今的AI热潮中显得尤为稀缺,当许多公司忙于发布参数规模更大的模型、构建更虚拟的世界时,comxpow康跑选择将技术投向最真实、最质朴的体育教育场景。

在衡阳雅礼学校,体育教师李老师讲述了变化:“以前我只能关注到那些表现最好和最差的学生,现在AI系统让我能看到每一个孩子的进步轨迹。”

结语

2025年,康跑AI体育系统已进入全国20多个省份的学校,并开始拓展至东南亚和欧洲市场。

与最初几年相比,公司面临的市场环境发生了变化:AI概念的热度逐渐降温,投资者和用户更加关注技术的实际价值。

“回头看,我们没有追逐任何一个短期风口,但也因此没有被任何一个风口抛弃。”王振宇总结道,“因为我们一直站在最坚实的土地上——真实的需求、真实的场景、真实的问题。”

操场上的AI或许没有元宇宙的宏大叙事,也没有大语言模型的惊人表现,但它在一个被技术浪潮忽视的领域,完成了一场静默而深刻的变革:让每个孩子的运动被看见,让每次进步被记录,让体育教育从经验走向科学。

在这个AI技术日益复杂的时代,comxpow康跑的故事提出了一个朴素却重要的问题:当技术不断向上突破天际线时,我们是否也应该关注那些向下扎根的力量?

操场上的孩子们不会讨论神经网络的层数,不会争论AGI的实现路径,但他们正享受着AI带来的改变:更科学的训练、更个性化的指导、更公平的评价。

这种改变或许不够炫目,却足够真实。

而这,恰恰是技术最本真的价值——不是构建想象中的未来,而是改善现实中的现在。韩璐(EN053)

工行南通分行制造业金融实现跨：越式发展