1.佰维存储：预计上半年净利润70亿元-75亿元 同比增长3200%-3422%
2. 国家级权威认可！杰华特荣获国家科技进步奖二等奖
3. 西湖大学联合阿里达摩院推出干细胞AI模型，精准调控细胞“逆生长”
1.佰维存储：预计上半年净利润70亿元-75亿元 同比增长3200%-3422%
佰维存储（688525）7月15日公告，预计2026年上半年实现营业收入150亿元-160亿元，同比增长283.40%-308.96%；归母净利润70亿元-75亿元，同比增加3200.15%至3421.59%，上年同期亏损2.26亿元。该公司称，报告期内业绩大幅增长，主要受益于AI算力爆发与存储行业进入高景气周期，公司的产品和客户结构持续优化，同时公司在芯片设计、解决方案、先进封测及测试设备等领域不断加大投入力度，增强市场竞争力。
2. 国家级权威认可！杰华特荣获国家科技进步奖二等奖
国家科学技术进步奖是国家科学技术奖三大奖项之一，代表中国科技领域的最高荣誉。 2025年度国家科学技术奖共评选出258个项目和11名科技专家，其中国家科学技术进步奖149项，其中特等奖3项、一等奖13项、二等奖133项。本年度共受理906个提名项目，仅149个项目最终获奖。 该项目在激烈的竞争中脱颖而出，充分彰显其技术先进性与行业价值。
“高精度低功耗模拟前端集成电路关键技术与应用”项目由西安电子科技大学、杭州士兰微电子股份有限公司、杰华特微电子股份有限公司 、芯海科技（深圳）股份有限公司、广东赛微微电子股份有限公司共同完成。
在模拟芯片领域，高精度与低功耗之间的固有矛盾长期制约着产业升级。项目紧密围绕关键瓶颈，针对高精度传感器和高精度复杂功率管理应用，系统研究了高精度低功耗模拟前端集成电路（AFE）关键技术。项目提出了高精度低功耗模数转换器（ADC）高效设计方法，突破了高精度传感降噪读取和信号调理、复杂功率系统的高精度电压电流采样和控制等关键技术 ，取得了系列化创新成果。相关技术已广泛应用于高精度模拟SoC等芯片产品，实现了规模化产业应用和国家重大工程应用。
该项目正是本次国家科技进步奖以“产学研联合+工程化落地”为核心导向所重点表彰的典型代表，集中体现了突破“卡脖子”瓶颈、实现自主可控的硬科技攻关成果，充分彰显了国家对硬科技攻关成果的高度重视与战略引领。
此次荣获国家科技进步奖二等奖 ，也是对杰华特在突破高精度与低功耗协同技术瓶颈、推动模拟芯片自主可控方面所做贡献的肯定。面向未来，公司将继续以自主工艺与核心技术创新为驱动，在高精度、低功耗模拟芯片技术领域持续突破。（来源：杰华特微电子）
3. 西湖大学联合阿里达摩院推出干细胞AI模型，精准调控细胞“逆生长”
2006年，科学家首次发现可用特定因子将皮肤细胞“重编程”为诱导多能干细胞（iPSC）。通俗来说，这相当于让一个已经“毕业上岗”的皮肤细胞重新回到具有多种发育潜能的“起点状态”。细胞在重编程过程中具有可塑性，此时加入不同的小分子药物和蛋白类生长因子，就可能把它引向不同的干细胞状态。
但长期以来，这种研究高度依赖个人的经验判断和反复试错。“诱导干细胞命运转换，我们面对的是一个极其复杂的组合优化问题。”阿里巴巴达摩院资深算法专家顾斐解释道，“这项研究涉及25种谱系调控因子，包括17种小分子药物和8种蛋白类生长因子。理论上，它们可以形成近400万种不同组合。如果都靠传统方式逐一实验验证，可能需要数十年时间，成本高，成功率也很低。”
为此，西湖大学与达摩院针对干细胞重编程构建了大规模组合扰动数据集，并开发出预测干细胞命运的AI模型“归元”。该模型采用双模态编码策略：一方面通过分子结构表征编码小分子药物，另一方面通过蛋白语言模型编码生长因子和细胞因子等生物大分子，将二者统一投射到同一个高维表征空间中，从而预测不同组合对细胞命运的影响。
更重要的是，归元并非简单的“黑盒”模型。研究团队在模型中加入了可解释性模块，使其预测结果与已知的生物学信号通路建立联系。换句话说，AI不仅可以告诉研究人员“哪个组合更可能有效”，还可以帮助解释“为什么有效”。
最终，归元模型完成了对近400万种潜在组合的模拟预测。研究团队根据模型推荐的最优方案进行实验验证，成功获得了高质量的下胚层样干细胞。在天然胚胎中，下胚层细胞通常只出现在受精后第5至7天左右，参与营养支持、发育信号传导、胚胎着床以及早期卵黄囊形成。由于这一阶段“一闪而过”，研究人员很难系统研究它们的形成机制和功能。
而团队此次培育出的下胚层样干细胞质量优于此前已报道的同类成果，在分子特征上与天然下胚层细胞高度相似，稳定表达关键多能性因子。在体外持续传代50代后，它们仍保持干细胞功能特性，有望为后续应用提供可靠的细胞来源。
西湖大学研究员刘晓东表示，该成果将助力理解人类早期胚胎发育，也有望推动体外造血、类胚胎构建和细胞治疗研究：“下胚层细胞在早期胚胎发育中发挥关键作用，其异常可能与反复流产、胚胎着床失败等问题密切相关。过去，这类细胞在体外很难长期稳定培养。现在，我们借助AI找到了更优的细胞命运调控方案，为研究人员提供可扩增、可研究的材料。”
目前，研究团队已经将归元模型用于其他细胞命运调控任务中，包括制备帕金森病细胞治疗管线项目所需的多巴胺神经元前体细胞，以及其他类型的功能细胞，并帮助优化生产工艺。通过将AI模型、大规模扰动实验和干细胞生物学结合，西湖大学与达摩院为复杂细胞命运调控提供了一种新的研究范式。（来源：达摩院DAMO）
