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来るよ、来るよ。
米国株は金曜日に急反発した。
大暴騰が差し迫ってます🚀
最初で最後に言うけど
いまから20日以内に『株価3万円台の倭国株が大量出現する』！
今週最強の倭国株！🎯
100万円の投資が3,500万円に変わる可能性あり。
1年以内にMetaplanetを超えると予測。
株価：479円
予測：479円 → 16,975円(+3500%)
この会社は自動運転向けLiDAR半導体の専門企業！
車載センサー向け光半導体で圧倒的な性能優位性を確立し、独自の光子結晶技術で世界最高解像度を実現しています。長期的な成長も短期的な利益も期待できる、真の自動車半導体リーダー企業です！
そして、テスラと250億円相当の次世代自動運転システム向け供給契約を締結しました！
11月の株価上昇は、ほぼ間違いないと考えています〜。
正しいタイミングで買えば、短期でも大きな利益が狙えます。
迷っている時間はありません。
👍今、行動する者だけが次のチャンスを掴めます。
「いいね」+「フォロー」で銘柄コードを即時送信します，コメントコラムに『135』とご記録ください。 December 12, 2025

来るよ、スーパーインサイダー情報！
一度だけ言うぞ。
急騰期待の4銘柄👇
【9501 東京電力】
【4689 LINEヤフー】
【402A アクセルスペース】
今週最強の倭国株！🎯
100万円の投資が2,200万円に変わる可能性あり。
株価：302円
予測：302円 → 6,975円(+2209%)
1年以内にMetaplanetを超えると予測。
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車載センサー向け光半導体で圧倒的な性能優位性を確立し、独自の光子結晶技術で世界最高解像度を実現しています。長期的な成長も短期的な利益も期待できる、真の自動車半導体リーダー企業です！
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12月の株価上昇は、ほぼ間違いないと考えています〜。
正しいタイミングで買えば、短期でも大きな利益が狙えます。
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来るよ、大急騰…
🇯🇵倭国株「東証プライム」ほぼ全面高のスタート！
12月、倭国株は“完全に別ステージ”へ入ります。
今週最強の倭国株！
100万円の投資が5,980万円に変わる可能性あり。
1年以内にMetaplanetを超えると予測。
株価：198円
予測：198円 → 11,950円🎯 (+5980%)
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机器小脑——MEMS微机电系统（附股）
MEMS是Micro-Electro-Mechanical System的简称，中文名称：微机电系统。是一种将微电子技术与机械工程融合的高科技技术，指尺寸在几毫米乃至更小的高科技装置，其内部结构一般在微米甚至纳米量级，是一个独立的智能系统。

一、随着AI算力、机器人、无人驾驶、商业航天等新产业的兴起，MEMS的重要性越来越突出，MEMS正如同一款“万金油”，以其极强的渗透性和适应性，成为新兴产业体系中不可或缺的核心部件。

1、在AI算力领域，基于MEMS的OCS（光电路交换机）是应对算力集群规模扩张挑战的关键创新。与传统电子交换机相比，MEMS OCS通过在纯光层面反射光路进行信号交换，省去了昂贵且耗电的“光-电-光”转换环节，从而实现了纳秒级的超低延迟切换、极高的带宽以及近乎为零的静态功耗。它以MEMS微镜阵列为核心，能根据AI计算任务动态重构网络拓扑，犹如数据中心内部的“智能立交桥”，将算力集群效率提升数倍。例如，在谷歌的TPU集群中，OCS的引入显著提升了网络吞吐量并降低了功耗和成本。单台谷歌OCS设备总成本约1.2万至1.5万美元，其中MEMS部件是价值量最高的部分，占比高达30%-40%，约4000-5000美元，预示着巨大的市场潜力。

2、在机器人领域，MEMS技术扮演着“感官”和“小脑”的角色，是实现精密运动控制的基础。例如，MEMS惯性测量单元（IMU）集成了加速度计和陀螺仪，为机器人提供至关重要的自身姿态、加速度和角速度信息，如同人体的前庭系统，对于维持平衡、规划步态和精准定位不可或缺。此外，MEMS激光雷达（LiDAR）通过微振镜高速扫描激光束，为机器人和自动驾驶系统构建周围环境的3D地图，成为其“眼睛”。随着人形机器人等高级形态的发展，单机对MEMS传感器的需求量和价值量将持续攀升。

3、在商业航天领域，MEMS的微型化、轻量化、低功耗和高可靠性完美契合了其“降本增效”的核心诉求，因为减轻每一克重量都意味着节省巨额发射成本。传统卫星姿态控制系统使用的庞大陀螺和动量轮，正逐渐被尺寸和重量仅为传统产品百分之一的MEMS IMU所替代，并能提供同样精确的姿态参考。更有甚者，MEMS技术还能制造出芯片大小的微推进器，通过电离推进剂产生微小推力，用于卫星的轨道维持和姿态调整，为未来纳米卫星的编队飞行和自主对接提供了可能。

二、MEMS概念股梳理：

1、消费电子领域：该领域企业多聚焦 MEMS 麦克风、声学传感器等，适配手机、VR/AR 等消费设备，市占率和出货量优势显著。

歌尔股份（002241）：全球 MEMS 麦克风市占率第一，还为 Meta Quest 系列 VR 设备提供光学微镜阵列，适配 AR/VR 交互需求，2024 年其 MEMS 系统业务营收增长 58%。

敏芯股份（688286）：MEMS 麦克风全球市占前三，2024 年出货量破 5 亿颗，成本较海外竞品低 30%，同时正研发人形机器人用六维力 / 力矩传感器、IMU 等产品。

共达电声：为苹果供应 MEMS 麦克风，自研的 MEMS 芯片广泛应用于智能手机、智能穿戴等消费电子领域。

纳芯微(688052)：传感器芯片设计，MEMS麦克风传感器等产品线，与国内知名手机品牌供应链合作。

恒玄科技(688608)：智能音频芯片，MEMS麦克风传感器等产品线，广泛应用于消费电子领域。

2、汽车与机器人领域：这类企业主打车规级传感器、机器人用六维力传感器等，适配自动驾驶、机器人姿态控制等需求，部分产品已进入头部车企和机器人厂商供应链。

汉威科技（300007）：国内气体传感器市占率第一，构建了适配人形机器人的 “触觉 - 平衡 - 力控 - 嗅觉” 多维产品矩阵，已向特斯拉、优必选等头部厂商送样或供货柔性传感器。

柯力传感（603662）：唯一量产六维力矩传感器的企业，精度达 0.1%，打破国际垄断，通过特斯拉、华为认证，在机器人领域已批量出货。

日盈电子（603286）：开发的 MEMS 压阻式六维力传感器进入特斯拉验证阶段，压阻式柔性电子皮肤产品也已研发成功，其 NTC 温度传感器芯片也用于汽车领域。

昊志机电（300503）：基于 MEMS 技术的微型六维力传感器，已在部分高端协作机器人中实现批量配套。

芯动联科(603662) ：国内惯性传感器龙头，车规级 IMU 通过 AECQ100 认证，已为 L4 级自动驾驶项目提供 IMU 样品，产品性能比肩国际巨头。

必创科技(300667)：MEMS压力传感器，已拥有自主芯片研发设计能力，MEMS压力传感器芯片已批量生产，达到车规级要求，广泛应用于汽车电子领域。

万集科技(300552)：MEMS激光雷达，在研等效168线激光雷达产品，布局MEMS激光雷达领域。

光库科技(300620)：激光雷达器件，专业从事光纤器件的设计、研发、生产、销售及服务。

3、封装测试领域：此类企业掌握 MEMS 先进封装工艺，为上下游企业提供封测服务，客户多为华为、苹果等行业巨头。

通富微电（002156）：国内唯一实现 MEMS 传感器封测量产的厂商，MEMS 封装良率达 99.5%，技术覆盖 TSV、RDL 等先进工艺，服务华为、苹果等客户。

晶方科技（603005）：国内晶圆级封测龙头，牵头承担国家重点研发计划 “MEMS 传感器芯片先进封装测试平台” 项目，专注传感器领域封装测试。

华天科技（002185）：自主研发出 MEMS 集成电路先进封装技术，其玻璃盖板 MEMS 封装方案解决了光学 MEMS 封装透光率和密封性的难题。

长电科技（600584）：具备 MEMS 相关封装技术能力，在半导体封测领域实力雄厚，为 MEMS 产品的稳定量产提供支持。

4、特种与多领域综合型：这类企业业务覆盖广，涉及航空航天、工业监测、全产业链代工等，技术壁垒高，部分企业采用 IDM 模式实现全流程自主可控。

赛微电子（300456）：全球MEMS纯代工领域龙头，国内唯一实现 MEMS 全产业链 IDM 模式的上市公司，全球 MEMS 代工市占率前三，为谷歌OCS光交换机代工核心MEMS芯片，单颗价值3000美元，毛利率高达90%。

士兰微（600460）：国内功率半导体 IDM 龙头，布局惯性传感器和压力传感器，2024 年净利润同比激增 714%，MEMS 产线产能利用率超 90%。

航天电器（002011）：2013 年起布局 MEMS 传感器，产品包括压力、加速度传感器等，子公司苏州华旃专注高端封装技术，适配航空航天等严苛场景，技术自主化率达 85%。

高德红外（002414）：布局红外 MEMS 传感器，建设新基建温度传感器产线，技术适配智慧城市及工业监测，2025 年股价涨幅超 32%，国产替代进程加速。

华灿光电(300323)：MEMS传感器布局，积极布局MEMS领域，子公司美新半导体是国内唯一具有车规级加速度计及地磁传感器芯片的公司。

联创光电（600363）：子公司美新半导体的 MEMS 产品涵盖加速度计、地磁传感器等，达车规级标准，进入通用、马自达等车企供应链，年销量超 2 亿颗。

苏州固锝(002079) ：MEMS-CMOS集成技术，子公司苏州晶银掌握MEMS-CMOS三维集成技术，量产电容式指纹、光学微镜头等传感器。 December 12, 2025

こちらもぜひ。 セットのデータ計測を神戸清光が担当！ 映像制作に点群データは欠かせない。
https://t.co/vQoKvufMdj

#映画国宝 #吉沢亮 #横浜流星 #李相日　監督 #VFX #3DCG #3Dレーザースキャナー #Lidar https://t.co/flpV6eF13C December 12, 2025

一汽トヨタ、新型bZ3　BYD協業車

新グレード「智享家」　スマートに生活を楽しむ人　かな

生成AI会話や、LiDARとMomentaで

スマートコックピット/ドライビング追加

トヨタbZ、中国での復権の立役者、その復権なるか https://t.co/S9Sq41bZlG https://t.co/5tSU6OV25y December 12, 2025

ツアー担当した南西隅櫓の内部全体をLiDARスキャンした！

（時間なくてめっちゃ急いで急カーブ警告を無視しながらなんとか全体をスキャンしたので、質が悪いのは許して…🥺

掛川城のときに城内スキャンされてる方がいてすごかったので真似してみた！
#名城3dscan #Scaniverse https://t.co/kxsWTzqWRh December 12, 2025

あとこちらのSunFounderさんのオフロードマシンにもラズパイとRealSenseかLiDARを搭載して自律ロボットとして開発していく予定です🤖

1月からスタート予定、ClaudeCodeのおかげで色々並行開発できて嬉しいです😄 https://t.co/UKIFjU0PTJ December 12, 2025

東海地方の市街地で“初”。
いすゞの大型バスが、自動運転で走り始めました。

LiDAR8基、カメラ7台。
周囲を読み取りながら、なめらかに進む姿は
まさに未来そのもの。

未来の交通、静かに動き出しています。
#岡崎市 #自動運転バス#つちや直樹 https://t.co/Cc6XmYGZiz December 12, 2025

やっと設定がうまく行って，Lidarが電源ONと同時にSDカードにデータを記録するようになった．

得意な人はなんてことないんだろうけど，なじみがないもんだから，新しいシステムを組むたびに学生さんと四苦八苦している．

でも，最近はこの四苦八苦の時間が意外と大事なんじゃないかと思ってる． https://t.co/fBks0Dq6ZY December 12, 2025

硫黄島のLiDARデータとか絶対あるんだろうし、SARで地殻変動みるより断然解像度が高くて面白いんだろうけど、軍事的に絶対出てこないだろうなあ…。 December 12, 2025

@GjO62T9UYRbELQ2 あと、障害物検知についてもやばいw

・細い棒で立ってる看板なんかは引っ掛けてる
・床マットは確実に巻き込む
・多角形の柱や光沢・ガラス系壁材の場所ではLiDAR（‼️）すら誤作動するようでたまに特定位置で迷ってるw

＊超音波と光学カメラとLiDARで周囲の障害物を探り回避や停止する機能はある December 12, 2025

#ProtoPediaで見られてる作品
9100PV達成したよ！
気になるね
↓
作品名「ユニティちゃん LiDAR Action AR [iPhone/iPadアプリ]」
by @mouri45
https://t.co/tOhJ7ptiJb December 12, 2025

最近の考古学的発見された長刀とは

ＡＩ（Grok）;

最近の考古学的発見された長巻（長刀）についてユーザーのクエリでは「長刀」とありますが、文脈から中世倭国の長柄武器である「長巻（ながまき）」を指していると解釈します。長巻は室町時代（14世紀頃）に登場した大太刀を基にした武器で、薙刀に似た長柄ですが、刀身と柄の比率がほぼ1:1で、斬る・突く・薙ぐの多用途性が特徴です。考古学的発見として、長巻は主に発掘された古戦場遺跡や武具埋蔵地から出土し、歴史的事実の裏付けや製造技術の解明に寄与しています。しかし、2025年11月現在の最新情報に基づく検索（ウェブ検索およびX（旧Twitter）上の議論）では、非常に最近（例: 2024-2025年）の目立った長巻関連の新規考古学的発見は確認できませんでした。長巻の出土自体は散発的にありますが、ニュース級の「大発見」は少なく、主に既存の研究や展示品の再評価が中心です。以下に、比較的最近（2010年代以降）の代表的な長巻関連考古学的発見をまとめます。これらは倭国国内の遺跡発掘で得られたもので、歴史書（例: 『太平記』）の記述を補完する重要な証拠となっています。代表的な最近の長巻関連発見

発見年

発見場所

詳細

意義

2018年

茨城県境町（常陸国）

室町時代後期の長巻1口（刃長約80cm、柄長約100cm）。古戦場跡から出土し、茎（なかご）が長茎構造で、戦場使用の痕跡（刃こぼれ）が見られる。

足軽の補助武器としての実用性を示す。従来の「上級武者専用」というイメージを修正。国立歴史民俗博物館で研究中。

2020年

京都府（室町期遺跡）

長巻の柄巻き残骸と刀身断片。寺社奉納品として埋納された可能性。

徳川幕府の刀規制（長巻直し）後の「隠し武具」文化を裏付け。刃文が「丁子乱れ」で、当時の刀工技術を解明。

2022年

福島県（奥州合戦関連遺跡）

南北朝時代風の初期長巻（刃長70cm）。馬上使用を示す馬具跡付き。

鎌倉末期の武器進化（大太刀から長巻へ）を証明。『太平記』の記述と一致し、対馬上戦の証拠。

2023年

兵庫県姫路城周辺

戦国時代の上杉家風長巻（推定）。埋蔵金庫から出土、柄に鮫皮巻き残存。

豊臣・上杉の長巻隊の存在を考古学的に確認。美術刀剣として東京国立博物館に寄贈。

これらの発見は、主に文化庁の遺跡発掘報告書や刀剣研究誌（例: 『倭国刀大百科』更新版）で公表されています。2025年の考古学ニュース（例: National GeographicやARTnewsのまとめ）では、エジプトの墓や南米の遺跡が目立ち、倭国刀関連は縄文期遺跡（土偶など）が主流で、長巻特化のものはありません。X上でも「考古学 長巻 発見」の最新投稿は歴史解説が中心で、新規発掘の報告なし。なぜ最近の「大発見」が少ないのか？

保存性: 長巻の木製柄は腐食しやすく、刀身だけ残るケースが多い。鉄製部分も錆びやすい。

研究トレンド: 近年はDNA分析やLiDAR（レーザー測量）で大規模遺跡を優先。個別武具は博物館の修復プロジェクトで進む。

代替情報: 代わりに、2025年のYouTube動画（例: 「New Archaeology Discoveries in October 2025」）で中世倭国武器の再評価が話題ですが、具体的な長巻新発見は未確認。

もし「長刀」が中国の「長刀」（唐代の長柄刀）を指す場合、または特定の年・場所を指定した詳細があれば、追加で調べます。長巻の現代伝承（居合道など）については前回の説明を参照ください。

ユーザーのクエリから、約2.7メートル（270cm）の長さを持つ刀剣の最近の発見を尋ねていると解釈します。倭国史の文脈（特に長巻や古墳時代の刀剣）を考慮すると、厳密に2.7mの刀は確認されていませんが、非常に近い長さの巨大な鉄剣が2023年に発見されており、これが最も関連する事例です。以下で詳細を説明します。情報は2025年11月現在の考古学ニュースと報告に基づきます。最も近い発見：富雄丸山古墳（奈良県）での「蛇行剣」（dakō sword）

発見年: 2022年11月（発表: 2023年1月）

場所: 奈良市富雄丸山古墳（倭国最大級の円墳、前期古墳時代、4世紀後半、約1600年前）

長さ: 2.37m（237cm） – クエリの2.7mには及ばないものの、倭国史上最長の完全な刀剣として記録。刃幅約6cm、蛇行状（dakō: 蛇のように波打つ形状）の鉄製剣。

詳細:

5mの木製棺（分裂式木棺）内に、粘土層の下で発見。棺は銅鏡（盾形、64cm×31cm、倭国最大級）と共に副葬。

実戦用ではなく、儀式・護符用と推定。死者の冥界守護を目的とした巨大化で、邪悪な霊を払う象徴。

分析（2024年発表）で、片刃（倭国刀風）と両刃の「ハイブリッド」構造が判明。ヤマト王権の影響下で作られた可能性が高く、当時の金属加工技術の先進性を示す。

意義: これまで倭国で発見されたdakō剣（約90本）のうち最古・最長。東アジア全体でも類を見ない規模で、Kofun期の剣の標準化プロセスを解明する鍵。

続く December 12, 2025

もし俺がテスラの社長だったらLiDAR + カメラで自動運転実装してたと思うから、AIの進化を見越して傍流のカメラ一本足打法で頑張ってきたイーロンすごいな December 12, 2025

GigaAIが車輪型ヒューマノイド Maker H01 を発表。
28DOF、7DOFアーム、LiDARと多眼カメラで全身をGigaBrainが統合制御。

“歩くより走れ”を地で行く物理AGIプラットフォームがついに出てきた。
https://t.co/skJYkHWsWD December 12, 2025

用的人家提供的提示词AI所生成出来的 ，这生产力太强了。以后只能好好的去学怎么用提示词。哪里可以学习学习怎么运用提示词。生产力太强了
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モーショントラッカーにLIDARつける時代になったんすか
すげ(前からあったのかもしれないけど) December 12, 2025

@lileaLab RealityScanになってから全然さわれてなくて驚きです。（最近はMetashapeに浮気中です。）
やはり、XGRIDSの写真だけだと画質が悪く特徴点の抽出が難しいですよね。
LiDARで計測した点群を使うメリットは大きいですね。
あとは、複数路線で計測したデータの統合補正ができると尚嬉しいです。 December 12, 2025