ਦੀਪਸੀਕ ਪਲ: ਤਕਨੀਕੀ ਖੇਤਰ 'ਚ ਏਆਈ ਦਾ ਅਸਰ

ਦੀਪਸੀਕ (DeepSeek) ਦੇ ਉਭਾਰ ਨਾਲ, ਇਸ ਦੇ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਸ ਸਾਲ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਤਕਨੀਕੀ ਅਤੇ ਵੈਂਚਰ ਕੈਪੀਟਲ ਭਾਈਚਾਰਿਆਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਆਪਣੇ ਵੱਲ ਖਿੱਚਿਆ ਹੈ। ਦੀਪਸੀਕ (DeepSeek) ਦਾ ਉਭਾਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਏਆਈ (AI) ਦੇ ਏਕੀਕਰਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਹੈ।

21ਵੀਂ ਸਦੀ ਦੇ ਬਿਜ਼ਨਸ ਹੇਰਾਲਡ (21st Century Business Herald) ਅਤੇ ਤਸਿੰਗਹੁਆ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਸਕੂਲ ਆਫ਼ ਇਕਨਾਮਿਕਸ ਐਂਡ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਐਗਜ਼ੈਕਟਿਵ ਐਜੂਕੇਸ਼ਨ ਸੈਂਟਰ (Tsinghua University School of Economics and Management Executive Education Center) ਦੁਆਰਾ ਆਯੋਜਿਤ “ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਰੀਸਟਰਕਚਰਿੰਗ ਵੈਲਿਊ - 2025 ਇਕਵਿਟੀ ਇਨਵੈਸਟਮੈਂਟ ਸਪਰਿੰਗ ਫੋਰਮ” (Technology Restructuring Value – 2025 Equity Investment Spring Forum) ਵਿੱਚ, ਅਕਾਦਮਿਕ, ਉਦਯੋਗ ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੇ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੇ ਦੀਪਸੀਕ (DeepSeek) ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ, ਰੋਬੋਟਿਕਸ (robotics) ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ (healthcare) ਵਿੱਚ ਏਆਈ (AI) ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਏਆਈ (AI) ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ।

ਦੀਪਸੀਕ (DeepSeek) ਦਾ ਉਭਾਰ: ਚੀਨੀ ਨਵੀਨਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ

ਗਲੈਕਸੀਸਪੇਸ (GalaxySpace) ਦੇ ਰਣਨੀਤਕ ਸਹਿਯੋਗ ਦੇ ਜਨਰਲ ਮੈਨੇਜਰ ਚੂ ਸ਼ਿਆਓਜੀ (Chu Xiaojie) ਨੇ ਕਿਹਾ, “ਚੀਨ ਨੇ ਨਵੀਂ ਊਰਜਾ ਵਾਹਨਾਂ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਰਾਬਰੀ ਕਰਨ ਦੀ ਆਪਣੀ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਦੀਪਸੀਕ (DeepSeek) ਦਾ ਉਭਾਰ ਚੀਨ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਮੌਕਿਆਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਹੀ ਰੁਝਾਨ ਵਪਾਰਕ ਪੁਲਾੜ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ।”

ਚੂ ਸ਼ਿਆਓਜੀ (Chu Xiaojie) ਨੇ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਚੀਨ ਵਿੱਚ ਦਹਾਕਿਆਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਰਵਾਇਤੀ ਏਰੋਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਅਮਰੀਕਾ (United States) ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪਿਛਲੇ 5-10 ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਅਮਰੀਕੀ ਵਪਾਰਕ ਪੁਲਾੜ ਕੰਪਨੀਆਂ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਸਪੇਸਐਕਸ (SpaceX) ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਨੇ ਤਕਨੀਕੀ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਵਿਘਨਕਾਰੀ ਨਵੀਨਤਾ ਲਿਆਂਦੀ ਹੈ।

ਜ਼ੀਨੇਂਗ ਵੈਂਚਰ ਕੈਪੀਟਲ (Xineng Venture Capital) ਦੇ ਮੈਨੇਜਿੰਗ ਪਾਰਟਨਰ ਪੇਈ ਵਾਂਚੇਨ (Pei Wanchen) ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਦੀਪਸੀਕ (DeepSeek) ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ (ChatGPT) ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਇਸਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਘੱਟ ਲਾਗਤ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਚੀਨੀ ਸਮਾਜ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਲੋਕਤੰਤਰੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਇਸਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਵੀ ਹੈ। ਵਿਅਕਤੀ ਦੀਪਸੀਕ (DeepSeek) ਦੀਆਂ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਖੋਜ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੀਆਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਜਵਾਬ ਜਲਦੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਦੀਪਸੀਕ (DeepSeek) ਡੂੰਘੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਉੱਪਰਲਾ ਗਿਆਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਜਨਤਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਸਮੇਂ ਦਾ ਪਾੜਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਲਈ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਨਿਰਣਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਜ਼ੀਨੇਂਗ ਵੈਂਚਰ ਕੈਪੀਟਲ (Xineng Venture Capital) ਨੇ ਮੂਕਸੀ ਇੰਟੀਗਰੇਟਡ ਸਰਕਟ (Muuxi Integrated Circuit) ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਏਆਈ (AI) ਲਾਰਜ ਮਾਡਲ ਇੰਡਸਟਰੀ ਚੇਨ (AI large model industry chain) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅੱਪਸਟ੍ਰੀਮ ਪਲੇਅਰ (upstream player) ਹੈ। ਪੇਈ ਵਾਂਚੇਨ (Pei Wanchen) ਨੇ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਟੀਮ ਨੇ ਮੂਕਸੀ (Muuxi) ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਲਗਭਗ ਸਾਰੀਆਂ ਘਰੇਲੂ ਜੀਪੀਯੂ (GPU) ਚਿੱਪ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨਾਲ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਅਤੇ ਡਿਊ ਡਿਲੀਜੈਂਸ (due diligence) ਕੀਤੀ।

ਉਹ ਮੰਨਦੀ ਹੈ ਕਿ ਘਰੇਲੂ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਤਪਾਦਿਤ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਜੀਪੀਯੂਜ਼ (GPUs) ਲਈ ਕੋਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਥਾਨਕ ਜੀਪੀਯੂ (GPU) ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ (supply chain) ਅਤੇ ਸੰਪੂਰਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਈਕੋਸਿਸਟਮ (application ecosystem) ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਝੇਜਿਆਂਗ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ (Zhejiang University) ਨਾਲ ਮੂਕਸੀ (Muuxi) ਦਾ ਛੇਤੀ ਸਹਿਯੋਗ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਫਾਇਦਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਦੀਪਸੀਕ (DeepSeek) ਸੀਨ ‘ਤੇ ਆਇਆ, ਤਾਂ ਮੂਕਸੀ (Muuxi) ਦੀ ਤਕਨੀਕੀ ਟੀਮ ਨੇ ਜਲਦੀ ਹੀ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਢਾਲ ਲਿਆ ਅਤੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ (open-source) ਰਿਲੀਜ਼ (release) ਦੇ ਦਿਨ ਮੂਕਸੀ (Muuxi) ਜੀਪੀਯੂਜ਼ (GPUs) ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਟੈਸਟਿੰਗ (compatibility testing) ਪੂਰੀ ਕੀਤੀ। ਇਸ ਨਾਲ ਮੂਕਸੀ (Muuxi) ਜੀਪੀਯੂਜ਼ (GPUs) ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਪਹਿਲੀਆਂ ਘਰੇਲੂ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਚਿੱਪਾਂ ਬਣ ਗਈਆਂ। ਲੇਨੋਵੋ (Lenovo) ਦੇ ਸਹਿਯੋਗ ਨਾਲ, ਮੂਕਸੀ (Muuxi) ਨੇ ‘ਲੇਨੋਵੋ (Lenovo) ਸਰਵਰ/ਵਰਕਸਟੇਸ਼ਨ + ਮੂਕਸੀ (Muuxi) ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਘਰੇਲੂ ਜੀਪੀਯੂ (GPU) + ਸੁਤੰਤਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ (algorithm)’ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ (architecture) ‘ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਪਹਿਲਾ ਘਰੇਲੂ ਦੀਪਸੀਕ (DeepSeek) ਆਲ-ਇਨ-ਵਨ (all-in-one) ਹੱਲ ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਘਰੇਲੂ ਏਆਈ (AI) ਈਕੋਸਿਸਟਮ (ecosystem) ਵਿੱਚ ਮੂਕਸੀ (Muuxi) ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਏਆਈ (AI) ਵਿੱਚ ਨਿਰੰਤਰ ਨਵੀਨਤਾ ਲਈ ਸਥਾਨਕ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਮੂਕਸੀ (Muuxi) ਘਰੇਲੂ ਏਆਈ (AI) ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀਆਂ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ ਦੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਪਰਿਵਰਤਨ ਵਿੱਚ ਨਵੀਂ ਗਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਲਿੰਗਬਾਓ ਕੈਸਬੋਟ (Lingbao CASBOT) ਦੇ ਸਹਿ-ਸੰਸਥਾਪਕ ਅਤੇ ਸੀਓਓ (COO) ਝਾਂਗ ਮਿਆਓ (Zhang Miao) ਨੇ ਰੋਬੋਟਿਕਸ (robotics) ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਇੰਬੋਡੀਡ (embodied) ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਆਮ ਦੀਪਸੀਕ (DeepSeek), ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ (ChatGPT) ਅਤੇ ਡੌਬਾਓ (Doubao) ਮਾਡਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰਾਂ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ। ਕਿਸੇ ਰੋਬੋਟ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਆਮ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ‘ਮਨੁੱਖ-ਆਕਾਰ ਦਾ ਸਪੀਕਰ (human-shaped speaker)’ ਹੋਵੇਗਾ ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਰੋਬੋਟ।

ਇੰਬੋਡੀਡ (embodied) ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਰਚੁਅਲ (virtual) ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ (real-world) ਡਾਟਾ (data) ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸਿਮੂਲੇਟਡ (simulated) ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਅਕਸਰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਰੋਬੋਟਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਹੋਣ ‘ਤੇ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਪਾੜੇ ਮੌਜੂਦ ਹਨ। ਇਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਟੀਮ ਰੋਬੋਟ ਦੇ ਟਾਸਕ ਸਾਈਟ (task site) ‘ਤੇ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਡਾਟਾ (data) ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ (data) ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ (hybrid) ਸਿਖਲਾਈ ਪਹੁੰਚ ਇੰਬੋਡੀਡ (embodied) ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਰੋਬੋਟ ਦੇ ਸਮੁੱਚੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਝਾਂਗ ਮਿਆਓ (Zhang Miao) ਨੇ ਇਸ ਸਾਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੋਬੋਟਿਕ (robotic) ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੇ ਪਰਿਪੱਕ ਹੋਣ ਅਤੇ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਵੱਲ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰੁਝਾਨ ਨੋਟ ਕੀਤਾ। ਵਪਾਰਕ ਪੱਖ ‘ਤੇ, ਲਿੰਗਬਾਓ (Lingbao) ਦੇ ਰੋਬੋਟ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬੀ-ਐਂਡ (B-end) ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਦਯੋਗਿਕ ਨਿਰਮਾਣ, ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਬਚਾਅ ਅਤੇ ਭੂਮੀਗਤ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਸ ਸਾਲ ਛੋਟੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਵੱਡੇ ਉਤਪਾਦਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਹੈ। ਸੀ-ਐਂਡ (C-end) ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ, ਚੱਲ ਰਹੀ ਨੀਤੀ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ (regulatory) ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਕੰਪਨੀ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਬੀ2ਸੀ (B2C) ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਜਨਤਾ ਨਾਲ ਜੁੜਦੀ ਹੈ।

ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਏਆਈ (AI) ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨਾ

ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਦੀਪਸੀਕ (DeepSeek) ਯੁੱਗ ਦੇ ਆਉਣ ਨਾਲ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਏਆਈ (AI) ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵੀ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਯੀਮਾਈ ਸਨਸ਼ਾਈਨ (Yimai Sunshine) ਦੇ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਨਿਰਦੇਸ਼ਕ ਅਤੇ ਡਿਪਟੀ ਜਨਰਲ ਮੈਨੇਜਰ ਲੀ ਫੇਈਯੂ (Li Feiyu) ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ (medical imaging) ਦਾ ਮੂਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਡਾਟਾ (imaging data) ਦੇ ਗ੍ਰਹਿਣ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਡਾਟਾ (data) ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਦੀਪਸੀਕ (DeepSeek) ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਬਿਗ ਡਾਟਾ (multimodal imaging big data) ‘ਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਕਰਕੇ ਇਮੇਜਿੰਗ ਡਾਟਾ (imaging data) ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ (diagnostic effectiveness) ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਨੋਡਿਊਲ (nodule) ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ (screening) ਲਈ ਇੱਕ ਛਾਤੀ ਸੀਟੀ (CT) ਸਕੈਨ (scan) 100 ਤੋਂ ਵੱਧ ਤਸਵੀਰਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟਸ (radiologists) ਦੁਆਰਾ ਦਸਤੀ ਸਮੀਖਿਆ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮਿੰਟ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਨੋਡਿਊਲ (nodule), ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਮਿਲੀਮੀਟਰ ਆਕਾਰ ਦੇ, ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਖੁੰਝ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਦੀਪਸੀਕ (DeepSeek) ਵਰਗੇ ਏਆਈ (AI) ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਇਮੇਜਿੰਗ ਟੂਲ (imaging tool) ਤਸਵੀਰਾਂ ਦਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਸੂਖਮ ਜਖਮਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਹੜੇ ਮਨੁੱਖੀ ਅੱਖ ਦੁਆਰਾ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਦੀਪਸੀਕ (DeepSeek) ਨੇ ਇੱਕ ਵਪਾਰਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਦੀ ਵੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੱਤੀ ਹੈ ਜੋ ਇਮੇਜਿੰਗ ਉਪਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਏਆਈ (AI) ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਹਾਰਡਵੇਅਰ (hardware) ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਵਿਕਰੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਏਆਈ (AI) ਸੇਵਾਵਾਂ ਵੇਚ ਕੇ ਚੱਲ ਰਹੀ ਆਮਦਨੀ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਦੀਪਸੀਕ (DeepSeek) ਵਰਗੇ ਏਆਈ (AI) ਟੂਲ (tool) ਸੰਰਚਨਾਤਮਕ ਰਿਪੋਰਟਾਂ (structured reports) ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਇਮੇਜਿੰਗ ਡਾਟਾ (imaging data) ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਸਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮੈਡੀਕਲ ਡਾਟਾ (medical data) ਵਪਾਰ ਅਤੇ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ (licensing) ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਉਭਾਰ ਨੂੰ ਵੀ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਯੂਯੂਏ ਮੈਡੀਕਲ (Yuyue Medical) ਦੇ ਵਾਈਸ ਪ੍ਰੈਜ਼ੀਡੈਂਟ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤੀ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਦੇ ਪ੍ਰੈਜ਼ੀਡੈਂਟ ਝੇਂਗ ਹਾਂਗਝੇ (Zheng Hongzhe) ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਦੀਪਸੀਕ (DeepSeek) ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਈ ਗਈ ਏਆਈ (AI) ਤਕਨਾਲੋਜੀ (technology), ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਡਾਟਾ (multimodal data) ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਘਰੇਲੂ ਮੈਡੀਕਲ ਡਿਵਾਈਸ (medical device) ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ।

ਯੂਯੂਏ ਮੈਡੀਕਲ (Yuyue Medical) ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤਿੰਨ ਗੰਭੀਰ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਸਾਹ ਦੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ, ਹਾਈਪਰਟੈਨਸ਼ਨ (hypertension) ਅਤੇ ਸ਼ੂਗਰ। ਇਹ ਸਥਿਤੀਆਂ ਅਕਸਰ ਓਵਰਲੈਪ (overlap) ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਵਿਆਪਕ ਡਾਟਾ (data) ਸੈੱਟ (set) ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਯੂਯੂਏ (Yuyue) ਡਾਟਾ (data) ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਵਾਧੂ ਮਾਪਾਂ ਨਾਲ ਰਵਾਇਤੀ ਸਿੰਗਲ-ਪੁਆਇੰਟ ਡਾਟਾ (single-point data) ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਲਗਾਤਾਰ ਨਵੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਦੂਜਾ, ਘਰੇਲੂ ਮੈਡੀਕਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ (medical devices) ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡਾਟਾ (data) ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਸਮਝਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਆਸਾਨ ਸਮਝ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡਾਟਾ (data) ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਏਆਈ (AI) ਕੋਲ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡਾਟਾ (data) ਸੂਝ ਅਤੇ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਇਸ ਚੁਣੌਤੀ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਬਹੁਤ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਇਸ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ, ਏਆਈ (AI) ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਹਾਇਕ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਕੁਝਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਹਤ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ, ਪੋਸ਼ਣ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਅਤੇ ਕਸਰਤ ਮੁੜ ਵਸੇਬਾ ਮਾਹਿਰਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਘਰੇਲੂ ਸੈਟਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਏਆਈ (AI) ਵਿਆਪਕ ਸਿਹਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਪੋਸ਼ਣ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਕਸਰਤ ਸਿਹਤ ‘ਤੇ ਗੈਰ-ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਜੀਵਨ ਸ਼ੈਲੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ।

ਏਆਈ (AI) ਤਕਨਾਲੋਜੀ (technology) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੁਝ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭੁਲੇਖੇ ਅਤੇ ਡਾਟਾ (data) ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਮੁੱਦੇ। ਲੀ ਫੇਈਯੂ (Li Feiyu) ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਡਾਟਾ (data) ਸੁਰੱਖਿਆ ਏਆਈ (AI) ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਟੱਲ ਮੁੱਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਮੈਡੀਕਲ ਡਾਟਾ (medical data) ਦੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ। ਦੀਪਸੀਕ (DeepSeek) ਵਰਗੇ ਏਆਈ (AI) ਟੂਲ (tool) ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਡਾਟਾ (data) ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਕਲੀਨਿਕਲ (clinical) ਵੇਰਵੇ ਅਤੇ ਇਮੇਜਿੰਗ ਡਾਟਾ (imaging data) ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਕੋਈ ਵੀ ਡਾਟਾ (data) ਉਲੰਘਣਾ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਗੁਪਤਤਾ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਲੀ ਫੇਈਯੂ (Li Feiyu) ਨੇ ਕਿਹਾ, “ਅਸੀਂ ਸਟੋਰੇਜ (storage), ਟ੍ਰਾਂਸਮਿਸ਼ਨ (transmission) ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦੌਰਾਨ ਇਮੇਜਿੰਗ ਡਾਟਾ (imaging data) ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਗੁਪਤਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਡਾਟਾ (data) ਅਗਿਆਤਕਰਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਕਨੀਕੀ ਉਪਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਸਖਤੀ ਨਾਲ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਡਾਟਾ (data) ਨੂੰ ਕਾਨੂੰਨੀ, ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।”

ਤਸਿੰਗਹੁਆ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਸਕੂਲ ਆਫ਼ ਇਕਨਾਮਿਕਸ ਐਂਡ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ (Tsinghua University School of Economics and Management) ਦੇ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਸਾਇੰਸ ਐਂਡ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿਭਾਗ (Department of Management Science and Engineering) ਦੇ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਅਤੇ ਮੁਖੀ ਵੇਈ ਕਿਆਂਗ (Wei Qiang), ਜਿਸ ਨੇ ਰਾਊਂਡਟੇਬਲ (roundtable) ਦੀ ਮੇਜ਼ਬਾਨੀ ਕੀਤੀ, ਨੇ ਸਿੱਟਾ ਕੱਢਿਆ ਕਿ ਫੋਰਮ (forum) ਦਾ ਥੀਮ (theme) “ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਰੀਸਟਰਕਚਰਿੰਗ ਵੈਲਿਊ” (Technology Restructuring Value) ਸੀ, ਪਰ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪੁਨਰਗਠਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਗਿਆਨ, ਆਮ ਸਮਝ, ਨੈਤਿਕਤਾ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕਤਾ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਕੰਮ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੁਆਰਾ। “ਮਨੁੱਖਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਸੱਚਮੁੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦਾ ਪੂਰਾ ਬਦਲਾਅ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਬਲਕਿ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖ ਉੱਚ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਜੁੜਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਸਾਡਾ ਅਸਲ ਮੁੱਲ ਹੈ।”