DeepSeek以其創新的架構和具成本效益的技術，在今年引起了全球科技和風險投資界的關注。DeepSeek的崛起，意味著AI在各個產業的整合正在加速。
在21世紀經濟報導和清華大學經濟管理學院高階管理教育中心主辦的’技術重構價值 – 2025股權投資春季論壇’上，來自學術界、產業界和投資界的專家討論了DeepSeek的影響、AI在機器人和醫療保健領域的應用，以及應對AI帶來的挑戰的策略。
DeepSeek的崛起：中國創新的展示
‘中國已經展現了在新能源汽車和大型模型等領域趕上的能力，’銀河航天戰略合作總經理儲曉捷指出，’DeepSeek的出現突顯了中國差異化發展的機會。在商業航天領域也出現了類似的趨勢。’
儲曉捷指出，經過幾十年的發展，中國有潛力在傳統航天領域與美國匹敵。然而，在過去的5-10年中，以SpaceX為首的美國商業航天公司，在技術和商業上都為該產業帶來了顛覆性創新。
新能創投管理合夥人裴萬辰認為，DeepSeek的意義不僅在於其相較於ChatGPT更低的訓練成本，也在於其能夠在中國社會的不同群體中普及基礎知識。個人可以透過DeepSeek的智慧搜尋功能，快速獲得對其查詢的全面解答。然而，DeepSeek提供的是表面而非深入的知識，因為它彙總了公開可用的資訊，這本質上存在時間延遲。深刻的理解需要個人解釋和後續判斷。
值得注意的是，新能創投投資了沐曦積體電路，一家AI大型模型產業鏈的上游廠商。裴萬辰解釋說，在選擇投資沐曦之前，團隊對幾乎所有國內GPU晶片公司進行了徹底的訪談和盡職調查。
她認為，沐曦早期與浙江大學合作，攻克國產高性能GPU的核心技術，並建立本地化的GPU供應鏈和完整的應用生態系統，這使公司具有獨特的優勢。當DeepSeek橫空出世時，沐曦的技術團隊迅速適應，並在開源發布當天完成了與沐曦GPU的相容性測試。這使得沐曦GPU成為首批完全相容的國產晶片。沐曦與聯想合作，推出了首個基於’聯想伺服器/工作站 + 沐曦訓練和推理整合國產GPU + 獨立演算法’架構的國產DeepSeek一體化解決方案。這標誌著沐曦在國內AI生態系統中邁出了重要一步，並展示了本地公司對大型模型和AI持續創新的承諾。沐曦正透過其在國內AI基礎設施方面的創新突破，為各個產業的智慧轉型注入新的動力。
靈寶機器人聯合創辦人兼營運長張淼強調，機器人中使用的具體化大型模型與更常見的DeepSeek、ChatGPT和豆包模型之間存在顯著差異。僅僅在機器人上部署通用的大型模型，只會產生一個’人形喇叭’，而不是一個功能性的機器人。
具體化大型模型是使用虛擬和真實世界數據的組合進行訓練的。在模擬環境中訓練的模型在轉移到真實世界的機器人時，通常表現出不錯的性能，但仍然存在差距。為了解决這個問題，團隊使用在機器人任務現場收集的真實世界操作數據來補充訓練數據。這種混合訓練方法增强了具體化大型模型的可用性和機器人的整體性能。
張淼指出，今年出現了一個明顯的趨勢，即各種機器人產品和技術的成熟和部署。在商業方面，靈寶的機器人被應用於各種B端應用，包括工業製造、緊急救援和地下作業，並計畫今年進行小規模量產。在C端市場，由於持續的政策和監管發展，公司主要透過B2C互動與公眾互動。
加速AI在醫療保健領域的應用
隨著科技領域DeepSeek時代的到來，AI在醫療保健領域的應用也在加速。醫脈陽光執行董事兼副總經理李飛宇表示，醫學影像的核心是有效處理影像數據的獲取和生成，以及對這些數據的分析和解釋。DeepSeek可以透過對多模態影像大數據進行深度學習，來提高影像數據分析的效率和診斷效果。
例如，用於肺結節篩查的胸部CT掃描會產生100多張圖像，使得放射科醫師的手動審閱非常耗時。此外，毫米級的微小肺結節很容易被遺漏。像DeepSeek這樣基於AI的影像工具可以快速而徹底地分析圖像，識別可能被人眼忽略的微小病變。
DeepSeek也促進了將影像設備與AI服務相結合的商業模式的採用，允許硬體製造商在最初的產品銷售後，透過銷售AI服務來產生持續收入。此外，像DeepSeek這樣的AI工具可以協助生成結構化報告，從而標準化和規範化影像數據，從而提高其整體品質。這也促進了醫療數據交易和許可服務的出現。
魚躍醫療副總裁兼戰略與市場行銷總裁鄭宏哲指出，以DeepSeek為例的AI技術，展現了處理多模態數據的強大能力，使其非常適合在家用醫療設備領域的應用。
魚躍醫療主要關注三種慢性疾病：呼吸道疾病、高血壓和糖尿病。這些疾病經常重疊，從而產生全面的數據集。魚躍正在不斷使用新技術，透過額外的維度來擴增傳統的單點數據，從而提高數據的準確性。
其次，家用醫療設備產生的大量數據很難讓個體患者理解，因此需要簡化複雜的數據，以便於理解和使用。AI在應對這一挑戰方面具有巨大的潛力，可以提供個人化的數據洞察和價值。從這個角度來看，AI可以在某些領域發揮重要的支援作用，甚至可以部分取代健康管理師、營養師和運動康復專家等角色。例如，在家庭環境中，AI可以提供關於綜合健康管理、營養管理和運動健康的非診斷性建議，以幫助個人優化他們的生活方式。
AI技術的應用也帶來了一些挑戰，例如幻覺和數據安全問題。李飛宇認為，數據安全是AI應用中不可避免的問題，尤其是在醫療數據的敏感性方面。訓練像DeepSeek這樣的AI工具需要大量的患者數據，包括個人資訊、臨床細節和影像數據。任何數據洩露都可能損害患者的權利和隱私。
‘我們確保影像數據在儲存、傳輸和使用過程中的安全性和機密性。我們嚴格遵守國家法規，透過使用數據匿名化和各種技術措施，確保數據可以合法、合規和安全地使用，’李飛宇說。
清華大學經濟管理學院管理科學與工程系教授兼系主任魏強主持了圓桌會議，他總結說，論壇的主題是’技術重構價值’，但無論技術如何重構價值，都必須符合人類的知識、常識、道德和倫理。當在不同的場景中探索技術時，必須嵌入人類的知識，以確定哪些任務應該由人類執行，哪些任務應該由機器執行。’一個真正對人類有用的系統不是完全取代人類，而是一個人類在高層次上參與和指導的系統，這才是我們真正的價值所在。’