DeepSeek梁文锋，现在有了新头衔！ 刚刚，权威科学期刊《自然》（Nature）公布了2025年度十大科学人物榜单，而梁文锋赫然在列。 该榜单主要用于表彰过去一年中重要的科学趋势或发现，而梁文锋因DeepSeek模型对AI领域的重要贡献与变革性影响成功当选。 Nature给他的形容词也是"Tech disruptor"，意指科技领域的颠覆者、变革者，简介上也鲜明提到了梁文锋金融从业者的身份： 在投资界声名鹊起后，一位中国金融奇才创立了DeepSeek。 在随后的介绍文章中，DeepSeek和梁文锋本人的故事也被再次提及。Nature还悄咪咪透露，由于梁文锋为人低调，他这次还拒绝了他们的采访请求，同时 还语带调侃： 梁的模型开放程度与他本人的神秘程度不相上下（笑死，精准形容了不是）。 而除了梁文锋，还有一位中国研究员也成功入选。 梁文锋和杜梦然入选 老实说，对于梁文锋因DeepSeek模型入选，我们其实并不意外。 毕竟年初DeepSeek的横空出世，可是切切实实给整个AI行业带来了冲击。 紧跟着这股潮流，2015年，梁文锋与校友共同创立幻方量化。仅仅1年后，他们就推出了旗下第一个AI模型，第一份由深度学习生 ...

公司概况与核心技术 - 公司成立于2023年，由前MetaAI研究人员创立，专注于开发作为各类机器人“大脑”的通用人工智能软件系统 [1] - 公司不涉足硬件制造，通过训练基于海量数据的AI模型，赋予机器人感知、推理与决策能力，旨在解决通用机器人在工厂、仓储及家庭环境中部署受限的核心瓶颈 [1] - 公司于2025年7月发布了首款通用AI模型，宣称可无缝适配从仓库分拣到家庭清洁等多种任务环境 [1] 融资历程与估值 - 公司在2023年完成的A轮融资中筹集了3亿美元，估值达到15亿美元 [1] - A轮投资方包括亚马逊创始人杰夫·贝佐斯、软银集团及科斯拉风险投资公司等 [1] - 公司在2024年完成的B轮融资中获得了英伟达、LG风险投资部门和三星等战略投资者的支持 [1] 技术应用与市场前景 - 软银在内部试点项目中对公司的技术表现印象深刻，认为其平台具备跨场景适应能力 [1] - 公司的技术可广泛应用于物流、制造业乃至家庭服务领域 [1] 潜在交易动态 - 相关方正力争在2024年12月底前敲定一项协议，但部分条款仍可能调整 [1] - 关于此次交易的消息来源于要求匿名的知情人士，因交易属非公开谈判 [1]

梁文锋与DeepSeek公司 - 公司创始人梁文锋入选《自然》2025年度十大人物，被评价为“科技颠覆者” [1] - 公司发布的DeepSeek AI模型被描述为“惊艳了世界”和“让科学家感到兴奋” [3][4] - 创始人梁文锋为40岁的前金融分析师，曾通过AI算法在股市赚取数百万美元，并于2023年在杭州创立DeepSeek公司 [5] R1模型的技术与市场影响 - 公司于今年1月突然发布功能强大但价格低廉的R1模型，挑战了美国在AI领域的领先优势认知 [4][5] - R1是一款推理大语言模型，擅长通过步骤分解解决数学和编程等复杂任务 [5] - 该模型是首个以开放权重形式发布的此类模型，研究者可免费下载并进行开发 [7] - R1的成功促使中美其他公司纷纷效仿，相继发布各自的开源模型 [7] - 尽管R1在多项能力上与驱动ChatGPT的美国顶尖模型不相上下，但其训练成本远低于竞争对手 [7] - 例如，Meta的Llama 3 405B模型的训练成本高出十倍以上 [9] 公司的运营理念与透明度 - 公司追求透明度，R1模型是首个接受同行评议的主流LLM，公司完整公布了其构建和训练的技术细节 [8] - 通过公开技术“配方”，公司为其他AI研究者提供了训练推理模型的宝贵经验 [11] - 公司在招聘时更看重个人潜力而非经验水平，组织架构扁平化，研究人员可自主决定研究方向 [20] - 公司没有利用其知名度追求商业成功，而是致力于解决AI研究中困难的基础性问题 [20] - 公司承诺其模型将永久开源 [23] 创始人的背景与公司发展 - 创始人梁文锋出身于广东乡村，父母是小学教师，后于浙江大学获得工程学硕士学位 [11] - 他于2015年联合创立对冲基金高飞资本，随后在2023年分拆出DeepSeek公司 [13] - 出于研究好奇，他在过去十年里购买了1万块英伟达GPU [17] - 与许多西方AI企业家一样，公司的目标是指向实现通用人工智能 [17] 模型的应用与行业地位 - DeepSeek模型已深度融入中国人的生活，地方政府利用其运营聊天机器人热线、协助市民填表，每天有数千万人通过微信使用这些模型 [20] - 这一趋势得益于政府推动AI通过智慧城市、医疗保健等应用融入经济发展 [20] - DeepSeek已成为国家形象转型的象征——从卓越的模仿者蜕变为真正的创新者 [20] - 全球正热切期待公司即将推出的下一代推理模型R2 [21] - 公司计划向世界免费开放R2模型 [23] 《自然》年度十大科学人物其他入选者（摘要） - 中国科学院深海科学与工程研究所研究员杜梦然因在海平面9000米以下发现最深的动物生态系统入选，被称为“深潜者” [25] - 美国微生物学和免疫学科学家Susan Monarez因在政治压力下坚守科学诚信而受到关注 [28] - 学者Achal Agrawal因揭露印度高校惊人的论文撤稿率及推动科研评估改革入选 [31] - Tony Tyson作为打造耗资8.1亿美元薇拉·鲁宾天文台望远镜的核心推动者入选 [34] - Precious Matsoso作为促成全球首份《大流行病条约》的核心谈判代表入选 [37] - Sarah Tabrizi因在亨廷顿舞蹈症治疗上取得关键进展入选 [40] - Luciano Moreira因领导在巴西培育数十亿只蚊子以阻断登革热等病毒传播的计划入选 [43] - Yifat Merbl因发现免疫系统新层面——蛋白酶体产生抗菌肽段而入选 [45] - 婴儿KJ Muldoon作为全球首例接受高度个性化CRISPR基因编辑治疗的患者入选 [48]

IBM首席执行官对科技巨头AI基础设施投资的质疑 - 核心观点：IBM首席执行官阿文德·克里希纳认为，谷歌、亚马逊等科技巨头在AI数据中心上的数百亿美元巨额投资“绝无可能”获得合理回报 [2] - 质疑巨额资本支出难以覆盖：仅建设一座1吉瓦的数据中心就需要投资约800亿美元，若企业承诺建设20到30吉瓦，资本支出将高达1.5万亿美元，几乎相当于特斯拉当前市值 [2] - 质疑整体投资回报模型：若所有超大规模云厂商合计扩建至约100吉瓦容量，需要约8万亿美元投资，仅支付利息就需要约8000亿美元利润支撑，所需利润规模惊人 [2][3] - 指出技术迭代导致资产快速过时：数据中心所依赖的芯片会很快过时，必须在五年内充分利用所有设备，之后整套设备需淘汰并重新采购 [4] 对通用人工智能（AGI）发展前景的看法 - 认为以现有技术实现通用人工智能的概率极低：尽管大语言模型性能持续提升，但实现AGI的概率“最多只有1%”，所需技术远超当前大语言模型路线的技术要求 [5] - 肯定AI技术的企业价值：承认该技术对企业具有重要价值，认为它将释放数万亿美元的生产力潜能 [5] - 指出投资热潮的部分动机：科技巨头竞相成为首个实现通用人工智能的企业 [4] 行业投资现状与趋势 - 全球数据中心当前电力需求与AI占比：高盛估算，全球数据中心市场当前总耗电量约为55吉瓦，其中仅约14%与AI相关 [2] - 预计未来电力需求将大幅增长：高盛预计，随着AI需求增长，数据中心市场的电力需求到2027年可能升至84吉瓦 [2] - 各云厂商仍在加速投资：预计今年相关投入将达到约3800亿美元 [5] - 具体公司资本支出上调：谷歌母公司Alphabet将2025年资本支出预期从850亿美元上调至910亿至930亿美元；亚马逊在第三季度将资本支出预期从1180亿美元上调至1250亿美元 [5]

文章核心观点 - Anthropic推出的MCP协议旨在标准化AI模型与外部工具的交互，初期被行业寄予厚望并获大厂支持，但因其存在技术缺陷、成本高昂及加剧模型幻觉等问题，在短期内迅速从行业焦点变得无人问津 [1][3][14] MCP协议的目标与愿景 - MCP旨在解决不同厂商AI产品各自为政、交互复杂的问题，通过标准化接口实现大语言模型与外部数据源及工具的无缝集成 [5][6] - 该协议被类比为AI领域的“USB-C接口”，试图通过能力协商、发现等机制，建立AI与工具、数据之间的桥梁，实现“万物互联” [6] - MCP为AI智能体提供了一个统一的工具调用规范，旨在将开发者从繁琐的适配工作中解放出来，在三个月内吸引了数千个工具自发接入 [8] MCP的初期热度与行业背景 - MCP在2024年冬季发布，但在2025年春季才成为AI圈头条，其走红过程与ChatGPT等产品的迅速席卷不同，更像是Anthropic、谷歌、微软等大厂默契推动的“预制爆款” [3] - 其走红与“2025年是智能体之年”的行业说法相契合，OpenAI首席执行官也将让ChatGPT自主执行任务列为2025年重点，为MCP的推广创造了背景 [8] MCP面临的技术挑战与缺陷 - 协议缺乏跟踪上下文传播机制，导致开发者无法知晓AI决策路径中具体调用了哪些工具 [10] - 缺乏截止时间传播机制，导致被调用的工具若出现问题，整个智能体会被卡住 [10] - 在云端部署时，为应对高并发，MCP的双连接模型在多服务器架构下引入了跨机器寻址的复杂性和高维护成本 [10] - 所有工具定义、调用请求和返回结果都必须经过模型的上下文窗口，导致所需处理的上下文容量随调用工具数量呈指数级提升，极大增加了Token消耗和成本 [12] - 若要减少Token消耗，就必须用规范流程调用特定工具，但这会牺牲MCP的灵活性和通用性优势 [12] MCP的核心缺陷与市场反应 - 随着调用工具数量的增加，智能体出现幻觉的概率同步上升，因为模型的注意力被稀释，导致胡乱决策，这对于需要“干活”的智能体而言是致命缺陷 [14] - 开发者在发现MCP除通用性外乏善可陈，且存在过多缺陷后，迅速对其失去了兴趣，导致其讨论度趋近于零 [1][14]

点击下方 卡片 ，关注" 具身智能之心 "公众号 现面向具身领域优秀的同学发起招募，欢迎加入自变量，和我们一起推动通用人工智能的落地。现开放了 算法、开发、部署、仿真等多个方向的岗位。 欢迎添加运营小伙伴的微信，了解更多。 公司介绍 自变量机器人成立于2023年12月。公司致力于通过研发具身智能通用大模型的路径，实现通用机器人。创 始人兼CEO王潜毕业于清华大学，是全球最早在神经网络中引入注意力机制的学者之一。博士期间，王潜 在美国顶级机器人实验室参与了多项Robotics Learning的研究，研究方向覆盖了机器人的多个前沿领域。 联合创始人兼CTO王昊是北大计算物理博士，在粤港澳大湾区数字经济研究院（IDEA研究院）期间担任封 神榜大模型团队算法负责人，发布了国内首个多模态开源大模型"太乙"，首批百亿级大语言模型"燃灯"以 及千亿级大语言模型"姜子牙"。 自2023年底成立起，自变量就确立了以端到端统一大模型实现通用具身智能的技术路径，软硬一体同步发 展的技术路线，及前瞻性的技术理念和成果也受到国家级投资平台、国内外顶级投资机构与产业资本的认 可。目前已经： 商业化场景：酒店、养老、物流、工业、医院等； ...

（来源：电能革新） AI时代来了以后，中国希望能够引进人才，但科技的发展不能总靠引进人才，应该自己创造人才，只 有是教育强国，才能变成科技强国。在这个时代，中国如何能够超前的在教育上多花点精力？现在很多 科技成果不是从学术界出来，而是从产业界，比如校企合作已经不能快速地解决中国教育的问题。 任总：因为我们是一家企业，企业的属性就是创造商业价值，学校的属性是探索人类的未来。学校在 做"0-1"的研究创新，"0-1"失败了并不要紧，它培养了一大批人才。人才踩在先辈理论基础上一步步攀 高，就会创造出新的未来。企业是把学校创造的理论变成工业的现实。 我最近见了一个伟大的企业家，他讲我们国家的水轮发动机在世界是先进的，涡轮式、冲击式的都是先 进的，但原创发明都是奥地利、法国、美国等西方国家的。包括中国的火车、轮船、纺织机械，原创发 明基本都是西方的；微积分、几何学都是西方提出的。大学其实是研究探讨"0-1"。 中国也会追上来，提供原创的。我举个例子，全世界做得最好的气象模型竟然是我们公司一个22岁的年 轻人提出来的，这个气象模型是利用欧洲气象卫星的气象数据做出的。他把整个宇宙作为风洞，把地球 作为模型。听很多人说用这个 ...

文章核心观点 - 华为创始人任正非在ICPC座谈会上强调，人工智能发展应聚焦未来三至五年的产业应用，而非沉迷于通用人工智能的宏大叙事，主张以务实态度解决具体产业问题[1] - 真正的技术革命在于贴近地面解决实际问题，而非追逐概念风口，华为在资源受限下选择在垂直领域进行“深水区创新”[1][5] - 创新需要厘清教育（培养可能性）与商业（实现可行性）的边界，二者应各司其职、协同合作，而非模糊利益捆绑[1][3] - 青年创新和女性参与科技是推动技术进步的关键变量，质疑精神与多元视角对创新至关重要[6][8] - 对通用人工智能（AGI）采取“跟踪而非冒进”的策略，认为扎实的产业应用是AGI长期发展的地基[10] 教育与商业的边界 - 任正非强调“教育是教育，商业是商业”，指出当前存在商业逻辑侵蚀教育本质的风险，如将高校实验室变为产品试验田、学生论文转为商业专利[3] - 教育的核心是“培养可能性”，让青年在试错中建立批判性思维；商业的本质是“实现可行性”，将技术转化为解决具体问题的工具[3] - 华为与ICPC的合作模式体现了边界感：ICPC挑战赛提供“质疑的土壤”，华为则提供产业场景（如工业互联网、医疗AI），将获奖思路接入实际需求，避免教育沦为“人才预科班”或商业困于“技术乌托邦”[3] AI落地的务实路径 - 华为在AI发展上选择从“炫技”转向“解渴”，聚焦垂直领域进行“深水区创新”，而非在通用智能上与巨头比拼算力和数据[1][5] - 面对外部限制，公司采用“压强原则”进行单点突破，例如在医疗AI领域，并非开发“全科医生AI”，而是针对肺癌早期筛查细分场景，通过与基层医院合作收集数据，利用小样本学习技术提升诊断准确率[5] - 这种“小切口解决大问题”的思路，是AI走出实验室、服务产业的关键[5] 青年创新与质疑精神 - 任正非寄语青年“敢于在质疑中前进”，指出创新本质始于对现有理论的怀疑，重大科学突破均源于质疑[6][8] - 华为通过ICPC座谈会交流“应对质疑与创新”，培养青年的逻辑是给予“提问的权利”而非“标准答案”[8] - 公司内部的“2012实验室”鼓励研究员“异想天开”，允许“90%的尝试失败”，建立容错机制以保护质疑精神，认为创新是从0到1的突破，第一步永远是提出“为什么必须这样”[8] 女性参与科技的多元创新 - 任正非特别提到“女性参与科技领域”，这不仅关乎性别平等，更是对创新多元性的洞察，旨在弥补长期由“男性思维”主导导致的视角单一问题[8] - 女性在细节感知、协作沟通、伦理考量方面具有优势，能推动“技术+人文”的双重创新视角[8] - 例如，华为医疗AI团队中女性工程师占比达40%，她们主导的“乳腺超声AI辅助诊断”项目，不仅关注诊断准确率，还优化患者心理感受，将设备界面改为暖色调并加入语音安抚功能，提升了患者配合度[9] 对通用人工智能（AGI）的策略 - 任正非并未否定AGI的长期价值，但强调应优先解决当下产业痛点，产业应用是“地基”，通用智能是“顶层设计”[10] - 华为对AGI采取“跟踪而非冒进”的策略，通过“量子芯片研究”储备底层算力，通过“技术应用建议”积累场景数据，待产业应用地基牢固后再向通用智能演进[10] - 这种“慢变量”思维与追求“速成”的行业风气形成对比，体现了不被短期热点裹挟的战略定力[10]

公司对人工智能的战略定位与研究方向 - 公司研究聚焦于未来3-5年人工智能在产业中的实际应用，而非长期理论或通用人工智能探索 [6][7][8] - 人工智能应用旨在推动工业、医疗等领域的实质性进步，例如提高高炉炼铁效率1%，提升洗煤精度0.1%，以及实现矿山、港口作业无人化 [8] - 公司认为人工智能在产业上的贡献将占98%，而发明人工智能的IT公司贡献仅占2% [36] 人工智能的具体应用场景与案例 - 工业领域：通过大模型优化高炉炼铁，中国已实现地下500-700米无人挖煤，露天矿山完全无人化作业，天津港、秘鲁钱凯港实现无人装卸 [8] - 医疗领域：瑞金医院病理大模型、中山医科大学眼科模型已投入应用，通过5G网络实现远程诊断，例如在西藏牧区通过探头扫描检测肝包虫 [9][11] - 交通与基建：中国铁路试验5G-R无线调度系统，目标支撑时速450公里高铁与3万吨重载货车，12306票务系统已是全球领先的超大型实时系统 [21][22] 对教育、人才与校企合作的看法 - 强调“教育是教育，商业是商业”，学校应专注“0-1”的探索创新，企业负责将理论转化为工业现实 [12] - 网络教育推动从物理集中式向逻辑分散式模型转变，使边远地区能接触到世界名校课程，有利于社会整体进步 [10][11] - 鼓励青年敢于在质疑中前进，选择适合自己的道路，不一定要追求商业成功，理论探索本身具有巨大价值 [19][20][21] 对算力、技术与行业生态的研判 - 认为未来将出现算力过剩，而非不足，当前应探索大模型在千行百业的应用，商业转化由行业应用工程师完成 [27][28] - 公司定位为技术公司而非科学公司，专注于应用科学技术，尊重并利用全球的基础理论原创 [28][29] - 先进的通信网络（CT）是人工智能发挥价值的基础，没有网络的算力是信息孤岛 [41] 全球化合作与文明交融 - 公司倡导开放合作，通过ICPC等平台与全球青年建立纽带，认为文明交融与技术共进有利于世界繁荣 [4][15][44] - 肯定美国等国家的科技文明对全球进步的贡献，认为中国需要更加开放，学习世界优点，发展高质量的新质生产力 [42][43] - 公司在俄罗斯、欧洲等地基于当地理论科学优势设立研究机构，开展合作，例如尊重俄罗斯在数学、物理上的领先基础 [32][33] 对特定国家与地区的发展建议 - 建议印度尼西亚等国家优先聚焦人工智能“应用”领先，而非技术突破，例如发展港口自动化、农业无人化 [34] - 认为白俄罗斯在热工理论等尖端领域作用巨大，人工智能对其发展有用，但重在应用而非发明 [35] - 肯定匈牙利、罗马尼亚等东欧国家的历史贡献与创造性，表示将继续加强在欧洲的合作 [15][33]

公司业务与产品动态 - 咸亨国际开发的智慧巡检机器狗在公共采购分会大会上首次公开亮相，作为向导员灵活穿梭吸引关注 [1] - 公司以“机器狗+电缆检测”为应用场景，在电缆故障处理领域拥有十余年数据积累，累计服务客户13560次，累计真实现场3029次，现场测试案例报告1936份，原始故障波形10344条 [1] - 公司围绕“感知—决策—执行”三层架构构建核心能力：感知层自主研发声学成像等技术；决策层运用AI模型与数字孪生平台，其“探博士”系统将电缆故障诊断效率提升超80%；执行层拥有绝缘子检零机器人等智能装备，大幅缩短高空高危作业时间 [2] - 公司与国网潍坊供电公司联合研发的绝缘子检零机器人，在电力行业架空输电线路智能运检作业创新技能大赛决赛中助力客户荣获多个奖项 [2] - 公司计划明年加大科技投入，为特种机器人或机器狗开发约20个应用场景 [2] 公司市场定位与战略 - 咸亨国际是全国性MRO集约化供应商，为大型集团化企业和政府部门提供全方位、一体化的产品、服务和解决方案，主要聚焦能源、交通和应急领域 [1] - 公司客户主要为国网、管网等大型央国企 [1] - 公司副总裁表示机器人应用在核电、发电、高铁、应急等领域存在巨大需求，公司正基于对场景的深度理解，探索作为产业赋能者推动智能化转型 [1] - 公司致力于打造以闭环运行的智能生态系统赋能的具身智能，以一体化解决方案深耕能源、交通、应急等领域 [2] 行业趋势与前景 - 此次大会聚焦人工智能与机器人技术在供应链领域的创新应用，旨在共探技术赋能产业升级的实践路径 [1] - 具身智能被认为是通向AGI的关键节点，基于对全球劳动力短缺与成本攀升的分析，预测到2030年仅中美在制造和家政服务两大场景，人形机器人潜在市场空间可达3000亿元 [3]