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▲圖源:Nature
導讀:
《自然》雜志本周公布了2025年度十大人物,其中有兩位中國研究者上榜,一位是人工智能公司Deepseek的創始人梁文峰,另一位是中國科學院大學的80后研究員杜夢然。
郭瑞東|編譯
Nature | 來源
SAIXIANSHENG
堅持開源的科技顛覆者梁文鋒
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人工智能公司DeepSeek在2025年1月發布的DeepSeek R1,成為了現象級產品。不到一年的時間,DeepSeek 模型已深度融入中國社會生活:地方政府用其搭建政務熱線聊天機器人、輔助市民填表;數千萬用戶每日通過微信平臺調用其服務。這一趨勢既受益于中國政府推動 AI 融入經濟的政策,也折射出中國科技聲譽的轉變,從模仿邁向真正創新。
DeepSeek以其強大的性能及低成本,向全世界證明了美國在 AI 領域的領先地位并不如許多專家此前所想的那般穩固。DeepSeek R1在多項能力上已可與美國頂尖模型(包括驅動 ChatGPT 的模型)比肩,但其訓練成本卻遠低于競爭對手。例如,Meta 的 Llama 3 405B 模型的訓練開銷就超過 R1 的十倍以上。
DeekSeek最大的特點還不是訓練成本低,而在于其足夠透明。它是全球首個以開放權重(open weight)形式發布的此類模型——這意味著任何人都可免費下載并在此基礎上構建自己的應用。這對希望將算法適配到各自研究領域的學者而言是一大福音。
DeepSeek的成功,也帶動中美其他公司跟進,紛紛開放自家的模型。今年 9 月,Deepseek R1 成為首個接受同行評審的主流大語言模型[1]。通過公開其模型構建與訓練的全部細節,DeepSeek 實質上向全球 AI 研究社群“授人以漁”。
出生于廣東湛江的梁文峰,正是DeepSeek 創始人,其父母均為小學教師。2010年,他獲浙江大學工程學碩士學位,畢業論文即聚焦于視頻目標追蹤算法。不久,他便將對 AI 的熱愛傾注于金融市場,于 2015 年聯合創辦對沖基金 High-Flyer,將 AI 算法應用于股市并積累數百萬美元財富;2023 年,他從中分拆出AI公司 DeepSeek。
此時,中國大模型發展面臨的重大阻礙是美國出口管制禁止中國企業購買英偉達等廠商的GPU,而這些芯片恰是訓練大模型的核心硬件。但梁文峰未雨綢繆:過去十年間,他已購置了上萬塊英偉達GPU,為 DeepSeek 打下堅實算力基礎。
和許多西方 AI 創業者一樣,梁文峰的終極目標是實現通用人工智能(AGI)——即認知能力堪與人類匹敵的 AI 系統。據 DeepSeek 前研究員 Benjamin Liu 稱,公司正是圍繞此愿景而建:招聘時不唯資歷、重潛力(R1 論文的一位作者尚在中學就讀);組織架構扁平,研究人員自主決定研究方向;梁文峰本人深度參與科研,“即便是實習生,也像正式員工一樣承擔有意義的職責”。
外部研究者對 DeepSeek 的運作方式亦印象深刻。北京 AI 安全咨詢機構 Concordia AI 的國際治理負責人 Kwan Yee Ng 表示:“尤為可貴的是,DeepSeek 并未趁勢商業化牟利,而是堅持攻克 AI 基礎研究中真正棘手的難題。”
如今,全球正翹首以盼該公司的下一代推理模型 R2。雖有傳言稱其因硬件與訓練數據問題有所延遲,但一個合理預期是:DeepSeek 或將再次免費向全球開放。DeepSeek 研究員吳宇(Yu Wu)表示,“我們永遠堅持開源”。
SAIXIANSHENG
揭開深海中生態系統的杜夢然
人們曾經認為,深不見光萬米的海底不存在生態系統。來自中國科學院深海科學與工程研究所研究員杜夢然,通過在多地的深海探測,發現接近萬米的深海里依舊存在著多種動物組成的生態系統。這一發現預示在海底存在著另一個相互連接的生命走廊,而深海生物的發現,也促使全球在評估氣候變化的影響及調控因素時,加上深海生物這一新變量。
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▲圖1:海底生態系統的照片,來自[2]
在潛水器探照燈下,幽靈般的多毛類蠕蟲在血紅色管狀蠕蟲群落間游弋。上述照片來自在地球最深的海溝之一、日本東北部的千島–堪察加海溝(Kuril–Kamchatka Trench)底部,由杜夢然乘坐“奮斗者號”載人潛水器在2024年末拍攝。相關研究發表在2025年7月的Nature雜志[2]。
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作為此次科考的首席科學家,杜夢然與同事共完成了24次深潛,平均每次持續約6小時。研究者乘坐的潛水器由鈦合金打造,可承受高達98兆帕(約相當于海平面大氣壓1,000倍)的極端水壓;其載人艙僅1.8米長,可容納3人。
科考過程中,杜夢然首次觀察到了多種腹足類、管狀蠕蟲、蛤類等生物,其中許多極有可能是科學上的全新物種。她的合作者、深海所副所長彭曉彤指出,杜夢然早年在近海研究中積累的分類學經驗,使她能在潛水過程中實時辨識進行化能合成作用的群落物種,能夠及時判斷發現的重要性。
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2025年,杜夢然與團隊又赴南太平洋另一海溝考察,發現了結構相似的生態系統,有力支持了“全球深海化能合成生態走廊”的假說。
澳大利亞塔斯馬尼亞大學的化學海洋學家Zanna Chase評價道:“這表明化能合成在深海生態中的作用,可能遠比我們過去認為的更為廣泛。”
過去學界普遍認為,深海生命主要仰賴上層海洋沉降的“海洋雪”,如鯨尸、浮游生物殘骸為食;而新發現的深海生態系統所依賴的能量來源不同于依賴陽光的地表生命,它依靠的是從海底滲出的甲烷、硫化氫等化學物質。化能合成微生物利用這些高能分子,將無機碳轉化為有機物,從而支撐起整個食物網,杜夢然的發現顯示,化能合成生物或許像地表的光合生物一樣,能夠支撐起完整的深海食物網。
作為一名深潛科學家,杜夢然表示,她對海溝未知領域始終懷有好奇,并相信了解未知的最好方式,就是親臨其境、用心去感受、用自己的雙眼直視海底。盡管外人或許會覺得潛水器內空間幽閉壓抑,杜夢然卻表示,自己每次進入都滿懷興奮——她將之比作一臺“時光機”,帶著自己推開一扇扇通往全新疆域的大門。
《自然》雜志表示,這一年度人物榜單由《自然》雜志編輯評選,旨在記錄過去一年的重要科學進展、事件及其背后的關鍵人物。
除了兩位中國研究者,入選《自然》2025年度10大人物的還有:
1
堅守科學底線的美國疾病控制與預防中心(CDC)前任主任
蘇珊·莫納雷斯(Susan Monarez)
2025年,蘇珊·莫納雷斯被特朗普總統任命為美國CDC負責人,被視為穩定科學領導的象征;但上任不到一個月即被解職。她在國會聽證會上表示,自己因拒絕衛生部長小羅伯特·F·肯尼迪(Robert F. Kennedy Jr.)干預疫苗政策、繞過科學審查等要求而遭解雇。
2
印度數據科學家
阿查爾·阿格拉沃爾(Achal Agrawal)
他目睹學術界普遍存在的論文剽竊與不端行為,于2022年辭去教職,全身心投入科研誠信倡導工作的。
2025年,阿格拉沃爾努力促成印度政府首次將“機構撤稿率”納入高校排名體系,對學術不端形成制度性約束。盡管面臨失業、訴訟等個人代價,他仍堅持舉辦工作坊、賦能青年學者,被譽為“印度科研誠信運動的引擎”。
3
Vera Rubin 大型巡天望遠鏡的構想者與核心推動者的
托尼·泰森(Tony Tyson)
30多年前,他首次提出該項目構想,克服重重質疑后,最終于2025年見證了這個位于智利的望遠鏡拍下首個照片。該望遠鏡搭載世界最大(32億像素)數字相機,將以前所未有的深度與廣度開展弱引力透鏡巡天,繪制暗物質三維分布、監測數百萬變源,并搜尋潛在危險小行星。
4
南非資深公共衛生專家
普雷舍絲·馬蘇蘇(Precious Matsoso)
2025年,南非資深公共衛生專家普雷舍絲·馬蘇蘇作為聯合主席主導了世界衛生組織《全球大流行協定》的艱難談判,在190多個成員國間斡旋,最終促成首份具有約束力的全球大流行預防與應對條約。面對高收入國家囤積疫苗、低收入國家獲取不公等爭議,該公約強制藥企在大流行期間向世衛組織共享至少20%疫苗產能,以及首次納入技術轉讓條款以支持中低收入國家本土生產。
5
倫敦大學學院(UCL)亨廷頓病中心主任、著名神經學家
薩拉·塔布里齊(Sarah Tabrizi)
2025年,她作為科學首席顧問主導了一項里程碑式臨床試驗,證實基因療法 AMT-130(由uniQure公司開發)可將患者運動與認知功能衰退速度減緩75%,首次提供了“疾病修飾性干預有效”的強有力證據。
6
巴西農業工程師、昆蟲學家
盧西亞諾·莫雷拉(Luciano Moreira)
被譽為“蚊子牧場主”(Mosquito rancher)的她,開創性地推動攜帶沃爾巴克氏體(Wolbachia)的蚊子規模化繁殖與釋放,以遏制登革熱等蚊媒疾病傳播。2025年,該技術被巴西聯邦政府正式采納為國家公共衛生措施;在尼泰羅伊(Niterói)等城市實施后,登革熱發病率下降89%。
7
以色列魏茨曼科學研究所的系統生物學家
伊法特·梅布爾(Yifat Merbl)
2025年3月,她與團隊在細胞“垃圾處理站”——蛋白酶體(proteasome)中,意外挖掘出一類此前被忽視的內源性抗菌肽。著名免疫學家Ruslan Medzhitov稱其“顛覆了我們對蛋白酶體這一‘老熟人’的認知”;同行評價其為“進化上的聰明策略:單個基因編碼多重功能”。
8
全球首個接受定制化基因療法的痊愈者
KJ·穆爾登( KJ Muldoon,全名未公開)
穆爾登是全球首位接受高度個性化CRISPR堿基編輯療法的嬰兒。他出生于2024年8月,出生后不久被診斷患有超罕見遺傳病——CPS1缺乏癥(carbamoyl-phosphate synthetase 1 deficiency)。2025年2月25日,6個月大的穆爾登接受了三劑中的首劑靜脈輸注;治療后,KJ對蛋白質的耐受性顯著提高,雖仍需藥物與監測,但已成功出院,并如期達成發育里程碑,如吃輔食、學步。
參考文獻:(上下滑動可瀏覽)
[1] Guo, D., Yang, D., Zhang, H. et al. DeepSeek-R1 incentivizes reasoning in LLMs through reinforcement learning. Nature 645, 633–638 (2025). https://doi.org/10.1038/s41586-025-09422-z
[2] Peng, X., Du, M., Gebruk, A. et al. Flourishing chemosynthetic life at the greatest depths of hadal trenches. Nature 645, 679–685 (2025). https://doi.org/10.1038/s41586-025-09317-z
[3] https://www.nature.com/immersive/d41586-025-03848-1/index.html
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