Deepseek与GPT都还是人机环境系统智能的初级产品
仔细分析的话，Deepseek与GPT均可视为人机环境系统智能的初级产品，尽管两者在架构和应用场景上存在差异，但从构建完整人机环境系统智能的目标来看，它们都仍处于探索性阶段。从技术演进、核心局限和未来突破方向展开来看，仍有很长的路要走。
一、初级阶段的共性特征
1、有限的环境耦合性
GPT依赖纯文本交互，缺乏对物理环境（如温度、空间布局）的直接感知能力，无法主动操控实体设备。Deepseek若定位为环境系统，可能通过传感器获取数据，但环境建模精度与实时响应能力仍受限于硬件成本及算法鲁棒性（如噪声干扰下的决策失误）。
2、认知能力的碎片化
两者均擅长特定任务（文本生成/简单指令执行），但仍无法实现跨领域的连贯认知。GPT很难将对话历史与外部数据库动态关联（如连续咨询中无法同步更新用户健康数据）。Deepseek若整合硬件，也可能会在突发场景（如工厂设备异常）中因逻辑链断裂导致误操作。
3、自主决策的浅层化
当前系统的“智能”本质是概率驱动的token、模式匹配，而非真正的推理。GPT生成内容依赖统计规律，无法验证事实逻辑（如可能建议“用酒精消毒电路板”）。Deepseek若应用于医疗场景，可能因过度依赖训练数据分布而忽略患者个体特异性。
二、从初级到进阶的关键瓶颈
1、动态环境建模
现有系统对环境状态的表征多为静态（如GPT的上下文窗口固化），而真实环境需处理时变非线性关系，如家庭服务机器人需理解“打翻水杯→地面湿滑→调整行进路径”的因果链，当前技术需预设规则而非自主推导。
2、价值对齐的复杂性
初级系统遵循“用户指令优先”，但复杂环境中需平衡多方约束，如Deepseek控制智能电网，需在“用户需求（空调调低）”与“公共资源（电力负荷）”之间动态权衡，现有伦理框架缺乏数学化表达工具。
3、跨模态知识统一
文本、视觉、传感器数据的异构性导致知识融合困难。GPT-4V虽支持图像输入，但无法从X光片中推导病理机制；Deepseek若集成工业视觉检测，可能因表面缺陷分类与设备磨损预测割裂而误判根本原因。
三、下一代智能系统的潜在突破点
1、神经-符号-行为混合架构
符号系统（如知识图谱）保障逻辑严谨性，神经网络处理不确定性。医疗诊断场景中，符号规则确保“药物禁忌检测”，神经网络可用来分析患者个性化症状模式。
2、具身、反身与离身智能
通过物理交互迭代认知模型，机器人反复操作物体后，自主归纳“易碎品抓握力度公式”，而非依赖人类标注数据。在一些非物理环境下，可以“将心比心”、“换位思考”。
3、因果推理引擎
超越相关性统计，构建反事实（甚至反价值）分析能力。在供应链管理中，不仅预测“某零件短缺导致停产”，还能模拟“替代供应商响应延迟”的级联影响。
四、技术演化进展
1、环境感知
当前阶段（初级），单模态数据采集（文本/图像）；中期目标（进阶）， 多模态时空同步（如视频+雷达点云）；长期愿景（成熟），量子传感器级的微观环境重构。
2、决策机制
当前阶段（初级），基于监督学习的模式复制；中期目标（进阶），强化学习驱动的动态策略优化；长期愿景（成熟），基于群体智能的分布式自主协商。
3、人机协同
当前阶段（初级），被动响应用户指令；中期目标（进阶），主动发起需求澄清对话；长期愿景（成熟），预测用户意图并预置解决方案。
五、对研发的启示
1、避免过度工程化
初级系统常陷入“功能堆砌陷阱”（如盲目增加传感器类型），应聚焦最小可行环境闭环设计（如先实现“语音控制-灯光调节-能耗反馈”基础循环）。
2、重新定义评估标准
传统NLP指标（如BLEU、ROUGE）不适用于环境系统，需引入跨模态任务完成度（如“根据语音指令成功组装乐高模型的步骤准确性”）。
3、重视失败案例库
收集系统在真实环境中的异常响应（如扫地机器人误吞袜子），构建对抗性训练数据集，加速鲁棒性提升。
当前的人机环境系统如同早期的蒸汽机——已展现变革潜力，但距离“智能新大陆”的全面开拓仍需攻克认知架构、因果建模与价值计算等深层挑战。未来的竞争焦点可能从模型规模转向系统熵减能力（即在复杂环境中维持有序输出的效率）。
关于中国AI大模型，马克龙表态
当地时间2月11日，为期两天的人工智能行动峰会在法国闭幕。包括中国、法国和印度在内的数十个国家在峰会结束之际共同发布《关于发展包容、可持续的人工智能造福人类与地球的声明》。“法国会禁用中国的AI模型吗？”有媒体记者在峰会专访中向马克龙提问。“我们不会因为某个技术来自特定国家和地区就去禁用它，这很荒谬，我们不会采用美国的做法。”马克龙回应道，“但是，对于那些欧洲以外的技术，如果它会影响欧洲国家的主权安全，我们会谨慎对待。我们会关注非欧洲的技术、公司在欧洲关键领域的应用，比如通讯行业等。”“DeepSeek的出现对我们来说是好消息，我希望下一代这样的模型会出现在欧洲。”马克龙说道。（每经综合）