2025年开年，DeepSeek的横空出世，惊艳了全球。

这款由杭州量化私募机构幻方旗下的大模型公司DeepSeek（深度求索）发布的开源AI模型，在硅谷被称为“来自东方的神秘力量”，正在全球科技领域激起千层浪。

这款AI大模型，为何如此与众不同？

DeepSeek的爆火，缘于它引发了世界对AI的再思考，证明了发展AI技术的路径不只限于追求算力的膨胀，并成功将全球AI竞争的焦点，从算力堆积转移到了算法优化和“推理”上。

“Deepseek的核心优势在于其成本远低于以往所有闭源商业大型模型，同时达到了当前顶尖闭源商业大型模型的技术水准。”移动机器人产业联盟主席、新松首席技术官张雷谈道。据了解，这款开源AI模型，在多项测试中表现优于OpenAI的产品，且研发成本不到600万美元。

不仅如此，作为新质生产力的标杆案例，DeepSeek解决了传统大模型在数据粒子处理上的局限性，显著提升了逻辑推理和跨领域应用能力。

如今，DeepSeek不仅以其卓越的自然语言处理能力赢得了业界的广泛赞誉，更以其强大的跨领域应用能力，成为推动各行业智能化转型的关键力量。霎时间，各大科技企业、机器人企业、汽车制造企业纷纷宣布接入DeepSeek，以在新一轮的人工智能竞赛中占据先机。

为什么移动机器人不是最先受益者？

根据新战略移动机器人全媒体不完全统计，目前已有超20家机器人产业链企业宣布接入DeepSeek，验证其在机器人产业中的适用性。而从当前情况来看，宣布接入DeepSeek机器人企业，多为人形机器人或商用服务机器人领域。

对此，张雷表示：“人形机器人和服务机器人是具身智能的典型代表。从某个角度来看，它们特别适合先行采用大模型技术，因为这些机器人所处的环境通常涉及到与人类的密切互动，具有高度复杂的特点。此外，在这些非生产性领域的场景中，机器人更迫切地需要具备处理复杂的人类社会环境中的理解与推演能力。”换言之，这些领域的机器人接入AI大模型，是希望让机器人的工作过程由复杂变得简单。

“然而反观当前的制造业，我们已经把本来非常复杂的系统拆成了各个相对简单和固化的系统，然后交给机器人实施。”张雷进一步阐述，“因此，在工业场景中引入DeepSeek等大模型技术，实际上是一个从简单到复杂的过程。相比于商用场景，DeepSeek在工业制造场景中的应用更像是一个逆向操作，导致其在工业领域的应用进程会相对缓慢。”

因而张雷认为，人形机器人企业和商用服务机器人企业更有机会在早期采用大模型技术并优先从中受益。

为什么移动机器人行业不能错过DeepSeek？

尽管DeepSeek在移动机器人领域应用进程相较更为缓慢，但AI+移动机器人仍然是如今行业内的重要趋势，是移动机器人显著提升智能化的重要手段。

在张雷看来，DeepSeek对移动机器人领域存在的影响主要表现在两个方面，一是在既有的应用中，DeepSeek的接入，将极大程度提升移动机器人的智能化水平，加强生产数据和信息的分析能力，进而提高生产效率。

“在现有的应用中，移动机器人会因为有DeepSeek这样的大模型而变得更加智能化，例如在原来的服装行业的仓储管理环节内，原先的机器人系统可能只是用来进行物流输送，而其中一些复杂的判断、市场信息的分析等行为都需要依靠人工进行。但接入大模型后，就可以将市场销售、物流状态等综合数据都交给大模型来分析，从而更准确地判断出各种商品的出库频度以及不同商品成对组合的概率等，提高移动机器人仓储管理水平和生产率。”张雷谈道。

二是在许多潜在的应用中，DeepSeek在语义理解和决策制定方面的优势，可以让机器人拥有更加智能的交互能力和自主决策能力，推动移动机器人走向更广阔的应用场景。

“从AGV到AMR，机器人运行方式都较为固定，借助类似于大模型或其它的人工智能技术，机器人能够拥有更为出色的环境感知和理解能力，可以灵活安排运行路线，并且能够避免与周边物体的干涉碰撞，从而进行更科学的决策。例如，机器人可以判断一个阻挡它的物体的性质，并判断它可能造成的是短期堵塞还是长期堵塞等等。”张雷表示。

同时他认为，通过DeepSeek技术的赋能，移动机器人将不再仅仅是一个简单的执行工具，而可能成为能够与用户进行深度互动的智能伙伴。“实际上，目前的各种人工智能大模型本质上都由大语言模型发展演化而来的。因此，移动机器人借助这些大模型，将能够具备自然语言交互的能力。未来，它们将能够直接与用户进行自然语言或肢体语言交流，理解用户的需求并作出响应，大大提高了操作的便捷性和效率，从而显著提升用户对移动机器人的使用体验。”

此外，在诸如“多车调度管理”和“产品型机器人部署”等行业难题中，应用人工智能技术，都可能给行业应用带来新突破。比如，通过收集用户现场的数据来进行反复的训练，可以形成高效科学的交通管理系统；而借助人工智能技术，基于用户对使用想法的自然语言描述，可以快速形成机器人产品的现场布署方案，采用仿真技术让用户预览最终效果，最后精准提交出用户满意的服务方案，这些都是大模型为产品型移动机器人的部署所提供的技术支撑。

总之，包括大模型在内的人工智能技术，可以使机器人具有与人类比肩的推理能力和智能水平，有利于移动机器人从原来简单设限的场景扩展到更加复杂的综合性场景。同时，移动机器人技术也将为具身智能机器人的发展提供更为有力的支撑和保障。

为什么移动机器人企业不能错过DeepSeek？

DeepSeek对移动机器人行业的影响，不只是一场技术的变革，而将是行业竞争格局由内到外的重塑。

2025年2月21日，DeepSeek宣布在接下来一周，会陆续开源五个模型代码库，称此举是“虽小但真诚的进步”，并将“完全透明地”分享。

开源代码库是指将代码库公开，任何人都可以查看、下载、修改和使用其中的代码。这比开放模型权重更进一步，开源程度更为彻底。而这也意味着任何人都可以在DeepSeek基础上进行再次创新，进一步提升模型性能，促进DeepSeek的技术得到更广泛地采用。

在张雷看来，DeepSeek的开源，将使中国工程师在人工智能方面的投入变得更加高效，也将为移动机器人企业带来更多突破自身的机会，加快移动机器人与人工智能结合的进程。

“由于大模型技术原先都是被那些商业闭源的公司掌控，而且需要非常大的算力来支撑，所以，免费开源而且性能良好的DeepSeek一问世，就给中国相关的从业人员提供了一个很好的机会，因为它把使用业内顶级水平的人工智能系统的门槛大幅度拉低了，这不仅仅是削减了训练成本，更重要的是，它还使推理以及最终部署环节的成本大幅降低。”

但张雷表示，DeepSeek的大范围开源，并不意味着移动机器人企业应当减少在人工智能方面的投入，而要更加辩证性地看待人工智能在移动机器人行业的发展历程，做好相应的布局。

“从长远来看，企业以及用户对掌握复杂人工智能技术的要求是逐步降低的，但在短期内，情况恰恰相反。因为现有的人工智能技术并不能立即为移动机器人行业解决众多问题，反而要投入更多的人力物力去学习新兴的人工智能技术，让这些技术为我们所用。”这表明目前移动机器人企业要想接入DeepSeek并加以应用，仍将面临一定的门槛。

而这一客观存在的门槛，也将影响行业竞争格局，加速其向两极分化的趋势发展——头部企业拥有更多的资源和人才发展大模型技术，而中小企业则可能因为缺乏相应的人才支持而进程缓慢。

同时张雷也提出：“DeepSeek的贡献，不仅仅是提供了一个大模型工具，而更重要的是它唤醒了整个社会对人工智能技术走向应用的热情。我们看到，不同层级的企业都在不同程度上准备使用大模型、深度学习这样的人工智能技术来解决其领域内的问题。”他指出，人工智能技术目前还处于早期发展阶段，虽然当前的热点仍聚焦在研发通用的人工智能，但下一步的关键在于如何将人工智能与行业应用深入结合。

据悉，新松公司内部正在积极推进与人工智能相关的研发和实施工作。张雷表示：“目前，许多企业仅停留在能够接入人工智能大模型的层面，但我们认为，接入和安装部署只是初始步骤。真正重要的是如何将这些技术应用于我们的行业，使之产生实际效益。我们正努力推进大模型技术在机器人领域的落地应用，使新松成为首批将人工智能大模型转化为实际应用的公司之一。”

他借此呼吁，全行业还是要投入力量，利用现有的大模型技术派生出移动机器人领域的垂直应用大模型，将人工智能技术推到一个更加实用的新高度。

“AI无疑是改变行业格局的最大的动因。然而，这一变革并非一朝一夕之事，行业需保持足够的耐心。我们既不能盲目乐观地认为大模型无所不能，也不应过于悲观地认为它们毫无用处。DeepSeek不会是最后一个优秀的国产的开源大模型，技术更新迭代从未停止。就机器人行业而言，现在应当紧跟技术发展的步伐，从实际出发由浅入深地学习人工智能和大模型技术，增强对技术的了解和掌握，促进人工智能与行业的结合。从目前的状况推进到将来人工智能技术‘无处不在’的状态，需要一个过程，但这个过程，正是我们大显身手的好时机。”