编者按：Deepseek的中国式创新，正引领AI行业迈向新纪元，其颠覆性突破在资本市场掀起巨浪，重塑中国科技资产估值逻辑。新华财经特别策划“DeepSeek生长季”系列报道，实地探访其生长土壤，观察其如何赋能生物医药、金融、汽车等行业，及对央国企的影响。

　　新华财经上海2月28日电（记者杜康）“DeepSeek是一场AI平权。”自春节以来，这句话被广泛提及。DeepSeek因其高性能、低成本引发全球关注，成本仅为GPT-4的1/20，被誉为“开源对闭源”的胜利。

　　未来，大模型下游生态将不断丰富，应用端想象力被激发。资本市场反应强烈，“AI+医疗”概念估值快速提升。AI在医疗领域已有诸多应用，如影像诊断、制药等，但高质量医学数据缺乏仍是瓶颈。

　　生成式人工智能已落地医疗多场景

　　AI+医疗分为对现有产品提升和对服务模式提升两类。前者应用于创新药领域，后者应用于医疗服务与监管，提升工作效率。君实生物利用AI加速新药研发，联影医疗表示AI辅助诊疗正成刚需。

　　联影医疗介绍，AI在医学影像诊断和放疗中作用巨大，可缩短诊断时间，减少误诊漏诊。卫宁健康医疗人工智能WiNGPT已用于电子病历生成、智能辅助诊断等。

　　随着DeepSeek等新一代大模型推理能力提升，医疗领域“AI+”触角进一步延伸，可应用于更复杂核心业务场景。

　　人工智能落地医疗存“大小模型”之辨

　　虽然AI已落地医疗多场景，但专用垂类模型与DeepSeek等通用大模型区别显著。以药物研发为例，通用大模型直接赋能有限。

　　英矽智能IT负责人沙林介绍，药物研发依赖专有模型，通用模型与专有模型在数据源、反馈机制上有差异。高质量医学数据宝贵，DeepSeek虽成熟，也难以直接用于生物医药研发。

　　赵大平也表示，DeepSeek虽功能强大，但在医疗领域面临知识深度不足等挑战。未来需组合通用模型和垂直领域大模型，实现精确辅助诊疗。

　　“DeepSeek”们落地医疗核心业务需突破数据瓶颈

　　展望未来，行业人士认为，高质量医学数据是医疗大模型发展的关键。沙林表示，数据开放、清洗、格式等每个环节都可能衍生细分产业。

　　联影医疗相关负责人表示，医疗AI依赖高质量私域、垂域和临床用户特定数据。掌握优质垂直数据的企业在模型训练和优化方面有优势。

　　AI在医学影像诊断与治疗领域应用快速发展，但医生临床使用习惯仍在培养。DeepSeek等开源大模型推动文本处理和语言理解技术门槛降低，加速医疗文本大模型轻量化、本地化部署。

（文章来源：新华财经）