▲图源：Nature
导读：
《自然》杂志本周公布了2025年度十大人物，其中有两位中国研究者上榜，一位是人工智能公司Deepseek的创始人梁文峰，另一位是中国科学院大学的80后研究员杜梦然。
郭瑞东｜编译
Nature | 来源
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坚持开源的科技颠覆者梁文锋
人工智能公司DeepSeek在2025年1月发布的DeepSeek R1，成为了现象级产品。不到一年的时间，DeepSeek 模型已深度融入中国社会生活：地方政府用其搭建政务热线聊天机器人、辅助市民填表；数千万用户每日通过微信平台调用其服务。这一趋势既受益于中国政府推动 AI 融入经济的政策，也折射出中国科技声誉的转变，从模仿迈向真正创新。
DeepSeek以其强大的性能及低成本，向全世界证明了美国在 AI 领域的领先地位并不如许多专家此前所想的那般稳固。DeepSeek R1在多项能力上已可与美国顶尖模型（包括驱动 ChatGPT 的模型）比肩，但其训练成本却远低于竞争对手。例如，Meta 的 Llama 3 405B 模型的训练开销就超过 R1 的十倍以上。
DeekSeek最大的特点还不是训练成本低，而在于其足够透明。它是全球首个以开放权重（open weight）形式发布的此类模型——这意味着任何人都可免费下载并在此基础上构建自己的应用。这对希望将算法适配到各自研究领域的学者而言是一大福音。
DeepSeek的成功，也带动中美其他公司跟进，纷纷开放自家的模型。今年 9 月，Deepseek R1 成为首个接受同行评审的主流大语言模型[1]。通过公开其模型构建与训练的全部细节，DeepSeek 实质上向全球 AI 研究社群“授人以渔”。
出生于广东湛江的梁文峰，正是DeepSeek 创始人，其父母均为小学教师。2010年，他获浙江大学工程学硕士学位，毕业论文即聚焦于视频目标追踪算法。不久，他便将对 AI 的热爱倾注于金融市场，于 2015 年联合创办对冲基金 High-Flyer，将 AI 算法应用于股市并积累数百万美元财富；2023 年，他从中分拆出AI公司 DeepSeek。
此时，中国大模型发展面临的重大阻碍是美国出口管制禁止中国企业购买英伟达等厂商的GPU，而这些芯片恰是训练大模型的核心硬件。但梁文峰未雨绸缪：过去十年间，他已购置了上万块英伟达GPU，为 DeepSeek 打下坚实算力基础。
和许多西方 AI 创业者一样，梁文峰的终极目标是实现通用人工智能（AGI）——即认知能力堪与人类匹敌的 AI 系统。据 DeepSeek 前研究员 Benjamin Liu 称，公司正是围绕此愿景而建：招聘时不唯资历、重潜力（R1 论文的一位作者尚在中学就读）；组织架构扁平，研究人员自主决定研究方向；梁文峰本人深度参与科研，“即便是实习生，也像正式员工一样承担有意义的职责”。
外部研究者对 DeepSeek 的运作方式亦印象深刻。北京 AI 安全咨询机构 Concordia AI 的国际治理负责人 Kwan Yee Ng 表示：“尤为可贵的是，DeepSeek 并未趁势商业化牟利，而是坚持攻克 AI 基础研究中真正棘手的难题。”
如今，全球正翘首以盼该公司的下一代推理模型 R2。虽有传言称其因硬件与训练数据问题有所延迟，但一个合理预期是：DeepSeek 或将再次免费向全球开放。DeepSeek 研究员吴宇（Yu Wu）表示，“我们永远坚持开源”。
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揭开深海中生态系统的杜梦然
人们曾经认为，深不见光万米的海底不存在生态系统。来自中国科学院深海科学与工程研究所研究员杜梦然，通过在多地的深海探测，发现接近万米的深海里依旧存在着多种动物组成的生态系统。这一发现预示在海底存在着另一个相互连接的生命走廊，而深海生物的发现，也促使全球在评估气候变化的影响及调控因素时，加上深海生物这一新变量。
▲图1：海底生态系统的照片，来自[2]
在潜水器探照灯下，幽灵般的多毛类蠕虫在血红色管状蠕虫群落间游弋。上述照片来自在地球最深的海沟之一、日本东北部的千岛–堪察加海沟（Kuril–Kamchatka Trench）底部，由杜梦然乘坐“奋斗者号”载人潜水器在2024年末拍摄。相关研究发表在2025年7月的Nature杂志[2]。
作为此次科考的首席科学家，杜梦然与同事共完成了24次深潜，平均每次持续约6小时。研究者乘坐的潜水器由钛合金打造，可承受高达98兆帕（约相当于海平面大气压1,000倍）的极端水压；其载人舱仅1.8米长，可容纳3人。
科考过程中，杜梦然首次观察到了多种腹足类、管状蠕虫、蛤类等生物，其中许多极有可能是科学上的全新物种。她的合作者、深海所副所长彭晓彤指出，杜梦然早年在近海研究中积累的分类学经验，使她能在潜水过程中实时辨识进行化能合成作用的群落物种，能够及时判断发现的重要性。
2025年，杜梦然与团队又赴南太平洋另一海沟考察，发现了结构相似的生态系统，有力支持了“全球深海化能合成生态走廊”的假说。
澳大利亚塔斯马尼亚大学的化学海洋学家Zanna Chase评价道：“这表明化能合成在深海生态中的作用，可能远比我们过去认为的更为广泛。”
过去学界普遍认为，深海生命主要仰赖上层海洋沉降的“海洋雪”，如鲸尸、浮游生物残骸为食；而新发现的深海生态系统所依赖的能量来源不同于依赖阳光的地表生命，它依靠的是从海底渗出的甲烷、硫化氢等化学物质。化能合成微生物利用这些高能分子，将无机碳转化为有机物，从而支撑起整个食物网，杜梦然的发现显示，化能合成生物或许像地表的光合生物一样，能够支撑起完整的深海食物网。
作为一名深潜科学家，杜梦然表示，她对海沟未知领域始终怀有好奇，并相信了解未知的最好方式，就是亲临其境、用心去感受、用自己的双眼直视海底。尽管外人或许会觉得潜水器内空间幽闭压抑，杜梦然却表示，自己每次进入都满怀兴奋——她将之比作一台“时光机”，带着自己推开一扇扇通往全新疆域的大门。
《自然》杂志表示，这一年度人物榜单由《自然》杂志编辑评选，旨在记录过去一年的重要科学进展、事件及其背后的关键人物。
除了两位中国研究者，入选《自然》2025年度10大人物的还有：
1
坚守科学底线的美国疾病控制与预防中心（CDC）前任主任
苏珊·莫纳雷斯（Susan Monarez）
2025年，苏珊·莫纳雷斯被特朗普总统任命为美国CDC负责人，被视为稳定科学领导的象征；但上任不到一个月即被解职。她在国会听证会上表示，自己因拒绝卫生部长小罗伯特·F·肯尼迪（Robert F. Kennedy Jr.）干预疫苗政策、绕过科学审查等要求而遭解雇。
2
印度数据科学家
阿查尔·阿格拉沃尔（Achal Agrawal）
他目睹学术界普遍存在的论文剽窃与不端行为，于2022年辞去教职，全身心投入科研诚信倡导工作的。
2025年，阿格拉沃尔努力促成印度政府首次将“机构撤稿率”纳入高校排名体系，对学术不端形成制度性约束。尽管面临失业、诉讼等个人代价，他仍坚持举办工作坊、赋能青年学者，被誉为“印度科研诚信运动的引擎”。
3
Vera Rubin 大型巡天望远镜的构想者与核心推动者的
托尼·泰森（Tony Tyson）
30多年前，他首次提出该项目构想，克服重重质疑后，最终于2025年见证了这个位于智利的望远镜拍下首个照片。该望远镜搭载世界最大（32亿像素）数字相机，将以前所未有的深度与广度开展弱引力透镜巡天，绘制暗物质三维分布、监测数百万变源，并搜寻潜在危险小行星。
4
南非资深公共卫生专家
普雷舍丝·马苏苏（Precious Matsoso）
2025年，南非资深公共卫生专家普雷舍丝·马苏苏作为联合主席主导了世界卫生组织《全球大流行协定》的艰难谈判，在190多个成员国间斡旋，最终促成首份具有约束力的全球大流行预防与应对条约。面对高收入国家囤积疫苗、低收入国家获取不公等争议，该公约强制药企在大流行期间向世卫组织共享至少20%疫苗产能，以及首次纳入技术转让条款以支持中低收入国家本土生产。
5
伦敦大学学院（UCL）亨廷顿病中心主任、著名神经学家
萨拉·塔布里齐(Sarah Tabrizi)
2025年，她作为科学首席顾问主导了一项里程碑式临床试验，证实基因疗法 AMT-130（由uniQure公司开发）可将患者运动与认知功能衰退速度减缓75%，首次提供了“疾病修饰性干预有效”的强有力证据。
6
巴西农业工程师、昆虫学家
卢西亚诺·莫雷拉（Luciano Moreira）
被誉为“蚊子牧场主”（Mosquito rancher）的她，开创性地推动携带沃尔巴克氏体（Wolbachia）的蚊子规模化繁殖与释放，以遏制登革热等蚊媒疾病传播。2025年，该技术被巴西联邦政府正式采纳为国家公共卫生措施；在尼泰罗伊（Niterói）等城市实施后，登革热发病率下降89%。
7
以色列魏茨曼科学研究所的系统生物学家
伊法特·梅布尔(Yifat Merbl)
2025年3月，她与团队在细胞“垃圾处理站”——蛋白酶体（proteasome）中，意外挖掘出一类此前被忽视的内源性抗菌肽。著名免疫学家Ruslan Medzhitov称其“颠覆了我们对蛋白酶体这一‘老熟人’的认知”；同行评价其为“进化上的聪明策略：单个基因编码多重功能”。
8
全球首个接受定制化基因疗法的痊愈者
KJ·穆尔登（ KJ Muldoon，全名未公开）
穆尔登是全球首位接受高度个性化CRISPR碱基编辑疗法的婴儿。他出生于2024年8月，出生后不久被诊断患有超罕见遗传病——CPS1缺乏症（carbamoyl-phosphate synthetase 1 deficiency）。2025年2月25日，6个月大的穆尔登接受了三剂中的首剂静脉输注；治疗后，KJ对蛋白质的耐受性显著提高，虽仍需药物与监测，但已成功出院，并如期达成发育里程碑，如吃辅食、学步。
参考文献：（上下滑动可浏览）
[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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