DeepSeek很火，非常好！在一定程度上出现了“蝴蝶的影子”，毕竟“大力出奇迹”还算不上真正的智能，“四两拨千斤”更有智能的味道吧！平心而论，DeepSeek未来的发展趋势也会继续与人工智能、机器学习和决策制定密切相关（可能会更难，也更艰辛），如何与Deep Situation Awareness（深度态势感知or深度情境感知）相关起来可能会是解困的方法之一，这里就此略谈一二，不当之处还请各位不吝拍砖指正！

深度态势感知或深度情境感知 (Deep Situation Awareness) 是指在复杂和动态的环境中，系统或个人能够持续地了解、评估并预测环境中的变化，以便做出更准确的决策。这种感知不仅依赖于即时数据的获取，还需要深入理解和分析环境的长期发展、潜在威胁、机会以及可能的行动反应。这些深度通常会在军事、航空、自动驾驶、医疗等领域得到应用，借助人工智能和机器学习的技术进行实时数据分析，帮助用户在多变的情境下采取最佳行动。

字面上看，DeepSeek，即深度寻求这个术语不像 "Deep Situation Awareness" 那样常见，但它可能指的是在大数据或复杂环境中通过深入的探索来寻找有价值的信息或潜在的解决方案。这种深度寻求可能涉及在大量数据中进行模式识别、趋势分析、或问题的根本原因追踪。

在智能领域，深度寻求可能与深度学习模型、强化学习或其他机器技术结合使用，以从数据中发掘深层次的联系和洞察，帮助解决问题或做出决策。这两个概念都与利用先进的技术来提高决策质量和预测准确性相关，尤其是在处理复杂系统或不确定环境时。

一、DeepSeek 进一步的发展需要结合人机环境生态系统进行Deep situation awareness（深度态势感知）

"DeepSeek" 与 "Deep Situation Awareness" 结合人机环境生态系统的发展，是一个非常有前景的方向。

1）DeepSeek与 Deep Situation Awareness 结合的内涵外延

"DeepSeek" 是指在复杂的数据环境中深入探索信息或解决方案，而 "Deep Situation Awareness" 是指在多变的环境中进行持续的情境感知和决策支持。这两者结合可以为我们提供更强大、更精确的决策能力，特别是在涉及到高度复杂和动态的任务时。结合人机环境生态系统，意味着人工智能系统不仅要与人进行互动，还要适应并理解与环境和用户行为相关的因素，在自动驾驶、军事指挥、应急响应等领域，系统不仅需要获取即时数据，还要能理解并预测环境的变化，做出适应性的决策。

2、人机环境生态系统的构成

人机环境生态系统 (Human-Machine-Environment Ecosystem) 涉及三个重要的组件：

人类 (Human)：使用系统的操作员或决策者，他们可能处于复杂或动态的环境中。

机器 (Machine)：包括各种硬件和智能系统，负责数据收集、处理和决策支持。机器不仅仅是被动的工具，还需要具备自主学习和适应的能力。

环境 (Environment)：系统操作的背景，包括物理、虚拟或社会环境的各种元素，可能涉及传感器数据、网络数据、社会行为、市场趋势等。

在人机环境系统中，"DeepSeek" 可以帮助机器通过机器学习或其他自主智能技术不断探索新的信息、模式或潜在的解决方案。与此同时，"Deep Situation Awareness" 则是指人与系统如何保持对环境、情境和潜在风险的实时感知和理解，并做出精准响应。

3、发展趋势与挑战

结合 "DeepSeek" 与 "Deep Situation Awareness" 进行进一步发展，尤其是在复杂的环境中，会面临以下挑战和机会：

环境数据/信息可能是高度复杂且多样化的，包括实时传感器数据、历史数据、用户行为等。如何有效整合和处理这些信息，以提供有用的情境感知，是一大挑战。为了提升深度情境感知，机器必须能够实时处理和分析大量的数据，并做出快速的决策。这需要极强的计算能力和优化的算法。系统不仅要有能力感知环境，还要能与人类操作员有效协作 人类和机器的互动方式、沟通效率，以及信任建立，都是成功实现此类系统的关键。

结合深度情境感知与深度探索，可以帮助系统在极复杂的环境中，快速定位最优方案，甚至在不确定或复杂的情境下做出精确决策。在不断变化的环境中，结合深度学习技术，系统能够自主适应并调整策略。这对于动态环境中的自动化系统（如自动驾驶、无人机等）尤为重要。通过对环境的深度理解，系统能够预测潜在风险或问题，并在早期阶段进行干预，从而提升安全性和可靠性。

与人机环境生态系统结合的进展，在以下领域具有重要意义：1）自动驾驶。机器需要不断感知道路、交通、环境状况，同时进行深度学习，调整驾驶策略。2）医疗领域。通过情境感知，医生或人工智能系统能够更精准地诊断和预测病情，甚至自动制定治疗方案。3）军事与安全。在复杂的战场或危机情境中，深度情境感知和探索可以帮助指挥官快速获得必要的信息，做出关键决策。4）智能城市。在一个智能化的城市环境中，系统需要感知交通、能源消耗、公共安全等多方面信息，并根据情境自动进行优化。客观而言，DeepSeek和Deep Situation Awareness 的融合发展，不仅仅是技术的进步，更是对人机协作、环境感知和智能决策的深度整合。这种结合的最终目标是创造更加智能、灵活且有响应能力的系统，能够在多变的现实世界中自动适应、学习并做出有效决策

二、DeepSeek不能只有计算，还应该有算计

在智能系统的决策过程中，不仅要依赖算法和计算能力，还需要有“战略性思考”和“智慧的布局”，尤其是在面对复杂决策环境时，单纯的计算往往不足以应对所有变化，而需要更多的“策略”和“预见性”算计。

1、计算与算计的区分

计算通常指的是通过大量数据处理、分析和推理来得出结论。这是数据驱动型的分析，依赖数学、统计学、机器学习等算法工具，能够快速处理大量的信息并找到最优解。

算计则是在复杂的决策中，融入了更多人的智慧和策略，涉及到目标的规划、风险的预测、以及对未来情境的深刻洞察。算计不只是计算数字，更包括对复杂情境的全局把握、灵活应变以及长远规划。

2、为何“DeepSeek”需要“算计”

在很多应用场景下，单纯依赖计算可能导致“最优解”过于狭隘，无法处理复杂多变的实际情况。比如在竞争激烈的商业环境中，或者在战略性决策中，仅依赖计算可能忽略了对长远局势的考虑和人性的微妙感知。此时，需要引入“算计”——即不仅依赖数据，还要有对情境的深刻理解、对对手行为的预判、以及对复杂动态系统的灵活应对。算计在这些情况下常常表现为：1）预测和模拟。通过对未来多种可能性的预测与模拟，帮助系统提前准备应对方案。2）权衡和策略。不仅仅是做出一个“最优解”，而是能够在多个选项中权衡利弊，选择一个在长期看来最符合整体目标的方案。3）灵活性和适应性：面临突发变化时，算计允许系统迅速调整策略，而不局限于一套固定的计算方法。

3、算计在智能系统中的应用

一般而言，一个真正的智能系统要做出决策，不仅要分析眼前的数字和事实，还要考虑以下几个层面：1）多步骤推演。比如在投资决策中，系统不仅要看当前市场的表现，还要预测短期内的市场波动，长期的行业发展趋势，以及这些因素如何影响到公司的整体战略。2）反向推理与博弈论。在与其他智能体（如竞争对手、市场变化等）互动时，算计不仅依赖当前数据，还要推测对方可能的行为，分析不同决策路径的结果，这种策略性思考在计算上更接近博弈论模型。3）心理因素的考虑。特别是在涉及人类决策的情境下，理解人类行为的非理性部分（比如情绪、偏见等）也是算计的一部分，机器通过深度学习理解这些行为模式后，可以更精准地与人类进行协作。

4、如何在 DeepSeek 中融入算计

为了让“DeepSeek”不止依赖计算，恰当融入算计的思维方式，人机环境智能系统需要具备以下能力：1）情境预测。系统需要能够模拟并预测不同情境下的可能发展，这涉及到更多的推理和推测，超越纯粹的事实计算。2）目标设定与调整。系统不仅要根据实时数据做出反应，还需要根据外部变化和长期目标调整自己的行为和策略。3）矛盾性权衡选择。在多个决策方案面前，系统不仅考虑哪些是“最优”的方案，还要考虑其长期效果、风险和不确定性。如在一个复杂的交通环境中，单纯依赖计算可能无法完全解决复杂的交通问题（比如如何预测其他驾驶员的行为）。而“算计”则帮助系统判断该如何调整速度、路径选择或规避策略，甚至在遇到突发情况时，做出最合适的决策。还有，一个智能投资系统，通过算法计算找出数据中的规律，但是在面对市场情绪波动或突发新闻时，算计就发挥作用了——预测市场的不确定性，甚至在短期内做出快速的决策调整。这充分反映了现代智能系统需要的不仅是快速的计算能力，还包括深入的战略思考和态势/情境感知。算计能够让机器超越单纯的数字分析，提供灵活、智慧的决策方式，最终帮助系统在复杂多变的环境中做出最优且可持续的决策。这种人机环境的结合不仅提升了系统的效能，还让其能应对更多现实世界的挑战。

四、DeepSeek不能只有态势感知，而忽略了势态知感

这是一个更深层次的认知和理解问题，在智能系统（如 DeepSeek）中，态势感知和势态知感是两个非常关键的概念，彼此间有着细致的区别。理解这种差异可以帮助系统在复杂、动态的环境中做出更加精准和高效的决策。

1、态势感知（Situational Awareness）

态势感知通常是指系统或个体对周围环境的理解，尤其是对当前情形的实时感知。它聚焦于以下几个方面：1）当前状态：了解当前的环境条件、各方参与者的状态、风险和挑战。2）变化趋势：分析即时变化的状况，捕捉潜在的威胁或机会。3）对未来的基本预判：基于当前数据，做出短期内的推测和预测。态势感知更侧重的是即时的、具体的环境信息和事件的认知，它的核心目标是帮助系统或个体对当下的局势有一个准确的了解。可以通过传感器数据、事件监测等方式实现。

2. 势态知感（ Awareness Situation）

势态知感的概念比态势感知更加深远，它不仅仅是对当前局势的感知，还包括对情势发展背后深层次的理解、对长期趋势的洞察和对多重因素的综合评估。它强调在 整体、动态的背景下 获取信息的能力。其关键特点包括：1）战略视角。势态知感不仅仅关注“当前”，更注重“未来”及其可能的演变。它要求系统能够把握更深层次的战略动态，理解其中的因果关系和潜在的长远变化。2）多因素综合考量。不仅是分析局部事件，还要对不同因素之间的互动进行综合评估，包括地缘政治、经济趋势、文化因素、技术发展等。3）动态调整与预判。在信息和情势不断变化的情况下，势态知感要求系统具备灵活应变的能力，及时调整战略方向，做到未雨绸缪。简言之，势态知感关注的是对局势发展的全局性认知，并以此为基础进行战略决策。这种认知方式帮助智能系统在面对复杂环境时，能够透过表象看到本质，并据此调整行动方针。

3、为何不能只依赖“态势感知”

单纯的态势感知虽然可以帮助系统快速获取并反应当前环境中的重要信息，但如果忽略了势态知感，就可能导致：1）短视与局限性。仅仅关注眼前的变化，忽略了长远发展和趋势，可能错失重要机会或无法应对深层次的挑战。2）缺乏应对复杂环境的能力。环境中的多变性和不确定性要求系统能够从多个维度去评估形势，不仅是基于即时数据，而是要根据深层次的背景和潜在趋势来调整战略。3）缺乏全局性决策能力。没有势态知感的系统可能会在局部的威胁或机会中做出决策，但缺乏全局的视角，可能导致决策出现偏差，无法实现整体目标。

4、如何增强“势态知感”

为了弥补单纯的态势感知带来的局限，DeepSeek 或类似的智能系统需要在势态知感上进行更多的优化与强化。实现这一目标的关键可以从以下几个方面入手：1）全局数据整合与长远预判。系统不仅要收集实时数据，还应当分析历史趋势、潜在的长期影响以及各种外部因素的综合作用。2）情境模拟与演练。通过建立更加复杂的情境模拟和多维度的演练，使得系统不仅能够识别眼前的危险和机会，还能够预测长期内的多种可能性。3）博弈与多方互动。不仅关注当前的状态，还要综合考虑多个行动方的策略及其可能带来的影响，运用博弈论等方法分析互动中可能的变化。4）跨领域知识融合。加强跨领域的信息整合，建立更复杂的模型，考虑社会、政治、文化等多方面因素对整体局势的影响。在真实智能系统的实际应用中，特别是军事、金融、应急响应等领域，既需要快速的态势感知来应对即时的挑战，又需要深刻的势态知感来指导长远的战略决策。如军事领域，态势感知帮助指挥员获取战场即时信息，而势态知感则帮助他们评估敌情、预测敌方动向，并调整作战计划，确保长期战略目标的实现。在股票市场的预测中，系统通过态势感知了解短期的市场波动，但只有通过势态知感，才可能理解背后的经济和政治趋势，从而做出更合适的投资决策。

“不能只有态势感知，而忽略了势态知感”是在强调复杂多变的环境中，仅依赖即时的态势感知远远不够，为了真正实现智能决策的深度和广度，系统必须具备对全局、对未来的深刻理解，提升势态知感，才能在更长远的层面上做出更加精准和有效的决策。这种全方位的认知能力将极大增强系统应对复杂挑战的能力，帮助其实现持续发展和优化。

人机环境生态系统就是把多人、多智能体与环境融合在一起既有态势感知也有势态知感的计算计系统……

​