DeepSeek春風吹開工業AI迷霧
忽如一夜春風來，千樹萬樹梨花開。DeepSeek的「春風」吹到了工廠車間，久未解決的車間難題有了新的基點，千萬工業一線人員在思考，怎樣革新？
2月13日虎嗅智庫舉辦的502線上閉門會，圍繞「DeepSeek破局工業應用難題與賽前分析佈局「，西門子技術專家王超博士和中工互聯解決方案首席專家李森博士針對當前DeepSeek對於工業場景的技術優勢及破局之路展開了深入探討。
DeepSeek為工業帶來哪些技術優化？
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優化注意力機制，提升長序列建模能力：中工互聯解決方案首席專家李森指出，DeepSeek通過優化傳統Transformer模型的注意力機制，顯著降低了計算複雜度，提升了長序列建模能力與參數效率。這一技術突破使其在工業場景中的應用更具可行性。
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輕量化部署與魯棒性增強：西門子技術專家王超博士提到，在工業領域嚴苛的投資回報率考核壓力下，DeepSeek在模型性能提升和硬件算力要求降低上取得了突破，支持輕量化部署。其魯棒性也減少了工業現場干擾數據對訓練的影響，為工業智能化轉型提供了堅實的技術基礎。
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推理能力與可解釋性：王超博士強調，DeepSeek 在工業場景中的推理能力表現突出。車間層級客戶受實時時序非文本數據與私域數據困擾，融合數據進一步優化模型困難。DeepSeek能夠融合工藝知識和操作經驗，在預測和尋優的同時，提供推理的邏輯和步驟，降低客戶對黑盒式預測的擔憂。李森也認同這一點，並補充道，通過引入物理知識，DeepSeek實現了數據的可解釋性，滿足了工業對準確性和無幻覺的嚴格要求。
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混合專家網絡與持續學習機制：王超博士特別指出，DeepSeek採用混合專家網絡（MOE），在工藝狀態異常預測和質量趨勢波動預測中提升了參數效率，降低了訓練成本。其持續學習機制和小樣本學習技術，能夠在工業場景中實時優化調整，解決標註數據有限的難題。
革新從哪兒入手？
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模型優化與數據安全：李森認為，DeepSeek 幫助企業探索有效的數據清洗和分類方法，建立統一數據標準，並通過安全對齊訓練全方位保障數據安全。其開源特性和本地化部署支持，降低了模型底座開發成本，使企業能夠將重點放在上層應用及生態建設上。
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定製化開發與場景拓展：李森指出，DeepSeek 的開源特性和本地化部署支持，讓企業可降低模型底座開發成本，將重點放在上層應用及生態建設。企業可從日常業務痛點場景入手，對原有 IT 系統進行疊加和增強，如部分運營商在客服領域接入大模型實現系統服務質量優化。
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人機協作效率提升方面：王超提到，有了包括DeepSeek在內的LLM，可輔助自動化工程師生成 PLC 代碼，進行框架定義，可以進一步減少重覆勞動，提高開發效率。它還能基於歷史數據和需求，實現開發流程智能化加速，根據電器和機械圖紙進行需求解讀與任務分解，優化人機協作流程；李森則以變壓器製造項目為例，說明DeepSeek可以在複雜任務分解方面的強大能力，可綜合多種因素助力企業進行計劃排產等工作，且能基於場景深度理解人類意圖，提供決策支持，明確人機角色分工。
工業企業如何佈局？
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構建多模態基座模型：王超博士建議，DeepSeek可以與各類自動化系統更加緊密的集成，而且企業可以借鑒DeepSeek的創新路線構建工業場景下的多模態基座模型，追求更輕量級的推理應用與設備銜接，推動工業生產向高度自動化、智能化的自主協作模式邁進。
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革新軟件交互形態：李森強調，DeepSeek 有望成為工業智能中樞，革新軟件交互形態，讓 AI 更多地指導人類決策。隨著小樣本學習、因果推理和數字孿生技術發展，DeepSeek 將構建完善生態體系，推動工業在技術應用、管理控制和製造價值鏈優化組成等方面產生重大變革。
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提前佈局復合型人才：李森和王超博士都認為，企業要意識到，工業 4.0 時代對既懂工業業務又能熟練運用 AI 技術的復合型人才需求大增，需提前做好人才佈局，為企業的智能化轉型儲備力量。
結語
DeepSeek的出現，為工業AI應用打開了新的思路，從優化數據處理、提升推理能力，到革新核心技術，它將逐步解決工業場景中的諸多難題。而企業若能積極借助DeepSeek，在數據安全、定製化開發、人機協作等方面精準發力，並提前佈局復合型人才，就能在工業 4.0 時代的浪潮中乘風破浪，實現智能化轉型的跨越式發展。
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