今年春节期间，凭借卓越的性能和良好的用户体验感，中国深度求索公司（DeepSeek）发布的最新开源模型DeepSeek—R1火爆出圈，DeepSeek迅速登上应用商店下载量榜单前列。 

那么，DeepSeek这个听起来像科技电影的名字，究竟和我们的工作有什么关系？今天我们就用最接地气的方式，揭开这个大模型的神秘面纱。 

一、DeepSeek的特点 

DeepSeek是一位咱们中国自己培养的“数字天才”、一款高效且具有创新性的大语言模型，由国内顶尖的金融科技团队“幻方量化”孵化。这个团队原本主要业务方向是帮银行、基金公司做智能投资，现在把金融领域训练出的超强分析能力，用到了更广泛的智能对话领域。DeepSeek就像同时具备20个领域专家的知识储备——既能和你聊家常，也能写专业报告；既能解答技术问题，还能帮你优化工作方案……最关键的是，它的“思考”特别“省电”高效，而这源于它的四大“独门绝技”。 

（一）“专家团队”协作模式（混合专家架构（MoE）） 

想象一下要组织一场大型活动，普通的做法是让所有人24小时待命，既浪费人力又耗费资源。DeepSeek的做法会是：设立装修组（设计专家）、餐饮组（营养专家）、安保组（安全专家）等专业小组；遇到问题时（比如需要布置场地），自动唤醒装修组成员；其他小组保持“待机状态”不耗能。这正是其核心技术混合专家架构（MoE）的精髓——用6710亿参数的超强智库，每次却只用调动其中5.5%的"最相关专家"（V3及R1版本）。 

（二）“抓重点”超能力（多头潜在注意力（MLA）机制） 

开会时，相较于被冗长报告带偏，DeepSeek就像一位聪明同事，用多头潜在注意力（MLA）机制，瞬间抓住10个关键点；自动过滤致辞中的客套话，聚焦截止日期等核心信息；比传统AI省30%的脑力消耗（计算资源）。 

（三）“成长型”大脑（强化学习训练） 

DeepSeek采用独特的强化学习训练，分为三个阶段。第一阶段：像应届生一样海量读书（学习万亿级文本）；第二阶段：进入“职场实战”（模拟对话考试、项目推演）；第三阶段：持续“在职进修”（通过用户反馈自动升级）。这让它在需要逻辑推理的任务中，表现比同类AI更接近人类思维。 

（四）“智慧传承”秘籍（AI大模型蒸馏） 

DeepSeek采用的AI大模型蒸馏技术，就像是老工匠先将自己多年的经验和技艺进行提炼和总结，形成一套精简而高效的“秘籍”。然后，再让徒弟学习这套“秘籍”，让徒弟能快速掌握核心要点，避免走弯路。即通过从大规模预训练模型中提取关键知识，并将其压缩到一个更小的模型中，使得模型在保持高性能的同时，大大减少了计算资源的消耗。 

二、DeepSeek在江铜的工业化场景探索 

鉴于DeepSeek强大的知识储备和推理能力，经过将工业互联网的数据接入Deepseek，通过数据深度挖掘和持续学习，将在更多场景中发挥巨大潜力。 

（一）矿产资源勘探与预测 

基于对大量历史勘探数据和矿山生产数据的学习，Deepseek能够建立资源储量估算模型。它可以考虑到矿体的形态、产状、矿石品位变化等多种因素，对尚未开采的矿产资源储量进行相对准确的估算。这对于矿山在项目规划、投资决策以及资源合理开发利用方面具有重要意义。同时，该模型还可以根据新的勘探数据不断更新储量估算结果，实现对资源储量的动态预测，帮助企业更好地把握资源状况，制定长期发展战略。 

（二）选矿工艺优化 

Deepseek可以对矿石检测出来的矿物组成、粒度分布、嵌布特征等数据进行深入分析。通过对大量矿石样本数据的学习，它能够寻找最合理的选矿流程和方法，为选矿工艺流程的设计提供参考，以达到最佳选矿指标的目的。例如，对于复杂的硫化矿矿石，Deepseek可以根据矿石中各种矿物的含量、可浮性差异以及相互间的共生关系，设计出合理的浮选流程，包括选矿工艺流程，磨矿细度、药剂制度等参数，以提高精矿品位和回收率。 

（三）冶炼过程智能控制 

在冶炼过程中，炉况的稳定对于保证生产顺利进行和产品质量至关重要。Deepseek大模型可以收集冶炼炉的各种运行数据，如温度、浓度、液位、压力、流量、给料量等，通过数据分析和机器学习算法对炉况进行实时诊断，能够准确判断炉内反应是否良好、炉内热量分布是否均匀、冰铜品位是否正常等问题，并提前预测炉况的变化趋势。例如，在铜冶炼转炉吹炼过程中，Deepseek可以根据冰铜品位、吹炼时间、氧气流量、烟气SO2浓度等参数的变化，预测吹炼终点的时机，帮助操作人员及时调整吹炼工艺参数，确保粗铜质量符合要求，同时减少耐火材料的损耗，提高三大炉作业效率。 

（四）质量检测与控制 

基于对生产过程数据和产品质量数据的综合分析，Deepseek可以建立产品质量预测模型。它能够根据原材料特性、生产工艺参数以及历史产品质量数据，预测最终产品的性能指标，如金属材料的强度、硬度、韧性等。生产单位可以根据这些预测结果，提前调整生产工艺参数，优化产品设计，确保产品质量符合市场需求和客户标准。 

（五）设备故障诊断与预测性维护 

基于对设备历史故障数据和实时运行数据的学习，Deepseek能够建立设备故障预测模型。它可以预测设备在未来一段时间内发生故障的概率和可能的故障类型，并根据故障的严重程度和影响范围，制定合理的维护策略提供决策支持。例如，对于关键生产设备，当预测到可能发生重大故障时，设备管理部门可以提前安排停机维修，避免因设备突发故障导致的生产中断和巨大经济损失。 

三、DeepSeek在工业场景应用的挑战 

尽管Deep Seek展示了巨大的潜力，如何在复杂的工业环境中成功实施并发挥其最大效用，仍然面临诸多挑战： 

（一）显性知识与隐性知识的处理 

在工业领域，显性知识易于被 AI 系统处理，但最具价值的隐性知识，如经验、直觉、工艺细节等，难以数字化和标准化，DeepSeek 等 AI 系统无法像人类专家一样快速、灵活地运用这些隐性知识进行决策，导致在特定工业场景下，尤其在高复杂度和动态变化的环境中，表现不理想。 

（二）高质量数据获取与处理 

工业现场的数据采集面临诸多限制，传统设备缺乏数字化功能、设备种类繁多、传感器配置各异、数据格式不统一等问题，影响数据质量和可用性，且实时性要求高的数据往往只能获得部分信息，无法形成完整闭环。同时，工业数据的颗粒度和解释复杂，需要特定背景和上下文进行理解，DeepSeek需做好数据采集分析以及高质量数据的投喂，才能准确应用于实际决策和优化中。 

（三）知识精炼 

工业 AI 需从海量数据中提取有价值的知识，知识精炼过程面临挑战，要将庞大知识库中的冗余信息去除，确保 AI 接收到精炼准确的知识。这一过程中领域专家的参与至关重要，他们的经验可帮助 AI 系统更好地理解行业关键细节，提升实用性和精准度。 

（四）工程化实施 

将 AI 技术应用于工业领域涉及工程实施、系统集成、现场调试等多方面，AI 系统需与现有生产设备、管理系统及企业流程深度集成，要求具备强大算法能力和与传统工控系统、ERP系统等互联互通的能力。工业现场环境复杂多变，AI 系统还需针对具体设备、流程调优定制，要求 AI 团队既懂理论又了解行业需求。 

四、结语 

DeepSeek不是冷冰冰的“机器替代”，而是让我们工作更安全、更高效、更有价值的智能伙伴。就像当年从算盘到计算器的跨越，这次技术升级将把我们从重复劳动中解放出来，去做更需要人类智慧的创新工作。我们应积极学习和应用DeepSeek等人工智能技术，不断提升自身技能和工作效率，为公司的高质量发展贡献自己的力量。（公司数智化部）