数字化转型网（Professionalism Achieves Leadership 专业造就领导者）人工智能专题
忽如一夜春风来，千树万树梨花开。DeepSeek的“春风”吹到了工厂车间，久未解决的车间难题有了新的基点，千万工业一线人员在思考，怎样革新？
2月13日虎嗅智库举办的502线上闭门会，围绕“DeepSeek破局工业应用难题与前瞻布局“，西门子技术专家王超博士和中工互联解决方案首席专家李森博士针对当前DeepSeek对于工业场景的技术优势及破局之路展开了深入探讨。
一、DeepSeek为工业带来哪些技术优化？
优化注意力机制，提升长序列建模能力：中工互联解决方案首席专家李森指出，DeepSeek通过优化传统Transformer模型的注意力机制，显著降低了计算复杂度，提升了长序列建模能力与参数效率。这一技术突破使其在工业场景中的应用更具可行性。
轻量化部署与鲁棒性增强：西门子技术专家王超博士提到，在工业领域严苛的投资回报率考核压力下，DeepSeek在模型性能提升和硬件算力要求降低上取得了突破，支持轻量化部署。其鲁棒性也减少了工业现场干扰数据对训练的影响，为工业智能化转型提供了坚实的技术基础。
推理能力与可解释性：王超博士强调，DeepSeek 在工业场景中的推理能力表现突出。车间层级客户受实时时序非文本数据与私域数据困扰，融合数据进一步优化模型困难。DeepSeek能够融合工艺知识和操作经验，在预测和寻优的同时，提供推理的逻辑和步骤，降低客户对黑盒式预测的担忧。李森也认同这一点，并补充道，通过引入物理知识，DeepSeek实现了数据的可解释性，满足了工业对准确性和无幻觉的严格要求。
混合专家网络与持续学习机制：王超博士特别指出，DeepSeek采用混合专家网络（MOE），在工艺状态异常预测和质量趋势波动预测中提升了参数效率，降低了训练成本。其持续学习机制和小样本学习技术，能够在工业场景中实时优化调整，解决标注数据有限的难题。
二、革新从哪儿入手？
模型优化与数据安全：李森认为，DeepSeek 帮助企业探索有效的数据清洗和分类方法，建立统一数据标准，并通过安全对齐训练全方位保障数据安全。其开源特性和本地化部署支持，降低了模型底座开发成本，使企业能够将重点放在上层应用及生态建设上。
定制化开发与场景拓展：李森指出，DeepSeek 的开源特性和本地化部署支持，让企业可降低模型底座开发成本，将重点放在上层应用及生态建设。企业可从日常业务痛点场景入手，对原有 IT 系统进行叠加和增强，如部分运营商在客服领域接入大模型实现系统服务质量优化。
人机协作效率提升方面：王超提到，有了包括DeepSeek在内的LLM，可辅助自动化工程师生成 PLC 代码，进行框架定义，可以进一步减少重复劳动，提高开发效率。它还能基于历史数据和需求，实现开发流程智能化加速，根据电器和机械图纸进行需求解读与任务分解，优化人机协作流程；李森则以变压器制造项目为例，说明DeepSeek可以在复杂任务分解方面的强大能力，可综合多种因素助力企业进行计划排产等工作，且能基于场景深度理解人类意图，提供决策支持，明确人机角色分工。
三、工业企业如何布局？
构建多模态基座模型：王超博士建议，DeepSeek可以与各类自动化系统更加紧密的集成，而且企业可以借鉴DeepSeek的创新路线构建工业场景下的多模态基座模型，追求更轻量级的推理应用与设备衔接，推动工业生产向高度自动化、智能化的自主协作模式迈进。
革新软件交互形态：李森强调，DeepSeek 有望成为工业智能中枢，革新软件交互形态，让 AI 更多地指导人类决策。随着小样本学习、因果推理和数字孪生技术发展，DeepSeek 将构建完善生态体系，推动工业在技术应用、管理控制和制造价值链优化组成等方面产生重大变革。
提前布局复合型人才：李森和王超博士都认为，企业要意识到，工业 4.0 时代对既懂工业业务又能熟练运用 AI 技术的复合型人才需求大增，需提前做好人才布局，为企业的智能化转型储备力量。
四、结语
DeepSeek的出现，为工业AI应用打开了新的思路，从优化数据处理、提升推理能力，到革新核心技术，它将逐步解决工业场景中的诸多难题。而企业若能积极借助DeepSeek，在数据安全、定制化开发、人机协作等方面精准发力，并提前布局复合型人才，就能在工业 4.0 时代的浪潮中乘风破浪，实现智能化转型的跨越式发展。
