DeepSeek赋能制造业智能化转型
在现代制造业的背景下，竞争日益激烈，企业亟需通过技术创新实现成本控制和效率提升。传统制造业在智能化转型过程中面临诸多挑战，包括高昂的人工智能（AI）模型训练成本、复杂的技术门槛以及有限的算力资源。为了解决这些问题，国产大模型DeepSeek的崛起提供了一种全新的解决方案，推动了AI技术的低成本化与普惠化，从而为制造业的智能化转型带来了新的机遇。
DeepSeek的独特之处在于其设计的强化学习预训练架构和开源生态，大幅降低了AI模型的开发与部署成本：
DeepSeek推出的R1和V3系列模型采用蒸馏技术，将庞大的千亿参数模型压缩为更小尺寸，显著减少了对高算力的需求，同时仍能保持卓越的性能输出。例如，燧原科技在多个智能计算中心成功部署DeepSeek全量模型，实现了「数万卡」的快速落地，不仅推理效率得到了提升，硬件成本也降低超过了30%。这种高效的技术应用正是制造企业智能化转型的关键所在。
更为关键的是，DeepSeek的开源特性使得技术普惠成为可能：
企业开发者无需从零构建模型，便可以通过如阿里云、华为云等云平台进行零代码部署，从而大大简化AI应用的开发流程。根据咨询机构Omdia的预测，未来五年，中国生成式AI市场规模将增长5.5倍，到2029年将达98亿美元，DeepSeek的降本优势无疑将推动这一增长。
在「软硬一体」方面，联想与国产GPU企业沐曦合作推出了DeepSeek训推一体机：
核心架构是「国产GPU+自主算法+联想服务器」，支持千亿级大模型的本地化部署。这一方案，不仅降低了企业对进口硬件的依赖，同时也通过私有化部署保障了数据的安全性，成为制造业自主可控的优选路径。
在「端边云协同」方面，联想的个人智能体「小天」与DeepSeek接入后，进一步扩展了AI在制造终端的应用：
工程师可通过AI PC、工作站等设备实时调用DeepSeek的代码生成和故障诊断功能，显著提升研发与运维效率。例如，使用联想昭阳AIPC可一键唤醒「小天」完成复杂图纸的智能解析与工艺优化，这一过程传统上可能需要数小时，但通过「小天」的帮助，可以压缩至分钟级。
联想还在「生态共建」方面不断探索与DeepSeek更多垂直场景的合作：
在智能质检领域，通过DeepSeek的多模态模型分析生产线图像数据，缺陷识别的准确率超过了99%；在供应链管理中，结合时序预测模型优化库存周转，帮助企业降低了超过20%的成本。此外，联想基础设施解决方案集团（ISG）利用液冷服务器等技术，为制造业提供高能效算力支持，其AI基础设施收入同比大增65%，成为行业数字化转型的重要后盾。
DeepSeek的低成本策略与联想的全栈AI能力共同为制造业描绘了一幅智能化的新图景。随着技术的普惠与产业需求的共振，中国制造业的智能化未来正在从「可能性」加速转变为「必然性」。
DeepSeek的应用不仅降低了成本，还提高了生产效率和质量安全，使得智能制造成为现实。未来期望通过与更多企业合作，促进技术普及与行业升级，以创新驱动制造业的高质量发展。
