DeepSeek助力智能制造的低成本实现
在如今快速发展的制造业中，企业面临着激烈的市场竞争，这要求企业不断探索技术创新，以便在降低成本和提升效率方面取得突破。然而，传统制造业在向智能化转型的过程中会遇到许多挑战，例如高昂的AI模型训练成本、复杂的技术壁垒和有限的算力资源。为应对这些挑战，国产大模型DeepSeek的崛起给制造业带来了新的希望，其目标是降低AI技术应用的成本并使其普惠化。
DeepSeek在降低人工智能开发与部署成本方面表现突出，其独特的强化学习预训练架构以及开源生态大幅降低了AI模型的开发门槛。通过高效的蒸馏技术，DeepSeek的R1和V3系列模型将庞大的模型尺寸进行压缩，从而降低了对算力资源的高需求，依然能够保持优秀的性能。尤其是在智能计算中心的应用中，比如燧原科技在多个中心部署了DeepSeek全量模型，成功实现了高性能AI模型的落地，同时将硬件成本减少了30%以上，这对制造企业的智能化转型起到了至关重要的作用。
除此之外，DeepSeek的开源特性进一步推动了技术的普惠化。企业开发者能够通过云平台如阿里云、华为云实现零代码部署，大大简化了AI应用的开发流程。据咨询公司Omdia预测，在未来五年内，中国生成式AI市场的规模将增长5.5倍，到2029年将达到98亿美元，而DeepSeek的低成本策略无疑是推动这一增长的关键因素之一。
具体到实际应用，引领制造业的智能化转型，联想在这一过程中的表现尤为出色：
作为全球ICT领域的领导者，联想通过其全栈AI能力成为智能化转型的标杆。联想不仅提供从服务器到终端的完整硬件基础设施，还通过自主研发的AI Force智能体开发平台与DeepSeek深度协作，打造了从模型训练到推理再到应用的全链条解决方案。
通过与国产GPU企业沐曦的合作，联想推出了DeepSeek训推一体机：
融入国产GPU、自主算法以及联想服务器，以支持千亿级大模型的本地化部署。这一方案不仅降低了对进口硬件的依赖，同时增强了数据的安全性和私密性，为制造业提供了一条自主可控的发展路径。与此同时，联想的个人智能体“小天”在DeepSeek接入后，扩展了AI在制造终端的应用范围，提升了研发与运维效率。
在生态合作上，联想通过与DeepSeek的深入合作，积极探索更多垂直场景的应用：
在智能质检领域，DeepSeek的多模态模型帮助提高了生产线图像数据的缺陷识别率，在供应链管理中，结合时序预测模型，企业的库存成本得到了显著降低。值得一提的是，联想的液冷服务器等技术为制造业的高效运作提供了技术支持。
DeepSeek与联想的合作不仅是技术上的创新，更是产业生态的重构，推动了制造业迎来AI应用的“黄金期”。技术的普惠化降低了智能化转型的门槛，使各类型制造企业，尤其是中小微企业，能够借助先进技术完成转型升级。
未来，DeepSeek将继续深化与联想的合作，共同研发行业定制化解决方案，推动制造业的智能化升级步入更高的阶段。通过技术的发展与普及，制造业迎来的智能化未来将从“可能性”逐渐转变为“必然性”，进一步激发市场需求并推动创新。
