DeepSeek驱动制造变革新纪元
在全球工业化浪潮的推动下，制造业正朝着智能化和数字化的方向快速迈进。为了在竞争激烈的市场环境中保持领先地位，企业亟需通过技术创新来实现成本控制和效率提升。然而，传统制造业在智能化转型过程中面临着许多挑战，包括高昂的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，中国本土AI大模型DeepSeek的崛起为制造业智能化转型注入了强劲的技术动力。
DeepSeek采用了先进的强化学习预训练架构和开源生态，这使得AI模型的开发与部署成本大幅降低：
通过蒸馏技术，DeepSeek的R1和V3系列模型能够将原本庞大的千亿参数模型压缩为更小的尺寸，从而减少高算力需求，同时保持卓越的性能。例如，燧原科技在多个智能计算中心成功部署了DeepSeek模型，完成了「数万卡」的快速应用落地，推理效率得到了显著提升，硬件成本也降低了30%以上。这种技术应用的成功，大大加速了制造行业的智能化转型。
DeepSeek的开源特性推动了AI技术的普惠化：
企业开发者无需从零构建模型，便可以通过如阿里云、华为云等平台进行零代码部署，大大简化了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年有望达到98亿美元。DeepSeek的低成本策略无疑将在这个增长中扮演重要角色。
联想集团凭借其「全栈AI能力」与DeepSeek展开深度合作：
通过联想自主研发的AI Force智能体开发平台与DeepSeek紧密结合，联想构建了完整的从训练到推理再到应用的全链条解决方案，不仅提供了完整的硬件基础设施，还在多个方面进行了创新。
在「软硬一体」解决方案中：
联想与国产GPU企业沐曦合作推出了DeepSeek训推一体机，支持千亿级大模型的本地部署，降低了对进口硬件的依赖，保障了企业数据的安全性。在「端边云协同」方面，联想的个人智能体「小天」实现了与DeepSeek的无缝对接，使得工程师可实时使用AI PC和工作站调用代码生成及故障诊断功能，极大提升了研发效率。此外，联想在「生态共建」方面不断探索与DeepSeek更多垂直场景的合作。
DeepSeek在智能质检、供应链管理中的应用同样引人注目：
其多模态模型分析生产线图像数据的能力，使得缺陷识别的准确率超过99%。在供应链管理中，通过时序预测模型优化库存周转，提高物流效率，帮助企业大幅降低经营成本。
作为全栈AI的引领者，未来联想将继续深化与DeepSeek的融合，推出更多定制化解决方案，推动制造企业实现全面的数字化转型。基于DeepSeek的技术优势，将驱动制造企业从单点智能向全链路协同转变，涵盖从大型企业到中小微工厂的各个层级，助力实现制造业智能化发展的新图景。
