DeepSeek行業應用與實踐智靈動力李祖希↓

DeepSeek概述DeepSeek-R1

已發布并開源，性能對標OpenAl

o1

正式版，在網頁端、APP

和

API

全面上線，點擊查看詳情。deepseek探索未至之境獲取手機AppDeepSeek

官方推出的免費Al

助手

搜索寫作閱讀解題翻譯工具開始對話免費與DeepSeek-V3

對

話

使用全新旗艦模型我是

DeepSeek,

很高興見到你!我可以幫你寫代碼、讀文件、寫作各種創意內容，請把你的任務交給我吧~給

DeepSeek

發送消息基礎模型、深度思考

(R1)

、

聯網搜索0

個深度思考(R1)聯網搜索>日活數據：上線僅20天，日活用戶數量突破2000萬大關，日活增長速度超過ChatGPT。>下載數據：自1月26日首次登上蘋果App

Store全球下載排行榜榜首以來，在140個國家的蘋果App

Store下載排行榜中始終保持第一的位置；發布前18天內的下載量達到1600萬次，幾乎是同期ChatGPT下載量的兩倍；

印度市場貢獻了所有平臺下載量的15.6%。>云廠商接入：微軟Azure、英偉達、阿里云、華為云、騰訊云、百度云等眾多云廠商紛紛宣布上線R1,

還推出

“零代碼”“超低價”等優惠活動。2月5日，大眾新聞客戶端正式宣布接入全球領先的大語言模型DeepSeek-R1。此次接入

標志看大眾新聞在Al技術應用領域邁出關鍵一步，通過DeepSeek

強大的自然語言處理與1月31日，英偉達官宣，

DeepSeek-R1

模型已作為NVIDIA

NIM微服務預覽版，

在英偉達面向開發者的網站上發布。據介紹，

DeepSeek-R1NIM微服務在單個英偉達HGX

H200系統上，每秒最多可處理387

個Tokon

英住達方而介紹稱DoanSaak-R1橫刑是品先進高效的大刑語言模刑

在雄

理

每經快訊，2月7日，東方通在互動平臺表示，公司大模型中間件產品TongLMM

已完成DeepSeek

R1適配，包括實現DeepSeek

R1私有化部署適配和公網API

接口適配，同

支持包括通義千問、文心一言、ChatGLM、DeepSeek

等多模型對接，協助企業快速杉

建大模型應用。同時支持大模型私有化部署，保護企業數據安全。證券時報e公司訊，紫光股份(000938)2月7日在互動平臺表示，公司旗下新華三基于1+N

大模型策略，積極擁抱國內外各類先進大模型、自研一站式大模型服務平臺軟件一靈犀推理能力，用戶將體驗到更精準的新聞推薦、更高效的交互式問答，以及基于語義理解尺寸的蒸餾模型及原生模型，并支持演示體驗，新華三參與并支持的圖靈中試基地也在的個性化內容生成服務。作為主流媒體中率先擁抱前沿AI技術的新媒體平臺

鈦媒體App

2月8日消息，北京超級云計算中心(下稱"北京超算")宣布，北京超算AI

DeepSeek

在行業側通

過

此T

日

前》，A

與

e

服

智

布E

智算云平臺正式完成DeepSeek-R1(671B)模型服務部署，實現開箱即用，即日起智譜、DeepSeek等分發利面向開發者用戶開放。北京超算表示，平臺以"超算基座+智能引擎"雙擎驅動模式，支

R1

大模型，,旨在進

一

步強化科創情報分析、技術趨勢洞察、探慧芽宣M+二TT商7務六識產權信息h

地

中知an新姐的科技創除

西

大動體l四DeepSeek

受到市場熱捧務，推動千億級模型訓練效能提升、多模態計算能力突破及異構算力靈活調度，有效

降低大規模AI應用研發門檻。持云主機、容器云等多形態資源調用，提供覆蓋國際主流與國產自主芯片的算力服使能平臺

(LinSeerHub)已經實現對DeepSeekV37R1模型的納管和上架，適配了不同心能力，為企業等提供更精準、高效的智能化解決方案。>DeepSeek-R1是由幻方量化旗下Al公司深度求索(DeepSeek)

研發的先進推理模型，特別擅長數學、代碼和自然語言推理等復雜任務。>

該

模

型采用大規模強化學習技術進行后訓練，在僅

有少量標注數據的情況下顯著提升了模型性能，并且通

過智能訓練場動態生成題目和實時驗證解題過程來進一

步增強推理能力。技術特點：利用大規模強化學習

技術，僅需少量標注數據即可提

升性能；構建智能訓練場以動態

調整和優化模型推理能力。>2025年1月20日，

DeepSeek-R1正式發布，并同步開源其模型權重，采用MIT

許可協議，極大地降低了Al應

用的門檻并促進了開源社區的發展。>DeepSeek-R1

實現了高性能與低成本的良好平衡，API服務定價極具競爭力。開源許可：完全開源，采用MIT

許可協議，允許自由使用、修改、

分發和商業化。DeepSeek-R1:

強化學習驅動的全能推理引擎測試集DeepSeek-

V3Qwen2.5

72B-Inst.Llama3.1

405B-Inst.Claude-3.5-Sonnet-1022GPT-4o0513模型架構MoEDenseDense激活參數37B72B405B#總參數671B72B405BMMLU(EM)88.585.388.688.387.2MMLU-Redux(EM)89.185.686.288.988MMLU-Pro(EM)75.971.673.37872.6DROP(3-shotF1)91.676.788.788.383.7英文

IF-Eval(Prompt

Strict)86.184.18686.584.3GPQA-Diamond(Pass@1)59.14951.16549.9SimpleQA(Correct)24.99.117.128.438.2FRAMES(Acc.)73.369.87072.580.5LongBench

v2(Acc)48.739.436.14148.1HumanEval-Mul(Pass@1)82.677.377.281.780.5LiveCodeBench(Pass@1-COT)40.531.128.436.333.4LiveCodeBench(Pass@1)37.628.730.132.834.2代碼

Codeforces(Percentile)51.624.825.320.323.6SWE

Verified(Resolved)4223.824.550.838.8Aider-Edit(Ace.)79.765.463.984.272.9Aider-Polyglot

(Acc)49.67.65.845.316AIME

2024(Pas@1)39.223.323.3169.3數

學

M

A

T

H

-

5

0

0(

E

M

)90.28073.878.374.6CNMO

2024(Pass@1)43.215.96.813.110.8CLUEWSC(EMD90.991.484.785.487.9中文

C-Eval(EM)86.586.161.576.776C-SimpleQA(Correet)64.148.450.451.359.3DeepSeek:TheChineseAI

app

that

hasthe

world

talking4days

agoShare<Save

口KellyNg,BrandonDrenon,TomGerkenandMarcCiestakBBC

NewsDeepSeek-R1在多個基準測試中取得了優

異成績，如在Arena排名中位列全類別大

模型第三，風格控制類模型分類中與

OpenAl

o1并列第一。Leaden|

Thedagsin

the

mirorChineseAIis

catchingup,posing

a

dilemmaforDonaldTrumpThe

success

ofDeepSeek

and

other

Chinesemodelmakers

threatensAmerica's

leadDeepSeek

與其他模型的橫向對比使用DeepSeek

的多條路徑API接口適用場景：集成DeepSeek

模型到第三方應用(如聊天機器人、數據分析工具等)。支持模型：DeepSeek-R1、DeepSeek-Math等系列模型。開源模型使用部分模型(如DeepSeek-MoE)

已

在GitHub

開源，支持本地部署。訪問GitHub

倉庫獲取模型權重及推理代碼。百度云：/硅基流動：/官網頁面或手機APP直接訪問對話頁面與預訓練模型交互，支持多輪對話、代碼生成等。本地化部署DeepSeek-R1系列(1.5B-671B)、DeepSeek-V3

(參數量為671B)、DeepSeek-Janus

系列(視覺相關多模態模型)、

DeepSeek-Coder和

DeepSeek-Coder-V2

、DeepSeek-VL(視覺-語言模型)3復雜系統優化超大規模組合優化

多目標權衡實時重規劃4知識密集創造海量知識索引跨學科概念聯結

可解釋性生成2多模態因果推理跨模態對齊反事實推理不確定性量化1實時動態決策亞毫秒級響應

動態獎勵函數

容錯機制DeepSeek

擅長的任務類型代碼開發與調試編寫、調試和優化復雜的軟件

代碼，通過分析程序運行日志

和錯誤信息，自動定位問題根

源，提出有效的解決方案。多源信息整合與跟蹤從多個來源(如新聞、社交媒

體、市場報告等)收集信息，并整合為可操作的洞察；能夠

持續跟蹤關鍵指標的變化，及

時發現潛在風險并發出預警。算法設計與優化對于需要復雜算法設計和優化

的項目，DeepSeek-R1可以提

供有力支持，幫助研究人員快

速探索不同的算法實現，并進

行性能評估。模擬與預測對未來市場趨勢、產品表現或

系統行為進行模擬和預測，構

建多種未來情景，評估不同策略的效果。數據分析與建模在處理大規模數據集時，DeepSeek-R1能夠高效地進行

數據分析，識別模式并建立預

測模型，適用于科學研究中的數據驅動發現。對話與互動通過較好的邏輯推理、情感分

析及上下文理解能力，在對話

互動中提供高度個性化和一致性的用戶體驗。DeepSeek

潛能領域程中實現完全自主，聚焦自動化發展的漸進演變。相較之下，Altman

的

AGI五階段更具實踐導向。對比維度Sam

Altman的AGI五階段Al自動化L1-L5異同點輔助性階段階段1:狹義Al,Al在特定任務中提供輔助。L1:輔助自動化，Al簡化流程，提供工具支持。兩者均以Al提供輔助為基礎，幫助人類提高效率。部分自主階段階段2-3:Al在復雜任務中提供幫助，需人類監督。L2-L3:Al部分自動化，能獨立生成內容但需人類設定條件。均強調Al在逐步減少人為干預的過程中具備部分自主能力。高級自主階段階段4:通用AGI,Al具備高度自主性，解決廣泛任務。L4:高級自動化，Al獨立創作，有一定創新能力。都體現了Al的自主性，但Altman更關注形成可落地的應用節點。完全自主階段階段5:超級AGI,Al超越人類，具備自我反思與創新能力。L5:完全自動化，Al超越人類水平，具備自我反思與創新能力。兩者都預見Al超越人類，但Altman更

側重于實踐，L5側重自動化的程度。兩者均以“AI自動化程度”為線索，但“L1-L5階段”更為貼近該線索，強調Al在逐步減少人類干預的過

Innovators

L1

L2

L3

L4=

L5=ReasonersAI自動化L1-L5:

漸進提升全能自理輔助自動化

部分自動化

條件自動化

高級自動化

完全自動化ChatbotsAgentsOrganizationsGPT-4模型在生成文本時

是自回歸的，這意味著它

一次生成一個詞，然后將

這個詞添加到輸入序列中，

以生成下一個詞。這一過

程持續進行，直到生成一

個結束符號，或達到了設

定的最大。GPT-4

使用了一

種叫做"多頭注意

力

"的技術，這允

許模型在不同的注意力"頭"中關

注輸入的不同方

面。這可以幫助

模型更好地理解

輸入的復雜性。在推理過程中，模型會使

用"注意力機制"技術來決

定哪些輸入詞對生成答案

最重要。例如，在上面的

問題中，模型可能會認為

"吃"和"水果"這兩個詞最

重要，因為這兩個詞直接

相關于應該選擇哪種水果。參數學習通過預測任務，模型學習

了一組參數，這些參數可以捕捉到輸入文本的模式，

它們將在訓練過程中不斷

調整，以更準確地預測下

一個詞。模型推理模型訓練完成后，可以用

它來生成新的文本或回答

問題。假設我們向模型提

出一個問題："我應該吃

什么水果?",模型會考

慮這個輸入，根據它在訓

練過程中學到的知識來生

成一個答案。模型可能會

回答"你可以試試蘋果。"假設我們有一個句子"我喜

歡吃蘋果。"作為我們訓練

語料的一部分。在訓練期

間，模型將嘗試學習句子的模式和結構。模型可能會看到"我喜歡吃

"并嘗試預測出"蘋果"。通

過這種方式，模型學習了詞匯，語法，以及一些語義和上下文關系。具體框架：以"我喜歡吃蘋果。"為例語料預訓練

模型訓練生成機制：語料預學推理輸出自回歸生成

多頭注意力

注意力機制提示詞工程：精準指引效能增益1.設定明確的目標與上下文

2.激活角色與思維模式

3.逐步拆解復雜任務5.提供參考材料與外部資源·

向模型提供外部參考文獻或文本，并要求根據這些材料生成答案·

要求模型在作答時引用或鏈接到

具體的來源·

集成外部工具(如代碼執行)來

完成復雜的計算或查找任務4.引導深入推理與思考·

讓模型分步驟推導出答案，要求

“思維鏈”推理·

要求模型在作答前進行簡要的自

我反思或驗證·

要求模型解釋每一步的思路，而

不僅僅是給出最終答案6.動態反饋與迭代優化●在收到回答后，指出模型的誤差

或不足，并要求修正·

讓模型根據前一輪的輸出進行自

我改進●請求模型總結多輪對話中的關鍵

點，確保連貫性和準確性·

設定模型為某種特定的身份，如

技術專家、教師或HR·

指導模型使用某種特定的寫作風

格(如正式、非正式、技術性等)·

讓模型模擬某種特定的思維模式，

如批判性思維、創造性思維等·

說明任務的具體目標(如獲取信息、生成文本、分析數據等)·

提供背景信息，以減少模型的猜

測·

針對不同的場景，給出期望的輸

出類型(如表格、列表、總結等)·

將復雜問題分解為多個獨立的步

驟挹

作

結

束

后

請

求

模

開

刑每

—

步●

在·

Input

(輸入):指定需要處理的輸入數據或信息，或

··Level:適合高中生閱讀，不需要專業術語。·

Guidelines

(指導原則):提供模型在執行任務時應的策略。該遵循的規則或約束。

·

Guidelines:

文章應使用簡潔明了的語言，并避免復雜的·

Novelty

(新穎性):明確是否需要模型提供原創性、

技術概念。創新性的內容，是否允許引用已有知識。

·

Novelty:

要求結合最新的環境數據，提出新穎的觀點和解決方案。

………1.TASTE

框架·Task

(任務):定義模型主要任務或生成內容。·

Audience

(目標受眾):明確說明目標受眾。·

Structure

(結構):為輸出的內容提供明確的組織結構，包括段落安排、論點展開順序或其他邏輯關系。·Tone(語氣):指定模型回答時的語氣或風格。·Example

(示例):例子或模板可幫助模型理解輸出風格或格式。示例·Task:寫一篇關于數據隱私的重要性的簡短博客文章。

Audience:

普通的互聯網用戶，非技術背景。Structure:文章需要有明確的開頭、中間討論和結尾，

開頭提出問題，中間介紹原因和影響，結尾提供建議。·Tone:

采用友好、易懂的語氣。·

Example:類似于《紐約時報》科技專欄的風格。示例·

Aim:

創建一篇關于“可持續發展”的文章，解釋其核心

理念。提示詞框架：邏輯錨定思維引導2.ALIGN

框架·

Aim

(目標):明確任務的最終目標。·

Level

(難度級別):定義輸出的難度級別。要求模型依據某些事實或條件進行推理。

Input:

提供目前的環境問題的背景，討論應對全球變暖…………

………

…………

……

………DeepSeek

使用技巧1扔掉提示詞模板，貼合真實需求DeepSeek

是推理型大模型，非指令型使用時無需復雜專業提示詞，應基于真實場景與具體需求提問例如準備與比亞迪供應商談判，直接說明自身情況與想了解的內容，如“我下周要和供應商談判，但對動力電池一竅

不通。幫我用最通俗的語言說明……”,這樣能獲得更實用的分析和談判話術。本頁內容參考：鶴竹子DeepSeek

使用技巧2巧用“說人話”提示詞DeepSeek

回復有時較抽象，添加“說人話”或詳盡版提示詞可使回答更通俗易懂

例如：回答內耗相關內容時，加“說人話”前很抽象，添加后用日常場景解釋，更易理解。【請用以下規范輸出：1.語言平實直述，避免抽象隱喻；2.使用日常場景化案例輔助說明；3.優先選擇具體名詞替代抽象概念；4.保持

段落簡明(不超過5行);5.技術表述需附通俗解釋；6.禁用文學化修辭；7.重點信息前置；8.復雜內容分點說明；9.保持口語化但不

過度簡化專業內容；10.確保信息準確前提下優先選擇大眾認知詞匯】本頁內容參考：鶴竹子DeepSeek

使用技巧3運用深度思考提示詞DeepSeek

深度思考能力強，但因用戶暴增，響應策略調整，思考時間縮短。使用“請在你的思考分析過程中同時進行批判性思考至少10輪，務必詳盡”等核心提示詞，可恢復其深度思考時間，

讓它像思考伙伴一樣提供更優質回答。本頁內容參考：鶴竹子DeepSeek

使用技巧4借助文風轉換功能利用“模仿xxx

的文風，撰寫關于xxxxx

的

一

篇xx

文體”提示詞，可實現文風轉換。它更適合模仿經典作家，雖難以100%還原，但能抓住神韻。如模仿王勃寫賦、魯迅寫作風格等，還可結合萬能公式

“我要xx,要給xx

用，希望達到xx

效果，但擔心xx

問題…”,達到特定寫作目的。本頁內容參考：鶴竹子大模型代碼與數據處理文本處理Claude

3.5Sonnet更適合Agent設計，主動執行任務、自

我修正能力強，僅需少量人工指導。最佳，數字準確，行文流暢但仍需調整。GPT

4o主動性較低，響應簡潔。類似PPT要點，細節不足。DeepSeek

R1分析詳盡但代碼執行積極性不足。行文飄逸，細節欠缺。03-mini細節不夠豐富(即使要求保留更多)數據處理中的局限性案例：要求Claude3.5

Sonnet將美國301對華關稅

清單與一份中國出口產品目錄進行匹配，并做一些計算初始匹配成功率：<40%問題發現：Al忽略了HS6位碼小數點后的0

修改后匹配率提升至80%文本歸納與生成的局限性Al生成的文字是專業和非專業的分水嶺：

文字從業者：內容錯誤多，堆砌感重。非從業者：認為“以假亂真”,無需人類干預。結論：Al輸出文本無法直接滿足專業需求，需反復

檢查和調整。現階段無法完全信任任何一種大模型不同大模型在數據與文本處理中的表現：結論：Al可加速數據處

幻覺類型數據可用

性理解

能力深度語境精確度外部信息

整合能力邏輯推理和抽象能力典型錯誤表現7大特征數據誤用有數據低高高中誤用已有數據，回答

部分不符或細節錯誤語境誤解有數據高低高中對問題的意圖理解錯誤，回答偏離主題信息缺失無數據中高低中未能正確獲取或整合

外部信息推理錯誤部分數據高高中低邏輯推理中存在漏洞

或錯誤假設無中生有無數據低中低低在無數據支持下，生成完全虛構的信息01五“類”

02七“特”Al生成不真實或不存在的信息虛構參考文獻、統計數據或事實性陳述Al

系統以高度自信的語氣輸出幻覺內容用戶難以區分真實與虛假信息Al

對上下文的誤解或不一致誤解用戶意圖或不符合語境的回答訓練數據不足或存在偏差時更易發生幻覺生成脫離現實的輸出接收模糊或定義不清的指令時產生幻覺缺乏清漸指導生成偏離預期的輸出無法檢索或使用正確信息導致幻覺訓練數據或檢索機制不足由于推理不一致引起的幻覺創建不符合常識推理或已知事實的錯誤敘述Al幻覺：五類七特虛實迷域虛構信息過度自信語境誤解數據缺乏或過擬合指令模糊知識檢索失敗推理不一致>國際知名度不足：相比OpenAl、Google

等國

際巨頭，品牌全球影響力和用戶認知度較低，

開源生態與開發者社區規模有待擴大。>算力資源限制：大模型訓練依賴高性能算力，

國

內GPU供應受限可能影響迭代速度，長期成本控制面臨挑戰(如芯片禁運風險

)。>多模態能力待完善：圖像、視頻等多模態技術

成熟度落后于GPT-4V、Gemini

等頂尖模型，跨模態生成與理解的精準度需進一步提升。>市場競爭激烈：國內廠商(如百度、阿里)及

國際巨頭均在加速布局，同質化競爭加劇，需

持續投入以保持技術領先性。>商業化變現壓力：B端客戶對Al付費意愿參差不齊，開源模式與商業盈利的平衡仍需探索。>技術優勢：開源模型(如DeepSeek-R1)

性

能優異，部分指標接近國際領先水平。。>場景化應用能力：注重技術落地，在搜索增

強、數據分析、企業服務等場景有成熟解決

方案；提供API和定制化服務，適配不同行業

需

求>研發效率高：通過自研訓練框架和優化算法，顯著降低模型訓練與推理成本；模型參數規模

靈活(從輕量級到千億級),滿足多樣化需求。>中文領域優勢：中文語料處理能力突出，在語

義理解、生成質量上優于部分國際競品，更貼合中文用戶的文化和表達習慣。DeepSeek

發展優劣勢分析DeepSeek

突破逆襲，中美AI

博弈進入新階段·

技

術

價

值

：通過自研DualPipe訓練框架、8位浮點量化技術等創新手段，提升計算效率，降低訓練成本，實現“算效躍遷”;推理性能接近

ChatGPT01Pro,其技術將成主流。·

思

想

價

值

：打破美國技術封閉壁壘，開源戰略為全球開發者提供平臺，推動技術協同創新。

·

經

濟

價

值

：若保持開源第一，經濟價值可能突破10萬億人民幣，影響全球經濟。·

戰

略

價

值

：

松動美國技術控制力，中國或實現戰略跨越，中美

Al競爭向平等競爭過渡。·

人

才

價

值

：團隊多為中國應屆畢業生和學霸，展現中國高等教育人才培養實力，激發年輕一代創新

熱

情

。·

產

業

生

態

價

值

：推動全球Al生態變革，降低技術成本，促進

Al應用在多領域飛躍發展，助力碳

基文明向硅基文明躍遷。DeepSeek

對中國開源生態的影響從

DeepSeek

到通義千問2.5-

Max

獲得用戶和科技界的認可，中國開發者對開源生態系統的貢獻在顯著增

加，這對程序員來說是崇高的理想與實踐。”據媒體報道，包括微軟、英偉達和亞馬遜在內的多家美國科技巨頭已

紛紛采用DeepSeek

的最新Al推理模型。沈陽稱，通過開源，中國的Al

模型為全球開發者提供了一個開放的創新和應用平臺，加速了全球

Al

的應用

進程，最終使整個科技生態系統受益。人工智能技術不應被少數人壟斷，因為壟斷可能導致少數人實現Al霸權與

控

制

。·Deepseek

把目前提升Al大模型能力的方法進行了工程上

的微創新組合。·DeepSeek

公布了相關論文，整個過程可以復現，這就是

開源的力量。·DeepSeek的推理過程，有自身的創新。·DeepSeek跟美國的Al相比，還有很多中國元素在里面，如中國網絡當中的一些熱詞。普通人必須轉型為"Al指揮官":既要具備調動AI

工作的能力，又要具備鑒

別能力，不迷信AI生成的

內

容

。·

Al產業發展方向將會是更多的開源創新、硬件與軟件的深

度協同，以及對模型開發成本與推理能力的不斷優化。Al產業將迎來更多創新DeepSeek

賦能企業，將帶來哪些關鍵變革?拓展應用廣度在需要深度邏輯推理和專業知識的場景中，如法律推理、科學研究、復雜工程問題解決等領域，推理大模型能夠給出更準確、更合理

的結果。以往大模型在這些方面表現不佳甚至無法完成的任務，如今Deepseek

大模型卻能輕松應對。提升應用效果Deepseek

通過DeepSeek-R1的輸出，蒸餾出6個小模型開源給社區。其中，32B和70B模型在多項能力上對標OpenAl

o1-mini,效果顯著。也就是說，在應用效果相當的情況下，

Deepseek

的性價比遠超預訓練大模型。降低應用成本對于有本地化部署需求的客戶，

Deepseek

免費開源的特性以及低推理成本和低訓練成本優勢，為企業節省了大幾百萬的模型授權費

以及高昂的本地算力投入。這使得資金有限的企業也能夠輕松邁入Al提效的大門二、DeepSeek行業賦能金融數字員工·AI客服·Al

投資顧問-AI財務·數字營業廳·市場數據分析·投資組合決策·個人財務數據分析和信

用評分·檢測欺詐·風險報告生成……游戲游戲研發·原畫設計及生成場景、劇情生成·角色模型輔助游戲平衡性測試玩法創新·個性化定制關卡·NPC交互·Al玩家教學·AI隊

友·玩家托管催生品類·實時內容生成類輔助玩家自行開發·玩家自定義音樂……娛樂全民娛樂·人臉美妝人像屬性變換·人像摳圖·醫美人臉分析·人體檢測和美型偶像養成·虛擬歌姬、博主·現實明星虛擬分身

·已故明星再現·虛擬動漫同人·元宇宙虛擬演出社交互動·C端用戶數字分身

·交互性旅游導覽

·定制化Al伴

侶醫療藥物發現·蛋白質結構預測·藥物分子發現·受試人群招募診斷治療·輔助診斷·病例報告生成·合成肢體投影·手術機器人·影像讀片·治療方案生成-AI陪

護·交互式心理咨詢·個性健康方案規劃教育課程生成·教材編寫-課程提綱生成·視頻課生成·虛擬教師·課件、筆記生成智能助教·智能答疑·作業、試卷批改·智能測評·進度跟蹤及反饋·學習方案定制·精準復習口語老師·

口語對練·

口語測評…工業設計優化·汽車算法設計

·建筑設計AI優化

·方案快速修改

·產品仿真3D

模型·工業部件無模具實

時成型·建筑模型生成·2D圖紙/圖像/PPT/Exce

等轉3D

模型制造檢測·智能安防·工業質檢·生Al成生成與人機協作電商商品展示·3D

模型生成·智能商品詳情·虛擬試穿試戴·營銷內容生成主播打造·虛擬主播·虛擬背景和換裝交易場景·虛擬商城·虛擬客服·智能推薦·品牌營銷決策跨界應用：場景強化多元輻射新聞采集·采訪音頻識別·海量資料抓取分析·素材同步自動處理·交互式直播劇本創作·AI劇本寫作·大綱和腳本生成

·生成分鏡繪畫·生成制片安排后期制作·影像修復·風格轉換·Al生成預告片·Al換臉、修改年齡、換裝、改變表情等·

畫質自動修復、除抖、清·文本圖片轉視頻

除雜物·音效合成快速橫屏轉豎屏新聞編輯

視頻拍攝傳媒

影視·寫稿機器人·快速剪輯集成制作

·字幕生成·高難度動作合成

·復活已故演員·合成物理場景·Al新聞主播

·Al晚會主持…更換背景智能物流Innovator·參

與

發

明

和

創

造

，

增強人類的創造力

和創新能力innovator

ForScience

&

Industry行業大模型Innovator

For

Social智能角色交互體InnovatorFor

Culture&Art文、圖、樂、劇人機協同與共生駕馭Al實現新式智能基座大模型

人機協同Organization·承擔整個組織的

功能，獨立管理并執行復雜的操

作Agent·代表用戶執行任

務，具備自主行

動能力Reasoner·基本的推理和問

題解決能力Sam

Altman:Al發展的五個級別Chatbot·

自然語言對話內容創作與管理客戶體驗管理市場調研多模態內容自動生成智能客服基于大數據的分析各類文案、文章、圖片、視頻、互動更自然的對話和理解力從大數據中挖掘市場趨勢其他個性化內容永遠在線，24*7即時響應消費者、競品分析品牌傳播聲譽管理營銷培訓打造品牌故事輿論與情感分析銷售團隊和客服人員培訓生成具有感染力的品牌故事分析客戶評論與反饋專業知識、話術、銷售技巧識別、統一品牌調性識別情緒傾向虛擬場景會話練習傳媒大模型：適用場景廣泛、助力效率提升選題同質化、難創新內容同質化問題嚴重，市場對選題創新性的要求

更高。信息過載，難取舍在信息爆炸的互聯網，篩選信息需要新聞從

業人員具備專業能力。數據采集與分析專業性更強大數據時代，新聞記者進行數據采集和分析

需要與時俱進的專業知識。對于常規新聞(如財經報道、體

育賽事結果等),大模型可以自

動生成初稿，記者只需進行編輯

和潤色。專

題

報

道利用大模型對大量數據進行分析，

提供背景信息和深入見解，幫助

記者撰寫更具深度的專題報道。依托深度學習模型和專業知識庫，

結合社交媒體大數據進行推理，為智能新媒體時代的內容創作提

供專業支持。行業觀察報告通過強大的大數據挖掘能力，提

供深刻的市場洞察和精準的內容

推薦，生成自動化報告。媒體行業痛點策劃時間緊、難深挖融媒時代選題爭分奪秒，時間壓力壓縮發揮

空間。選題預測利用大數據分析預測未來的熱點話題和社會關注點，幫助提前布局相

關報道或專題策劃。傳媒大模型：高效創作與行業洞察Al新聞寫作

深度評論中文語義理解深度優化針對中文網絡語境(如諧音梗、方言縮寫、熱點

梗)進行專項訓練，精準解析用戶評論中的隱含

情

感

。本土化風險控制更懂中國廣告法，營銷內容創作不使用絕對化用

語(如“最優惠”),規避虛假宣傳等風險本地生態無縫對接行業知識庫嵌入訓練階段融入電商、快消、金融等行業營銷知識

庫(如消費者行為模型、廣告投放策略、ROI

分析框架),可直接生成符合行業規范的營銷方案

和內容，減少通用模型的“泛化偏差”。動態分析能力實時抓取公開數據(如社交媒體、電商平臺數據),生成競品營銷策略，識別差異化機會點。支持與微信生態、淘寶/抖音服務市場、企業微信等本土平臺API快速集成，實現從策略生成到落地成針對性觸達策略(如優惠券類型、推送時機)。

執行的全鏈路閉環。DeepSeek+傳媒：讓營銷更"接地氣"垂直場景適配，瞄準營銷痛點本土化突出，貼合中國市場基于對話和行為數據(如客服記錄、頁面瀏覽路徑),構建動態用戶畫像，識別高價值客戶，生高信息密度與通用文字大模型容易生成內容

空泛、模板化和缺乏實質的問題

相比，在內容組織上更為具體且

富有實質，確保輸出的內容言之

有物、針對性強，具備更高的信

息密度和專業深度。專業性與實時性掌握特定領域知識庫，評論中使

用的術語和概念準確無誤；系統

能夠動態更新，掌握新出現的專

業詞匯和術語，內容具有時效性

和準確性。背景知識理解具備對事件社會背景和歷史知識

的深刻理解，在此基礎上進行精

準的寫作與深入的觀點闡發，確

保內容兼具廣度與深度，提供有

價值的見解。情感識別與表達能夠識別海量數據背后的情感模

式，并支持按照指定的情感傾向

進行內容創作，輸出既符合情感語境又具有精準的情感導向。跨平臺風格遷移針對同一主題事件自動生成客戶

端版本、微博版本、微信公眾號

版本、抖音腳本，適應不同平臺調性和用戶偏好。風格化創作能夠模擬特定的寫作風格，精準

再現不同語境下的文風特點。例

如模仿魯迅、特朗普講話風格。DeepSeek+

傳媒：專業創作與深度輸出宣傳內容生產

虛擬人在線交互

智慧文旅應用應用層直播等活動虛擬人演藝節目

政策研究項目多媒態內容生成

虛擬人平臺主題圖及專題創作素材文旅虛擬主持人現有虛擬人資源視頻生成

小模型定制

定制

授權共享大模型數據分析文旅品牌形象分析

景區健康度評估文旅景區熱點發現營銷策略優化

游客偏好行為分析

文旅消費預測數據中心底層輿情監控數據景區人流統計數據

景區消費數據

演藝演出數據文旅大模型：優化行業內容供給、提升服務水平文旅大模型全鏈賦能框架數據分析游客體驗景點推薦文化傳播功能層平臺層會講延安故事的明信片延安旅游集團聯合壹宇宙開發的"Al

尋城跡

·

延安"

明信片文創產品基于AIGC,

集

MetaBox+影像AI修

復、圖像活化、數字人驅動、AR

視覺增強等技術為

一

體

，

將Al

算法與卡片數實融合，讓老照片“動起

來”,歷史人物“活起來”,呈現明信片在看、聽、

玩、用等層面的全新交互體驗。AIGC

為延安老照片

賦予了

“

新生命

”

為文旅商消費注入了新動能

。文旅大模型從文化、歷史、景區、游客等數據中而來，想游客所想、答游客所問。AIGC

打開游客想象力和創造力，讓游客大開眼界，看不

一

樣的視頻、設計，又讓游客心想事

成，化身神筆馬良、音樂大師。娛

樂

：花樣技能，炫酷形式，邀請游客參

與，提供情緒價值。服務：貼心服務，溫聲

細語解答，耐心細致導

覽，提供附加價值。Al創造

文化加持文旅大模型：游客共情走進現實獲取游客共情

文旅虛擬人

走進現實世界人格：高度人格化，構建真實場景，走近游客生活，

提供互動和陪伴。場景：豐富的場景，為商業合作提供創意空間，展

現虛擬人獨特人設。社交：特定人設，持續輸出內容，與游客高頻

交互，強化情感連接。跨元：虛擬人不受限，具備廣闊的內容擴展空間，Q

點

停車場

衛生間

餐飲

出入188W虛擬人+官網APP+

虛擬人

小程序+虛擬人

公眾號+虛擬人新媒體終端+

虛擬人打破傳統服務

模式，可以多

點部署、統一

管理，快速響

應游客個性化

需求，突破人

力、時間、空

間

服

務限

制，

在游客與景區

之間搭建多條服務橋梁。交互一體機+

虛擬人核心技術：人臉識別、情緒識別、人臉喚醒、

語音喚醒、語音交互等。將文旅虛擬人部

署至一體機終端

設備，為游客創造

更

為

沉

浸

式、

個性化的交互體

驗。DeepSeek+

文旅：虛擬服務最后一米大理一麗江非遺民俗體驗之路行業痛點：文旅內容同質化嚴重，缺乏對地域文化符號(如非遺技藝、方言故事)的體系化挖掘與現代表達。跨文化與文化出海能力提升跨文化語境轉譯針對不同語種游客生成文化適配內容。例如，為

歐美游客解釋“泰山封禪”時，類比“凱撒加冕儀式”

但強調“天命”哲學差異。行業痛點：國際文旅推廣內容缺乏文

化轉譯，丟失文化語境。文化IP

的深度挖掘與創新表達文化知識圖譜構建基于地方志、民間傳說、口述歷史、人物傳記、

學術論文等千萬級語料，構建涵蓋歷史事件、人

物關系、建筑風格的文化本體庫。IP生成與跨媒介敘事根據文化元素自動生成沉浸式劇本(如基于敦煌

壁畫生成“絲路商隊”互動劇情),并聯動視覺模型輸出分鏡草圖，用于AR

導覽或實景演出設計。非遺技藝數字化傳承通過解析傳承人口述記錄與其他研究資料，生成

標準化多模態非遺檔案與游客體驗指南。DeepSeek+

文旅：從“物理空間運營”轉向“文化IP運營”患者教育生成易于理解的健康教育材料，讓

患者更好地了解病情及治療方案。醫療大模型：提升診斷精度與治療效率，實現醫療精準化醫

院提升管理能力醫

生減少文書和錄入工作檢索匯總最新醫學研究成果作為從

業人員參考資料。處理海量醫療數

據，發現隱藏在數據中的模式和趨

勢，賦能政策研究。自動生成、更新患者病歷記錄、診

斷報告和治療方案，減少醫生手動

輸入工作量，便于回溯和統一管理。根據病歷記錄的癥狀，提供初步疾

病診斷建議，幫助醫生更快確定診

斷方向。提供全天候患者咨詢服務，解答常

見問題，指導患者進行自我管理，

推送用藥提醒、飲食建議等。生成各類文書、文案，如自動生成

并解釋復雜的知情同意書內容，確

保患者充分理解。行政文書生成科研與數據分析電子健康記錄

(EHR)

管

理患者服務輔助臨床診斷患

者普及醫學關懷數據自動智能抽取錄入：實現高效、高質量的臨床研究數據錄入和理解，減少人為錯誤的發生并減輕

研究人員工作量。臨床問題響應和知識點查詢：快速準確地提供臨床

問題答案和知識點信息，提升臨床決策的效率。病例智能分析和決策支持：自動化病歷數據分析，

給出準確的醫療決策方案，以輔助醫生進行診斷。多模態影像數據理解：高效、準確的肝膽多模態影

像數據解析，提升診斷效率和精確度，并與現有報告進行對比分析。iLiver大模型應用中心快速體驗肝膽大模型原生應用，直觀感受醫療場景任務能力巴薩羅那BCLC

分期基于患者相關數據快速判斷巴薩羅那BCLC

分期結果及判

斷依據，提升醫生決策效率。進入應用>肝膽科知識問答以肝膽類疾病知識庫為來源，回答疾病病因、預防、治

療、檢查、康復等問題。進入應用>

化驗單分析通過分析化驗數據，預測疾病風險，并提供相應的醫療建

議。進入應用>病例診斷基于患者病歷數據，精確、全面的推薦可能的疑似疾病，

提升醫生決策效率。進入應用>醫療大模型：病例分析判斷支撐動態循證知識庫通用模型易受過時知識或非權威信息干擾，且缺

乏對本土診療指南的適配。可集成實時國際證據

庫，與中國醫學會指南實時同步，決策建議標注

證據等級。低成本輕量化部署基層醫療機構缺乏專家資源且預算有限，通過模

型量化技術，可在縣域醫院現有服務器運行，基

層能夠負擔。中文醫學語言專項優化針對中文病歷特點進行訓練集建構，精準識別醫

學實體及時間序列關系(病程演變)。醫生持續教育根據接診病例智能推送最新診療指南解讀、典型

病案分析，構建“邊用邊學”能力提升閉環。DeepSeek+

醫療：從“經驗驅動”到“智能協同”循證醫學驅動的輔助決策本地醫療文本結構化與知識抽取醫療資源下沉與基層賦能大火的DeepSeek

大模型也開始影響國內醫藥企業：近日，

一份恒瑞醫藥的通知文件在行業內流傳。文件顯示，根據公司董事長指示，決

定在全公司范圍內開展DeepSeek應用工作、要求各體系，各部閂應高度重視。結合自

身業務特點、制定切實可行的應用計劃，推動Deepseek

在公司內部的全面落地和有效

應

用

。2月7日，恒瑞醫藥向澎湃新聞記者回應稱，信息

屬實。對

于DeepSeek

的

價

值

，

恒

瑞

醫

藥

在

文

件

中

稱

、DeepScek

作為先進的人工智能工具，可通過智能化手段優

化

業

務

流

程

、

提

升

工

作

效

率

，降低運

管

成本，各體系，各部門需恨

據苷身業務需求。制定詳細的Deepseck

應

用

計

劃

明

確

應

用

場

景

，

實

施

步

罪

、

預

期

什

標及時間節點。計劃應具有可操作性和可量化性，并于2025年2月25日前發送至公司

管理總部辦公室文件還提出由公司人力資源部負責，將Deepsek

應用情況作為各級干部年度工作考核的重要指標之

一

根據各體系，各部門的應用效果、目標達成情況及創新成果進行

綜合評估，定期跟進落實考核。工作要求方面、文件提出了三點要求，其中包括注

重實效與創新。應結合實際業務需求，積極探索Deepseek

的

創

新

應

用

場

確

保

應用成果能夠切定據升工作效塞和管理水平。二.DoepSeak

對虐藥行業的實際影響及案洲分析1.增品師物諧選效事，莫四的RencwuntA

公司用AI術變出了治療淚幅伊單停化癥(ALS)的DeepSck地本這個不、一家大型制藥公可用這個平臺師選了數當萬種化合協，犯新藥俊選物的發了，2.

優化藥物設計

msliooMcdlore的AE里臺R

用72天就設計出新型植坪紙化選藥物，?

鄰術公白優他了實這藥物的分子結柯，把高了荷物的效力和選擇性，派少了的作用，比四，網新西1232個候造分干，其中6個在體外共驗屬示C5O小于00NM面作統HTS方運需西6個月S.

加評臨床試險

DaepSoak通過裕匹配讓驗受試、化試附方案以及來時跟蹤患者反成患世陽程時向MR

個用露i、而LeamA

酒過枸吧”字家性對照阻，成>7實際對即窮iApple

Fcr

Sum過PmAnneWanen廢淵34萬人的律取調，復現工序驗演的，這地A、細短分析樓測時期

以買職藥公可開發的一種警型抗船物為例，該藥物在臨床有階段麗要

、該藥物的縣因毒性雜質糖通主依粗F(C-VS

技志，世在性題靈眼要不足，分析時而長間

將物中的基因南性森質根第提完了檢惡的貿敏度和效厚多組學數據挖掘生成式分子設計匹配臨床試驗入組標準自適應試驗設計良反應信號挖掘適應癥擴展發現DeepSeek

如何一、DeepSC

的問世，無凝為2025-02-DeepSeek+

醫療：創新藥物研發范式全流程賦能，加速新藥研發恒瑞醫藥要求內部DeepSeek

全面落地，應用

情況納入年度工作考核不

字

號①

低能到高能Al輔助學習與個性化教育0通過個性化教育，幫助學習者

從低能力狀態迅速提升到高能

力

狀

態

，

即Al

根據每個學習者

的需求和優勢定制教學內容和

方法。②單能到多能跨學科學習與綜合技能培養0通過跨學科學習和綜合技能培養，幫助學習者從具備單一技能狀態發展到擁有多個成熟技能。◎整合各種領域的知識，為學習者提

供更廣泛的學習資源，幫助其掌握

多種技能。01

03Al四能教育以

AI

為

基

礎

，

旨

在

幫

助

人

們

從

低

能

到

高

能

、

單

能

到

多

能

、

多

能

到

超

能

、超

能

到

異

能

的

教

育

模

式02

04③多能到超能深度學習與高階思維能力提升?通過深度學習和高階思維能力培養，幫

助學習者從具備多種技能狀態發展到超

高能力狀態。0

Al可以提供高質量的學習資源，引導學

習者深入研究特定領域，提高其創新能

力、批判性思維和解決問題的能力。④超能到異能拓展認知邊界與創新思維模式0通過拓展認知邊界和創新思維模式，幫助學習者從超高能力狀態發展到異能狀態。0Al

可以協助學習者挖掘潛在的認知能力，

開發出前所未有的思維方式，以應對未來

社會的挑戰和變革。教

育

大

模

型：四能躍升認知突圍教學效果評估語言學習與翻譯教輔資源制作自動生成高質量教學大綱、課件和講義；從海量在線資源中篩選并整合相關視頻、圖片、文章等多媒體資料，豐富課堂教學內容。惑。互動式課堂創建虛擬導師或

對話機器人，模

擬真實對話場景；

設計基于Al的游

戲化學習模塊，增加學習的趣味

性和吸引力。個性化學習根據用戶學習進

度、興趣和能力，

自動生成學習材

料和練習題；提

供實時的虛擬助

教服務，答疑解提供多語種學習支持，幫助學生提高外語水平，

尤其是口語和寫作能力；為大量

文獻檢索和閱讀

提供實時翻譯服務。教育大模型：智能化教學創新教學模式教師培訓利用數據分析工

具，幫助教師反

思教學過程中的優點和不足，提出改進建議。批改學生作業和測驗；分析學生

的學習行為表現，

識別出薄弱環節，并提出針對性的改進建議。教育知識圖譜深度融合預訓練階段融入K12至高等教育全學段教材(涵蓋人教版、

北師大版等主流版本)、近十年中高考試題、奧賽題庫及

權威教輔內容，構建超千萬節點的教育知識圖譜。高效推理助力教育革新DeepSeek-R1在數學、編程以及邏輯推理等多個領域的卓

越表現，使其能夠準確解答復雜的理科問題。成本效益顯著通過優化模型結構和算法，顯著降低API調用成本，更多教

育機構和個人用戶能夠負擔得起高質量的Al答疑服務。DeepSeek+

教育：教學助手更"聰明"擁抱DeepSeek

為代表的推理大模型，網易有道加速Al教育落地網品有道

renk12math(內部測試集)MATH500GAOKAO客觀題主觀題SiMachHum.MathSeMathHum.MacGPT4a55.416075785.3255926265olpreviews55/min8531900*967386236181.29DecpSeck-R1812ZQwQ-32B83.1700697299.088228501Sky.T132B-Preview83.1782497272576.6676.51Qwen25-14B-TnstructDeepSerk.RIDobll-Qwen-14B6535802076.28364B94553666.47Gnloe

altB81:398tA93938.9684660h“理科大模型的成熟將大大拓展AI在教育和其它行業中的應用。我們在去年預測理科大模型將

快速成熟，實際的技術創新來得更快，短短幾個月DeepSeek-R1就誕生了。這對于教育應用

非常關鍵，可以說教學過程中最大的場景，最難的問題都依賴理科大模型的能力，所

以

我

們

對R1及其它推理模型的應用非常看好。”網易有道CEO

周楓表示。同時內部測試的數據顯示，DeepSeek-R1

在有道K12

測試集上的準確率高達88%,這

一

亮眼

表現進一步堅定了我們全面啟用該模型的決心。

a解四網

#png.*-t.

選樹練

手#開年AI新征程，和大家同步一個大消息~今天，有道正式宜布全面擁抱DeepSeek-R1;Al

全科學習助手“有道小P”結合DeepSeek-R1超長思維鏈所提供的思考及分析能力，進一步優化了個性化答疑功能，已經能夠提供更具

深度、更強準確性的解題思路，大幅度升級了用戶體驗。*P人iS中

，EA-8不中年主

，用a

干*戶sin出nA科平以,wan心理疾病輔助診療平臺通過多輪測試和論證證明該平臺可

以顯著提升醫療決策的科學性、多學科聯

合會診的高效性。醫療行業推廣面向醫療系統，推廣心理健康大模型服務

體系。通過與政府部門、教育機構、非政府項目以及企業合作。Al虛擬心理醫生研

發Al

虛擬心理醫生助理，為婦女

和兒童提供精準和個性化的心理健康診斷

與治療。科研成果發布收集和分析的大量數據，闡述Al

技術診

斷和治療策略的有效性以及心理健康服務的

最佳實踐和創新方法。心理大模型：解讀認知智渡險境預期成果2413心理靶點(PsychologicalTargets)1心理靶點是影響個體心理健康和情緒福祉的關鍵因素。負面因素如壓力、焦慮源，正面因素

如情緒調節策略、社會支持網絡。識別心理靶

點有助于為個體設計有效的心理健康干預措施。倦怠靶點(Burnout

Targets)1

倦怠靶點指導致個體在心理和情感層面感到極度疲憊和消耗的特定因素或領域。包括過高的工作壓力、不平衡

的工作生活比例、缺乏社會支持等。共同構成了

一種綜合性的AI

心理學研究框架，用于理解和解決個體的心理健康問題。通過識別心理和倦怠靶點，靶向療愈能夠

提供更為精準和個性化的靶向療愈(Targeted

Healing)靶向療愈指針對個體特定的心理健康

問題或倦怠靶點提供專門、個性化的

治療方案，旨在通過精準的干預措施

促進快速和有效的康復。靶向療愈在應對倦怠靶點

方面發揮著重要作用心理大模型：解讀認知智渡險境Al

心理學I情緒理解與社交智能在情緒理解和社交智能方面具備優秀的能力，使得DeepSeek

能夠更好地理解和響應用戶的情緒狀態，在心理

咨詢和支持場景中提供更貼心的服務。開源與社區支持DeepSeek

的開源策略使得開發者社區可以檢查、改進和定制模型，促進技術的普及和創新，加速模型的迭代和優化，使其成本效益高效的模型架構和訓練方法使得

DeepSeek

在資源利用上更具優勢，降低了硬件和能源需求，使得心理行業的從業者DeepSeek+

心理：智能輔導深度共情能夠以更低的成本獲取高性能的Al

工具。能夠更迅速地適應心理行業的具體需求。入庫發貨

銷售服務AI

智能圖書融合了Al

技術與傳統閱讀

材料，內置了高級的Al功

能，能夠提供互動式的學

習體驗。提供自動生成內容、個性化推薦和智能

搜索服務提供沉浸式閱讀和學習體驗，開發智能助手

和語音交互功能，增強用戶互動和便利性處于探索階段，發展潛力大，面臨技術研

發成本高、用戶隱私和版權保護等新挑戰Al選

題

收稿翻譯三審三校大模型◆自動檢測語法錯誤◆內容一致性檢查◆版權和引用驗證◆敏感內容過濾Al出版營銷◆讀者畫像與內容偏好分析●自動化營銷海報視頻生成◆生成營銷腳本文案◆智能營銷平臺出版大模型：三審三校獨立操作裝幀設計

Al輔

助

傳統模式三審

申領書號Al生成內容服務◆Al文字出版物內容創作◆AI圖片出版物內容創作

◆AI

音像出版物內容創作◆AI工具實操培訓排版校對

征訂質量檢測虛擬作者完全獨立操作的Al虛擬人，不僅

生成內容，還能模擬特定的寫作

風格和聲音。這些AI作家可以創

作小說、新聞報道、博客文章等，

完全無需人類干預。Al

智能硬件◆Al智能書籍◆Al人形機器人◆Al出版智能硬件◆Al出版智能產品周邊AI出版虛擬人◆虛擬作者◆互動閱讀體驗◆品牌形象代言◆跨媒介推廣Al出版產品服務行

業出片下廠照照想二長文本處理能力強，適配書籍及學術出版DeepSeek在自然語言處理方面表現出色，能夠理解和生成

高質量的文本。這使得其在內容創作、校對、摘要生成等出

版行業的關鍵環節中具有獨特的優勢。中文理解與生成能力領先，適配出版行業需求DeepSeek

在中文理解和生成上的優勢，使其能夠實現高質

量的文本創作、更精準的校對與潤色、智能摘要與編校輔助

等。DeepSeek+

出版：智能創作，高效編審開放性與可控性，適配行業定制需求DeepSeek

支持本地部署，并具備較強的可控性，適合出版行業的合規與個性化需求，可提升出版內容安全，減少數據泄露風險。★清潔生產與流程優化·

通過分析煤化工生產過程中的各項關鍵參數，Al模型優

化工藝流程，減少排放，提升產品質量，符合《意見》

中“提高用煤效能”和“推動清潔生產”之要求★能耗與成本控制·

對能耗和生產成本進行精準預測，幫助企業優化資源配

置，控制成本，助力實現煤炭行業的集約高效開發，符

合政策中的“推動節能降碳”的方向★智能安全管理·

通過大數據分析，識別生產過程中的潛在風險，提供實

時的安全管理建議，符合“加快煤礦安全智能化”的政

策指引，提升行業安全水平★環保排放預測與治理·

模型預測生產中的環保排放指標，并提供優化方案，確

保企業符合環保標準，推動“減污降碳協同治理”★市場需求預測·

通過對市場數據的智能分析，預測市場需求和價格走勢，

幫助企業靈活應對市場變化，提升市場競爭力，促進產

業結構調整原

理

：通過集成物理化學原理、熱力學、流體力學、反應

動力學以及過程工程等多個學科的知識，對煤轉化為化學

品、燃料和其他高價值產品的復雜工藝流程進行量化描述

和預測。目

的

：優化煤化工過程的設計、運行和控制，提高資源利

用效率，減少環境影響，并促進新技術的研發。過程優化

設備故障預測★新產品研發與創新·

Al模型加速新產品的研發與測試，提升創新能力，助力

推動煤炭原料的多元化利用和新材料應用，契合政策中

“推動煤基新材料應用創新”的要求通過仿真優化生產參數，提

高產品質量與收率，助力清

潔生產和能效提升分析設備運行數據，預測故

障并提前預警，提升生產安

全性，符合智能化要求煤化工大模型：轉型清潔持續發展通過分析企業的能耗數據，提

供節能減排方案，優化資源利

用，實現成本控制和環保目標整合上下游數據，推動供應

鏈智能協作，提升行業競爭

力和創新能力能源管理

產業鏈同DeepSeek+

化工：智能驅動，安全高效專業知識建模：行業專用的智能知識庫煤化工行業的生產手冊、安全標準、法規文件通常較長且專業性強，DeepSeek

在長文本處理上具備較強優勢，除此之外，DeepSeek

能更準

確理解煤化工行業術語，深入理解行業復雜概念，更適應煤化工行業的復雜性和高精度需求，助力企業提升研發、生產