接入DeepSeek之后，企业什么样？

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随着DeepSeek等人工智能技术的不断成熟，传统企业和行业正站在转型升级的关键节点。这场由技术驱动的变革浪潮，在提升效率和优化成本的同时，也催生出新的商业模式和增长点，为经济发展注入新的动力。带来诸多机遇的同时，DeepSeek的应用也面临着数据安全、算法偏见等挑战，行业标准和数据治理体系亟待建立。

“智慧基因”带飞生产效率，挑战也随之而来

企业需要建立完善的数据治理体系，确保数据使用的合规性和安全性

工人日报—中工网记者 徐潇

自从2025年初火到现在，DeepSeek在各行各业的应用已经取得了不少成果。作为新一代人工智能技术的领头羊，DeepSeek正在深刻地改变着传统企业与行业的运营模式和发展轨迹。这项技术利用深度学习算法和大数据分析，为企业决策提供精准支持，推动传统产业向智能化方向转型。在制造业、零售业、金融服务业等多个领域，DeepSeek的应用正在重塑行业格局，在提升效率和优化成本的同时，也催生出新的商业模式和增长点。

DeepSeek助力企业变革

近日，在中铁资源鹿鸣矿业公司法律合规部办公室，法务专员聂明月将新拟定的43页的设备购买合同上传至“钼光大模型”。30秒后，法律助手不仅标出3处存在歧义的条款，还自动给出决策建议。

“原本需要三四天完成的合同审查，如今不到半小时即可完成，而且关键条款漏检率归零”。该公司法律合规部部长赵春蕾说，目前该系统已协助审核合同13份，规避潜在法律风险43项，合同流转效率提升300%。自从完成DeepSeek等国产大模型本地化部署和试运行智能矿山AI服务平台“钼光大模型”后，中铁资源鹿鸣矿业公司总经理孟庆胤认为，“我们将见证矿业认知革命的真正爆发！”

“DeepSeek为道岔制造注入‘智慧基因’，实用性很强。”最近，中铁宝桥南京公司的信息化团队成功将DeepSeek-R1模型和千问大模型Qwen2.5接入ERP系统，开发了道岔智能助手。这个智能化制造新体系实现了订单管理、工艺执行、质量管控的全流程数字化升级。

“钼光大模型”“道岔智能助手”只是企业接入DeepSeek进行数字化升级的一个缩影。

在实际应用中，DeepSeek的应用成效显而易见。制造企业引入DeepSeek系统后，通过实时监控生产线运行状态，可预测设备故障，优化生产调度，提升整体生产效率。

而零售行业应用DeepSeek的消费者行为分析系统后，实现了精准的商品推荐和库存管理。系统通过分析顾客购买记录、消费习惯等数据，为每家门店提供个性化的商品组合建议，较大地提高了库存周转率，减少了滞销。

在金融服务业，DeepSeek也在悄然介入。据中国工商银行消息，近期工商银行在同业率先完成DeepSeek最新开源大模型的私有化部署，并将其接入行内“工银智涌”大模型矩阵体系，推动金融业务场景的智能化升级。据悉，工商银行聚焦金融大模型行业应用，按照“全栈自主可控、全面技术突破、全域场景赋能、全辖安全防护”的目标，构建集算力、算法、数据、工具、安全、应用、生态于一体的“工银智涌”企业级金融大模型技术应用体系，形成以大模型为核心的新一代金融业务赋能模式，打造“人工智能+金融”行业新质生产力。

对医疗、教育行业的影响受瞩目

据报道，浙江大学医学院附属第二医院胸外科主任医师接诊时，DeepSeek仅用56秒就完成精准诊断，结论和临床团队高度吻合，还能纠正医生提问的模糊描述，事件在医疗界引起广泛关注。据不完全统计，目前国内已有超百家医院接入DeepSeek。北京友谊医院、北京清华长庚医院、北京大学第三医院等多家医院纷纷宣布完成本地化部署。

如今，流行“遇事不决问DeepSeek”，有网友表示，“DeepSeek治好了我的情绪病”。在互联网分享“被AI感动哭”“DeepSeek的情绪价值拉满了”的帖子比比皆是，甚至有网友认为，DeepSeek比心理医生更适合自己。

可以看出，DeepSeek正在为医疗行业带来前所未有的变革。广义来看，从疾病诊断到药物研发，从患者管理到医疗资源优化，DeepSeek的技术正在全方位赋能医疗行业。在智能影像诊断方面，可以大幅提升诊断效率与准确性，其AI系统能够快速识别医学影像中的病变区域，辅助医生进行诊断。而在治疗方面，DeepSeek可以推出个性化治疗方案，给病人提供情绪价值，更有助病人恢复健康。

同样，DeepSeek对教育行业的影响也颇受瞩目。个性化教育方式、智能教学、优化教育资源等等，DeepSeek通过其创新的技术解决方案，正在推动教育模式转型和升级。

有教育界人士认为，DeepSeek的出现和广泛应用，对未来选择学习专业和方向有较大影响，比如“大学能否培养出能够应用AI从事未来的研究和工作的新型人才”“就业时更看重求职者应用AI的实际能力”。

DeepSeek通过其创新的AI技术，正在为医疗和教育行业带来深刻的变革。其在智能影像诊断、个性化学习等领域的技术突破，不仅提升了行业效率，还改善了服务质量。然而，在技术应用的过程中，DeepSeek也面临着数据隐私、技术透明性和人文平衡等挑战。

对此，上海市数据科学重点实验室主任肖仰华表示担心，在智能教学过程中，或许会被AI抓取教师、学生的个人隐私。肖仰华认为，比这些问题更可怕的，是AI的大规模滥用和误用，可能会削弱学生独立思考的能力。

看来，DeepSeek能否在技术创新与行业需求之间找到平衡，将成为其持续赋能医疗和教育行业的关键。

挑战不容忽视

尽管DeepSeek带来了诸多机遇，但其应用也面临着数据安全、算法偏见等挑战。企业需要建立完善的数据治理体系，确保数据使用的合规性和安全性。同时，算法模型的透明性和公平性也需要持续改进，以避免决策偏差。

人才短缺是另一个亟待解决的问题。DeepSeek的应用需要既懂业务又懂技术的复合型人才，这类人才的培养需要时间和投入。企业需要建立完善的人才培养机制，通过内部培训和外部引进相结合的方式，打造适应智能化转型的人才队伍。

展望未来，DeepSeek与传统产业的融合将更加深入。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，DeepSeek有望在更多领域发挥其价值。企业需要保持开放和创新的态度，积极探索DeepSeek的应用场景，在数字化转型中把握先机。

在技术快速迭代的时代，传统企业和行业正站在转型升级的关键节点。以DeepSeek为代表的人工智能技术，既是挑战也是机遇。只有主动拥抱变革，积极推动技术与业务的深度融合，传统企业才能在数字化浪潮中实现跨越式发展，开创新的增长空间。

值得注意的是，DeepSeek的应用效果因行业和企业特点而有所差异。专家建议，企业在引入DeepSeek时，需要结合自身实际情况，制定合理的实施策略。同时，政府相关部门也在积极制定行业标准和应用指南，为DeepSeek的健康发展提供政策支持。

首钢矿业不断挖掘AI技术潜能

“DeepSeek+”应用大赛来了

中工网讯（工人日报—中工网记者赖志凯 通讯员周宇）近日，结合DeepSeek大模型技术优势及行业智能化转型需求，为推动青年职工探索AI技术在矿山生产管理、行政办公、技术革新、文化宣传等场景中的应用，加速AI技术与业务场景深度融合，首钢矿业启动“DeepSeek+”融合创新应用大赛。

大赛分为“DeepSeek+AI工具融合创新”“DeepSeek+岗位场景实战”两个赛道。大赛重点面向青年职工，鼓励团队合作，允许跨部门组队参赛。

“DeepSeek+AI工具融合创新，要求结合DeepSeek与至少1个其他AI工具联动，如DeepSeek与Kimi（PPT生成）、MidJourney（图像设计）、数字人平台（虚拟形象）、AutoML（数据分析）等工具结合，充分挖掘日常工作中的AI应用能力。”首钢矿业团委负责人凌嘉鸿介绍说。DeepSeek+岗位场景实战，主要针对日常实际工作中的瓶颈问题。

大赛开展以来，青年职工积极参与，利用DeepSeek+Python+Excel生成自动轨迹物料信息，利用DeepSeek+MuceAI创作矿山主题宣传曲，利用AI数字人+VR制作井下安全培训微课件，利用DeepSeek+Stable Diffusion设计矿山主题IP形象，利用DeepSeek+Kimi等AI大模型助力日常办公等。

调模损耗成本降低一半

在海尔佛山滚筒洗衣机的注塑车间里，一场AI革命正在悄然发生。借助DeepSeek，海尔佛山滚筒注塑班组实现了效率提升与成本优化的双重突破。

“过去我们注塑机调模全凭经验，有了这个模型，就像有了一个资深注塑师傅随时指导。”注塑班组李京俊兴奋地说。相关数据显示，该模型投入使用后注塑班组生产效率提升18％，注塑工调模损耗成本降低50％。林楚滨 摄

中广核AI大模型涵盖核能、新能源及其他产业领域共18个数据集

可支撑深达近百层的模型推理

工人日报—中工网记者 刘友婷

近日，中广核AI大模型完成DeepSeek的全面接入，实现了DeepSeek模型的本地化部署。“中广核AI大模型基于国产算力底座，全面接入DeepSeek后，运行稳定，可支撑深达近百层的模型推理，大幅提升模型计算能力与数据处理速度。”中广核智科公司数字化应用主任工程师姚全兵谈到，通过整合中广核内部的海量数据资源，中广核AI大模型已完成涵盖核能、新能源和其他产业领域的18个数据集，构建了更安全、更智能的企业级AI中枢，实现了对复杂问题的精准理解与高效处理，显著降低了使用成本。

中广核AI大模型已成功上线13个典型应用，完成了核电备件库存、辐射防护、智能交通等领域的场景应用。

在核电培训垂直领域，中广核宁德核电基地发布了国内首个核工业大语言模型应用平台“云中锦书”，该平台部署了基于系统化培训理念的智能培训系统，实现了为每位员工定制专用培训库，显著提升了培训效率。

“相对于传统的数字员工，核工业大语言大模型的介入可以实现海量知识的整合，打破了各工种之间的数据孤岛，各工种的技术知识、培训学习都可以在平台上共享学习。”宁德核电人工智能实验室负责人王澍向记者介绍，核电现场的工程师可以通过知识库之间的排列组合构建起一个专属于自己的数字工程师。这个数字工程师是一个全科全能型的工程师，各种技术知识之间没有壁垒，完全共享，在现场工作中可以随时调阅学习新技能新知识。

在“华龙一号”设计方面，中广核构建了全数字化的设计体系，在核电站多专业数字化设计中，实现了全厂三维设计、全自动出图、自动提资与设计数据审查。在安质环方面，创新研发核电经验反馈智能处理模型，辅助工程师进行信息甄别，实现经验反馈业务智能升级转型。在建造方面，“吕华刚劳模创新工作室”联合工信部通信研究院共同完成了核岛厂房埋件与钢筋智能验收项目研究，智能验收精度已经可以满足±10毫米的安装精度。同时，通过基于深度学习的数字化成像X射线检验智能评片专家系统实现了钢衬里焊接底片缺陷智能识别。

目前，中广核旗下共有14台在建“华龙一号”机组，批量化建设智能化高效推进。

在核电特种机器人领域，中广核已形成包括隧洞海生物清理及收集机器人、管道异物探查清理机器人在内的百余款机器人。依托机器人的硬件优势，深入叠加图像识别、多传感器融合等AI技术，拓展应用场景。

“核电站蒸发器房间通道十分狭窄，拆装和密封作业工艺复杂，人工作业受到极大限制”，中广核研究院智能装备室主任陈嘉杰介绍，经过团队两年的研发，上线应用了这款智能化堵板拆装机器人，有效减少了堵板拆装人为失误，提升了堵板安装质量。

来源：中工网-工人日报