今年伊始，來自中國的AI大模型DeepSeek憑借好用、開源、免費三大特點火爆全球。AI大模型是指使用大規(guī)模數(shù)據(jù)和強大的計算能力訓練出的人工智能模型，這些模型通常具有高度的準確性和泛化能力，可應用于自然語言處理、圖像識別、語音識別等領域。

隨著DeepSeek的“出圈”，新一輪人工智能大模型落地應用的熱潮也隨之而來。各行各業(yè)都在積極擁抱DeepSeek，與之相關的應用“遍地開花”。近日，總臺記者在對多個行業(yè)領域進行探訪后發(fā)現(xiàn)，DeepSeek的應用正在推動多個行業(yè)質效齊升。

賦能千行百業(yè)

DeepSeek落地再提速

在湖北武漢，這家12年來從事農業(yè)遙感技術研究與應用的高科技企業(yè)，已經(jīng)快速接入了DeepSeek，企業(yè)負責人介紹，過去團隊積累了大量的衛(wèi)星圖像、種植指導、病蟲災害等方面的數(shù)據(jù)，通過使用這些專業(yè)農業(yè)知識庫對DeepSeek進行訓練，團隊很快得到了一個全能高效的“農業(yè)專家”。

武漢珈和科技有限公司CEO 冷偉:我們接入DeepSeek的一個對話平臺，是可以直接問它種植情況怎么樣，它就有點像一個農業(yè)小助手，它可以給你一個好的建議或者是一些方案。另外，我們可以通過這樣的數(shù)據(jù)快速獲取到這個區(qū)域的災損情況，通過大模型調用小模型，快速能夠得到終極的分析報告或分析內容。

大模型的能力加持下，原本需要幾天繪制出的農作物受災圖，現(xiàn)在可以在幾秒之內完成，幫助農民更快生成保險評估報告。而在建筑行業(yè)，DeepSeek大模型也已擔當起了建筑工程師“智能助手”的角色，從專業(yè)領域知識問答到建筑模型質量檢測，甚至繁復的成本測算，這些工程管理領域的“重活難活”，現(xiàn)在都可以由它來處理。

中建三局數(shù)字工程公司產品經(jīng)理 顏露:一般來說，一個中型項目涉及的成本清單項有2000多條，如果人工一一比對的話，需要耗時4到6天。現(xiàn)在在包括DeepSeek在內的AI技術的賦能下，邏輯推理與計算能力得到了顯著提升，在系統(tǒng)內部能夠自動生成成本清單項，經(jīng)過人工核對之后點擊確認，就可以完成成本清單匹配的工作，工作耗時縮短為2到3天，整體效率也提升了50%，推薦清單正確率也得到了有效提升。

開源的DeepSeek可以讓負載的工作更加準確、智能、高效，大幅降低使用AI大模型技術的門檻。記者來到位于北京的一家人工智能生活實驗室，他們正在開發(fā)更加簡單方便的、面向普通人的大模型應用平臺。接入DeepSeek大模型后，它強大的推理能力可以分析拆解普通人的交互意圖，讓大模型的使用變得更加簡單。經(jīng)過系統(tǒng)和界面的重新設計，只需簡單說上幾句話，就可以創(chuàng)造出訂制的頁面、軟件甚至游戲。

生活實驗室技術負責人 盧夢凡:DeepSeek的思維鏈有個最大優(yōu)勢，就是它可以對于一個非常簡單的要求進行非常系統(tǒng)性的分析和理解。我們在前期的程序設計或者說優(yōu)化的過程中就可以大大減負，我們可以把更多精力放在怎么去優(yōu)化后續(xù)的這些工作，怎么能提供更多更復雜的一些功能，所以這是DeepSeek對我們來說最大的一個價值。

優(yōu)化算力

推動大模型應用低成本落地

隨著DeepSeek的火熱，最近各地的政務、企業(yè)業(yè)務等都在紛紛接入DeepSeek大模型，大家希望利用大模型的能力賦能自身業(yè)務的進一步提質增效。此外，圍繞大模型的產業(yè)鏈，比如本地化部署的算力，也在加速創(chuàng)新。

大模型是效率工具，不少團隊都希望將DeepSeek部署到自己的私有化環(huán)境中，在保障數(shù)據(jù)安全的同時，可以更好地對模型進行微調和私有訓練。記者來到一家專門做大模型推理算力優(yōu)化服務的技術團隊，他們的技術人員告訴記者，從DeepSeek爆火到現(xiàn)在，他們的算力產品也出現(xiàn)了供不應求的場景。

大模型能力雖然強，但是想把它部署到本地并不簡單。比如，本次國內技術團隊DeepSeek開源的671B參數(shù)的“滿血版”大模型，有6710億不同的參數(shù)。如果把這個“數(shù)字大腦”裝進本地電腦，就像要把一座圖書館塞進自家書房。這671億本書的圖書館要在本地運行，相當于要在自家書房里快速查閱圖書館所有671億本書，并即時生成新知識。

按照傳統(tǒng)的方式，在本地直接部署DeepSeek“滿血版”大模型，算力門檻動輒也要數(shù)百萬。這個團隊與清華大學相關團隊合作研發(fā)，設計并開源了一套全新的推理算力架構，改變了大模型算力過分依賴GPU、成本過高的計算模式，專門針對中小團隊使用場景，大大降低了計算成本。

趨境科技CEO 艾智遠:計算強度低的、參數(shù)量大的，我應該放在CPU，計算強度強的、參數(shù)量小的，我應該放在GPU，這樣就可以形成GPU和CPU協(xié)同工作的過程，這是我們這次架構的全新創(chuàng)新，相比于整個大的部署來講的話，我們的部署門檻降低了大概90%的成本，讓這種比如說小幾十萬的這樣級別的機器就可以運行一個大的模型，能讓更多的人用得上DeepSeek的這樣一個模型。

數(shù)字線蟲“天寶”

開啟生物智能新范式

人工智能大模型需要極大的算力、電力資源消耗等，很難做到環(huán)境友好。而我們人類的智能卻是功耗極低的，只要營養(yǎng)到位，體能充沛，就能夠思考、行動。那么，能否像人腦一樣，研究出更快、更便宜、更通用的人工智能新范式呢？在基礎研究領域，科學家們也正在探索，而且近期已經(jīng)取得了階段性成果。

在北京智源研究院，記者看到了這只名叫“天寶”的秀麗線蟲，它正在電腦里扭動身體緩慢前進。和普通的線蟲一樣，它可以自主地完成覓食、避障、排便等生物行為，但不同的是，它是科學家在虛擬世界中模擬出的一條“數(shù)字生命”。為什么要“復刻”這樣一條身長不足一毫米的蟲子呢？

北京智源人工智能研究院生命模擬研究中心負責人 馬雷:我們人腦，我們一天消耗的能量，兩個雞蛋，有時候一個雞蛋就夠了，但是我們能產生非常復雜的行為，但是你要讓現(xiàn)在的大模型來給你產生剛才等同于我那樣信息量的一個表述，它可能是要燒掉一片森林產生的熱能發(fā)的電量才有可能。我們研究生物智能，其實是可以去稍微地去緩解一下這個問題，我們吸取一些精華的思想去用到現(xiàn)在的一些模型構建里面，就可能會造出一種非常低功耗的模型。

秀麗線蟲只有302個神經(jīng)元，每個神經(jīng)元與肌肉的關聯(lián)已有完整的研究數(shù)據(jù)，是理想的生物智能研究對象。此前也有科學團隊在虛擬環(huán)境中還原過秀麗線蟲的行為模式，而這一次，科學家則通過力學仿真、強化學習等技術，首次實現(xiàn)了秀麗線蟲神經(jīng)、身體與環(huán)境的閉環(huán)仿真，讓“天寶”能像真的線蟲一樣，基于環(huán)境刺激自主觸發(fā)行為、感知所處的水流環(huán)境作出反應，甚至還能進行團隊協(xié)作，整個過程沒有任何預設程序，完全依賴生物神經(jīng)網(wǎng)絡的“自然涌現(xiàn)”。

北京智源人工智能研究院生命模擬研究中心負責人 馬雷:這是整個神經(jīng)元的細節(jié)，你會看到線蟲運動的時候，它的頭部的神經(jīng)元不停地往下放電，這里面的顏色亮的地方代表產生了比較強的神經(jīng)信號，一個動作電位，然后往下傳輸，同時刺激肌肉不停地在往前走。

目前，線蟲“天寶”正在一個巨型“數(shù)字叢林”里繼續(xù)進化，而團隊更大的愿景是在計算機中復現(xiàn)智能的進化史——從線蟲到果蠅，從斑馬魚到小鼠，不斷逼近人類大腦的奧秘，最終探索出更低功耗、更高效的通用人工智能全新范式。

北京智源人工智能研究院理事長 黃鐵軍:過去幾年人工智能發(fā)展特別快，但是主要是集中在認知智能，以語言與信息處理為代表的這樣的一個方向。但是往未來發(fā)展，除了我們這些比如人的高級的認知之外，我們還要感知這個世界，我們還要做行動，也就是這一兩年熱起來的叫具身智能，就是智能是要有身體的，構造一個有身體的智能，其實是要學習生命，在學習生命的過程中有能促進我們對生命本身的理解和認識，也對我們自身的醫(yī)療、健康起到促進作用。

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