? ? ?2025年春節(jié)期間，國產(chǎn)大模型DeepSeek異軍突起，一夜之間，舉世關(guān)注，各種文章、教程、App及大模型接入方案紛紛涌現(xiàn)。面對“DeepSeek熱”，鋼企應(yīng)如何立足行業(yè)特性和企業(yè)實(shí)際，避免盲目追隨潮流，成為了一個(gè)值得深思的問題。筆者認(rèn)為，其中的關(guān)鍵在于精準(zhǔn)把握企業(yè)需求，深諳各大模型特性，并將其與實(shí)際應(yīng)用場景融合，以最大化模型效能，加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能化升級。

　　DeepSeek-R1作為DeepSeek開源的推理模型，擅長處理復(fù)雜任務(wù)且免費(fèi)。尤其值得一提的是，在模型的后訓(xùn)練階段，DeepSeek-R1大規(guī)模運(yùn)用了強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，使其推理能力得到極大提升，在數(shù)學(xué)、代碼以及自然語言推理等任務(wù)上，其性能足以與業(yè)界標(biāo)桿OpenAI-o1相抗衡。其標(biāo)簽——國產(chǎn)、免費(fèi)、開源、強(qiáng)大、高效且成本優(yōu)化，不僅打破了技術(shù)壁壘，還大幅降低了進(jìn)入AI（人工智能）領(lǐng)域的門檻，為全球AI創(chuàng)新者提供了前所未有的參與機(jī)會(huì)。

　　在實(shí)際應(yīng)用中，DeepSeek展現(xiàn)出諸多優(yōu)勢。首先，DeepSeek通過創(chuàng)新的算法優(yōu)化和低精度訓(xùn)練技術(shù)（如int8），訓(xùn)練成本僅為同類產(chǎn)品的1/8，推理成本更是比OpenAI低出不少，這將極大推動(dòng)AI（人工智能）在鋼企研發(fā)、生產(chǎn)等各個(gè)環(huán)節(jié)的廣泛應(yīng)用。同時(shí)，DeepSeek-R1的推理速度實(shí)現(xiàn)了飛躍式提升，比傳統(tǒng)GPU（中央處理器）快57倍，結(jié)合為鋼鐵行業(yè)量身定制的專用模型，能夠?qū)崟r(shí)響應(yīng)生產(chǎn)調(diào)度、庫存管理等核心需求。

　　此外，DeepSeek開放模型權(quán)重，采用MIT開源協(xié)議（麻省理工學(xué)院許可證），允許用戶利用模型進(jìn)行二次開發(fā)、蒸餾。用戶基于DeepSeek開發(fā)或使用專用模型，能夠精準(zhǔn)分析行業(yè)數(shù)據(jù)，為庫存管理、供應(yīng)鏈預(yù)測、生產(chǎn)流程優(yōu)化等決策提供科學(xué)依據(jù)。值得一提的是，DeepSeek還具備出色的跨平臺(tái)兼容性，已順利接入華為云、百度智能云等平臺(tái)，用戶無需徹底更換原有系統(tǒng)，即可輕松實(shí)現(xiàn)混合部署，極大地降低了遷移成本。

　　然而，DeepSeek也存在一些劣勢。首先，地緣政治限制可能影響其國際業(yè)務(wù)。美國已禁止政府設(shè)備使用DeepSeek-V3，若鋼鐵企業(yè)涉及國際業(yè)務(wù)，需評估數(shù)據(jù)跨境傳輸風(fēng)險(xiǎn)。其次，開源模型可能增加代碼漏洞風(fēng)險(xiǎn)，需加強(qiáng)本地化部署的安全防護(hù)。再次，DeepSeek無法像百度等企業(yè)一樣實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分級分層受控，企業(yè)在引入AI技術(shù)時(shí)，務(wù)必重視數(shù)據(jù)安全與合規(guī)性，嚴(yán)格權(quán)限管理，確保數(shù)據(jù)不被非法獲取或泄露，避免因技術(shù)漏洞引發(fā)經(jīng)濟(jì)損失。最后，過度依賴DeepSeek可能導(dǎo)致技術(shù)路徑單一，若其后續(xù)閉源或調(diào)整策略，企業(yè)需重新評估替代方案。同時(shí)，華為、百度等廠商已快速接入DeepSeek，可能通過捆綁服務(wù)削弱鋼鐵企業(yè)的議價(jià)能力。

 　在大模型落地過程中，我們需時(shí)刻保持警惕，避免落入“偽需求”陷阱，不盲目追求“大而全”，而是優(yōu)先聚焦于生產(chǎn)、質(zhì)量、成本等核心痛點(diǎn)，確保所選場景與DeepSeek的特點(diǎn)高度契合。

　　具體而言，鋼鐵企業(yè)可以著重關(guān)注供應(yīng)鏈協(xié)同優(yōu)化，通過整合采購、庫存及物流數(shù)據(jù)，預(yù)測原材料價(jià)格波動(dòng)及運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)，從而優(yōu)化采購計(jì)劃及庫存管理水平。同時(shí)，致力于運(yùn)營優(yōu)化，借助數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策機(jī)制，大幅提升生產(chǎn)效率與資源配置效率。在設(shè)備預(yù)測方面，鋼企應(yīng)結(jié)合企業(yè)原有的模型，利用生產(chǎn)設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)，通過先進(jìn)的大模型分析技術(shù)，精準(zhǔn)把握設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，預(yù)測故障周期，特別是對于高爐、軋機(jī)等關(guān)鍵設(shè)備尤為重要。

　　此外，在企業(yè)管理運(yùn)營中，鋼企可借助AI技術(shù)輔助生成精準(zhǔn)文案，構(gòu)建崗位知識(shí)庫，整合行業(yè)資訊與操作手冊，進(jìn)一步提升工作效率，有效降低人力成本。

 　企業(yè)數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)以及專業(yè)知識(shí)庫的搭建，共同為DeepSeek等AI應(yīng)用的實(shí)施構(gòu)建了穩(wěn)固的數(shù)據(jù)基石。

　　針對企業(yè)ERP（企業(yè)資源計(jì)劃）、MES（制造執(zhí)行系統(tǒng)）等核心系統(tǒng)中累積的歷史數(shù)據(jù)，首要任務(wù)是建立一套統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系，從而清除冗余信息、填補(bǔ)數(shù)據(jù)空白、糾正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，并確保數(shù)據(jù)的兼容性，特別是時(shí)序數(shù)據(jù)與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的無縫整合，從而為AI模型的精準(zhǔn)訓(xùn)練提供可靠且高質(zhì)量的數(shù)據(jù)源。

　　與此同時(shí)，為了深化AI模型對鋼鐵行業(yè)特定應(yīng)用場景的理解，鋼企需將行業(yè)專有術(shù)語（諸如連鑄坯熱送熱裝率、噸鋼綜合能耗等）及工藝標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)嵌于大模型之中?；诖?，DeepSeek依托百度的千帆大模型的行業(yè)知識(shí)增強(qiáng)能力，能夠定制化訓(xùn)練垂直領(lǐng)域的專業(yè)子模型，從而在專業(yè)領(lǐng)域展現(xiàn)出更加卓越的應(yīng)用效能與精確度。

　　鋼鐵企業(yè)在穩(wěn)健推進(jìn)DeepSeek應(yīng)用的過程中，可采取“試點(diǎn)先行”策略，根據(jù)企業(yè)特點(diǎn)，選擇一個(gè)具體產(chǎn)線或車間（例如煉鋼車間）作為試驗(yàn)田。

　　在這一階段，鋼企利用大模型的分析能力，優(yōu)先聚焦于優(yōu)化轉(zhuǎn)爐配料比例、預(yù)測鑄坯質(zhì)量以及進(jìn)行根因分析等生產(chǎn)關(guān)鍵任務(wù)。在評定周期內(nèi)，鋼企應(yīng)重點(diǎn)考察一系列關(guān)鍵指標(biāo)，如能耗降低的具體百分比、產(chǎn)品質(zhì)量的明顯提升幅度等，來評估DeepSeek的應(yīng)用成效。在試點(diǎn)項(xiàng)目取得顯著成效并經(jīng)過充分驗(yàn)證后，企業(yè)可采取分階段的方式，逐步將DeepSeek的應(yīng)用范圍拓展至全企業(yè)。

　　這一策略旨在避免一次性全面部署可能帶來的資源過度消耗和風(fēng)險(xiǎn)，確保每一步都走得穩(wěn)健而高效，最終推動(dòng)DeepSeek在整個(gè)企業(yè)范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)全面且深入的應(yīng)用。

　　為確保大模型能夠與企業(yè)現(xiàn)有系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)無縫對接，鋼企必須密切關(guān)注數(shù)據(jù)流的連續(xù)性，避免任何可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)斷點(diǎn)的環(huán)節(jié)。針對部分老舊或特殊系統(tǒng)，鋼企可靈活采用中間件或API網(wǎng)關(guān)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)輕量化、低成本集成，確保平穩(wěn)過渡。

　　在技術(shù)推進(jìn)的同時(shí)，鋼企也要深刻認(rèn)識(shí)到員工賦能與變革管理的重要性。為此，鋼企可輔助開展一系列“AI+工藝”融合培訓(xùn)，幫助工程師深入理解模型輸出的內(nèi)在邏輯，比如為何在特定情境下，模型會(huì)建議調(diào)整軋制速度，從而增強(qiáng)他們的主動(dòng)決策能力，而非僅僅作為被動(dòng)執(zhí)行者；還可建立一套激勵(lì)機(jī)制，積極鼓勵(lì)一線員工主動(dòng)反饋模型在實(shí)際應(yīng)用中遇到的問題，通過正面引導(dǎo)和激勵(lì)，有效消除員工可能存在的抵觸情緒，確保先進(jìn)技術(shù)能夠真正落地生根，避免技術(shù)資源的閑置浪費(fèi)。

　　在風(fēng)險(xiǎn)控制與成本優(yōu)化方面，鋼企需細(xì)致評估私有化部署DeepSeek所需的硬件升級成本，尤其是針對高性能需求（如GPU服務(wù)器集群）的投入，以及組建兼具鋼鐵工藝知識(shí)與AI技能的運(yùn)維團(tuán)隊(duì)所需的資源。

　　同時(shí)，鋼企可通過協(xié)商采用靈活的計(jì)費(fèi)模式，例如按調(diào)用量階梯定價(jià)，防止成本超支；確保生產(chǎn)數(shù)據(jù)的本地化安全存儲(chǔ)，并運(yùn)用聯(lián)邦學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“可用不可見”，既保障數(shù)據(jù)利用的效率，又有效防范供應(yīng)鏈斷供等安全風(fēng)險(xiǎn)，確保合規(guī)性與業(yè)務(wù)連續(xù)性。

　　總體來看，鋼鐵企業(yè)的AI落地實(shí)踐需將技術(shù)理性與行業(yè)深度洞察（Know-How）緊密結(jié)合。短期內(nèi)，鋼企應(yīng)聚焦于設(shè)備維護(hù)、工藝優(yōu)化等具體且可量化的核心“硬場景”，通過實(shí)實(shí)在在的降本增效成果，彰顯AI技術(shù)的價(jià)值；長期來看，則需依托數(shù)據(jù)的持續(xù)積累與組織文化的深刻變革，推動(dòng)AI深度融入企業(yè)的生產(chǎn)管理體系，避免陷入“技術(shù)至上、脫離實(shí)際”的誤區(qū)。在此過程中，鋼企通過大模型技術(shù)支持，可構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析與決策平臺(tái)，即構(gòu)建AI中臺(tái)能力，不僅滿足當(dāng)前需求，更為未來擴(kuò)展至碳排放管理、數(shù)字孿生等新興領(lǐng)域預(yù)留空間。

　　筆者認(rèn)為，我們的最終目標(biāo)是讓大模型真正成為那位“深諳鋼鐵行業(yè)的老師傅”，而非僅僅是擺在那里的“昂貴裝飾品”，從而引領(lǐng)企業(yè)邁向更加智能、高效的未來。