1．人民中科研究院院长李兵研究员阮晓峰、吴方：
2．郑州市委政研室韩枫桦：
3．中国社科院研究员姜奇平：
4．商洛市直科技系统干部学习使用DeepSeek交流发言汇编……………………16
5．经济观察报记者周悦：
8．洪观新闻记者万磊：
9．侠客岛对话郑永年：DeepSeek带来的震撼与启示……………………………32
10．经济参考报记者王璐：
11．光明日报调研组：
12．第一财经日报记者钱童心：
13．中国经济周刊记者侯隽：
14．中国新闻出版广电报记者朱子钰：
15．中国新闻出版广电报记者朱子钰：
16．中国出版传媒商报记者张馨宇：
17．文艺报记者刘鹏波：
18．文艺报记者刘鹏波：
19．山东商报记者吴绍博：
20．山西日报记者刘慧芳：
21．成都日报锦观新闻记者胡瑰玮：
22．经济参考报记者张漫子：
23．南方日报记者刘越亚马芳：
24．解放日报记者顾泳：
25．中华工商时报记者蒋元锐：
26．北京日报记者孙云柯孙颖：
27．中国电子报记者齐旭：
28．上海证券报记者李雁争：
29．北京商报记者金朝力：
30．北京晚报记者孙云柯孙颖：
31．广西日报记者关海芳罗婧：
32．惠州日报记者游璇钰：
33．济南日记者曹雅欣：
34．南方日报记者钟哲吴雅楠吴少敏：
35．乌鲁木齐晚报记者王媛媛：
36．南方日报记者刘珊：
37．解放日报记者巩持平：
38．南方日报记者唐亚冰：
39．北京商报记者魏蔚：
一、赋能政务服务现状
二、暴露出来的问题
三、建议对策
四、结语
一、明确目标与定位
二、数据安全与隐私保护
三、与现有系统的融合
四、人员培训与能力提升
五、持续优化与改进
一、DeepSeek的一般情况（一）DeepSeek是谁
（二）DeepSeek的成就
（三）DeepSeek引起的市场轰动DeepSeek的成功可能会促使
（四）DeepSeek的创新
（五）用户评价
二、关于DeepSeek影响的分析
（一）对中美战略竞争的影响：“星际之门”计划
（二）对中美科技竞争的影响
1．.不仅是中美之争本身
2．DeepSeek对巨头的挑战
3．DeepSeek对投资的影响
三、谁将取代DeepSeek：从一滴水看AI大海
（一）冷思考之一：DeepSeek是弯道超车还是换道超车？
（二）冷思考之二：知还是行？
（三）冷思考之三：向上与向下两条曲线
（四）不冷不热地思考：高性能计算路线上的两种走法
一、探索与尝试
二、收获与感悟
三、未来展望
1．马太效应
2．深度思考
3．不讲废话
4．危机感
5．把握机会
一、DeepSeek版本
二、用DeepSeek进行公文写作
三、与各应用的接入
一、美国AI巨头不是打不过
二、最值得讨论的不是低成本
三、DeepSeek很好
一、智能填表：效率倍增的政务革新
二、12345热线：AI客服驱动服务质变
三、智能导办：全场景覆盖的精准服务
一、技术突破：国产化部署实现效率飞跃
二、应用场景多元拓展：全方位赋能石油化工产业链
三、直面挑战积极应对：稳步推进智能化转型
一、密集接入DeepSeek
二、深度结合觅新机
三、“AI+”专项行动提速
一、战略引领：从“晚了一个周期”到“第一梯队”
二、技术颠覆：走一条“不随大流”的路
三、营造环境：“让创新自然生长”
四、审慎思考：“打破思维的藩篱”
一、有人才
二、“基本都是自己长出来的”
三、培育自由生长的土壤
一、重要拐点出现
二、接入只是开始
三、依靠强制内嵌
一、AI狂奔DeepSeek到底妙在何处
二、为我所用创新落地场景与服务
一、宋吉述（江苏凤凰出版传媒股份有限公司总经理）：人工智能最重要
二、赵海涛（中国音像与数字出版协会出版融合工作委员会副主任、中新
三、汤杨（龙源数字传媒集团执行总裁、文可AI首席执行官）：让更多人可以参与到AI发展进程
四、付鹏（中信出版集团信息数据中心总经理）：让出版社以最少资源获得较好AI能力
五、苏瑞欣（古联（北京）数字传媒科技有限公司古籍实验室主任）：为
六、尹琦（延边教育出版社数字出版中心主任）：在长文本创作与合规审
七、安然（陕西人民教育出版社数字出版部副主任）：可解锁智能编校新
八、广东省出版集团数字出版有限公司：在数字出版领域展现出巨大应用
九、中国出版传媒商报记者张馨宇：助力阅文“作家助手”革新网文创作
一、几秒成诗
二、诗人会消失吗
三、如何正确地用好AI
一、打破英伟达的算力霸权
二、17岁考入浙大的天才
三、DeepSeek有多厉害？
一、生活中的“亲密伙伴”
二、行业里的“得力助手”
三、挑战与机遇共存
一、AI指令万能公式爆火网络指令越具体回答越靠谱
二、精准提问、保持优化、善用提示词才能实现高效交互
一、击穿三大定式
（一）打破“越强越贵”的成本诅咒
（二）超越“性能-成本-速度”的不可能三角
（三）走出“参数膨胀”陷阱
二、实现三大跃升
（一）技术架构：重新定义参数效率
（二）数据策略：质量驱动的成本控制
（三）工程实践：架起“超级工厂”流水线
三、超越技术的启示
一、找准定位“灵动”杭州
二、深耕优势“炼”成人形
一、提高医院系统运行效率
二、辅助医生减少误诊漏诊
一、交通数据分析效率飞升
二、“百事通”助力提升服务水平
三、探索更多应用场景
一、推动科学决策及社会治理精准化
二、带来高效的公共服务
三、如何守住安全底线？
一、多地政务系统部署应用
二、服务模式的重大变革
三、应用场景将不断扩容
一、不到20分钟生成应急方案
二、1700余个事项智能帮办
三、拿不准的问题一唤即知
一、DeepSeek本地化应用能做啥？
二、中医也能用DeepSeek看病吗？
三、未来之路如何走？
一、全链条应用AI
二、驱动政务服务从“被动响应”转向“主动治理”
一、“人味儿”成了关键词有人把它当“树洞”记者他们都说你有“人味儿”
二、成为最热“搞钱”工具有人一个星期赚10万元记者有人利用你卖教程赚钱
三、火爆的不止语言模型AI应用不断跨界
四、怎样用好AI工具DeepSeek有答案
一、接入
二、路径
三、高地
一、秒懂政策不再雾里看花
二、智能派单精准解决问题
三、提前预警“接诉即办”迈向“未诉先办”
一、技术突破
二、服务大局
三、行业领跑
一、缺乏灵气的流水线“工业产品”
二、和DeepSeek做“反向朋友”
三、欢送一部分诗人离开诗歌
一、DeepSeek本地化应用“爆单”
二、技术落地是看谁跑得稳
一、从“提示词工程”到“零门槛革命”
二、从“极限压缩”到“创新土壤”
三、从“模型竞赛”到“应用比拼”
目录
1．人民中科研究院院长李兵 研究员阮晓峰、吴方：
政务系统接入DeepSeek几个问题不容忽视……………………………………1
2．郑州市委政研室韩枫桦：
关于DeepSeek融入机关工作的几点思考………………………………………4
3．中国社科院研究员姜奇平：
谁将取代DeepSeek——对DeepSeek的冷思考…………………………………7
4．商洛市直科技系统干部学习使用DeepSeek交流发言汇编……………………16
5．经济观察报记者周悦：
关于DeepSeek，误读与幻觉……………………………………………………21 6．永州市政务迈入AI时代DeepSeek私有化大模型赋能政务服务………………27 7．杨晓宇：DeepSeek大模型赋能石油化工行业—石化央企引领AI与能
源融合新浪潮…………………………………………………………………28
8．洪观新闻记者万磊：
“DeepSeek+政务”热潮彰显技术赋能强大力量……………………………31
9．侠客岛对话郑永年：DeepSeek带来的震撼与启示……………………………32
10．经济参考报记者王璐：
“牵手”DeepSeek央企“AI+”行动提速…………………………………35
11．光明日报调研组：
DeepSeek“破圈”意味着什么………………………………………………38
12．第一财经日报记者钱童心：
从阿里巴巴到DeepSeek：政府有所不为，企业大有作为……………………47
13．中国经济周刊记者侯隽：
对话董煜：跑出DeepSeek，中国做对了什么…………………………………51
14．中国新闻出版广电报记者朱子钰：
对接DeepSeek，主流媒体破浪前行…………………………………………54
15．中国新闻出版广电报记者朱子钰：
DeepSeek首秀媒体圈：首批尝鲜者讲“拥抱”感受………………………58
16．中国出版传媒商报记者张馨宇：
数字出版人热议DeepSeek……………………………………………………63
17．文艺报记者刘鹏波：
网络作家PKDeepSeek，谁赢了？……………………………………………77
18．文艺报记者刘鹏波：
DeepSeek强势出圈，写诗不再神秘？………………………………………82
19．山东商报记者吴绍博：
DeepSeek诠释遥遥领先………………………………………………………86
20．山西日报记者刘慧芳：
爆火的DeepSeek到底是啥……………………………………………………90
21．成都日报锦观新闻记者胡瑰玮：
DeepSeek“驯化”攻略爆火靠谱吗？………………………………………93
22．经济参考报记者张漫子：
DeepSeek颠覆了什么？——大模型“国产之光”破局的启示……………95
23．南方日报记者刘越亚马芳：
DeepSeek火了大湾区如何作答？…………………………………………100
24．解放日报记者顾泳：
DeepSeek本地化部署与医院系统深度对接………………………………106
25．中华工商时报记者蒋元锐：
DeepSeek将为各行业注入全新活力………………………………………108
26．北京日报记者孙云柯孙颖：
上线DeepSeek助手，人工智能助力城市治理、政务服务更快捷更高效…110
27．中国电子报记者齐旭：
多地“AI公务员”上岗……………………………………………………112
28．上海证券报记者李雁争：
政务系统接入DeepSeek多地数字政府建设进入深化提质阶段…………116
29．北京商报记者金朝力：
多地政府接入DeepSeek智慧政务不止效率………………………………118
30．北京晚报记者孙云柯孙颖：
多区政务平台接入DeepSeek………………………………………………121
31．广西日报记者关海芳罗婧：
广西多家医院接入DeepSeek………………………………………………123
32．惠州日报记者游璇钰：
惠州12345热线引入DeepSeek………………………………………………127
33．济南日记者曹雅欣：
普通人怎样当好AI玩家？…………………………………………………129
34．南方日报记者钟哲吴雅楠吴少敏：
千行百业为何纷纷接入DeepSeek？………………………………………133
35．乌鲁木齐晚报记者王媛媛：
亲测12345热线：DeepSeek赋能，体验高效升级……………………………137
36．南方日报记者刘珊：
全国首创！广州公共资源交易平台全面接入DeepSeek……………………140
37．解放日报记者巩持平：
让DeepSeek替代公务员能给群众倒一杯热茶吗…………………………143
38．南方日报记者唐亚冰：
全省多个地市已部署上线DeepSeek，粤探索AI赋能公共治理……………149
39．北京商报记者魏蔚：
众说纷纭DeepSeek…………………………………………………………151
政务系统接入DeepSeek几个问题不容忽视
人民中科研究院院长李兵研究员阮晓峰、吴方（2025年2月28日）
数字化转型浪潮席卷各行各业，大模型在政务服务领域的应用已成为政府提升服务水平的重要抓手。作为一款开源大模型，DeepSeek凭借其在成本和性能上的优势，在政务服务、公共管理和城市治理等多个领域展现出巨大的应用潜力。然而，在未经过系统论证和整体规划的情况下，简单地接入或碎片化地部署DeepSeek，将面临数据安全、系统适配、成本效益等多重挑战。
一、赋能政务服务现状
据不完全统计，全国已有超过100家政府单位接入DeepSeek，涵盖智能问答、政策分析、交通便民、12345热线等多个场景。这些实践表明，政府正在努力让DeepSeek成为提升服务效能的重要工具，争取为公众带来更便捷、更智能的服务体验。但同时部分地方也出现了“你上我也上”的现象，缺乏对实际需求和应用效果的系统性思考和论证，个别地方甚至出现了夸大宣传。
二、暴露出来的问题
如果未经系统化的规划和设计，简单地部署DeepSeek大模型也面临诸多风
险。
资源浪费与效率失衡风险。目前，部分地方政府在引入DeepSeek时缺乏统一的规划和标准，导致重复建设和资源浪费。例如，一些地方政府在未充分评估实际需求的情况下，投入大量资金引入DeepSeek及算力设备，但由于技术适配性不足或使用场景有限，最终未能实现预期效果，造成投入产出比失衡。此外，当前人工智能技术发展很快，不断出现新的技术和设备迭代，如果没有进行系统和长远的规划，数月之后又要进行系统升级甚至重建。
生成式模型的幻觉所引发的可信度风险。DeepSeek作为生成式AI模型，其输出结果可能存在不可解释性和“幻觉”问题，即生成的内容看似合理但并不符合实际情况。在政策咨询场景中，如果系统提供的答案存在错误或误导性信息，可能引发公众对政府服务的不信任，甚至导致决策失误。
数据安全与模型可靠性带来的系统性风险。DeepSeek的应用依赖于海量数据的训练和调用，这可能带来数据泄露、滥用或被恶意攻击的风险。例如，政务数据中涉及大量敏感信息，如果安全防护不到位，可能导致隐私泄露、数据
篡改等，进而影响政府公信力和社会稳定。
过度依赖技术导致的系统脆弱性与应急能力不足风险。如果政府部门过度依赖DeepSeek等人工智能技术，可能导致系统在面对技术故障、网络攻击或突发事件时显得脆弱。例如，一旦DeepSeek系统出现故障，可能直接影响政务服务的正常运行，甚至引发公众对政府应急能力的质疑。
三、建议对策
对策建议框架示意图
一是准确评估业务应用场景对模型的需求，避免资源浪费与效率失衡。在引入DeepSeek之前，政府部门应充分调研和评估实际业务场景的需求，明确技术的适用性和优先级。例如，对于高频、标准化程度高的业务（如政策咨询、信息查询），可以优先引入DeepSeek以提升效率。而对于复杂、涉及重大决策的业务，则需谨慎评估技术的适用性。同时，建议建立统一的建设标准和评估机制，避免各地重复建设，确保资源投入与产出效益相匹配。
二是准确评估模型和算力成本，平衡投入与收益的关系。在推进DeepSeek大模型与政务服务的深度融合前，系统化论证算力资源、模型开发运维成本与业务收益的平衡关系，是规避技术盲目投入、实现可持续智能化转型的核心前提。例如有的行政审批的智能化应用中，人工智能系统虽将部分环节处理时间
大幅压缩，但因需额外增设人工复核岗位，实际综合成本不降反升。因此，需通过严谨的经济性论证，才能避免因短期政绩驱动导致的资源错配，真正实现“技术投入-治理效能-财政可持续性”的三角平衡。
三是准确评估数据载体的安全边界，筑牢数据安全防线。DeepSeek的应用依赖于海量数据的训练和调用，因此必须明确数据的安全边界，确保敏感信息不被滥用或泄露。具体措施包括，对于非公开数据，要禁止使用API调用的方式，避免数据被截取或泄露。同时，优先采用国产化算力基础设施，确保数据主权和系统安全性。此外，引入加密技术和访问控制机制，防止数据在传输和使用过程中被篡改或窃取。定期开展数据质量与安全审计，及时发现和修复潜在风险。通过这些措施，确保数据在安全边界内高效流动，为DeepSeek的应用提供可靠保障。
四是建立内容安全常态化防控机制，提升技术可信度与公众信任。针对DeepSeek可能存在的生成内容不可解释性和“幻觉”问题，政府部门应建立常态化全生命周期的内容安全防控机制。在模型上线前，要对模型和相关数据进行全面的内容安全评测，达到安全要求方可上线。模型上线后，要对模型运行中的输入内容、推理过程和输出结果进行实时监测和防控。此外，应构建内容安全“红队攻击”机制，不定期对模型进行模拟攻击以发现漏洞，时刻保障智能系统的安全性。
四、结语
DeepSeek大模型在政务领域的应用可以为政府服务带来效率的提升和智能化水平的升级，但同时也面临资源浪费、数据安全、技术可信等多重挑战。需要准确评估业务需求、平衡投入产出、筑牢数据安全边界、建立内容安全防控机制，主动应对这些潜在风险，推动技术与政务服务的深度融合，为公众提供更智能、更可靠的政务服务。
关于DeepSeek融入机关工作的几点思考
郑州市委政研室韩枫桦
目前，DeepSeek人工智能大模型作为一种新兴的技术，正快步“融入”机关工作。前不久，在郑州“新春第一会”上，省委常委、市委书记安伟提出：“聚焦打造智慧政府、责任政府、法治政府，加快引入DeepSeek等大模型，以AI技术全面植入、全面赋能政务服务，有效提升智能化、精准化、无纸化水平。”为有效推进DeepSeek等大模型加快融入机关工作，提升政务数据处理能力，优化行政决策，推动政务流程智能化，促进跨部门协作与信息共享，笔者认为应进一步解决好DeepSeek等大模型融入机关工作可能面临的数据安全和隐私保护等问题。
一、明确目标与定位
一方面DeepSeek等大模型确实能提高工作效率，提升决策质量，增强机关的服务能力和水平。另一方面它只是辅助工具，它不能完全替代人的工作。它能为机关的决策和工作提供数据支撑，确保决策和工作客观、准确。它能推动机关工作的创新，提高工作的质量和水平。
机关在优化行政决策过程中，可以利用DeepSeek等大模型技术进行数据分析和预测，从而更好地制定政策。例如在公共健康领域监测疫情传播趋势并预测潜在风险，以提前采取应对措施。同时，通过自动化工具减少人为干预，提高决策的客观性和准确性；在推动智能化政务流程中，可以实现政务流程的智能化升级。
另外，还可用于优化内部管理流程，如公文处理和资源分配等，提升整体行政效率。它在支持多模态数据处理与分析中，不仅在文本处理方面表现出色，还支持图像、语音等多种数据类型的处理，使其在行政管理中具有广泛的应用潜力，尤其是在促进跨部门协作与信息共享，其开放性和灵活性能够整合不同部门的数据资源，实现跨部门的信息共享和协同工作。
但DeepSeek等大模型在融入机关工作时，可能存在数据安全和隐私保护方
面的隐患，例如可能涉及跨境传输导致信息泄露的风险。
二、数据安全与隐私保护
DeepSeek等大模型融入机关工作时，数据安全与隐私保护至关重要。既要建立严格的数据管理制度，又要加强对数据的加密、备份和访问控制，确保数据安全和保密。同时，要严格遵守相关法律法规，保护公民的个人隐私。
建立严格的数据管理制度。要明确数据的收集、存储、使用和共享规则，
确保数据的合法性、安全性和保密性。要加强对数据访问的权限管理。
建立严格的数据加密技术。采用先进的加密技术对数据进行加密处理，防止数据在传输和存储过程中被窃取或篡改。同时，定期对数据进行备份，防止数据丢失或损坏。
建立严格的数据安全培训。对工作人员进行数据安全和隐私保护的培训，提高他们的安全意识和操作技能，避免因人为疏忽导致的数据泄露。
建立严格的应急响应机制。一旦发生数据安全事件，能够及时采取措施进行处理，降低损失和影响。只有在确保数据安全与隐私保护的前提下，DeepSeek才能更好地融入机关工作，发挥其应有的作用。
三、与现有系统的融合
DeepSeek等大模型融入机关工作，要通过全面评估、合理方案、加强沟通协作以及充分测试验证等措施，实现与现有系统的有机融合。在DeepSeek等大模型融合过程中，要充分考虑系统的兼容性和稳定性，避免出现系统冲突和数据丢失等问题。
进行全面的系统评估。深入了解现有系统的功能、架构和运行情况，找出
其优势和不足之处，为DeepSeek等大模型融入提供依据。
制定合理的融合方案。根据评估结果，结合DeepSeek等大模型的特点和优势，设计出既能充分发挥DeepSeek等大模型作用，又能与现有系统无缝衔接的融合方案。
建立有效的沟通机制。在DeepSeek等大模型融合过程中，涉及多个部门和人员，需要加强沟通与协作，确保各方能够理解和支持融合工作。
进行充分的测试验证。在融合方案实施后，要进行充分的测试和验证，确保DeepSeek等大模型与现有系统的融合达到预期效果。对测试中发现的问题，要及时进行调整和优化，以提高系统的稳定性和可靠性。
四、人员培训与能力提升
DeepSeeK等大模型要在机关发挥应有的作用，需要对机关工作人员进行相关业务培训，使工作人员能够熟练掌握DeepSeeK等大模型的实际操作方法，提高机关人员对DeepSeeK等大模型新技术的认识和应用能力，提升工作效率和质量。一要明确具体培训目标。二要建立完善的考核机制。三要注重能力提升的持续性。
五、持续优化与改进
DeepSeeK等大模型融入机关是一个不断完善和优化的过程。要建立有效的反馈机制，及时收集用户的意见和建议，根据实际需求进行持续优化和改进，确保DeepSeeK等大模型能够更好地满足机关工作的需要。
建立紧密的合作机制。深入了解机关的工作流程和需求，确保DeepSeek等
大模型与之紧密结合。这需要与相关部门进行充分的沟通和调研。
建立有效的反馈机制。鼓励机关工作人员提出对DeepSeek等大模型使用的意见和建议，及时收集并分析这些反馈信息，以便发现问题并进行针对性的改进。
建立完善的维护机制。根据机关工作的实际需求，对DeepSeek等大模型进行技术升级和功能拓展与维护，让机关工作人员充分了解DeepSeek等大模型优势和使用方法。
建立科学的评价机制。定期对DeepSeek等大模型融入机关工作的效果进行评估。
总之，DeepSeeK等大模型融入机关需要在目标定位、数据安全、系统融合、人员培训和持续优化等方面下功夫，以提升政务数据处理能力、优化行政决策过程、促进跨部门协作与信息共享等，提高决策的客观性和准确性，提升整体行政效率，全面提高机关工作效率和服务质量。
谁将取代DeepSeek——对DeepSeek的冷思考
中国社科院研究员姜奇平
一、DeepSeek的一般情况（一）DeepSeek是谁
DeepSeek成立于2023年，公司位于中国杭州，由前对冲基金幻方（High-FlyerQuant）的领导者梁文峰创立。DeepSeek的主要特点是基于开源模型和提供低推理成本的技术。
DeepSeek聚集了一支年轻、技术技能出色的团队，其核心目标是推动通用人工智能（AGI），并以透明和开源的方式进行研究，同时强调通过低成本的技术使先进的人工智能（AI）更容易获取。
（二）DeepSeek的成就
DeepSeek在模型开发上采用了混合专家架构（MoE）等先进算法，这有助于节省显存资源，并提高底层算力的使用效率。这种技术思路在DeepSeek-V2中已经得到验证。
公司通过开源其模型和相关技术，允许更多的AI团队基于这些最先进且成本最低的技术开发新的应用。
DeepSeek-R1是公司推出的一款模型，在短时间内登顶苹果美国区应用商店
免费App下载排行榜，并在中国区也取得了领先的位置。
该模型在多个领域（如文本创作、代码生成等）达到了与OpenAI相当的水
平，但成本仅为OpenAI模型费用的一小部分。
DeepSeek的突出功能之一是其令人难以置信的非常低的API调用价格，使高级AI更容易访问。例如，DeepSeek-R1的起价每百万输入Token为0.55美元、每百万输出Token为2.19美元，这一价格远低于OpenAI或其他美国AI实验室的产品。
（三）DeepSeek引起的市场轰动DeepSeek的成功可能会促使
OpenAI和其他美国供应商降价以保持现有的领先地位。如果更高效的模型能够以少得多的支出参与竞争，那么人们就会质疑Meta和微软等公司的巨额支出，他们分别承诺在2025年将至少650亿美元主要投入在AI基础设施上这一资本支出。
DeepSeek在全球市场掀起风浪，阿斯麦、英伟达等之前受益于AI服务需求欣欣向荣的股票大跌，而科大讯飞等与DeepSeek相关的中国股票则出现上涨。
1月27日，纳斯达克100指数期货跌幅扩大至5%，标普500指数期货下跌3%。欧洲方面，科技股领跌，芯片设备制造商阿斯麦控股下跌11%，Cboe波动率指数（VIX）走高。如果此番跌势维持，纳斯达克100和欧洲斯托克600科技股指数所蒸发的市值总额将达大约1.2万亿美元。
“DeepSeek的成功显示出开发成本较低的强大AI模型是可能的，”瑞士联合私立银行（UnionBancairePrivee）董事总经理Vey-SernLing表示，“这可能会冲击目前由少数科技巨头高额支出来驱动整个AI供应链的投资逻辑。”
（四）DeepSeek的创新
DeepSeek-V3和DeepSeek-R1都利用了混合专家架构（MoE），该架构仅激活其6710亿个参数中的一个子集。可以把它想象成部署数百名专业的微观专家，在需要他们的技能时介入。这种设计确保了计算效率，同时保持了高模型质量。
DeepSeek采用纯强化学习（RL）方法，进一步使其与众不同。这些模型通过连续的反馈回路自主学习和改进，实现自我校正和适应性，这种机制显著提高了其解决问题的能力，特别是对于需要深入推理和逻辑分析的任务。
除了MoE，多头潜在注意力机制（MLA）提高了模型同时处理多个数据流的能力。通过将焦点分布在几个“注意力”头上，可以更好地识别上下文关系并处理细微的输入，即使在处理单个请求中的数万个Token时也是如此。
（五）用户评价
用户对DeepSeek-R1的高度评价主要集中在其思考过程的细腻性、自洽性和
全面性上，它能够提供深度和细节丰富的输出。
一些用户也指出了DeepSeek在某些方面的“用力过猛”，如生成过于复杂的语言或不适当的用词，特别是针对特定受众（如儿童）的内容。
DeepSeek面临的技术挑战包括如何进一步优化模型的性能、降低成本的同
时保持高效率，以及克服可能存在的幻觉和偏差问题。
DeepSeek公司正在专注于增强其“DeepThink+Web”搜索的功能，以实现实时在线查找能力。此外，还考虑开发针对特定行业的定制化模型，以及建立全球合作伙伴关系。
二、关于DeepSeek影响的分析
与DeepSeek基本信息相对的，是其所产生的巨大影响。这些影响中有哪些
是短期性的，哪些可能是长期性的？
（一）对中美战略竞争的影响：“星际之门”计划
DeepSeek对中美战略竞争的影响，首先表现在对美国“星际之门”计划（theStargateproject）的影响。2025年1月22日，美国总统特朗普在白宫新闻发布会上宣布启动“星际之门”计划。这一计划被称为“21世纪AI时代的‘星球大战’计划”。
“星际之门”计划由软银、OpenAI、甲骨文等科技巨头联合推动，注资高达5000亿美元。该计划旨在建设先进的数据中心和配套基础设施，以支持人工智能技术的快速发展，预计在未来四年内完成。
DeepSeek出现后，一个显而易见的疑问是美国耗费5000亿美元的计划所完成的工作。中国人难道不能用500亿美元甚至更低的成本完成，乃至做得更好吗？这样一来，“星际之门”计划还有意义吗？因此特朗普评价道，DeepSeek的问世是一记“警钟”。
DeepSeek对“星际之门”计划的影响主要体现在技术竞争、市场情绪、政策与战略调整等方面。
首先，技术竞争方面，DeepSeek凭借其低成本、高性能的技术优势，给AI行业带来了新的竞争格局。“星际之门”计划的参与者可能会重新评估投资策略和技术方向，思考是否有更高效低成本的方式实现目标。例如，原本计划大量投入算力资源的企业可能会因DeepSeek的出现而调整策略，这增加了美国在人工智能领域的技术竞争压力。
其次，市场情绪方面，DeepSeek的发展吸引了市场的关注，使得投资者对高成本AI相关项目产生了怀疑。DeepSeek的市场预期和成本估值，会吸引更多投资者关注。
最后，政策与战略调整方面，DeepSeek的成功表明中国科研团队在有限条件下通过创新实现了弯道超车，这可能会促使美国政府重新评估“星际之门”计划的可行性和成本效益，进行政策与战略上的调整。
此外，抛开成本不说，马斯克质疑“星际之门”计划的融资情况。这一计划似乎没有与马斯克很好沟通。马斯克在社交平台发文说，“他们实际上没有钱”“软银能确保的资金远低于100亿美元”。这是暗指软银去年负债3.8万亿日元。马斯克还曾表示他“不信任”OpenAI的奥特曼。
美国《外交政策》（ForeignPolicy）上的文章《DeepSeek揭示了美中竞争的未来》（WhatDeepSeekrevealedaboutthefutureofU.S.-Chinacompetition）指出，DeepSeek的非凡成功引发了美国国家安全界的担忧，他们担心美国最先
进的AI产品可能再也无法与中国更廉价的替代品竞争。文章分析，美国一直在利用其对半导体供应链的控制，限制中国获取高端芯片。然而，DeepSeek取得的成功让一些人开始质疑，美国的芯片出口管制是否毫无作用，甚至适得其反。文章最后指出，如果美国和中国的AI模型都存在双方不确定如何控制的危险能力的风险，那么美国与中国领导层就此进行沟通则是国家安全的当务之急[1]。
（二）对中美科技竞争的影响
DeepSeek的问世，在科技界眼中，缩短了中美在AI上的差距。
Meta创始人兼CEO扎克伯格表示，DeepSeek非常先进，并认为中美之间的AI
差距非常小。
1．.不仅是中美之争本身，还是开源、闭源之争
图灵奖得主、MetaAI首席科学家YannLeCun在社交媒体上表示：“DeepSeek的成功凸显了保持AI模型开源的价值，这样任何人都可以从中受益。这表明开源模式正在超越专有模式。”他认为：“当人们看到DeepSeek的表现，惊呼中国AI正在赶超美国，但这种解读有误。更准确的结论是，开源模型正在超越闭源系统。[2]”
《福布斯》杂志则指出，DeepSeek的开源策略可能重塑全球AI标准，推动中国成为开源模型的主导者之一。《自然》杂志评价称，R1的开放性远超闭源模型的“黑匣子”特性。
由于美国公司出于商业利益，更倾向闭源系统，这给利用开源系统的中国公司更多机会，特别是在打造科技生态系统方面的机会，而这是以往中国相对于美国的薄弱环节。支持这一看法的事实是，DeepSeek因开放吸引了开发界的热烈响应，很短时间内就衍生出600多个应用。当然，国内科技界也有人对此持怀疑态度，主要是基于以往的开源往往在应用中被当作自主技术保守（伪开源）的历史。
DeepSeek目前还没有完全商业化，一旦商业化，将面临如何处理技术开放与商业模式开放的关系的问题。如果处理得好，如将基础业务与增值业务充分分开，形成互补，那么中国在这方面将形成对美国的优势。当然，中国如果在打造包容技术与商业开放的制度环境（如反垄断政策环境）方面落后于美国，也会使技术与商业上的优势化为乌有。
2．DeepSeek对巨头的挑战
DeepSeek现在俨然具有了当年U盘替代软驱那种“同等功能、巨大价差”的
以小博大的势头。DeepSeek的崛起对现有的AI巨头如OpenAI、Meta等构成了挑
战，促使他们重新评估成本、战略和研究方法。
一是通过开源策略和低成本技术，DeepSeek为小型企业、研究人员和开发者提供了新的机遇。一旦形成良好开发生态，有可能重现当年谷歌取代雅虎的历史。DeepSeek目前已进入搜索技术领域，这要求百度打起十二分的精神来应对，懈怠就意味着出局。
二是随着用户采用率的增加和市场对AI能力需求的增长，DeepSeek有望继续在AI领域发挥颠覆性作用。公司可能会进一步优化模型性能、加强与硬件供应商的合作，并开发针对特定行业领域的定制化解决方案。
DeepSeek是通过开源技术、低成本策略和创新算法推动人工智能发展的中国初创企业，其成功不仅体现在市场表现上，还在于对AI社区的影响力，以及为小型企业和开发者提供的新机遇。随着未来的发展，DeepSeek有望在AI领域持续产生重大影响，并可能引领下一波变革性突破。同时，也要看到，DeepSeek的出现在中国不是偶然的。中国还有一批潜在的同类技术和公司即将浮出水面，包括阿里团队、李飞飞（华人）团队都已提出了初步的成果，共同推动AI的改朝换代。
3．DeepSeek对投资的影响
DeepSeek的初步成功，引发了人们对OpenAI、微软和其他公司所追求的投资计划的重大质疑。
首先对OpenAI来说，DeepSeek以极低的成本实现极高性能，让人们对OpenAI
投资回报能力产生怀疑。
将DeepSeek节俭、分散的创新，与OpenAI等其他开发商对集中、资源密集
型基础设施的依赖，进行了对比。
结果发现，打造一个世界水平AI模型，只需要投入巨头一个高管的年薪就可以做到，巨头动辄养着十几个、几十个这种价位的高管的合理性，就会遭到投资人普遍质疑，甚至会产生受骗的感觉。
可以想见，巨头内部现在慌作一团，即使为了保住工资，也有动机赶紧向投资人证明DeepSeek的种种不是。但问题是，如果与DeepSeek类似的小公司成批涌现时，想通过栽赃和甩锅来摆脱困境，将不会有效。
当然，有一点现在还看不清楚，这就是DeepSeek本身的资本模式。这家公司出身对冲基金。在DeepSeek这个案例中，对冲基金对AI的投入（包括包装与
炒作）是可以看清的；但AI的产出和商业化现在还没有发生，将会怎样，还有待观察。一旦演化成一个金融的故事，就会存在各种变数。从投资上，人们期待DeepSeek做实，而不要变成一个壳。
三、谁将取代DeepSeek：从一滴水看AI大海
作为专门研究人工智能的业内人士，还要跳出媒体与资本的喧嚣，用平常
心冷静观察DeepSeek，这样看出的门道自然有所不同。
（一）冷思考之一：DeepSeek是弯道超车还是换道超车？
人工智能的权威专家钟义信教授认为，DeepSeek还在传统轨道的同一个赛
道上，可以评价为“在同一个赛道上，DeepSeek以更优秀的技术超越了GPTo1”。
要看到在同一赛道弯道超车的局限。钟义信指出，DeepSeek的技术（主要是算法效率）比GPT更优秀，但是，两者的范式（科学观和方法论）是一样的。具体来说，两者的科学观都是把人工智能看作“人工脑”，两者的方法论都遵循“唯形式化”和“分而治之”。然而，研究人工智能所需要的真正科学观，是应该把人工智能看作“主体主导下的主体客体相互作用的信息生态过程”（即整体论）。
这是DeepSeek热中的一种冷思考。钟义信的观点无异于认为，DeepSeek与其追赶的OpenAI是同类，都是美国计算主义同一赛道上的赛手，区别只是一个跑了50步，一个跑了100步。
这与一般业内人士的见解（包括马斯克的见解）非常不一样，业内都是看到了开放与封闭路线的区别，看到微软收购OpenAI，使得OpenAI变成了一个忘记“初衷”的商业化工具。马斯克的不满很大程度也来自这里，而不是如特朗普认为的与“星际之门”计划中的某人“有仇”。不过在这里，钟义信进了一步，直指“初衷”本身存在的局限。
这涉及对人工智能本质的理解，属于一个更深的问题。现有AI主流坚持物质学科范式（强调客体计算，缺主体价值判断），这是其时代局限。这种局限在DeepSeek骨子里也有。未来取代它的，将是信息学科的范式，即强调客体与主体统一。从这个意义上说，下一步替代DeepSeek们的，将是克服主客二元论的AI新范式，由此开启换道超车。在前沿上，这一趋势的苗头在生成式AI中（如新生成主义，neo-enactivism）隐约可见。本周作出DeepSeek同类成果的李飞飞，其实就在这条路上，她的野心肯定不止于DeepSeek。
（二）冷思考之二：知还是行？
著名人工智能专家蔡恒进对DeepSeek的成就有一个独特的看法，认为
DeepSeek对巨头的冲击的意义不只在于成本，而在于模式。
蔡恒进说：“OpenAI现在走的路，就是把算力集中起来，把参数推上去来实现AGI，这实际上是世界的前景就变成很中心化的AI系统，然后这个系统会需要大量的资源、能量，还有芯片算力的集中。”而DeepSeek的发展是分布式计算的方向，这比业界一般的“开放-封闭”视野多了一个“集中-分布”角度。
蔡恒进同样主张主客一体的AI新范式，不满意计算主义的AI路线，认为“我们有人类或者生命的参与、有主观能动性”，要把这种主体性加入计算的客体性中。他具体提出了“认知坎陷说”，即一种加入布伦塔诺意向性的认知论。对于AI来说，“认知坎陷说”相当于一个“知难行易”模型。目前计算主义把重点放在前者（知难），体现为“AI的进步都是通过规模来实现的”“只有堆
算力才是成功的”（李德毅院士称为“暴力计算”）。他从理查德•萨顿（RichardS.Sutton）的Thebitterlesson（可译为“苦涩的教训”）一文中，引出对通用算力的质疑。夸奖DeepSeek“实际上打破了这个结论”“已经偏离了那条路线了”，这是指DeepSeek不靠堆GPU而提高性能。蔡恒进主张的新方向，把重点放在后者（行易），相当于认为实践是简、认识是繁。计算主义重认知、轻实践，形成对通用算力和暴力计算的迷信。如果把AI的重点从认识转向实践，知行合一，就可以化繁为简。用他的话说，“并不是说规模越大越好，只是说在它那个场景里才能生成”。在走偏到客体方向的AI中加入主体因素的方法是，将算法从认识角度调整为实践角度，变为场景的认知、具身的认知，“只是根据场景或需要进行一定程度的数字化”。这与李飞飞的具身AI思路有相通之处。为此，“追求用更小的数据库、更少的语料、更小的系统来实现更高的智能，在我看来才是正确的方向”。人们在能行的时候，从不长篇大论，是因为有主体目标、意向在指引，将世界化繁为简到自己的目的上。
蔡恒进看好DeepSeek深度学习的方向，尤其是“不用人干预地强化学习”，
但是认为DeepSeek还可以进一步在可持续的自学习这个方向上改进。
（三）冷思考之三：向上与向下两条曲线
胡延平作为业内资深专家，这轮也没有跟着媒体跑，而是得出了独立的判断。他比较冷静地分析了当前形势，看出大模型的“两条路线”是向上曲线与向下曲线不同取向的分别，认为DeepSeek走在向下曲线的道路上。他说：“大模型现在是两条曲线交织的双螺旋进化。向上走的曲线，追求整体感知理解行
为能力的通用智能，拼的是整体理解意义上的脑能力、思考和监督思考、视觉在内的整体理解，空间智能等现实模型、物理等科学模型、多模态更不在话下。思维链、皮层计算、不同模型原理是当下前沿探索的核心。向下走的曲线提升数据质量、训练意义上的量效比、算力能效比，大幅降低推理成本。DeepSeek在这个双螺旋里向下有余向上不足。[3]”
胡延平说：“向下曲线对成本效率有改变，但对捧得AGI圣杯的贡献可以忽略[4]。”他认为，DeepSeek没有展现分毫对未来的思考和探索，实质上依然处在追赶阶段。DeepSeek不仅属于古典LLM（大语言模型，LargeLanguageModel）范畴，呈现的其实还是“性价比”。
在胡延平看来，DeepSeek主要是对于合成数据、知识蒸馏、FP8低精度（FT8为一种8位浮点数格式）、稀疏模型、MoE，甚至包括多头注意力机制等“已有已知技术”进行组合，“在资源和性能之间调优，取得最佳平衡，这是DeepSeek-V3的成功之处”。当然，对于什么才是值得追求的“AGI圣杯”，仁者见仁，智者见智。
（四）不冷不热地思考：高性能计算路线上的两种走法
我认为把DeepSeek当作一个事件看，代表的是高性能计算思潮的崛起，从
中既反映出DeepSeek的成就所在，也自然显示出其不足。
高性能计算是与美国相反的计算路线，在中国形成已有近20年历史。早在上个世纪，国家863计划就开始实施“国家高性能计算环境”项目。美国计算主义的路线无以为名，可称为高速度计算。高速度与高性能的不同，反映技术与技术经济的区别。技术不受资源（如GPU）制约时，越快就越好，主要靠上规模、堆硬件实现；技术经济在资源约束（从担心系统、芯片“卡脖子”到强调应用）下，强调性价比，一个突出特征是强调成本。打个形象的比方，同为轿车，美国车设计不太考虑省油，是因为石油资源不受限制；而日本车设计主要考虑省油，是因为担心石油哪天被断供。AI也是如此。
高性能计算路线在中国有两种走法，一种是弯道超车，另一种是换道超车。DeepSeek代表的是弯道超车的一支，如专家判断的，是在美式路线的既定赛道内，通过强化成本控制，提供高性价比的算力。走这条路，时间在前。DeepSeek只是第一个冒头的，最近五年会是不断开花结果之时。
DeepSeek的出现不是偶然的。梁文锋说取得成就是“站在巨人肩膀上”，国内外都误以为巨人是指巨头、大厂，其实不尽然。这个巨人应该说主要是中
国科研院校，特别是北大、北邮和清华三校。DeepSeek的140人团队，大多是这三校的应届毕业生。如果没有导师这个群体，以及国家高性能计算环境的近20年打造，梁文锋到哪儿去找那么多博士论文成果，连人带论文都拿来，而且拿来就可以用，用了就可以超过美国巨头。举例来说，DeepSeek的一个窍门是重视模型算法和硬件工程的配合，其中的技术就由这些学生以DeepSeek-AI的名义发表在论文Fire-FlyerAI-HPC：Acost-effectivesoftware-hardwareco-designfordeeplearning中。其中的HPC，就是高性能计算highperformancecomputing的缩写。美国巨头现在总觉得自己才是“巨人”，从DeepSeek这个鸡蛋里挑有没有自己的骨头（研究成果）。这些应届生是站在HPC这个巨人肩膀上成长起来的。其实巨头们找一下DeepSeek中全部应届毕业生的毕业论文，就知道技术是哪里来的了。
举例来说，要想了解DeepSeek中不常见的3D生成技术是从哪儿来的，到清华大学检索一下，可得知是清华博士生孙景翔在DeepSeek实习期间，与导师刘烨斌等共同完成的。诸如此类，不胜枚举。
高性能计算路线的第二种走法，目前还潜伏在冰山下的大海中，这种走法的特征是换道超车。所谓换道，就是指与美国主流计算主义分道扬镳的路线。最大的不同，在于范式。追的时候是同范式的，超的时候用的是不同范式。范式的不同，涉及的主要是对“科学是什么”的理解有了根本性的分歧。其中的思路，从国家数据空间发展战略中可以看到，目前国家数据空间发展战略正处在二期工程阶段。开花结果，还需要多年以后。应该说，DeepSeek作为中国应届毕业生群体的代表作，还没有进入这个主力赛道。
DeepSeek包括马上涌现的大批同行者，作为高性质计算这个大的中国思潮的一部分，只看到LLM成本问题的表层，即与AI物质科学范式有关的那一方面。当然解决了这方面的问题，成就也堪称伟大。但是，再过几年，美国人就会领教中国主力军团的出击，看到冰山一角下庞大的水下部分。那将是一场范式革命，是从目前的客体范式向未来的主客体统一范式转变的伟大长征。我们可以从上面介绍的钟义信、蔡恒进的思想中，从外围体会到其中的潮流上的思路。美国最前卫的科学家也有类似想法，但不成气候。而在中国，这不是一个人两个人的思想，而是代表整个群体走向共识的技术觉醒。
商洛市直科技系统干部学习使用DeepSeek交流发言汇编（2025年2月21日）
市科技局办公室闫啸玉
根据局里的统一安排，结合近期对DeepSeek的学习使用情况，现向领导和
同志们汇报我的学习体会：
一、探索与尝试
为了更高效地利用DeepSeek，我深入学习了文档与教程。了解了DeepSeek具有帮写代码、文本生成、智能搜索、数据分析、语言沟通以及论文辅助等多种功能。其中，主要针对与自身工作密切相关的功能进行了探索。在文本生成方面，我钻研了如何借助DeepSeek生成各种风格的文本，像是新闻稿件、创意写作以及小说创作等。我不断尝试不同的指令和参数设置，以探究其对文本的修改效果，从而能够根据实际需求灵活运用。按照教程，我成功将DeepSeek接入WPS，使办公软件具备了人工智能的特性。目前，我仍在持续探索和学习相关功能，以充分发挥其在办公中的作用。在人机对话方面，在学习使用过程中，DeepSeek能够对大部分语言指令做出及时响应，并能对所提出的问题给出正确回应。但偶尔在面对复杂且重复性较高的问题时，会显示服务器繁忙，这在一定程度上影响了使用体验。
二、收获与感悟
经过这几日的学习与使用，我深刻地感受到了DeepSeek的强大之处。第一，它极大地提升了工作效率。DeepSeek能够迅速回复所提出的问题，并快速获取所需的相关知识，为工作节省了大量时间。第二，它成为了内容创作的得力助手。DeepSeek可以辅助内容创作，帮助生成文章大纲、撰写初稿以及润色文字等，此次关于DeepSeek学习体会就运用了AI的润色文字和丰富内容的功能。第三，在创意写作方面，我尝试使用DeepSeek以自己的名字为主角创作了一篇短篇小说，这让我领略到了它在创意激发方面的潜力。第四，通过使用DeepSeek，我接触到了诸如人工智能、大数据、云计算等新的领域，拓宽了自身的知识视野。
三、未来展望
近日深圳市福田区推出基于DeepSeek开发的AI数智员工，这些新员工业务覆盖政务服务全链条。覆盖公文处理、民生服务、应急管理、招商引资等多元
场景。还有杭州电视台使用AI人工智能代替真人播报新闻等。我坚信，随着DeepSeek的不断发展和完善，它在更多的应用场景中将会取得更大的突破，具备更强大的功能以及更智能的交互方式。我也将继续努力学习和深入探索，充分利用DeepSeek的优势，让它成为我学习和工作中不可或缺的得力助手，为推动各项工作的开展贡献自己的力量。
市科技局秦创原建设科郑铎
今年春节，国产AI模型DeepSeek的横空出世，以“低成本高性能”重塑AI业态，让中国智算再次震惊世界。作为一名科技系统干部，这项堪称“国运级别的科技成果”让我切身感受到了创新的魅力！特别是DeepSeek已逐步应用到各行业领域中，释放出前所未有的强劲动能，用生动实践再次印证了“科学技术是第一生产力”。
经过半个多月的使用，我初步有以下几点体会，和大家交流分享：
1．马太效应。所谓强者愈强、弱者愈弱。这是我使用DeepSeek获得的最大感受。换句话讲，越善于提问的人，受益会越多；越善于分解问题的人，用起来越顺手。所以，我自己总结出，使用它的诀窍就是“打破砂锅问到底”。同时，一定要学会开动脑筋，否则DeepSeek就是个大号百度，难以最大程度发挥出它的强大魔力。
2．深度思考。如果想提高自己的认知能力，一定要把深度思考的功能打开。这是DeepSeek与其他AI软件最大的区别。我每次在提出问题后，会仔细阅读大模型对问题的细分拆解过程，这样也能让我慢慢学会如何思考问题。对此，我也深刻认识到，学习思考问题的过程要比答案本身重要1万倍。
3．不讲废话。相比之前的AI软件，DeepSeek的答案要简洁很多，本质上，是它的逻辑性更强，内容更精准，甚至有些表述可以直接放到材料里面。这对于日常的工作，特别是文字材料撰写，提供了巨大的便利，也大幅提高了我们的工作效率。
4．危机感。这里谈到的危机感并不是说人工智能会取代我们的工作，让我们饿肚子，而是要看到，在这个时代，真正先进的人，正在疯狂碾压大众的认知范畴，有太多人们赖以糊口果腹的常规技能，以及有太多的所谓让人自豪的经验，正在变得一文不值。这也给了我相当大的启示，因为AI技术正在飞速发展，也许不久后还有更为强大的模型出现，所以我们也必须要牢固树立终身学习的理念，就像庄子说过的：“吾生也有涯，而知也无涯”。
5．把握机会。答案“平权”的背后，“求索问题”的能力差距反而会进一步拉大。所以，我觉得应当把握住当下AI的发展机遇，在学会思考的同时，强化自己提出问题的能力，但前提是自己得知道自己到底要什么。
最后有一点建议：大家可以考虑把市面上的AI软件配合交替使用，不必沉溺于DeepSeek无法自拔。比如像“豆包”，它的服务器稳定性是强于目前DeepSeek模型的。此外，不同的AI模型生成的内容也会有所差异，这正好有利于我们进行对比参照，在答案内容上形成互补，最终凝练出问题的最优解。
市科技局资源管理科王青
DeepSeek和我们最早使用的通义千问、文心一言、豆包等AI工具的作用是一样的，但是为什么豆包们没火，DeepSeek火了。专业的解释有很多，很多专有名词超过我的认知范围，我觉得通俗的解释主要是因为它的“脑子”特别好使，特别擅长解决那些烧脑的问题，比如数学题、逻辑分析之类，它就像是我们身边的“学霸”朋友，成本低，用起来划算。豆包呢，更像是个“文艺青年”，画画、写文章、做视频样样都行，挺有意思的，但是这些功能更多是锦上添花，真正用到工作学习中的场景不多。所以相比之下，DeepSeek更接地气，实用性更强。再加上DeepSeek的开源策略（主要指它的源代码被公开，允许任何人免费查看、使用、修改和分发），吸引了很多技术公司来用，口碑一下子就传开了。豆包虽然也挺努力，但它的优势更多在“好玩”上，专业领域的存在感就没那么强了。
一、DeepSeek版本
DeepSeek分为满血版、蒸馏版和量化版。满血版：指的是完整参数版本，拥有最大的参数量，性能最强，能够处理复杂的推理和长上下文理解任务。蒸馏版：是通过知识蒸馏技术压缩大型模型得到的版本，参数量大大减少。量化版：是通过牺牲一部分模型的“精度”，压缩模型的大小。这样就可以减少运行所需的资源，提高运行的效率。我们用的网页版就是满血版，而蒸馏版和量化版就是可以单独下载到电脑上的版本，专有名词叫本地部署，是为了数据隐私、离线使用或者定制化需求。对电脑的硬件要求、环境配置、模型获取、部署方法等有较高要求。
二、用DeepSeek进行公文写作
本来这次的这个题目，还想尝试一下用DeepSeek帮忙，可能是自己还不会
用，搜出来东西和自己想表达的差的太远，在网上搜了一下，发现如果写出来
的内容不是想要的，大概率是提示词使用不准确，要准确的告诉DeepSeek你希望写出的内容大致结构框架是什么，用什么样的语言风格，生成字数在多少，需要围绕什么样的主题等等。主要有三种方式。一是仿写。如果对材料有一定的把握能力，可以试一试把你觉得好的文章发给Deepseek，让它按照你给的文章结构、字数、思路进行仿写。你就直接说：“请参照我发给你的文章风格和主题，进行仿写，以下是参照文章。。。”。二是扩写。你已经想好了文章框架思路，可以让DeepSeek根据你现有的内容进行扩写。你就写：“把我列出的工作内容总结扩展为1500字的个人年度工作总结。”三是润色。可以把写好的文章输入对话框，“请帮我把以上内容进行润色，要求符合公文用语的风格”等等。这方面可能需要我们长期探索，相信如果熟练掌握方法，会大大减少我们的工作量。
三、与各应用的接入
在DeepSeek官网的开发文档的“实用集成”，有一份“DeepSeek实用集成”名单，这里面有54款和DeepSeek相关的应用。只需要按照《DeepSeekAPI操作手册》开通API秘钥即可接入这些应用，让我们既可以把大语言模型部署在桌面客户端的，与AI轻松互动；也可以在微信上用DeepSeek管理笔记，满足在学习、工作、娱乐等多方面的需求。除了官方清单里的应用，还有不少企业官宣把DeepSeek模型集成到自家应用中，据统计这类新公布的应用有60个，涵盖金融、教育、医疗、办公、智能助手、娱乐购物等多个场景。我们使用最频繁的应该是WPS，大的方面可以帮我们进行文档处理、表格分析、多语言翻译、PPT制作，小的方面可以帮我们校证错别字，大大提高我们的工作效率。
总之，通过学习给我的体会是，别指望它全自动干活，真正的价值是把我们从重复劳动里解放出来。未来，要学会人机协同，善用AI的人，才是真正的效率之王。
市科技局创新发展科任洲
最近，我主要运用DeepSeek来修改材料和筛选表格内容，感受就是，想要得到高质量的思索结果，就必须准确掌握提问技巧，学会找好提问问题的角度和语言组织，明显提升了工作效率与质量。
一方面，精准输入需求，使用DeepSeek的第一步就是明确方向，组织好提问内容，清晰准确的输入需求。例如，撰写营商环境重点任务进展材料，因为营商环境涉及多个部门，作为科技局，就要突出科技对优化营商环境的贡献，
详细说明与科技相关、重点突出的工作内容。通过创新主体培育、科技人才支撑等服务内容，或深入调研、加强培训、简化手续等举措。通过对这些具体要求的输入，DeepSeekk就会生成更贴合本部门实际、更具针对性的内容框架和要点。同时，对材料中语句平淡的内容进行润色，提升质感，注意保持语言的简洁性和规范性，避免过度修饰导致表达模糊，对于个人的材料修改有了较大帮助。
另一方面，需要人工审核，虽然DeepSeek功能强大，但绝不能完全替代人工审核，材料中往往涉及政策、数据信息等关键内容，必须进行严格把关。最近使用DeepSeek查询了一些关于科技型企业的数据信息，以及对相关的表格进行内容筛选，发现生成内容还是有较大误差的，这就需要我们仔细核对数据的准确性，确保数据信息符合实际情况、常规逻辑和规范要求。另外，DeepSeek联网搜索的信息来源也五花八门，存在一定虚假、错误的信息，想要得到准确的信息，还需要一一判断生成内容的信息来源，然后形成自己的结果。
DeepSeek为材料撰写，信息搜索等日常办公提供了有力帮助，但在使用过程中，使用者还要以深厚的专业基础和业务能力为前提，只有充分发挥自身的专业知识和判断力，将人工智能工具与实际工作经验相结合，精准输入、合理借鉴、优化表达、严格鉴别，才能撰写出高质量、符合要求的材料，更好地服务于工作。目前，DeepSeek还有很多未知功能未被挖掘运用，接下来我一定不断坚持学习，发现更多辅助功能并运用到生活学习中。
关于DeepSeek，误读与幻觉
经济观察报记者周悦
（2025年2月10日）
过去几周，深度求索（DeepSeek）在全球范围掀起风暴。
最明显的反映在美股：1月27日，美股AI、芯片股重挫，英伟达收盘大跌超过17%，单日市值蒸发5890亿美元，创下美国股市历史上最高纪录。
在一些自媒体和公众的视角里，DeepSeek是“2025年最燃爽文主角”，有
四大“爽点”：
一是“神秘力量弯道超车”。DeepSeek是一家成立于2023年的“年轻”大模型公司，此前的讨论度不及海内外任何一家大厂或者明星初创公司，其母公司幻方量化的主业为量化投资。很多人不解，中国领先的AI公司竟然出自一家私募，可谓“乱拳打死老师傅”。
二是“小力出奇迹”。DeepSeek-V3模型的训练成本约为558万美元，不到OpenAIGPT-4o模型的十分之一，性能却已接近。这被解读为DeepSeek颠覆了AI行业信奉的“圣经”——规模定律（ScalingLaw）。该定律是指通过增加训练参数量及算力来提升模型性能，通常意味着花更多钱标注高质量数据以及购买算力芯片，又被形象地称为“大力出奇迹”。
三是“英伟达护城河消失”。DeepSeek在论文中提到，采用定制的PTx（并行线程执行）语言编程，更好释放底层硬件的性能。这被解读为DeepSeek“绕开英伟达CUDA运算平台”。
四是“老外被打服了”。1月31日，一夜之间英伟达、微软、亚马逊等海外AI巨头都接入了DeepSeek。一时间，“中国AI反超美国”“OpenAI的时代结束了”“AI算力需求就此消失”等论断层出不穷，几乎一边倒地夸赞DeepSeek，嘲讽硅谷的AI巨头们。
不过，资本市场的恐慌情绪并未持续。2月6日，英伟达市值重回3万亿美元，
美股芯片股普遍上涨。此时再看前述四大“爽点”也多半是误读。
其一，到2017年底，幻方量化几乎所有的量化策略都已经采用AI模型计算。
当时AI领域正在经历最重要的深度学习浪潮，可以说，幻方量化紧跟前沿。
2019年，幻方量化的深度学习训练平台“萤火二号”已经搭载了约1万张英伟达A100显卡。
1万卡是自训大模型的算力门槛，尽管这不能等同于DeepSeek的资源，但幻
方量化比许多互联网大厂更早拿到了大模型团战的入场券。
其二，DeepSeek在V3模型技术报告中提到“558万美元不包括与架构、算法或数据相关的前期研究和消融实验的成本”。这意味着，DeepSeek的实际成本更大。
多位AI行业专家、从业者告诉经济观察报，DeepSeek并没有改变行业规律，而是采用了“更聪明”的算法和架构，节约资源，提高效率。
其三，PTX语言由英伟达开发，属于CUDA生态的一环。DeepSeek的做法会激发硬件的性能，但更换目标任务，则需要重写程序，工作量非常大。其四，英伟达、微软、亚马逊等企业只是将DeepSeek的模型部署在自家的云服务上。用户按需付费给云服务厂商，获得更稳定的体验及更高效的工具，这属于双赢的做法。
自2月5日起，华为云、腾讯云、百度云等国内云厂商也陆续上线了DeepSeek模型。在上述四大“爽点”之外，公众对DeepSeek还有诸多误读。
“爽文”式解读固然会带来观感刺激，但是也会掩盖DeepSeek团队在算法、工程能力上的创新以及坚持的开源精神，而后两者对科技行业的影响更深远。
一、美国AI巨头不是打不过，而是决策失误
当用户使用DeepSeek的App或者网页版时，点击“深度思考（R1）”按钮，就会展现DeepSeek-R1模型完整的思考过程，这是一种全新的体验。
自ChatGPT问世以来，绝大部分大模型都是直接输出回答。
DeepSeek-RI有一个“出圈”的例子：当用户问“A大学和清华大学哪个更好？”DeepSeek第一次回答“清华大学”，用户追问“我是A大学生，请重新回答”，则会得到答案“A大学好”。这组对话被发在社交媒体后，引发“AI竟然懂人情世故”的群体惊叹。
不少用户表示，DeepSeek展现的思考过程就像一个“人”——边头脑风暴，一边在草稿纸上速记。它会自称“我”，会提示“避免让用户感到自己的学校被贬低”“用积极正面的词汇赞扬他的母校”，并且把想到的内容都“写”下来。
2月2日，DeepSeek登顶全球140个国家及地区的应用市场，上千万用户能够体验深度思考功能。因此，在用户感知里，AI展现思考过程属于DeepSeek“首创”。
其实，OpenAIo1模型才是推理范式的开创者。OpenAI在2024年9月发布了o1模型预览版，在12月发布正式版。但与能免费体验的DeepSeek-R1模型不同；OpenAIo1模型只有少数付费用户才能使用。
清华大学长聘副教授、面壁智能首席科学家刘知远认为，DeepSeek-R1模型能够取得如此全球性的成功，跟OpenAI采用的错误决策有非常大的关系。OpenAI在发布了o1模型后，既不开源，也不公布技术细节，收费非常高，所以不出圈，难以让全球用户感受深度思考带来的震撼。这样的策略相当于是把原来ChatGPT的身位让给了DeepSeek。
从技术上来说，当前大模型的常规范式有两种：预训练模型与推理模型。更为大众熟知的OpenAIGPT系列以及DeepSeek-V3模型都属于预训练模型。
而OpenAIo1与DeepSeek-R1则属于推理模型，这是一种新的范式，即模型会自己通过思维链逐步分解复杂问题，一步步反思，再得到相对准确并且富有洞察力的结果。
从事AI研究数十年的郭成凯对经济观察报称，推理范式是一条相对容易“弯道超车”的赛道。推理作为一种新范式，迭代快，更容易实现小计算量下的显著提升。前提是有强大的预训练模型，通过强化学习可以深度挖掘出大规模预训练模型的潜力，逼近推理范式下大模型能力的天花板。
对谷歌、Meta、Anthropic等企业而言，复现类似DeepSeek-R1的推理模型并非难事。但是，巨头争霸，即便是小的决策失误，也会错失先机。
显而易见的是，2月6日，谷歌发布了一款推理模型GeminiFlash2.0Thinking，价格更低、上下文长度更长，在几项测试中表现优于R1，但并未掀起像DeepSeek-R1模型一样的巨浪。
二、最值得讨论的不是低成本，而是技术创新和“诚意满满”的开源
一直以来，对DeepSeek最广泛的讨论都是关于“低成本”，从2024年5月
DeepSeek-V2模型发布以来，这家公司就被调侃为“AI届拼多多”。
《自然》杂志发文称，Meta训练其最新人工智能模型Llama3.1405B耗资超过6000万美元，DeepSeek-V3训练只花了不到十分之一。这表明，高效利用资源比单纯的计算规模更重要。
一些机构认为DeepSeek的训练成本被低估。AI及半导体行业分析机构SemiAnalysis在报告中称，DeepSeek预训练成本远非该模型的实际投入。据该机构估算，DeepSeek购买GPU的总花费是25.73亿美元，其中购买服务器的费用
为16.29亿美元，运营费用为9.44亿美元。
但无论如何，DeepSeek-V3模型的净算力成本约558万美元，已经十分高效。
在成本之外，让AI行业人士更加振奋的是DeepSeek的独特技术路径、算法创新及开源的诚意。郭成凯介绍，当前的许多方法依赖大模型经典训练方式，如监督微调（SFT）等，这需要大量标注数据。DeepSeek提出了一种新方法，即通过大规模强化学习（RL）方法提升推理能力，相当于开辟了新的研究方向。此外，多头潜在注意力（MLA）是DeepSeek大幅降低推理成本的关键创新，大幅降低了推理成本。
清华大学教授、清程极智首席科学家翟季冬认为，DeepSeek最让他印象深刻的是混合专家架构（MoE）的创新，每一层有256个路由专家、1个共享专家。之前的研究有AuxiliaryLoss（辅助损失）的算法，会使梯度发生扰动，影响模型收敛。DeepSeek提出LossFree方式，既能让模型有效收敛，同时还能实现负载均衡。
翟季冬强调：“DeepSeek团队比较敢于创新。我觉得不完全追随国外的策
略、有自己的思考，非常重要。”
更让AI从业者兴奋的是，DeepSeek“诚意满满”的开源，为已经略有颓势
的开源社区注入了一剂“强心针”。
在此之前，开源社区最有力的支柱是Meta的4000亿参数模型Llama3。但不少开发者告诉经济观察报，他们体验后仍觉得，Llama3与闭源的GPT-4等模型相距至少一代“，但是DeepSeek的开源做了3件事，重新给了开发者以信心：几乎让人失去信心”。
其一，直接开源了671B的模型，并发布了多个流行架构下的蒸馏模型，相
当于“好老师教出更多好学生”。
其二，发布的论文及技术报告包含大量技术细节。V3模型和R1模型的论文分别长达50页和150页，被称为开源社区里“最详细的技术报告”。这意味着拥有相似资源的个人或企业可以按照这一“说明书”复现模型。众多开发者在阅览后评价为“优雅”“扎实”。
其三，更值得一提的是，DeepSeek-R1采用MIT许可协议，即任何人都可以自由地使用、修改、分发和商业化该模型，只要在所有副本中保留原始的版权声明和MIT许可。这意味着用户可以更加自由地利用模型权重和输出进行二次开发，包括微调和蒸馏。
Llama虽然允许二次开发和商用，但是在协议中添加了一些限制条件，例如Llama在授权许可中对月活7亿以上的企业用户额外限制，并且明文禁止使用Llama的输出结果去改善其他大模型。
一位开发者告诉经济观察报，他从DeepSeek-V2版本就开始使用，进行代码生成方面的开发。DeepSeek模型除了价格非常便宜外，性能也非常优异。在他使用的所有模型里，只有OpenAI和DeepSeek的模型能够输出有效逻辑列到30多层。这意味着专业程序员借助工具可以辅助生成30%—70%的代码。
多位开发者向经济观察报强调了DeepSeek开源的重要意义，在此之前，行业内最领先的OpenAI和Anthropic公司都像是硅谷的贵族。DeepSeek把知识开放给所有人，变得平民化，这是一种重要的平权，让全世界开源社区的开发者站在DeepSeek的肩膀上，而DeepSeek也能汇集全球最顶尖的创客、极客的想法。
图灵奖得主、Meta首席科学家杨立昆认为，对DeepSeek崛起的正确解读，应是开源模型正在超越闭源模型。
三、DeepSeek很好，但并非完美
大模型都逃不过“幻觉”问题，DeepSeek也不例外。一些用户表示，DeepSeek由于表达能力和逻辑推理更出众，产生的幻觉问题更加让人难以识别。
一位网友在社交媒体上称，他向DeepSeek提问某城市的路线规划问题。DeepSeek解释了一些原因，列举出一些城市规划保护条例及数据，并摘取了一个“静默区”的概念，让回答看起来很有道理。
同样的问题，其他AI的回答则没有这么高深，人能够一眼看出是在“胡说
八道”。
这位用户查看了该保护条例后，发现全文根本没有“静默区”这一说法。
他认为：“DeepSeek正在中文互联网建造‘幻觉长城’。”
郭成凯也发现了类似的问题，DeepSeek-R1的回答会把一些专有名词“张冠李戴”，尤其是开放式问题，产生的“幻觉”体验会更严重。他推测可能是模型的推理能力过强，把大量知识与数据潜在联系在一起。
他建议使用DeepSeek时打开联网搜索功能，并重点查看思考过程，人为干预和纠正错误。此外，使用推理模型时，尽可能使用简洁的提示词。提示词越长，模型联想的内容就多。
刘知远发现，DeepSeek-R1经常会使用一些高端词汇，典型的如量子纠缠和熵增熵减（会用在各个领域）。他猜测是强化学习中某种机制设置导致的。此
外，R1在一些通用领域没有groundtruth（指为该测试收集适当的客观数据的过
程）的任务上的推理效果还不理想，强化学习的训练并不能保证泛化。
在“幻觉”这一常见的问题之外，还有一些持续性的问题有待DeepSeek解决。
一方面是“蒸馏技术”可能带来的持续纠纷。模型或知识蒸馏通常涉及通
过让较强的模型生成响应来训练较弱的模型，从而提高较弱模型的性能。
1月29日，OpenAI指控DeepSeek利用模型蒸馏技术，基于OpenAI的技术训练自己的模型。OpenAI称，有证据表明DeepSeek使用其专有模型来训练自己的开源模型，但没有进一步列举证据。OpenAI的服务条款规定，用户不能“复制”其任何服务或“使用其输出来开发与OpenAI竞争的模型”。
郭成凯认为，基于领先模型蒸馏验证优化自己的模型，是很多大模型训练的一个普遍操作。DeepSeek已经开源了模型，再进行验证是一件简单的事情。而OpenAI早期的训练数据本身就存在合法性的问题，如果要对DeepSeek采取法律手段，则须上升到法律层面维护其条款的合法性，并且要更明确其条款内容。
DeepSeek另一有待解决的问题是如何推进更大规模参数的预训练模型。在这方面，掌握更多优质标注数据、更多算力资源的OpenAI尚未推出GPT-5这一更大规模参数的预训练模型，DeepSeek是否能继续创造奇迹，还是个疑问。
无论如何，对DeepSeek产生的幻觉，同样由好奇心所激发，这或许正是创新的一体两面。正如其创始人梁文锋所言：“创新不完全是商业驱动的，还需要好奇心和创造欲。中国的AI不可能永远跟随，需要有人站到技术的前沿。”
永州市政务迈入AI时代DeepSeek私有化大模型赋能政务服务（2025年2月28日）
“以前填表要花很长时间，现在扫一下证件就搞定了，真是太方便了！”前来办理营业执照变更的李女士对新的智能填表系统赞不绝口。2025年2月27日，永州市在政务服务中心完成DeepSeek大模型系统的本地化部署，此次部署以提升服务效率、保障数据安全为核心，通过智能填表、热线客服、导办系统三大场景的全面升级，推动永州市政务服务迈入智能化新阶段。
一、智能填表：效率倍增的政务革新
传统政务服务中，市民办理业务需手动填写表格，单次耗时约30分钟。DeepSeek系统上线后，通过证件扫描与信息自动识别技术，表格填写时间压缩至5分钟以内，效率提升6倍。以不动产变更为例，市民仅需扫描证件即可完成信息录入，系统同步校验数据准确性，避免人工失误。市民反馈显示，流程简化显著提升了办事体验，高频业务窗口的排队时长同步下降60%。
二、12345热线：AI客服驱动服务质变
永州市12345政务服务热线引入DeepSeek智能客服后，实现诉求理解、工单生成、服务指引全流程自动化。系统通过自然语言处理技术精准解析市民需求，工单分类准确率达98%，平均处理时长缩短60%。此外，智能客服支持24小时不间断服务，高峰期话务承载能力提升3倍。
三、智能导办：全场景覆盖的精准服务
在永州市政务服务大厅内部署的智能导办系统，依托DeepSeek大模型生成最优办理路径，结合语音交互功能为特殊群体提供无障碍服务。市民输入办理事项后，系统自动规划窗口导航、材料预审及流程提示，窗口资源调配效率提升30%。数据显示，导办系统上线后，大厅日均业务处理量增加20%，窗口人员工作负荷降低15%。
据悉，此次部署是永州市数据局联合永州移动在智慧政务领域的一次积极探索。项目采用本地化部署模式，数据全程在永州政务云平台内闭环处理，确保敏感信息零外泄。技术架构上，系统兼容国产芯片与服务器，实现从基础设施到应用层的全栈自主可控。下一步，永州市计划以此次DeepSeek私有化部署为契机，进一步推动AI技术在医疗、教育、交通等领域的创新应用，助力永州数字化转型和高质量发展。
DeepSeek大模型赋能石油化工行业—石化央企引领AI与能源融合新浪潮
杨晓宇
2025年2月，一场意义深远的技术革命席卷中国石油化工行业。随着国产深度推理大模型DeepSeek的全面落地，中国石油、中国石化、中国海油、中国中化等央企迅速行动，率先完成全尺寸模型部署。这一标志性举措正式宣告石油化工行业步入智能化转型的关键阶段。DeepSeek大模型的应用，不仅将提升生产效率，革新行业认知能力，更为全球能源行业的人工智能应用树立了全新标杆。
一、技术突破：国产化部署实现效率飞跃
自2025年1月DeepSeek发布以来，中国石化展现出高效的行动力，迅速组建专项团队。在短短10天内，成功将该模型部署于国产化算力环境中，并顺利接入“长城大模型应用系统”。在此过程中，通过对推理加速技术的精心优化，模型的计算效率近乎提升一倍，极大地增强了其在复杂工业场景下的实时响应能力，有力地打破了技术瓶颈。
为精准验证DeepSeek-R1在石油化工领域的适用性，中国石化精心编制了《石油化工行业大模型测试题集（推理思考版）》。测试结果令人瞩目，该模型对行业知识理解的综合准确度高达92%。尤其在数学公式解析、化学结构式识别以及专业图表分析等关键场景中，表现尤为突出，为后续行业数据集的构建和模型训练提供了坚实可靠的支撑。
中国石油的昆仑大模型也于2月8日正式完成了DeepSeek大模型的私有化部署。这一举措为昆仑大模型优化应用效果、缩短研发周期、构建健康生态提供了新引擎。在应用层面，昆仑大模型的问答应用“行业大家”新增了DeepSeek深度推理能力，使用户能够以更专业的角度进行行业问答。同时，昆仑大模型的AI中台模型广场已上线DeepSeek-V3与DeepSeek-R1模型版本，并实现全尺寸适配，满足不同场景的需求。
而中国海油则于2月14日宣布其“海能”人工智能模型平台正式接入DeepSeek系列模型，并通过私有化部署方式面向全集团提供开放服务。这一升级不仅为海油在人工智能领域的应用打下了坚实基础，也确保了企业数据的安全性。DeepSeek系列模型将通过API接口面向海油ERP系统、海油商城等多个应用系统开发服务，全方位、多层次满足不同业务场景的智能化需求。
中国中化在人工智能领域也迈出了坚实的步伐。2月13日，中国中化宣布，
其人工智能平台成功接入DeepSeek系列模型，包括DeepSeek-R1和DeepSeek-V3等，采用私有化部署方式，依托专属智算资源池，完成了DeepSeek-R1671B完整版本以及多个蒸馏版模型的部署，并通过API接口面向集团各单位应用系统开放调用。
二、应用场景多元拓展：全方位赋能石油化工产业链
业内人士普遍认为，DeepSeek大模型的应用在推动效率革命与生态重构方
面，将对行业产生了极为深远的影响。
石油化工行业作为资本与技术密集型产业，运营成本高昂，能源消耗巨大。DeepSeek大模型的全面应用，犹如为行业发展装上了强劲的引擎，带来了显著的降本增效成果。据专业测算，DeepSeek的全面应用有望使石油化工企业的综合运营效率提升20%~30%，能耗降低10%~15%。以中国石化为例，其年炼油产能超3亿吨，仅蒸汽消耗优化一项，每年即可节省数十亿元成本。
在化工产品研发领域，DeepSeek凭借其强大的智能解析能力，成为了加速创新的“助推器”。北京化工大学教授辛春林表示，DeepSeek开源模型的社区协作机制还加速了技术的迭代和创新。具体到新材料研发领域，DeepSeek可以通过高效文献检索与知识整合，快速获取最新的研究成果和技术信息，帮助研究人员了解行业前沿动态，启发创新思路。同时，DeepSeek还可以协助进行实验方案优化与预测，为研究人员提供优化的实验方案和预测结果，提高研发效率和成功率。
DeepSeek通过对全球能源价格走势、宏观经济数据、地缘政治局势以及区域市场需求等多维度数据的深入分析，能够精准预测市场趋势。企业基于这些预测结果，可以更加科学地优化库存配置，合理安排生产和运输计划。
石油化工行业长期生产运营积累了海量数据，但因缺乏有效管理与标准化体系，数据价值未得到充分挖掘与释放。DeepSeek大模型凭借强大的智能解析与标注能力，为行业数据资产标准化建设提供有力支持。
有分析人士指出，DeepSeek在国内石油化工行业成功落地，未来如能广泛应用，其卓越性能与显著成果必将吸引全球能源领域关注，尤其是沙特等能源大国。这些国家在能源行业资源丰富、实力雄厚，但在人工智能技术与能源产业深度融合方面，仍在积极探索突破。中国石化企业与DeepSeek的合作模式，为“AI+能源”全球化发展提供极具价值的范例。这种合作模式未来有望在国际市场广泛推广应用。中国可通过技术输出，将DeepSeek及相关应用解决方案推
广到其他国家和地区，助力其提升能源行业智能化水平。这不仅有助于拓展中
国企业国际市场份额，还推动中国技术标准走向国际舞台。
三、直面挑战积极应对：稳步推进智能化转型
不过，石化央企在接入DeepSeek大模型时，仍面临一定的风险和挑战。相关挑战主要集中在技术适配、数据安全、行业应用、生态建设、市场竞争以及政策环境等方面。
一方面，还需攻克技术适配与生态短板。尽管国产GPU性能不断提升，但在算力密度和软件生态方面，与国际领先产品仍存在一定差距。中国石化技术团队通过定制化开发，成功解决了DeepSeek在国产硬件环境中的兼容性问题。不过，从长远来看，仍需持续加强底层技术攻关，以实现技术的自主可控和可持续发展。
另一方面，还需筑牢数据安全与隐私保护防线。石油化工行业涉及大量敏感的地质和生产数据。为此，央企需构建全方位覆盖数据全生命周期的安全防护体系，包括本地化部署、动态加密传输以及权限分级管理等措施，确保核心数据的安全，做到核心数据不出域。未来，在数据处理和模型应用中，相关能源央企需确保技术方案符合相关法律法规的要求。
此外，复合型人才缺口也是企业面临的挑战之一。业内人士表示，智能化转型对既精通AI又熟悉化工的复合型人才需求急剧增长，未来石化企业对于复合型工程师的要求将越来越多，企业应联合高校开设“AI+能源”人才培训计划，为行业智能化发展提供坚实的人才保障。
展望2025年，DeepSeek将进一步拓展至炼化工艺优化、碳排放监测等新场景。业内人士建议，石化企业应联合起来共同推动DeepSeek与行业模型的协同训练，形成覆盖勘探、生产、研发的全链条智能生态，提升行业整体竞争力。
“DeepSeek+政务”热潮彰显技术赋能强大力量
洪观新闻记者万磊
（2025年2月20日）
近一个月以来，DeepSeek大模型以惊人的速度在全国多地政务服务系统中落地，犹如一场“闪电战”。从热线应答的智能化升级，到公文处理的自动化，再到民生服务等多元场景的深度应用，AI技术正以前所未有的广度重塑政务服务生态。这场效率革命的浪潮，彰显了技术赋能的强大力量，也促使人们重新审视政务智能化转型的方向与意义。
“DeepSeek+政务”的上线，首先带来的是政务服务效率的显著提升。以南昌为例，通过DeepSeek大模型的智能问答、智能填表和智能审批功能，市民和企业办理业务的时间大幅缩短。以往需要多次跑腿、反复提交材料的繁琐流程，如今只需在“南事好办”平台上动动手指即可完成。
DeepSeek的应用场景正在从单一的热线应答向多元领域延伸。在公文处理中，AI实现了智能写作和快速审批；在民生服务中，智能问答和智能填表功能让群众办事更加便捷；在应急管理中，大数据分析和预警系统提升了响应速度。这种多元融合的应用模式，展现了AI技术在政务服务中的广阔前景。
AI技术的引入，无疑为政务服务带来了效率革命，但技术并非万能。AI处理的是重复劳动，而人类守护的是人性温度。政府部门在拥抱AI技术的同时，也需注重人性化服务的提升，确保技术应用既高效又温暖。
效率革命需以群众获得感为“标尺”。DeepSeek大模型的快速部署，展现了政务服务智能化转型的巨大潜力。然而，这场效率革命的意义，不仅在于技术的先进性，更在于能否真正提升群众的获得感。唯有以群众满意度为“标尺”，才能真正实现政务智能化加速转型。
侠客岛对话郑永年：DeepSeek带来的震撼与启示
侠客岛：今年春节前后，中国AI公司深度求索（DeepSeek）的大模型
DeepSeek-R1火爆全网，很多人被它展现出来的强大能力震撼，您有没有使用？
郑永年：过年期间大家都被DeepSeek淹没了，我也试过了。之前我用过ChatGPT，确实体验到人工智能大模型一直在不断进步。这次DeepSeek引发热潮，是“开源的胜利”。
侠客岛：很多外媒报道DeepSeek。有的说这证明了大投入、拼芯片数量的AI道路不再是唯一之路；另一些戴着有色眼镜的则说这是威胁，美国一些机构还禁止员工下载使用。您怎么看待这些现象？
郑永年：这都是把它标签化，关键是从哪个层面看问题。此前，像ChatGPT等大模型让美国处于垄断地位，可以“价格自定”。垄断地位带来的芯片价格、大模型的估价等，本就有大量泡沫。当中国的DeepSeek出现，大家才发现，原来大模型也不一定需要那么高成本、那么多芯片。相关公司和资产的价格自然就会下调。
对美国某些政客来说，可能会带来恐惧。在DeepSeek出现之前，他觉得几乎所有人工智能领域的尖端竞争，都是在美国公司之间展开的，而不是在中国公司跟美国公司之间，但DeepSeek证明事实并不如此。
对美国科学界，我觉得倒没那么大冲击。因为这些人相信，只要是开源的，就一定会被超越，技术总是不断进步的。中国的进步就是建立在开源之上。DeepSeek选择把技术论文等开源，其他国家的开发者也可以很快去验证，在他们的基础上做调整和进步。如此往复循环、不断更新进步，才是科学的逻辑。
这跟资本垄断定高价的逻辑、政治封闭以求领先的逻辑，存在根本性不同。
侠客岛：DeepSeek是否完全走出了一条新路？这对中国，对那些被美国排除在“核心盟友圈”、缺乏资金和足够获取先进芯片能力的国家来说，是不是具备更强的战略意义？毕竟拜登下台前还搞了个芯片出口管制法案，弄出三个圈层，用意就是限制、削弱他国与之竞争的能力。
郑永年：条条大路通罗马。以前说一定要大量的资本才能干成什么事，这是资本的逻辑，实际上并不一定是那么回事，是资本在制造自己的神话。但问题是以前没人挑战他，有人挑战，局面就不一样了。如果只有一家银行，大家只能把钱投到这里，它随便说了就算。有了第二个替代性可选方案，神话就会被戳破。
同样，DeepSeek是创新，但不是完全另辟蹊径，我把它称为“里程碑式的改进版”。如果完全是另辟蹊径，别人就很难复制得了，自己也可能成为新的垄断，自我封闭起来。实际上DeepSeek和美国一些大模型走的是同一个方向，但证明了有其他的路径可以通往这个方向。DeepSeek对中国最大的启示，我想还是“开放”二字。无论是心态上还是方法上，都要毫不动摇地坚持开放，继续开放。DeepSeek的胜利，就是开源打败闭源。OpenAI以前是开源的，后来变成闭源的，这次DeepSeek爆火之后，OpenAI的奥特曼也出来说话，承认闭源是一种战略错误。
为什么必须开源？因为任何一种科技都有可以改进的地方，不是封闭系统。技术总有各种各样的小错误，怎么发现并改进？三个臭皮匠顶个诸葛亮。你哪怕最聪明，也不一定看得到有些错误；人多了，大家都盯着看，就能找到毛病。技术发展的路径就是这样，在开源—创新—迭代的循环中螺旋前进，持续参与全球性的技术竞争、创新改进，才可能不断取得超越、成功。中国的新能源、AI等领域都是这样走过来的，是开源基础+中国智慧的结晶。
开源不仅可以用我们举国的力量，还可以用全世界的力量。世界的科学共同体要联合起来，遏制资本、遏制某些政客的力量，促进人类的技术进步。中国过去很多技术成果和产业成功都是在开放条件下取得的，今后也必须如此。
侠客岛：还有一个有意思的现象，包括DeepSeek，包括春晚上扭秧歌机器人的宇树科技，它们都在杭州，有“杭州六小龙”之说。这些公司的创始人、员工都非常年轻。从城市生态、人才聚集的角度来说，这代表了怎样一种方向？
郑永年：人类进入互联网时代以后，“大玩家”只有中美，人工智能也是如此。
中美两个国家之内很典型的趋势是城市群。美国人工智能有两块，一块是硅谷到得克萨斯，所谓“狭长地带”；另一块是波士顿到纽约，东北部这一块。中国也有两块，一块就是长三角，苏州、上海、杭州一带；另外是粤港澳大湾区，广州、深圳这一块。北京基础科研很好，但是技术应用往往还得往这俩地区跑。
生态最重要。我常说“三驾马车”，基础科研、应用技术、金融，缺一不可。杭州做得确实好，我将其称为“地域嵌入型”的生态环境，人才、资金等各种要素都已经在这里面了，所以就有利于创新，也有利于吸引年轻人。
美国硅谷，IT最发达，互联网最发达，但是它周围的基础设施就很差。中
国基础设施是政府负责，像杭州余杭区、滨江新区，那种大规模的基础设施建
设，不是私营公司能做到的。中国是政府和市场两条腿走路。
还有一个特别重要的因素：浙江有很大的中等收入群体，“中产社会”非常大。只有“中产社会”才会去做这种有风险的、长期创新性的投资。
至于人才，围绕浙江大学的产学一体化，特别是浙江杭州这一块，有点像美国斯坦福大学周边，产业体系做得很好。人才观念很重要。杭州这些“六小龙”都是年轻人，这就提醒政府，高科技时代，投资一定要向年轻人倾斜。人才也是个系统工程。
其实，长三角、珠三角还有很多有潜力成为独角兽的企业，很多人没有资源，但是有技术，需要来自国家的资源。所以，科技要取得长足进步，金融改革也要跟上。我们不要虚拟金融、泡沫金融，要遏制投机性的，但对新技术的投资、对真正创新的风投，我们一定要做好。
我们正在产生大量的新质生产力，但如果是因为体制机制改革没跟上，导致一些新质生产力落不了地，那就太可惜了。这方面还有很大改革空间。
“牵手”DeepSeek央企“AI+”行动提速
经济参考报记者王璐
（2025年2月24日）
近来，国资央企“牵手”DeepSeek已成为一股新风潮。据《经济参考报》记者不完全统计，目前有超20家央企接入DeepSeek，涉及能源、通信、汽车、金融、建筑等多个领域。业内人士指出，这一系列动作的背后是国资央企全面开展“AI+专项行动”，加速探索人工智能深度应用到丰富多样的生产场景。国务院国资委近日召开中央企业“AI+”专项行动深化部署会。会上发布了国资央企“AI+”专项行动实施要点，启动了战略性高价值场景建设专项工作。会议要求，中央企业在编制企业“十五五”规划中要将发展人工智能作为重点，打造更多科技领军企业，孵化培育一批初创企业。要加大相关资金投入，持续壮大发展人工智能产业。要优化人才引育，建立更加符合行业特点规律的人才评价体系。
一、密集接入DeepSeek
“现在央企都在研究DeepSeek，我们初步做了一些测试，专业度和准确度还是可以的，能够支撑行业数据集建设和行业模型训练。”一位石化央企人士告诉记者。
近日，中国石化、中国石油、中国海油、中国中化、国家能源集团、中国核电、中广核、华能集团、国家电投、华电集团、南方电网等多家能源企业相继宣布，已完成DeepSeek大模型私有化部署，全面接入企业自有的AI大模型。
“目前能源央企已经落地多个AI大模型应用，推动智能化转型。接入DeepSeek，可以提供更多的智能化解决方案。”中国企业改革研究会研究员周丽莎说。
例如，中国中化表示依托DeepSeek在复杂信息处理、逻辑推理、开放域知识理解等方面的突出能力优势，平台将更好满足不同业务场景的智能化需求，全方位、多层次助力中国中化核心业务智能化转型升级。
南方电网引入DeepSeek大模型，基于“大瓦特”模型体系开放技术路线，实现了自然语言（NLP）基础模型快速升级迭代为千亿参数级。同时，通过深度整合DeepSeek的算法优化等创新能力，将进一步提升南方电网各业务领域人工智能应用效果。
事实上，在此之前，通信领域三大运营商也已率先布局。中国移动已全面
接入DeepSeek-R1模型，提供专属算力方案，应用于智能客服、云计算等场景；中国电信天翼云成为国内首家支持DeepSeek-R1模型的云服务商，实现全栈国产化推理服务落地；中国联通基于“星罗”平台适配DeepSeek-R1模型，应用于联通云桌面、编程助手等场景。
汽车、金融、科技、建筑等领域的央企同样积极拥抱DeepSeek。例如，东风汽车旗下自主品牌完成DeepSeek全系列大语言模型接入，该模型即将应用于东风岚图、东风猛士、东风奕派等公司旗下自主品牌车型。中国能建近日完成DeepSeek系列模型全平台接入与私有化部署，深度融入自主研发的“能AI”助手，实现人工智能全面赋能，数字化转型取得新突破。
二、深度结合觅新机
全面接入只是央企拥抱DeepSeek的一个开始。有业内人士表示，如何将DeepSeek的通用化技术方案与具体业务需求深度结合，仍需要大量定制化开发和测试。
中广核AI平台目前已成功上线13个典型应用。本次完成DeepSeek模型接入后，将对DeepSeek进行训练，用户可以根据业务的实际需求在中广核AI平台选择合适的大模型来完成业务任务。
中国石化表示，下一步，将进一步完善集团人工智能技术体系，提升石油化工行业大模型的训练质量，实现深度推理与行业认知的深度融合。同时，将充分利用DeepSeek大模型的高质量编程能力，提升地震资料处理、油藏开发优化、化工产品研发、客户服务等专业模型的开发效率，进一步推动石油化工行业向智能化、数字化转型。
“DeepSeek出现实现了AI平权，未来AI竞争就是数据规模和质量，央企拥有庞大的数据资源，与DeepSeek结合后，数据流通与市场化进程加速。”周丽莎表示，汽车行业的大模型，可用于企业数据分析和智能决策，提升智能驾驶和车载交互能力。交通与物流领域等央企也可能会利用AI技术优化交通基础设施建设、物流配送路线规划、智能仓储管理等。科技与通信领域央企可能会与DeepSeek合作，推动人工智能在通信技术、网络安全、智能办公等领域的应用。
中信证券研报认为，运营商凭借高质量的智算中心和算网平台，为DeepSeek的部署、推理及微调提供支持，未来有望通过调用智算中心资源，显著提升云计算和AI业务的收入，增强新兴业务盈利能力。接入DeepSeek后，通信运营商在智慧城市、工业互联网、客户服务等场景的应用潜力被看好，有望加速技术
商业化进程。
三、“AI+”专项行动提速
加速布局AI大模型是国资央企带头抢抓人工智能赋能传统产业机遇的一个缩影。
人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力。2024年以来，国资委多次“点题”人工智能，央企“AI+”专项行动全面实施，发布了“九天”“星辰”等通用大模型和一批行业大模型。推动AI在健康、建筑、冶金等12个重点行业、400余个场景落地应用。
国务院国资委强调，国资央企要抓住人工智能产业发展的战略窗口期，强化科技创新，聚焦关键领域加快掌握“根技术”，坚定攻关大模型，积极参与开放生态建设，推动产生更多“从0到1”的原始创新，加速推进成果转化和产业化发展。要强化深度赋能，瞄准战略意义强、经济收益高、民生关联紧的高价值场景，强化行业协同、扩大开放合作，加大布局突破力度。要夯实算力基座，为技术突破、应用落地提供有力支撑。要突破数据难题，分批构建重点行业数据集，建设好通用基础数据集，做强做优数据产业。
众多企业也提出了各自的明确目标。例如，中国海油表示将密切关注和跟踪国际人工智能前沿技术发展趋势，加强与中国电信、科大讯飞等专业公司的务实合作，力争“十四五”末中国海油整体数字化率达到50%，“十五五”末达到80%以上，为加快创建世界一流示范企业升级“智能引擎”。
中国华能称将基于国产算力底座、平台和模型，依托丰富的应用场景优势和数据优势，加速构建数智华能生态，系统化、专业化、平台化开展“人工智能+”专项行动，建设全面、丰富的高质量数据集，发布具有华能特色的行业大模型，构建体系化人工智能应用能力，大力推广人工智能在各业务板块的应用，为新型电力系统和新型能源体系建设提供强有力的数智化支撑。
在周丽莎看来，中央企业在人工智能平台建设方面展现出强劲的投入与合作态势，通过自主研发、行业大模型开发、对外合作及政策支持，逐步构建起覆盖多领域的AI技术生态。实施“AI+”专项行动国企可以优化生产流程、提升管理效率，推动产业链向高端化、智能化发展。
国务院国资委研究中心研究员胡迟提醒，推动“AI+”专项行动，要与各个行业的技术特点、目前的技术水平阶段相结合，不可“一哄而上”、“一刀切”，不切实际地盲目上项目，需要根据行业、企业的具体情况考虑。
DeepSeek“破圈”意味着什么
光明日报调研组（2025年2月28日）
中国人工智能技术普惠发展让各国共享智能红利这一个月，DeepSeek成为
席卷全球的“热搜”！
一度雄踞多国移动应用商店下载量榜首，广泛接入各行各业，性能堪与美国智能巨头“掰手腕”。
美国《纽约时报》。说，硅谷每个人都在关注DeepSeek。
英国《卫报》网站评价，来自中国的生成式人工智能模型DeepSeek-R1证明，最优秀的大模型可以不靠那么大的算力和那么多的资金投入。这是“颠覆性”的。
德国《时代》周报总结，这已经不是中国高科技行业第一次用创新产品征服世界了。
英国《金融时报》网站惊呼：从加利福尼亚到华尔街，人们突然急切地提出这样一个问题——中国在人工智能领域是否已经迎头赶上？
是的！仅7天，能聊天、会“推理”的DeepSeek下载量已破亿。而它，也似
一面棱镜，折射出中国这个东方大国的科技成色。
习近平总书记指出：“加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一
轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。”
在这场人类社会崭新的重要变革中，DeepSeek“破圈”，意味着什么？在风起云涌的全球人工智能竞争中，如何定位中国的历史“坐标”？在推进共享智能普惠红利的未来中，中国人工智能产业又该如何发力？
在这闹猛的春讯中，光明日报调研组循着中国人工智能激昂跃动的“神经网络”，“深度求索”它驰奔向前的核心密码。
一、战略引领：从“晚了一个周期”到“第一梯队”
作为一项渗透性极强的颠覆性技术，今天，人工智能的“千帆竞速”几乎以周计算。不信你看，中国的DeepSeek热度未减，美国企业家马斯克发布了号称性能更好的Grok3人类，似乎正加速进入通用人工智能时代——国外，有OpenAI的GPT系列，谷歌的Gemini系列；国内，有腾讯的元宝，字节跳动的豆包，华为的盘古大模型，阿里的通义百模大战，并非夸张之语。
实事求是讲，中国是人工智能领域的后来者。
1956年，国际人工智能领域在美国达特茅斯会议上确立了学科地位，彼时的新中国却处于技术孤岛。直到20余年后，在全球人工智能迎来第二波浪潮时，东方古国的人工智能方才“萌芽”。比世界水平晚了一个周期，唯有迎头追赶。
1986年3月，一份《关于跟踪研究外国战略性高技术发展的建议》（即“863计划”）被郑重呈递到邓小平同志的案头。在这份当年即启动的计划中，“智能计算机”被列为国家战略。
这一决策的背后，是党中央对科技趋势的敏锐判断。
进入21世纪，AlphaGo、ChatGPT不断刷新人类对人工智能有多“能”的认知，中国洞见了新一轮科技革命的端倪——2013年9月30日，中央政治局集体学习走出中南海，把“课堂”搬到了中关村。
习近平总书记在主持学习时强调，“新一轮科技革命和产业变革正在孕育兴起，一些重要科学问题和关键核心技术已经呈现出革命性突破的先兆，带动了关键技术交叉融合、群体跃进，变革突破的能量正在不断积累。”
人工智能，无疑是这一轮科技革命和产业变革的战略性技术！
2015年，《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》出台，首次将“人工智能”纳入重点任务；2016年，“人工智能”被写入“十三五”规划纲要；2017年，《新一代人工智能发展规划》发布，设定“三步走”目标，发展人工智能上升为国家战略。
不能等待、不能观望、不能懈怠——实施科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目，组建人工智能国家实验室，成立新一代人工智能治理专业委员会，布局建设北京、上海、深圳、杭州等18个国家新一代人工智能创新发展试验区以提升新一代人工智能科技创新能力为主攻方向，部署全方位展开。
淡蓝色的智慧屏上，实时更新的数据不断闪烁，这是记者在国家数据中心
集群（甘肃•庆阳）“东数西算”产业园区内看到的场景。
这是我国8个国家算力枢纽节点之一。仅需1秒，这里的算力服务就可从黄
土高原直达长三角、京津冀和粤港澳。
算力是人工智能发展的核心要素和关键支撑。2022年年初，我国“东数西算”工程全面启动。仅仅3年，全国在用算力中心机架总规模已超过830万标准机架，算力总规模达246EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算），跃居世界前列。
福建社会科学院副院长、教授黄茂兴分析：“从技术演进史看，中国作为
后发者，在之前的人工智能浪潮中完成了技术追赶，而在大模型时代首次实现DeepSeek这样的突破，实则是中国人工智能从‘跟跑’到‘并跑’、局部‘领跑’转型的必然外显。”
“社会主义制度的优越性，就在于集中力量办大事！”中国工程院院士、鹏城实验室主任高文感慨，“经过多年的持续研发布局，我国人工智能科技创新体系逐渐完善，人工智能整体发展已进入全球第一梯队。”
二、技术颠覆：走一条“不随大流”的路
“什么时候才能出现人工智能的‘中国时刻’？”
几年前，北京通用人工智能研究院院长、北京大学智能学院院长朱松纯提出这个问题。如今，面对DeepSeek的突破，他告诉记者自己心中的答案：“我想，要交出一份满意的答卷，就要走出一条属于我们自己的路，走底层逻辑自主可控的创新之路，走不随大流、坚信人工智能的‘中国时代’必将到来的创新之路。”
什么是DeepSeek的创新之路？
“绕过人工智能大模型‘砸钱堆算力’的传统路径，他们另辟蹊径，通过算法优化，大大降低了人工智能模型的计算功耗，实现了低成本、高性能，为其他技术后发国家和地区提供了一种可复制的模式。”国家发改委产业经济与技术经济研究所创新战略室主任、研究员刘振中说。
“它让人们看到了，中国在通用人工智能领域突破技术壁垒、摆脱国际依赖、构建本土生态的巨大潜力。”深圳市人工智能与机器人研究院具身智能中心研究员王凡评价。
在人工智能公司衔远科技技术负责人李丰俭看来：“它离不开中国在人工
智能领域长期的技术积累，这是从量变到质变的过程。”
的确，经年努力，中国人工智能技术正在从“追赶式创新”向“自主创新”转变。神经网络、具身智能、专用人工智能中国人的表现同样让世界刮目相看！
在清华大学精密仪器系的一间实验室里，一排摄像头正对着液晶屏幕上不
断变换的视觉图像拍摄。
“这是类脑计算机正在进行视觉快速识别，它和我们那辆无人自行车一样，都是由天机芯片组建的系统应用。”清华大学教授、类脑计算研究中心主任施路平介绍。
此刻，这辆黑色无人自行车停在墙角，后座搭载着书包大小的机箱，可以
实现自动平衡、避障、过障、目标跟踪、语音指令识别以及自主决策。
它的大脑——天机芯片，是全球首款异构融合类脑芯片，同时支持基于神经科学的脉冲神经网络和基于计算机科学的人工神经网络，于2019年8月登上《自然》的封面。
“这是我国人工智能基础研究的一个代表。近年来，我国在人工智能领域，取得了不少原创成果，研究达到国际前沿水平。”华中科技大学认知计算与智能信息处理实验室主任、教授魏巍说，“我们不是追风口的人，我们是造风者。”
这样的造风者，还有很多。
走进中国移动“九天”人工智能团队的办公室，一台台电脑屏幕上闪烁着跳动的代码，键盘的“伴奏”声此起彼伏。
有一套磨损的键盘却很“沉默”。“这是我们第一套键盘，当时为掌握大模型的训推技术，团队啃下500万亿字符数据，这样的键盘，不知用坏了多少套。”中国移动研究院首席科学家冯俊兰回忆。
从2013年到2025年，团队日夜不辍地提炼技术要点，边积累技术、边推进训练，最终掌握了从训练到推理的全链路技术，换来首个通信网络智能调度系统的诞生和迭代。
冯俊兰至今记得，某地4G基站瘫痪，这套人工智能调度系统把修复时间从2
小时压到70分钟。“‘神了！’现场工程师这声惊叹，让我比拿专利还骄傲。”
一组数据勾勒出中国人工智能领域的巨变——中国人工智能期刊论文发表
数量已位居全球首位，顶级会议论文产出不断逼近美国，专利申请量占全球50%
以上。
“这一切，促成了技术积累的厚积薄发。”黄茂兴说。
规模优势：发达的互联网基础设施，为人工智能“进化”奠定了基础“萝
卜，出发！”
重庆的黄女士话音刚落，车辆自动开始行驶，在这座“8D城市”中游刃有余——五层立交桥的螺旋匝道间精准变道，解放碑地下环道的狭窄通道中穿行，导航系统始终保持着厘米级定位精度。
这个被重庆市民称为“新朋友”的“萝卜快跑”，已经历过800万次真实路况的数据锤炼。在中国，千万个“萝卜快跑”正奔驰在自己的快车道上——深圳繁忙的主干道上，人工智能交通信号系统通过分析日均2500万车次数据，将平均拥堵时长降低18%；在上海瑞金医院里，AI医疗影像诊断系统通过分析超过
100万张CT影像数据，将肺部结节诊断准确率提升至95%以上。
“咕噜咕噜”。湘潭钢铁集团宽厚板厂精炼车间内，1600℃的钢水在4号钢
包炉内翻滚。
“你来看！”宽厚板厂主任黄林华轻触屏幕，20个传感器数据瀑布般倾泻而下——几年前需要老师傅贴着炉口观察的钢水成分，被人工智能预测曲线精准锁定。
望着高效运转的智能生产线，华为混合云总裁尚海峰满是欣喜：“这是我们和湘钢携手打造的全球第一个钢铁行业的人工智能大模型，下一步，要打造一个覆盖钢铁制造全流程的智能平台和标准体系。”
从珠三角的电子制造到长三角的汽车工业，从东北老工业基地的装备制造到西部能源基地的智能开采，作为全球工业门类最为齐全的国家，中国已完成人工智能在12个重点行业、400余个场景的落地应用。
更多的场景，在无法触摸到的地方。
一座城市的人工智能“大脑”，可以赋能多少个场景？
“只有想不到，没有做不到”，这是记者在DeepSeek的诞生地浙江杭州调研后得出的答案——自动发现110种警情，从发现到报警平均用时仅10秒钟；实时分析各项交通指标，红绿灯时间调控可以“对症下药”；第一时间辨认破损的路灯、窨井盖，并发出警告。
政务、交通、城管、卫健多个应用场景日均协同数据高达1.2亿条，杭州“城
市大脑”全方位、多角度地浸润着这座城市百姓的生活。
这得益于中国数字化转型的独特基底——超419万个5G基站、11.08亿网民移动终端和超过4500家的人工智能企业，为人工智能的“进化”提供着永不枯竭的养料。
“我们有发达的互联网基础设施，城市数据资源的积累将比世界任何一个国家都快，所以，中国才能找到一个世界上其他国家和城市目前还没有的新路。”中国工程院院士、之江实验室主任王坚说。
黄茂兴对此表示赞同，中国在智慧城市、工业互联网等领域的超大规模场景，为人工智能技术提供了“试验田”，“这种‘场景反哺技术’的模式，是中国人工智能企业区别于美国硅谷纯技术驱动路径的核心竞争力。”
三、营造环境：“让创新自然生长”
成立一家人工智能研究机构，从拟订方案到落户注册，需要多长时间？不
到两个月！这是武汉的速度。
“我们研究所从建设方案拟订到落户注册，武创院和东湖高新区全流程‘伴飞’，从提交申请到拿到营业执照仅仅4天，让我们感受到了武汉的诚意和效率。”武汉产业创新发展研究院AI蛋白质设计研究所所长、复旦大学复杂体系多尺度研究院院长马剑鹏赞叹。
这样的故事正在更多城市上演。
“DeepSeek的出现，既基于其自身长期的技术积累，也有赖于创新生态的托举。”北京中科闻歌科技股份有限公司董事长王磊说，“最近，一些城市在反思为什么自己未能孵化出DeepSeek，这样的自我审视与反思是有意义的，有利于全社会思考，怎样创造更优的创新环境、培育更好的创新文化。”
调研中，脑机接口企业强脑科技合伙人何熙昱锦向记者讲述的故事，同样
耐人寻味。
几年前，一支来自杭州未来科技城的考察队，在哈佛大学脑科学中心的地下室，找到了一群心怀梦想的青年科学家。
“神经科学、传感器材料学、算法这些都是研究脑机技术需要攻克的，我们还在‘摸着石头过河’，他们却送来了一条‘船’。”何熙昱锦至今记得，考察队邀请他们入驻杭州，给予租金减免等优惠，提供“保姆式”创新服务。
3年后，强脑科技的消费级产品——智能仿生手下线量产，成就“全球首个便携式高精度脑机接口产品10万台量产”。
“在大家对脑机接口还没有那么多认知的时候，地方政府感兴趣，愿意了
解，愿意支持，着实让我们惊喜！”何熙昱锦说。
中国人民大学中国就业研究所研究员李志龙认为，在人工智能等前沿颠覆性创新领域，政府就是要更多扮演“园丁”角色，营造良好的环境，“让创新自然生长”。
轻轻点开手机上的“MODI摹小仙”小程序，北京一家母婴用品店的导购王莉根据选题推荐，点击创作按钮，只需两三秒，一篇“网感”十足的营销图文就自动生成了，“以前想破脑袋也写不好，嘿，现在咱也用上AI了！”
今年2月，像许许多多的科创公司一样，衔远科技迅速完成了自研模型与DeepSeek-R1的融合。李丰俭告诉记者：“多个场景应用证明，融合后，我们新的AI营销大脑‘MODI摹小仙’在创意写作上能力更强，同时还降低了复杂任务的处理成本。”
高文对此并不意外：“DeepSeek大模型能在全球爆火，除了其优化算法架构、大幅降低训练成本外，还在于它打破了人工智能大模型发展的传统范式，对模型进行开源，为开发者提供了广泛的二次开发可能性，推动了人工智能应用的大众化。”
何为开源？
即开放源代码，让任何人都可以查看、使用并改进这一新技术。这是一种开放包容的姿态——“DeepSeek-R1的面世，意味着开源模型正在超越闭源模型。”美国“元”公司首席人工智能科学家杨立昆给出这样的评价。而英国人
工智能云服务企业销售副总裁丹•卡彭特则希望：“像这样的开源公司越多越好。”
这种开源的选择有迹可循。早在2017年我国发布的《新一代人工智能发展
规划》中，“开源开放”就已被确立为基本原则之一。
2月10日，我国外交部发言人郭嘉昆进一步阐述了这一理念：“中方积极推动人工智能普惠发展，帮助发展中国家加强能力建设，主张开源人工智能技术，促进人工智能服务的可及性，实现各国共享智能红利。”
四、审慎思考：“打破思维的藩篱”
DeepSeek的“破圈”令人鼓舞，但在调研中，“谨慎乐观”仍是众多受访专家的共同声音。华南理工大学公共政策研究院学术委员会主席郑永年提醒，我们要保持头脑清醒，尽管中国在迅速赶超，但从人工智能领域的基础研究，到硬件、软件、产业，再到规则制定，“美国还是占优势、占主导地位，这种情况并没有得到彻底改变”。
比如，我们需要解决芯片之忧。在硬件上，高性能AI芯片“一芯难求”，而国产芯片目前还无法实现完全替代。“芯片跟不上，中国就无法在人工智能领域实现真正的超越。”一位受访专家直言不讳。算力、数据质量、标准我们需要补上的短板还有很多。
比如，我们需要在下一代人工智能方法上取得更多原创性成果。不少业内人士认为，目前的人工智能还不是真正的“智能”，其消耗巨大能源资源的技术路径也必将难以为继。清华大学人工智能国际治理研究院战略与宏观项目主任刘典说：“未来人工智能产业的核心竞争力，依然在于能否在底层技术上不断取得突破。”
比如，我们需要更多顶级人才。美国一家智库发布的报告显示：最顶尖人
工智能研究人员工作的主要国家中，美国占57%，中国占12%。“相比欧美国家，跨学科复合型人才的匮乏将成为制约我国人工智能产业发展的重要瓶颈。”朱松纯担忧。
还有更多。“拓展开来，投融资的渠道是不是畅通？能不能率先找到盈利模式扩大市场份额这些问题能否解决，都对人工智能的发展起到至关重要的作用。”王磊说。
在专家们看来，这些问题都可以归结为——生态。
“不仅仅是芯片、模型和算力的对决，更是技术规则、市场份额和治理权力的竞争。”刘典指出，“人工智能产业已经摆脱了过去简单的‘技术竞赛’，转向更复杂的竞争模式。”
魏巍认为，应构建更完善的产业生态，加强上下游企业合作，解决硬件、
软件、数据、应用等环节的衔接问题，形成协同发展的合力。
中国科学院院士、南京大学党委书记谭铁牛多次提到，中国必须构建自主可控的人工智能创新生态。“我们要构建人工智能的‘新核高基’，即新型开放创新生态、核心关键技术与器件、高端综合应用系统与平台、具有重大原创意义的基础理论与方法。”
需要率先打破的，是思维的藩篱。北京大学智能学院研究员宋国杰坦言：“过去20年，我国科技工作者大多跟随西方科技前沿开展科技创新，这种习惯在当前绝大多数高等院校和科研院所依然存在。这种惯性思维如果不能打破，我们就很难有更多原始创新性的成果出现。”
2024年3月，国家自然科学基金委发布了《可解释、可通用的下一代人工智能方法重大研究计划》，围绕“深度学习的基本原理”“可解释、可通用的下一代人工智能方法”“面向科学领域的下一代人工智能方法的应用”3个核心科学问题，资助11类培育项目、8类重点支持项目。一位受访者说：“谁能率先取得突破，谁就能在未来的竞争中占据优势。”
“不能甘心追随国外的先进技术，要做创新技术的实践者，而不是先进技
术的应用变现者。”合肥工业大学软件学院副院长、教授薛峰的话一针见血。
全新的领域，更需要全新的“有组织科研”。朱松纯建议：“面向通用人工智能这样的原创性、颠覆性科学技术，要从基础前沿科学探索做起，形成‘学研产’的创新链条。传统的小团队科研组织模式难以胜任，‘大团队、大平台、大交叉’的科研组织范式才是我们迫切需要的。”
“破圈”仍在持续。
2月24日，DeepSeek宣布启动“开源周”，计划连续5天陆续开源5个代码库，将最新款人工智能工具分享开来。网友点赞：“‘源’神启动”“惊喜仍在上演”。
是啊，惊喜仍在上演！相信，在中国人工智能的创新之路上，带给我们惊喜的，绝不仅仅是DeepSeek！
从阿里巴巴到DeepSeek：政府有所不为，企业大有作为
第一财经日报记者钱童心
（2025年2月20日）
中国人工智能公司DeepSeek正在掀起AI行业的变革。
DeepSeek的崛起引发了人们对杭州这座城市的关注。近年来，杭州科技网红企业迭出，宇树机器人、《黑悟空》背后的游戏科学公司都屡屡成为“流量密码”。
DeepSeek为何没有诞生在中国的其他城市，杭州凭什么孕育出全球顶尖的人工智能企业？
一、有人才，才有一切
DeepSeek的创始人梁文锋并不是杭州人。
梁文锋1985年出生于广东湛江，高中毕业后考入浙江大学电子信息工程专
业，并在浙江大学拿下了信息与通信工程硕士学位。
浙江大学的就读经历，奠定了梁文锋的学术基础能力。浙江大学作为国家重要战略科技力量以及区域创新发展的核心引擎，为杭州的科技企业输送了不少人才。
企业界将DeepSeek、群核科技、宇树科技、游戏科学、强脑科技以及云深处科技，并称为杭州六小龙。它们的创始人中，除了梁文锋毕业于浙江大学，云深处科技的创始人朱秋国本科到博士阶段都是在浙江大学度过的，群核科技的创始人黄晓煌本科毕业于浙江大学竺可桢学院，后赴美国学习计算机。宇树科技的创始人王兴兴本科毕业于浙江理工大学，硕士就读于上海大学。
杭州六小龙的创始人，其中四位在浙江有就读经历。
业内人士告诉第一财经记者，王兴兴在毕业后一度没有找到工作，后来好不容易拿到了大疆的offer，一度去了深圳，但最终选择回杭州创业。一方面是因为他自己是浙江人，另一方面也是因为杭州创业的成本相比其他大城市要更低。“他选择杭州也是很自然的。”这位业内人士称，“杭州在吸引人才、培育创新企业方面具有独特的竞争力”。
一位曾在杭州工作过的科研人员对第一财经记者说道：“这几年杭州在抢人才方面还是肯下一番功夫的，DeepSeek的成功一方面受益于互联网时代的发展惯性，另一方面与浙大等顶尖高校的人才储备也密不可分。”
杭州的人工智能相关人才密度已经不弱于一线城市。
从人才资源来看，根据脉脉人才智库发布的《人工智能顶尖人才数据图鉴2022》，北京AI人才占全国的24%，排名第二的就是杭州，占16.53%，深圳仅占6.18%。
人才是一切技术型事业的开始。人才密度足够了，不管是开发硬件的宇树
科技，还是开发软件算法的DeepSeek才有突破的可能。
驻扎深圳十多年的人工智能医疗领域创业者林晓勇对此有深刻的了解。他的公司需要招聘激光领域的人才，在杭州，他能轻松招到当地浙大或者杭州电子科大的专业人才，而在深圳就招不到同等级别高校的人才。
“杭州过去前沿技术领域的企业并不多，但高校多，研究型人才的供给大于或者约等于需求，所以人才资源是充沛的。但深圳就是供给远小于人才需求。”林晓勇说道。深圳企业过去主要以商业地产或制造业起家为主，顶尖的高校也屈指可数。“前沿科技研发团队的搭建是一个长期的积累过程，不是说短短几年里花多少钱就能搭起来的。我们团队的研发人才都在其他城市，深圳几乎没有。”
二、“基本都是自己长出来的”
人尽其才的土壤，比顶级的人才更重要。
阿里巴巴是杭州另一家取得全球影响力的企业，而且比DeepSeek早了许多年。马云创办阿里巴巴的时候，其核心团队成员大部分不是来自于浙江最好的大学。
但这个立足于杭州的企业，吸引了毕业于耶鲁、当时是投资机构负责人的蔡崇信。现在蔡崇信是阿里巴巴的董事长。
2025年2月13日，蔡崇信在WorldGovernmentsSummit大会上回忆起加入阿里巴巴的原因。他二十余年前去马云公寓拜访的时候，看到门口有十几双鞋子，洗手间有12支牙刷。他意识到这个团队是全天候都在这里工作，这种类似“中国版车库”的创业氛围感染了他。
1999年之后的阿里巴巴，从国际市场融钱，拿到日本软银、美国雅虎等的投资；电商业务既面向中国消费者，也帮助中国企业货卖全球。立足杭州，而融资与市场面向全球，成就了一个全球化的企业。
阿里巴巴也在杭州培育了大量人才，激励了为数众多的创业者。但它成长期的资金，并不依赖地方政府，而是从国际市场融得。
DeepSeek的资金则是自筹，也并非来自政府基金。
DeepSeek的大模型开源，免费供全球开发者使用。美国的Meta、亚马逊以
及微软等都在其生态中接入了DeepSeek大模型。
浙大计算机系毕业、曾在湖畔大学学习过的杭州创业者乔伊对第一财经记者表示：“杭州过去是阿里巴巴一家独大，这次DeepSeek的成功，本质上体现了市场化的力量，这家公司通过自己赚钱，自己开发通用人工智能（AGI），市场化让底层创新的能力更好地得以发挥。”
一家杭州科技企业的CEO对第一财经表示，杭州本来就是市场化程度高的地
方，“杭州这些公司基本都是自己长出来的”。
2025年2月，浙江省经济和信息化厅的“浙江经信”公众号披露，确定了2024年浙江省人工智能应用场景50个、应用标杆企业25家、人工智能服务商34家、“数智优品”70项。
DeepSeek并不在这179家企业之列。
市场会实现资金和人才的自由组合，令市场中的企业出现意想不到的互动。
阿里巴巴和DeepSeek近期就出现了联动。
DeepSeek走红后，带动了以阿里巴巴、小米等为首的港股上市公司近期的一波大幅上涨。自今年1月以来，两家公司过去一个月的股价涨幅超过了30%，阿里巴巴目前股价已经涨至2022年7月以来新高。
三、培育自由生长的土壤
DeepSeek火遍全球之后，各地出现反思潮：它为什么出现在杭州，而没有诞生在自己的城市？乔伊对第一财经记者表示，上海、北京、深圳等城市作为中国的科技创新中心，也孕育了众多高科技企业，但杭州近年来在互联网和人工智能领域发展迅速，除了人才资源之外，与它拥有良好的创业环境和政策支持也密不可分。
在去年的杭州数贸会上，第一财经记者与当地的科创企业、政策制定部门相关负责人进行了深度的交流。他们给记者最大的感受就是“务实”，“将数据要素转化为生产力”在杭州并不是一句口号，而是落实到了具体的应用场景。
“DeepSeek这样的企业没有出现在深圳，我认为也是与城市的文化基因有关。深圳虽然创新企业很多，但是不具备‘进窄门走远路’的基因，深圳的氛围是‘搞快钱’。”林晓勇对第一财经记者说道。
“每个城市都有各自独特的产业优势和创新土壤，DeepSeek在杭州的崛起，
也正是这种多元创新环境的体现。”乔伊表示，“深圳也有深圳的优势，上海
也出了B站和小红书，杭州正好在这个阶段撞到了一个科技企业涌现的波峰。”
北京、上海、广州、深圳和杭州等城市，有不同的人口结构和产业基础，更有不同的土地约束条件，对外开放的力度也有所不同。
这使得各个城市呈现出不同的产业发展风貌，吸引和培育不同的公司。就如同美国只有一个硅谷，科技巨头如英伟达、谷歌和Meta的总部在加利福尼亚，不妨碍亚马逊扎根在西雅图，而微软总部则在华盛顿州。
在中国，杭州没有米哈游但有了DeepSeek，北京没有小红书但出现了小米，上海诞生不了阿里巴巴但有了拼多多，深圳没有吸引特斯拉落户但培育出了腾讯和华为。
这些企业都重视人才，各地方政府也同样如此。
2月14日，在2025年苏州市“人工智能+”创新发展推进大会上，《苏州市支持人工智能领域人才发展的若干措施》重磅发布，围绕人才引进、培养、评价、激励、服务等方面，集成推出9条针对性举措。深圳正在推动“20+8”产业集群从战略性新兴产业向未来产业升级。业内认为，这种转型比以往任何时候都更需要颠覆式创新的支撑，这不仅仅需要资金投入，关键是人才资源。
一家企业落地在上海，还是杭州，都不妨碍它吸聚天下人才。DeepSeek总部在杭州，但梁文锋也将清华、北大等中国顶尖高校的毕业生收入麾下，在北京也成立了办公室。腾讯总部在深圳，但它的电竞产业总部则在上海，因为上海致力于打造全球电竞之都。（文中乔伊、林晓勇为化名）
对话董煜：跑出DeepSeek，中国做对了什么
中国经济周刊记者侯隽
2025年龙年春节，全世界感受到中国经济的“暖流”。
春节消费市场再创新高，电影《哪吒2》刷新中国影史票房纪录，深度求索（DeepSeek）开源推理大模型R1成为人工智能发展史上的现象级产品……全世界不仅看到了中国经济态势发展良好，也震撼于中国科技创新的力量。
近期，本刊记者专访清华大学中国发展规划研究院常务副院长董煜，畅谈中国科技创新和经济发展的热点话题。
《中国经济周刊》：除了制定规划，我们发现各省份都把“科技创新”当作今年发展的关键词之一。尤其是春节期间，DeepSeek这家成立仅一年半的中国AI创业公司在全球范围内不断掀起关注热潮，占领各国头条新闻。惊喜、兴奋、激动之余，DeepSeek戳中大众的究竟是什么？
董煜：DeepSeek所引发的讨论及相关话题持续霸屏，不但成为AI发展史上的现象级事件之一，也让全世界对中国高度关注。对于中国广大处于成长期的小微企业和个人来说，DeepSeek通过降低人工智能的门槛，让他们看到人工智能究竟可以产出怎样的魔幻成果，为他们提供了一个能够实现梦想的工具。同时DeepSeek的影响力远远超越了中国的范畴，对全球科技来说也具有非常重要的意义。它为全球创业者、投资者提供了实现梦想的机会，因为它是一个开源的工具，更重要的是它展现了中国方案的开放性。对我们中国人来说，这无疑是一件值得自豪的事情。
《中国经济周刊》：很多外国媒体都惊异于DeepSeek完全是由中国本土团队研发。同时，春节晚会上杭州宇树科技机器人扭秧歌、转手绢，惊艳舞台，也让外界对中国科技创新刮目相看。这一系列成就引发外界对“中国式逆袭”的广泛讨论与思考。您怎么看？
董煜：所有偶然背后都是必然。此前，TikTok“难民”涌入小红书，让民间开启对账单模式，外界对中国的认识不断刷新。现在大家都在热议以深度求索为代表的杭州“六小龙”科技企业，这其实是我国多年以来持之以恒投入科技创新、培养科技人才的结果，也是坚持长期主义、紧跟时代脉搏的必然结果。
面对外部环境不确定性的挑战，中国产业结构的调整和新旧动能的转换会更依赖硬核科技创新，需要更多人不计回报地探索未至之境。近年来，随着人工智能的发展，科技已成为主导未来的革命性力量。中国科技行业年轻工作者
们正不断涌现，而以DeepSeek为代表的优秀企业，将成为全球科技发展的“中国力量”。我们也希望这样的创新成果，在今年、在未来，还会不断涌现，给中国和世界带来更多惊喜。
《中国经济周刊》：目前，游戏科学、深度求索、宇树科技、云深处科技、强脑科技和群核科技等科技新锐频频刷屏，杭州“六小龙”声名鹊起。很多省份也在打造营商环境，期待有更多的独角兽公司涌现，您认为各省份比拼的关键是什么？
董煜：在2025年的地方两会上，许多省份的关键词之一就是“环境”。很
多省份都把打造“良好营商环境”写进地方政府工作报告中。
杭州的经验和做法，并不在于产业谋划上面具体做了多少，而在于政府在营造创新与产业发展环境方面所发挥的良好示范引领作用。当前，新一轮创新创业热情正在人工智能、生物科技、商业航天、文化创意等前沿领域奔涌释放。站在新起点上，我们不妨重新认知“中国创业者”和他们正在塑造的未来中国。
政府部门在政策上要给予一种宽松的环境。例如，对于人工智能等新技术在传统产业中的应用，要予以鼓励和支持，机制要设计好，既要确保新技术的顺利引入，也要有相应的退出机制，甚至连政府部门也可以加入到创业者的队伍中来，通过政策支持、资源整合和创新服务，形成许许多多的地方政府躬身入局与创业者相向发力的态势。
目前，这种创新创业的浪潮已经涌现，我们一定要珍惜这种氛围，一定要以鼓励为主，看到好的样板就要把它“抬”起来，让各方面能够看到示范性效应。我也期待今年有更多的“杭州”出现。
《中国经济周刊》：今年春节期间还有一个“3岁”百亿影帝《哪吒2》诞
生了。作为经济学家，您怎么看待一部动画片创造中国电影史上票房新纪录？
董煜：《哪吒2》的成功，不仅在票房上取得了骄人成绩，更在文化创新方面作出了巨大贡献。在这部电影中，哪吒不仅是一个卡通角色，更成为中国新的文化象征。哪吒不仅受到了年轻观众的热爱和认可，成为他们心目中的英雄，也获得全年龄段观众的喜爱。这种跨越年龄和文化的广泛共鸣，让《哪吒》成为中国影史上的里程碑。
《哪吒2》打破了人们对中国电影的传统印象，让全球观众看到一个不一样的中国。哪吒所传递的价值观让人耳目一新，清晰地展示了中国人具有的创新精神和时尚感。谁说中国的文化一定要循规蹈矩？通过《哪吒2》，我们不仅展
示了成熟的电影工业，更向世界传达了一种新的理念：我们可以引领潮流，创
造新的文化符号。
值得一提的是，《哪吒2》背后的制作团队也非常年轻，他们不拘一格，具有灵活应变的创作思维。正是这些因素让《哪吒2》能在短短的时间内打破多个票房纪录，成为毫无争议的“影帝”。这是中国电影行业的一次共同胜利，也为未来的创新指明了方向。
我们期待有更多的故事能够像《哪吒》一样，不仅仅是娱乐，更是文化的传播。让我们一起见证中国文化的新生力量，期待更多打破刻板印象的作品问世！
《中国经济周刊》：2月5日是春节后的首个工作日，全国各地多省份都召开了2025年“新春第一会”。很多省份都明确提出要做好“十四五”规划收官和“十五五”规划编制工作，为什么各省份都把“五年规划”放在如此重要的地位？
董煜：五年规划非中国首创，也非中国独有。印度、法国、韩国、日本等
国家都在发展规划上进行过探索与实践。
新中国成立以来，我国共编制实施了14个五年规划。这14个五年规划，展示了新中国70多年发展道路上的重要成就，尤其是中长期发展的一些重大任务、重大工程都是通过五年规划的方式把控执行。
中国经济之所以能够保持持续稳定的增长，一个重要秘诀就是在于国家层面向来都不是只考虑短期的经济增长，而是将中长期规划与短期发展紧密结合，致力于推动高质量发展。保持清晰的思路，既要把短期的问题解决好，又要在这个过程中不耽误谋划中长期的发展。为此，我国将一系列中长期的解决方案纳入五年规划当中，通过规划重要目标、制定关键政策、实施重大工程，从而确保国家经济持续稳步前进。可以说，五年规划和体制改革之间的深度互动，也是中国发展奇迹的“源头活水”。
对接DeepSeek，主流媒体破浪前行
中国新闻出版广电报记者朱子钰
（2025年2月18日）
短短两年时间，AI（人工智能）圈又出“王炸”！
自1月20日发布以来，DeepSeek（深度求索，简称DS）引发全球关注，成为史上用户数增长最快的互联网产品。率先感知到新趋势的媒体纷纷宣布接入大模型DeepSeek-R1，“DeepSeek传媒行业应用创新联盟”宣布成立一场深刻的行业变革正在悄然进行。
当下，AI赋能新闻生产已经成为不可逆转的潮流。新的技术频繁问世，AI还会不断给新闻带来冲击。DS会怎样重塑新闻业？新闻从业者又该如何化焦虑为动力？近日，《中国新闻出版广电报》记者采访了多家主流媒体及权威学者，深度触摸媒体+DeepSeek的未来路径。
一、重要拐点出现，利用不好将会被淘汰
DS正以惊人的速度渗透到新闻行业中，主要应用于报业集团和广电集团等主流媒体旗下的新媒体。据不完全统计，已有20余家媒体宣布接入，包括大众报业集团大众新闻客户端、河北日报报业集团纵览新闻客户端、四川日报报业集团川观新闻客户端、成都传媒集团每日经济新闻客户端、江西日报社江西新闻客户端、河南广播电视台大象新闻客户端、浙江广播电视集团智媒果平台、重庆广播电视集团第1眼TV-华龙网、山东广播电视台闪电云平台、福建省广播影视集团海博TV、天津津云新媒体集团等。市县级媒体也并未置身事外，比如河南省地市级媒体驻马店融媒、四川双流区云上双流客户端、江西瑞安融媒等也宣布接入，并且，接入的媒体数字还在增长中。
从ChatGPT、Sora再到DeepSeek，技术的发展，让新闻业在挑战与机遇的风云变幻间破浪前行。那么，此轮变革又有何不同？
“DS将推动媒体行业在内容生产、分发、营销和管理等方面的颠覆性变革。”中央民族大学新闻与传播学院教授郭全中接受记者采访时表示，DeepSeek-R1是开源推理模型，今后的迭代与更新会更快。其次是极致的性价比，有人称之为AI界的“拼多多”。
生产成本的降低与生产力的提升，打开了DS接入媒体的新景观，
DeepSeek-R1擅长复杂任务，且免费商用。“与OpenAI的闭源策略形成鲜明对比，
DS开源生态与社区支持优势显著，开发门槛极大降低。同时，开源模式吸引了大量全球的开发者参与技术优化和二次开发，加速了模型部署优化和模型在细分场景的适配。”四川日报全媒技术中心首席产品官董晓尚告诉记者。
河北新闻网副主任、河北日报数智科技有限公司总经理李琳负责纵览新闻相关技术运营。他认为，低成本使得他们在应用过程中，能用较少的投入获得高效服务，将会有更多资源用于内容创新和用户服务优化。
可以看到，DS通过较低的成本带来了大规模的普及使用。“所以，这将会是一个重要拐点，如果媒体利用好DS，将会完成自身的涅槃转型。如果利用不好，那可能会在未来被彻底淘汰。”郭全中预测。
二、接入只是开始，必须产生化学反应
第一批接入DS的媒体，获取了先发优势，为用户率先提供了更智慧、更丰富、更高效的全场景服务。记者了解到，春节假期，大众报业集团组织使用DS尝试辅助评论内容创作，技术研发团队研究部署并接入大众新闻客户端。春节假期后第一天，即在全国媒体中率先发布“DS接入大众新闻”。
“借助DS，通过设定好稿件布局、字数要求，补充进基本信息，几秒钟就生成了‘大众新闻接入DS’的新闻初稿。从构思稿件结构到稿件调整修改，前后2个多小时便完成了稿件创作，创作效率大幅提升。”大众报业集团信息技术部主任、“大众”新媒体大平台经管委委员汤代禄向记者分享“尝鲜”体验。
当然，先发优势并非高枕无忧。“接入只是开始，媒体还要思考怎样在DS基础上做好传播产品、开展传播创新。”北京师范大学新闻传播学院院长张洪忠在接受记者采访时表示。
简单的物理接入解决不了根本问题，形成化学反应或许是制胜关键。从现实经验看，接入DS后，AI将深度融入新闻生产全流程，包括内容生产效能的革命性提升、客户端服务的全场景智能化升级、数据驱动的精准传播与舆情管理、技术架构的集约化转型等。
汤代禄告诉记者，目前大众报业集团大众新闻、海报新闻、半岛新闻、风口财经等新媒体平台以及各类业务平台纷纷接入DS，在产品端为用户提供智能服务。
川观新闻依托千亿级参数大模型的精准意图识别能力，智能助手“小观”实现智能语义理解、多轮对话交互等核心技术突破，升级成为更加聪明的“智能体”，大大提升信息获取效率。“针对川观新闻原创报道，‘小观’能够智
能标注文章核心观点，生成结构化摘要，帮助用户快速抓取关键信息。”董晓
尚介绍。
“DS已应用于纵览新闻客户端的多个关键新闻生产环节，例如，选题策划、智能审校、舆情服务、阳光理政、热点监控、事实核查、跨界融合报道等。”李琳特别提到，技术落地需结合媒体自身特点。河北日报报业集团将建立“技术—内容—用户”闭环反馈机制，确保AI工具服务于“内容为王”的核心战略，而非止步于概念炒作。
重庆广电第1眼TV-华龙网推出的垂直新闻大模型“芯问”与DS深度融合。“这将构建起覆盖新闻生产全链路的智能中台，进一步提升在内容智能创作上的能力。”第1眼TV编委、华龙网内容负责人刘颜告诉记者。
“到目前为止，主流媒体还在积极地探索，唯有把DS从辅助工具升级到‘智
能体’等的应用，才是真正用到实处的举措。”张洪忠认为。
三、依靠强制内嵌，变成最有力的武器
积极主动与新技术共生共成长，将它变为手中最有力的工具和武器，才是
AI赋能新闻的美好愿景。
有一个显著的例子可以感受AI的魅力：打开每日经济新闻客户端的大模型平台，DeepSeek-R1、Kimi和豆包等6款国内主流大模型赫然在列。记者在“问公司”输入“光线传媒”，即可出现大股东揭秘、高管变动指数、赚钱能力等十大问题方向。《每日经济新闻》编委肖勇表示，2月12日发布以来，每经大模型平台已累计获得8万多次访问。
“所有的新技术在传媒业的应用中，都需要一个强制内嵌。”在郭全中看来，强制内嵌有两个方面的含义，第一是把新技术内嵌到行业的整个流程中去，第二个是确保行业人要真正用起来，熟练掌握它。
“强化智能助手问答的实用性，打造好用的垂类智能体。‘小观’智能助手将基于DS上线更多对话式的资讯助手功能，大幅缩短用户使用客户端核心功能的路径，为用户提供更多便捷、有用和有趣的知识问答功能。”董晓尚表示，川观新闻客户端还将打造“智识”产品，赋能川观智库建设，构建覆盖各级政府的产品体系，建设技术引领的新型媒体智库。
深耕本土垂类内容，也将是媒体+DS的未来赛道。“基于DS，我们将为用户提供具有河北日报报业集团特色的服务。比如，针对河北地区的农业发展，利用DS的知识储备和数据分析能力，为农户提供农业生产指导、农产品市场行情
分析等服务。”李琳表示。
在刘颜的观察中，“芯问”大模型融合了重庆本地主流媒体与资深撰稿人数字资源，紧密结合重庆本地的地域特色和文化内涵，这一点是其自身的优势与特色。
汤代禄透露，大众报业集团将深入研究DS各项功能和API接口，紧紧围绕集团“大众”新媒体大平台、山东省数字文化集团、大众国际传播中心、垂类行业平台等核心业务，以产品化思维打造“大海蓝天”系列技术产品、技术服务，做强齐鲁文化数据库、齐鲁文化大模型，研发系列齐鲁文化名人智能体、数字乡村史志智能体等。
DeepSeek首秀媒体圈：首批尝鲜者讲“拥抱”感受
中国新闻出版广电报记者朱子钰
（2025年2月25日）
一石激起千层浪！1月20日，杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司自主研发的最新开源模型DeepSeek—R1发布后，引发全球关注。短短一个月的时间，DeepSeek的“冲击波”快速渗入各行各业。比如，已有多地提出引入DeepSeek辅助领导干部决策。
在这场“震撼硅谷”的剧烈变革中，主流媒体更是率先入局，全面拥抱，成为大模型落地场景的首选。在与DeepSeek接入之后，怎样塑造“人无我有”的独家优势呢？近日，首批接入DeepSeek的5家主流媒体的技术相关负责人接受《中国新闻出版广电报》记者独家专访，第一视角解析“DeepSeek+媒体”的硬仗如何打。
一、AI狂奔DeepSeek到底妙在何处
在不少人还在为DeepSeek感到震惊之时，务实而又前瞻的媒体已尝到了“第一口螃蟹”。大众报业集团大众新闻客户端、河北日报报业集团纵览新闻客户端、四川日报报业集团川观新闻客户端、成都传媒集团每日经济新闻客户端、重庆广播电视集团第1眼TV—华龙网作为首批宣布接入DeepSeek的主流媒体，开启了全新的应用形式。
在此之前，有些媒体已与文心一言、豆包、通义千问、智谱清言等接入，但从最终结果来看，人工智能（AI）还不足以有完全替代的能力。此番，DeepSeek横空出世，又将如何搅动江湖？
“DeepSeek最大的特点是推理，让国内用户第一次看到了AI回答问题的思考过程，而不只是一个结果。”《每日经济新闻》编委肖勇观察到，AI的推理思考过程让不少用户觉得给自己的工作带来了启发。“价格低也是DeepSeek的一大优势，让普通人和小企业也都能用得起，这也符合科技平民化的目标。不过，国内大模型厂商竞争比较激烈，而且训练成本也在下降，未来AI的价格普遍会走低。”肖勇说。
四川日报全媒技术中心首席产品官董晓尚总结为算法优化创新、硬件适配、开源生态3个方面。“国际主流AI模型多基于英伟达CUDA框架构建。DeepSeek则采用PTX语言进行开发，这种架构既规避了CUDA生态的兼容性束缚，又为国产芯
片的深度适配开辟技术通道。”董晓尚对记者表示，目前DeepSeek的开源生态
已经吸引了大量全球开发者参与优化，形成技术迭代的“飞轮效应”。
与其他AI工具相比，DeepSeek在应用成本上形成显著优势，比如，和国内一些AI工具相比，其综合能力和开放性独具特色。语言处理上，它贴合国内用户习惯，对含文化内涵的中文理解准确，输出文案无需大幅修改。
“DeepSeek—R1的API服务定价与同性能的海外主流模型相比，价格大幅降低。低成本使得我们在应用过程中，能用较少的投入获得高效服务。”河北新闻网副主任、河北日报数智科技有限公司总经理李琳表示。
DeepSeek在应用侧的惊喜，令大众报业集团信息技术部主任、“大众”新媒体大平台经管委委员汤代禄印象深刻。“自1月底以来的3周内，大众报业集团就推出百余篇相关报道或辅助创作内容产品，大家普遍惊喜于生成内容质量的提升。”汤代禄说。
二、为我所用创新落地场景与服务
新技术来势汹汹，但其实并不可怕。对于媒体而言，与新技术的融合共生，延伸触角，打开了下探空间。主动拥抱人工智能，积极探求新路径，为应有之义。在与众多大模型的合作中，主流媒体借力为我所用。
内容生产、内容分发和内容消费是新闻业价值链的主要环节。AI正深度参与重塑它们。在DeepSeek爆火后的短短一个月内，主流媒体能够积极把握先机，来源于他们对AI发展的前瞻性思考。
据记者了解，2019年，《每日经济新闻》就提出了AI战略，并把2020年确
定为技术转型元年。
新闻客户端和网站的建设素来是新闻媒体平台建设的难点。“以往，各个媒体的客户端和网站比拼主要在内容层面，依靠独家、深度、快速和高质量的新闻报道来吸引读者。然而，今日头条这类算法平台以及微信公众号已经给用户提供了更快更全面的信息获取渠道。因此，新闻媒体自身的客户端和网站建设往往成效有限。”肖勇表示。
接入《每日经济新闻》，意味着每日经济新闻客户端和网站已不仅仅是新闻资讯平台，而是转型成为智能互动平台。他们把这次升级称作“136计划”。最显著的变化是，用户可以直接在每日经济新闻客户端和网站使用六款大模型进行自由对话。
特色服务的打造颇有看点。比如，在财经新闻领域有优势的《每日经济新
闻》将公司、投资和财经与大模型能力结合，重点推出3个专业化的核心栏目— —《问公司》《问投资》《问基金》，为用户提供更加精准、高效、便捷的投资决策支持。
对于用户来说，在DeepSeek端直接使用与在新闻端使用DeepSeek，两者有何不同？这拷问着接入的实质效益。率先物理接入后，媒体如何能够创新落地场景，真正产生化学反应才能塑造竞争力。否则只会是蹭热度的噱头。
汤代禄表示，“DeepSeek的出现，并不是从无到有的开创，而是从1到10的量级跃升。所以当前应用场景和新闻服务更多的是优化提升，有了更擅长逻辑思维的大脑。”
“未来，我们将继续加强学习研究，一是在更多应用场景上发力，创新内容风控、数字员工、智能体等应用新场景；二是在开辟更多新赛道上发力，创新数字乡村、健康服务、法律咨询、交通服务等更多服务新赛道。”汤代禄说。
同样，川观新闻不断丰富“智能+智慧+智库”的智媒体内涵，借助DeepSeek加大在内容创作、智能推荐、用户互动等领域的应用力度，持续提升主流内容的传播效能，积极扩展新闻传播以外的智能服务。
“基于对话系统、大语言模型、问答系统等核心NLP系统，我们开发上线了小观智能助手，助力‘若水’四川省情语料库加速整合各级政府机构权威发布数据，形成省情高质量数据集及数据应用标准化服务体系。”董晓尚表示，四川日报报业集团还推出“领导去哪了”“四川百事通”“跑会达人”智能体，全力打造川观智库，构建覆盖各级政府的产品体系，建设技术引领的新型媒体智库。
深耕本土内容，也是主流媒体与DeepSeek融合赛道上的发力点之一。
“作为河北省级党媒，我们将充分发挥对本地新闻资源的深度挖掘能力。利用DeepSeek分析本地用户的阅读偏好和关注点，围绕河北的时政、经济、文化、民生等领域，生产更贴合本地用户需求的新闻内容。”李琳举例，在报道河北本地的政策实施时，通过DeepSeek快速梳理政策要点对本地居民的影响，为用户提供更具针对性的解读，这是其他媒体难以复制的本地化优势。虽然在接入初期，大多数媒体对用户采取了免费模式，但也有媒体向记者透露，随着技术的不断成熟和应用场景的拓展，未来或许会引入付费模式。融合之后人机协同来了可以预见，AI的影响下，新闻行业的底层运行逻辑将会发生改变，重塑业态正在加速进行。在这场变革中，机遇与挑战并行，行业内没有人能置身
事外。不少专家预测，AI赋能新闻将会朝着人机协同的路径演进。
从用户角度看，借助DeepSeek的技术支持，华龙网的“芯问”大模型将具备更高效处理海量数据的能力，能够更快速地抓取全网热点事件，同步解析主流媒体报道趋势与传播路径，同时快速生成高质量、结构清晰的新闻稿件，并结合用户需求提供个性化内容推荐。“这将为采编团队的动态化选题高效决策提供支持，助力重大新闻‘零时差’响应与差异化策划。”第1眼TV编委、华龙网内容负责人刘颜告诉记者。
人与机器、媒介与技术将在形态、机制和内在逻辑层面实现深度融合。
DeepSeek已经应用到大众报业集团工作的各环节，如各媒体记者主要用于分析类、评论类作品的创作，提出问题，请DeepSeek分析。在智库研究、舆情分析等业务中，数据分析人员借助DeepSeek进行数据梳理、信息分析和长文本提炼。在技术研发团队，程序员们尝试代码片段的编写，已有代码的检查。技术运维人员用于技术参数、系统参数分析。
2024年，大众报业集团持续举办生成式人工智能应用训练营，500多人次参与，引入国内外文、图、音、视等类型的AI工具二三十种，常态化设计制作推出AI创作作品千余件，作品类型涵盖短视频、微短剧、长图、H5、MV、智能体等形态，设计制作越来越精良。
短视频新闻、虚拟主播、一键生成视频AI的接入正在重新分配新闻生产中的角色。“首先是效率大幅提升。AI能在海量信息源中快速筛选出有价值的新闻线索。”李琳提到，
像简单的体育赛事结果报道、财经数据新闻等，AI能根据既定模板和数据快速生成初稿，记者只需在此基础上进行完善和深度加工，大大缩短了新闻生产周期。
“AI可以承担重复性工作，如数据整理和初稿生成，而记者则可以转向深度调查、故事挖掘和内容审核。”董晓尚表示。
肖勇介绍，《每日经济新闻》的记者很早就在用AI拟定采访提纲，尤其在突发采访的时候，AI可以几秒生成一系列问题。AI的融入可以让新闻工作者以很低的成本从“一专一能”转型成“一专多能”。
准确性、客观性是新闻报道的基本要求。“但目前AI依然有严重的‘幻觉’问题，而且互联网上会出现大量AI假消息，这样就要求记者编辑的基本素质更加过硬。其次，AI大规模使用后，资讯同质化现象可能更加严重，这也要求记
者编辑要发挥采访能力、调查能力、策划能力，才能生产出超越AI的高质量报道。”肖勇说。
数字出版人热议DeepSeek
中国出版传媒商报记者张馨宇
（2025年2月14日）
一、宋吉述（江苏凤凰出版传媒股份有限公司总经理）：人工智能最重要
的作用是业态升级与创新
凤凰传媒在AI技术应用于出版流程方面进行了多方面的投入和尝试。探索开发了“凤凰智灵”人工智能应用综合服务平台，集成10多种AI能力，提供了30多个与出版相关的智能应用，如智能问答、办公、出版及营销等服务，一定程度上提升了工作效率。相对于出版社，凤凰旗下的学科网对人工智能应用更加广泛深入。学科网目前为全国4万所学校、超6000万会员提供教育资源服务，日均更新内容资源2万套左右。在其运营中，AI降本增效的应用场景包括替代搜索引擎的AI工作助手、提升销售系统智能属性、版权服务及客服应用、辅助设计师创作、知识库问答、代码编写和SQL编写、文本处理和数据整理等多个方面。此外，公司还探索开发了教育领域的专业模型建设，如“AI小博士”。从凤凰传媒来看，AI实现了对出版社部分生产的改进提升，但总体上应用尚未普及深入，流程变化不大，专业化数字公司使用人工智能技术较多，更倾向于生产经营流程的变革。
【怎么看】我近期关注并使用DeepSeek（以下简称“DS”），还安排相关员工对其进行了研究，特别是与凤凰传媒教育出版相关的中小学教育试题解答、试卷等教育资料生成等方面。总体测评来看，DS在小、初、高各学科的解题能力比较高，正确率90%以上。2月11日，我们打造的凤凰智灵平台正式部署了DS系统，员工可以方便地利用其生成内容，并计划开发针对中小学教育的专业模型服务。
我认为DS对于出版业的影响是非常复杂的。首先是挑战。随着其内容生产能力的提升，部分传统出版内容会被取代，出版的知识传播作用也会被削弱，出版的形式也可能发生很大变化。在未来愈加碎片化、精准化的内容知识服务中，很难想象现有图书形式的存在。其次是机遇。一方面，可以提高生产效率，另一方面，也是更重要的，是其作为一种新的技术革命，带来了新的文化服务形式和新的文化消费需求，也就是为出版业的产品创新、服务创新、市场拓展提供了可能，也就是“破圈”的机遇。所以，如同近些年发展起来的大数据、
VRAR、区块链等数字技术一样，人工智能最重要的作用不是提高出书效率，甚
至不是卖好书，而是业态升级与创新。
【怎么用】与DS公司合作，单体出版社是很难形成优势的。就出版社引以为傲的内容来说，DS已具备丰富海量的知识，而大部分出版社规模不大，出版门类多而杂，内容积累不多，很难形成内容优势。要发挥好出版社的优势，至少要从两个方面强化：一是专注于细分门类，加强专业化、体系化内容建设。做数字化产品与出书不同，图书讲究单品质量，即使比较零散、门类杂一点问题不大，但数字化产品高度依赖持续性积累与运营，需要海量内容支撑。二是垂直领域的运营能力。大模型虽然功能强，但对于每个细分领域来说都会有缺陷和不足，垂直化市场也需要专业化服务，这方面也不是互联网企业和通用产品的擅长。所以，出版社应该发挥自身在某些领域、区域的影响力，注重持续服务，深耕专业化市场。
此外，在人工智能产品建设运营中，还要注意两个内容相关难题：一是版权管理。当前人工智能训练中所使用的内容已经突破了原创性内容，不少模型都在使用二度加工、三度加工后的内容，版权溯源非常困难。但出版业数字化发展迟缓的主要原因不是盗版问题，而是数字内容不足不精，缺少市场吸引力，以及运营能力不足等。所以，总体不能因噎废食，应该积极拥抱新技术。二是内容合规。出版社做专业模型，服务于专业市场的前提是内容合规，应发挥好出版社的内容辨别与审核作用。当然，还要注重技术手段的应用与创新。
若与DS团队合作，期待DS技术在数字出版领域重点优化三方面：一是专业化内容的生成能力。DS与其他模型一样，通用性的内容生成较好，细分领域则缺乏专业性。二是内容合规性的审核。内容服务的基础是合规，不仅要尽量降低幻觉问题，更要杜绝非法内容。这固然可以通过加强审核来实现，但更重要的是技术手段，是模型本身对幻觉内容、非法内容的审核与过滤。三是行业性特色服务。例如针对教育，根据其特殊需求，提供评测等相应服务。这些专业能力建设可以基于和专业公司例如出版社等的合作而形成，期望通过合作形成专业化、精准化产品与服务。
二、赵海涛（中国音像与数字出版协会出版融合工作委员会副主任、中新
金桥集团公司总裁）：带来技术平权与公共技术能力提升
【怎么看】与其他大模型技术一样，DeepSeek（以下简称“DS”）对出版业的思维模式、产业定位、作业流程和方法、服务形态到商业模式等方面都会
带来极大冲击和改变，目前看，DS超越其他大模型技术的方面在于其算法优势、
技术开源、低成本应用、中文处理能力强等。
出版业大模型技术的发展和应用，将会由通用大模型转向专业大模型（或称为垂域大模型），满足出版业在内容生产、版权保护、精细化、专业化、个性化服务等方面的实际需求。随着技术的持续发展，大模型技术在智能编辑与创作、沉浸式阅读体验、知识发现和知识管理、教育出版与个性化学习、文化输出与国际传播、智能营销与用户互动等方面会出现更多细分的应用场景。
DS已经成为全民关注的现象级技术体系，我们更多关注和评判的角度的是其技术特性、使用门槛、可持续应用能力以及与业务的契合性等。我们的技术跟踪从2024年12月DeepSeek-V3的发布开始，其性能与GPT-4o和ClaudeSonnet3.5等顶尖模型相近，完全开源而且训练成本很低。？之前我们在公司所主导的“融合出版和数字教材”“融合采选”“知识图谱和知识发现” “数字内容发行”等相关数字出版应用技术平台中已经陆续接入了其他开源大模型技术能力，目前也已经完成了DS的部署和对接，并正在进行各种功能的效果评估和优化。未来我们也希望能够与这些DS大模型企业有更直接更深度的合作。
DS在数字出版内容创作、校对、营销等环节会带来很多改变，这种改变首先体现在大幅提高传统工作的效率、质量和效果，其次我们还要观察是否会进一步带来颠覆性的变化，这种变化可能会彻底改变行业原有的经营管理思维、业务流程、人员能力要求和交付模式等。
【怎么用】与DS公司合作，是大模型底层算法技术基础、预训练数据与应用场景、用户服务方面的协作及优势互补。这一轮DS带来的技术平权和公共技术能力提升，让业务端可以更专注在优质内容创作和场景服务方面发力，而不用过多考虑技术支撑能力。因此合作各方可以充分发挥自己的优势，共同推进产业变革。
应用DS这样的大模型技术，可以有效地提升生产创作、内容合规、质量管理的工作效率，也可以高效率跟踪和监测版权运用状态，在具体操作方面，有着很大的想象和提升空间。但是在生产创作方面，过度依赖AI能力，可能会存在较为严重的内容同质化问题，影响出版业核心竞争力。另外，出版业要能够应用大模型技术实现高质量高效能的生产创作和知识服务，就必须聚集更多的优质内容作为统一的数据基座，这很可能涉及版权权利合法运用等问题。
甚至在拓展国际市场方面，通过应用DS相关技术，可低成本快速实现中文作品自动翻译，显著降低海外用户对优质内容的发现和使用门槛，从而降低本地化成本并加速内容输出效率。同时，基于深度学习的智能分析能力，可精准匹配海外用户偏好，提升内容触达率和用户黏性。我们从2023年起开展了海外业务，今年也希望通过DS的技术加持，扩大中文电子书在海外的销售市场规模。
目前来看，AI技术变革必定会加速出版业的数字化和智能化转型，传统的数字出版也会从原有的数字化转型阶段全面快速向智能化方向发展。随着AI技术的应用，我们的生产工具和生产方式都在发生着本质的变化，数字出版也会更加关注用户的个性化服务需求，这将极大影响原有的业务形态和流程，这个变化是全面的。随着这个变化，首先要解决新的世界观和思维方式的形成，要能习惯大模型驱动的新质生产力所带来的工作流程、作业方式、多模态内容输出、内容交互、数据分析、个性化服务、消费方式等各方面会产生的深刻变化。其次，是重点关注并把握数据确权和数据资产管理、数据赋能和版权运营、场景设计和产品服务、用户交互和隐私保护等方面带来的大量发展机遇。
三、汤杨（龙源数字传媒集团执行总裁、文可AI首席执行官）：让更多人可以参与到AI发展进程
【怎么看】我从春节才开始关注DeepSeek（以下简称“DS”），先是国外媒体的评价，然后作为用户体验，也看了发布的论文了解其基本逻辑。这的确是中国创新的里程碑事件，很自豪也很受启发。
有人提出，DS是目前对于汉字理解最深刻的模型，在我看来，不如说是对人性理解最深的模型。之所以这次DS能破圈，可以从两个层面来说：站在用户层面，它能让表达非常差的人也能获得一个超过85分的结果。用户几乎不是很需要提示词学习、思维层级、表达能力、批判能力等，也能够获得一个好的答案。有技术突破，但是我认为也有很多产品逻辑层面的突破。比如DS会帮你做很多决定，风格、写作目的、细节程度，在没有要求的情况下，会尽可能完整，尽可能包括更多知识点。
我认为DS对出版业影响最大的是降低了各出版社的私有部署成本。出版社之前最担忧的是，在做AI应用的同时把内容喂给各个大模型，现在私有部署了就可以不用担心这一点。因此，在我来看，DS可以让更多出版商参与到数字出版的AI化进程。以前由于对数据外流的担忧，很多人想下场但又不敢下场，现在这个担忧获得了结构性解决，让更多中小型出版单位和传媒单位可以参与进
来。
【怎么用】实际上，在关注到DS后，龙源数字传媒第一时间做了接入，并且部署了私有版本。接入后，最大的好处是我们作为3000家刊社和出版社的合作伙伴，可以更好地保护合作方的知识产权。另外DS在创作型文字方面比目前市面上的大模型都更有优势，所以在文学方面会有AIGC内容出来。去年年底，我们推出的“一书一AI”出版社图书伴生智能体业务，也是今年集团的重点业务，借助DS，可以实现的功能多了一些。
值得关注的是，DS能够在模型层面就有了控制意识形态的能力，这非常重要，意味着大模型是有价值观的，就有能力向善。但其中也存在一些风险，比如如果开启DeepSeek-R1和互联网关联，会幻觉出非常多的细节和数据，这方面希望使用它生成内容，特别是知识内容的人需要注意进行事实依据的核实。
现在很多人都在谈与DS团队的合作，我认为应该让他们去做真正的尖端科学，商业化的部分充分利用最新的科学边界来实现，交给那些理解AI技术及其发展原则的企业去完成，和各产业理解AI、尊重AI发展原则的企业携手共同助力产业发展。出版、传媒、金融、医疗等领域都希望深度探索时有一个主要合作伙伴负责商业化，如此一来，也能够解决DS创始人梁文峰和团队构建的生态关系。这是一种后资本时代之后的新生态。
四、付鹏（中信出版集团信息数据中心总经理）：让出版社以最少资源获得较好AI能力
本单位近两年开始全面做AI布局，对于AI在出版过程中的应用作了深入探索，在AI技术应用上，我们针对选题、翻译、审校、营销等各个业务环节，进行了多项AI赋能的探索，从结果来看，AI确实可以为出版大幅度地提质增效。基于探索结果，我们自主投入研发了夸父AI平台，目前已经在社内铺开使用。另外，在数字内容制作上，从图文内容、音频内容、视频内容、数字人等方面，中信出版也作了全面探索，从结果来看，AI可以很好地辅助数字内容创作，在某些领域，可以使创作效率提升1倍以上。可以说，AI技术变革已经使AI能够部分替代数字出版物的创作过程，并且可替代的比例也在快速提升。
【怎么看】我是在春节前关注到DeepSeek（以下简称“DS”）的，从使用情况来看，DS的表现不输于其他任何大模型，更惊艳的是它的深度思考功能，可以直观地看到DS的思考过程非常有逻辑性、非常智能。另外，DS的模型是开源的，目前中信出版已经在万象亿新智慧出版体系-夸父AI平台中部署了70B的
DS模型，并且部署的算力需要非常小，这使我们可以用最少的资源获得比较好
的AI能力，对出版社来讲非常友好。
从过去2年来看，AI大模型技术已经被广泛应用在内容创作领域，但是对于优质内容的输出来讲，质量是不够的，而DS通过更优秀的推理能力，结合思考能力，不仅可以写出通顺的文稿，更能够较好地梳理文稿结构，提出较为全面的策划角度。从内容创意的角度看，人机结合或将成为未来的趋势。在审核方面，我们认为AI是没办法完全替代人的，因此DS仍然只能起到一定程度的审核作用，并且DS也未能避免出现“一本正经地胡说八道”的现象，因此，对于未经人工审核的内容的使用是存在较大风险的，审核环节必须是人机协同，有编辑参与确认的过程。在推广环节，通过DS生成图文及视频营销素材将会被运用得越来越顺畅，这在未来应该是所有公司都需要具备的基本能力。
【怎么用】中信出版对于技术的应用态度是开放的，会根据自身业务情况来评估如何与DS或类似企业合作。我们认为大模型技术公司，与应用大模型的企业之间，应该是各自做好自己的事情，从定位上来讲，出版企业应该聚焦于自身的内容内核，围绕自身出版内容的特点，建立创作、编校及营销体系。而DS会关注通用化的内容交互，多模态的交互，进一步提升推理能力。关于优势互补，我们认为适合AI的应用场景非常重要，也就是选择合适的抓手。从中信出版过去的探索来看，翻译试译、AI生图、营销视频几方面是业务用得比较多的，这些场景的共同特点都是，AI工具相对成熟，过往以人工内容制作为主，但对结果没有特别严苛的要求。但相对地，如内容审核，“理念性”设计等工作，目前在实际应用中褒贬不一。
若与DS团队合作，我们希望DS能够有更丰富全面的公域信息收集能力，在长文稿的编撰处理方面能够做得更强，另外在多模态内容的创作方式上能够做得更成熟，同时希望在针对出版行业的智能知识库、智能出版体系建设等方面能够与其背后团队作深入探讨。
目前，DS在海外已有不小的关注度，类似DS等AI有较强的多语种转化能力，甚至有根据文化适应性做文本转化的能力，这些是非常好的工具，能够贴合场景和话题，对内容进行二次加工。在海外拓展方面，我们相信AI工具将提升效能，更精准地进行传播。中信出版一直以传播中华优秀文化，加强国际文化交流为使命，面对AI赋予的机遇，我们更是责无旁贷。
五、苏瑞欣（古联（北京）数字传媒科技有限公司古籍实验室主任）：为
古籍整理编校和古籍活化提供全新解决方案
古联公司致力于中华古籍数据大语言模型的研发与应用，2024年主要从两方面推进：一是“籍合”古文大模型：聚焦古籍整理与研究的基础内容生产环节，开发了文白翻译、古籍注释、稿抄本OCR识别、知识标引等专业任务模型，并研发古籍智能整理产品。其中，OCR模型已投入生产实践，并实现商业化。二是“中华物产大模型”：与南京农业大学合作，针对物产知识数据进行自动标注、知识抽取，并提供知识问答服务，探索古籍数据在产业经济领域的应用价值。
【怎么看】自2025年1月中旬起，我们开始关注DeepSeek（以下简称“DS”）。这一契机源于古籍整理中的实际需求：通用大模型对古籍中大量生僻字的支持不足，导致应用效果欠佳。在尝试了包括GPT-4o在内的多个模型后，我们发现DS在注释古籍例句中的生僻字方面表现突出。
进一步测试发现，DS能够将古籍整理场景中的复杂问题转化为相关古籍内容的检索行为，根据古籍原文解答问题，而不是像大多数通用大模型那样仅能调用互联网已有的相关问题及说明。这一“思考”过程已非常接近人类专业研究者的解题思路。它还具有十分优秀的“文学写作”能力，能通过将联网搜索与深度思考相结合，完成对其“作品”的事实核查与上下文逻辑一致性检查，为古籍整理的编辑校对工作和古籍活化提供了全新解决方案。虽然测试更多同类问题后难免会观察到效果的波动，但在此类问题上已是当下国产大模型中应用前景最为乐观的。
【怎么用】基于此，我们计划利用DS的API或开源模型，优化现有的文白翻译、古籍注释、智能检索等技术，提升古籍整理出版智能化产品的性能，并寻求与其研发团队合作的渠道，开发新的产品。
然而，DS目前仍存在较为严重的“幻觉”问题，即使在联网检索的情况下，也可能输出引用页面中不存在的内容。这对出版行业而言是高风险问题。一方面非专业用户难以辨别AI生成内容的真伪，加之社交网络缺乏对AI生成文本的检测机制，可能导致虚假信息广泛传播，甚至形成错误的群体认知。另一方面，专业内容创作者和编辑无法信赖AI输出内容，需逐一核查引用链接，甚至在AI幻觉数据泛滥之后，可能需要耗费更多时间验证出版物中的信息。
为解决这一问题，我们建议探索大模型厂商与出版社的合作路径，通过利用DS等大模型的能力，激活经过“三审三校”和社会检验的高质量数据，提升
大模型的可信度，从而实现技术与内容的双向赋能。
六、尹琦（延边教育出版社数字出版中心主任）：在长文本创作与合规审
核中极具潜力
目前我单位的AI布局处于测试和探索阶段，重点聚焦于智能审校工具的适配性验证。我们已测试多家技术供应商的AI审校产品，并在部分图书的编审流程中进行试点。同时，内部团队正通过培训，逐步提升对AI工具的认知与应用能力。在效率提升方面，自动化内容生成如图书目录和儿童绘本故事脚本等的应用，大大缩短了策划周期；智能校对工具的使用将人工校对耗时减少了50%以上。在精准度优化上，AI语义分析能够辅助查重与合规审核，有效降低内容风险。
【怎么看】目前，我们对DeepSeek（以下简称“DS”）的核心功能（如多模态内容生成、智能语义分析）进行了初步了解，尤其关注其在长文本创作与合规审核中的潜力。自其产品发布次日即注册测试账号，并持续跟踪其技术迭代。
DS在数字出版的内容创作、审核和推广等环节带来了诸多机遇。在内容创作方面，DS能够快速生成初稿，这不仅显著提升了创作效率，还为编辑团队释放出更多精力用于创意构思和内容优化。在审核环节，DS的语义分析和智能校对功能可以精准识别文本中的语法错误、用词不当以及逻辑不连贯等问题，有效提高审核的准确性和效率，减少人工校对的繁琐工作，确保内容质量的稳定性。在推广方面，DS能够根据目标受众的特征生成个性化的营销文案，精准触达用户需求，从而显著提升营销活动的转化率和市场影响力。DS技术在出版业的版权管理和内容合规环节中，能够实现版权信息识别与标记和侵权检测与预警，同时快速筛查敏感词和不合规表述，帮助编辑提前规避风险，提升工作效率和内容质量。
然而，DS的应用也面临着一些挑战。首先，尽管生成的内容在语言表达上可能较为流畅，但仍需人工进行二次校对，以避免逻辑或事实偏差。其次，DS在处理涉及文化语境差异或模棱两可的内容（如双关语）时，可能会出现漏判或误判的情况。因此，仍需人工复核和调整，以确保内容的准确性和合规性。
【怎么用】我们目前正在计划与DS在内容共创、流程优化以及定制开发等多个领域展开合作。具体而言，将利用DS的生成能力开发交互式教育出版物，同时将其审核模块嵌入现有的审校系统以提升效率，并针对中国朝鲜族民族语
言进行垂直模型的训练，以满足特定需求并拓展应用范围。在内容创作上，DS生成初稿，编辑团队进行深度优化和专业把关；在编辑校对环节，AI处理基础错误，人工校对确保风格统一和逻辑连贯；在营销推广方面，DS分析用户数据生成标签，团队据此制定差异化投放策略。
同时，我们希望DS技术在数字出版的全流程中重点优化校对精准度和审核效率这两个关键环节。在校对精准度方面，我们期待DS能够进一步优化对专业术语和复杂语法错误的识别能力，尤其是针对中国朝鲜语的特殊语言结构和术语规范，通过专门的语言训练和适配，提升对这一语言的处理精准度。在审核效率上，我们希望借助DS的技术优势，显著缩短内容合规检查的时间，快速定位问题段落，确保内容在发布前符合各项标准。期待在DS的帮助下编校环节能够大幅减少耗时，同时确保所有出版物在发布前都能通过AI辅助的合规筛查，从而降低返工率，提升出版物的整体质量和出版效率。
在战略规划上，凭借中国朝鲜语-韩语差异识别能力，我们计划联合DS训练“朝韩双语优化模型”，解决拼写、语法及术语差异方面的问题，开发“文化敏感词库”，嵌入AI审核流程，确保内容符合韩国出版要求。同时，基于韩国市场阅读偏好，DS可通过AI分析热门主题与趋势，策划针对性内容。我们将致力于逐步拓展韩国市场，构建“AI+人工”双轨审校体系，兼顾效率与文化准确性，推动业务的可持续发展。
七、安然（陕西人民教育出版社数字出版部副主任）：可解锁智能编校新
维度
AI技术的变革对出版社的生产流程产生了深远影响，主要体现在提升效率、优化质量和降低成本等方面。例如，陕西人民教育出版社引进了高校研发的AI编校软件，同时还试用了另一家数字公司开发的AI辅助编校系统，该系统提供了AI作图、稿件审阅、AI文案生成等功能。尽管这些AI工具已在实际工作中得到应用，但出版社尚未对现有出版流程进行根本性调整，更多是将AI作为辅助工具融入现有环节，逐步探索其在内容生产、编辑加工等领域的潜力。下一步，随着AI技术的进一步成熟，出版社有望实现全流程的智能化升级。
【怎么看】作为数字出版从业者，对于市面上新颖的科技产品、软件我都保持着较高的敏感度。DeepSeek（以下简称“DS”）一面世并逐渐受到广泛关注后，我便留意到了它。之后，为了深入了解其功能特性以及潜在应用场景，我还专门进行了试用。
DS在技术领域展现出了诸多亮点，它具备强大的语言处理能力，能够精准理解较为复杂的文本指令，无论是专业领域的术语，还是日常交流的通俗表达，都能迅速给出高质量的反馈。
【怎么用】目前，陕西人民教育出版社有基于DS开发新的数字出版计划的初步构想。鉴于DS强大的语言理解与文本处理能力，我们设想将其深度融入出版流程之中。例如，在编校环节利用它对书稿进行初步筛查，精准识别语法错误、用词不当等基础性问题。
如若允许，我们也想与DS公司或类似企业合作。一方面，我们希望能够获取DS技术层面的深度支持，包括定制化开发适合陕西人民教育出版自身特性的功能模块，确保DS在出版流程中的无缝衔接与高效应用；另一方面，通过合作开展联合研究项目，共同探索如何进一步挖掘AI在数字出版领域的潜力，比如创新内容创作模式、优化知识管理体系等，以此推动整个数字出版行业向前发展，为读者带来更优质、更具创意的阅读体验。
若与DS公司合作，陕西人民教育出版社在内容创作、编辑校对、营销推广等环节均能实现深度的优势互补。例如，结合社里畅销20多年的《小学奥数举一反三》系列图书积累的经验，以及DS对当下教育热点、学生学习需求变化趋势的数据洞察，共同策划出既能贴合教学大纲，又能激发学生学习兴趣的创新教辅选题。同时，在创作过程中，DS可利用其AI生成能力快速提供多样的内容框架、案例素材，作者则依据自身的专业知识，对内容进行优化整合，确保知识的准确性、系统性，创作出高质量的教育图书。
在编辑校对方面，DS的自然语言处理技术可高效检测语法错误、逻辑瑕疵，大幅减轻编辑的基础审稿负担，编辑就能专注于内容审核。
在营销推广环节，DS可运用数据分析精准定位目标读者群体，依据不同图
书类型的受众特征，制定具有针对性的营销方案。
此外，陕西人民教育出版社现有的ERP系统已历经多
