随着国产生成式AI（人工智能）大模型“深度求索”（DeepSeek）在今年全国两会期间成为热点话题，国内各界对其在工业企业中的应用前景抱以极大期待。业内人士指出，“深度求索”的高成熟度、开源及本地化部署优势以及突破国际技术限制的潜力，将为我国工业领域，尤其是冶金行业带来全新的发展机遇。

技术成熟度高，应用价值凸显

据多位业界专家和技术人员反映，“深度求索”在回答专业性问题时，往往能给出令人信服的建议，甚至超越许多专业技术人员的水平。这种成熟度不仅体现在它能为企业提供可行的技术方案，也意味着“大模型”能在众多真实工业场景中进行落地应用。

在国内外AI领域激烈竞争的大背景下，“深度求索”提供了可兼顾开源和低成本本地化部署的解决方案。业内人士认为，对于需要使用私有数据知识的工业企业而言，能够在企业内部完成AI模型部署和微调，不仅能降低使用门槛，更能使机密数据得到充分保护。这与国外一些受到管控的AI技术形成鲜明对比，也为国内企业开展自主研发、参与全球竞争提供了技术保障。

人机协同：优势与挑战并存

当前，大模型面临的普遍难题之一是“幻觉问题”，即AI“一本正经地胡说八道”，容易在事实性问题上给出错误答案。这也导致了大模型在实际应用中往往更适合人机协同的场景，而非全自动控制或决策。

有专家指出，“幻觉问题”多在涉及具体事实或事件时出现，若AI无法及时访问相应的知识库，错误回答的几率就会增大。但在连接了企业内部知识或互联网数据后，大模型的回答通常会更加准确和可靠。因此，进一步保证数据获取和知识库更新对于“深度求索”的高效运用至关重要。

赋能冶金领域：从“知识钢厂”到智慧工厂

在冶金领域，多位技术人员和研发工程师对大模型的应用潜力表示期待。过去企业数字化进程中普遍面临“知识碎片化”难题：工艺技术、生产管理、材料研发等知识零散地分布在不同部门或个人手中，导致数据管理和利用成本高、效率低。而早先尝试推动知识结构化、引入传统AI方法，往往投入巨大却收效有限。

“深度求索”这类大模型提供了一条新的技术路径：让AI学习海量的碎片化知识，并能够在实际场景中综合调用。某钢铁企业的技术团队曾询问“深度求索”在严寒地区如黑河建设钢结构建筑时该选用何种钢材，模型结合了地理位置、材料学、建筑学等多方信息，重点强调了低温冲击性能与防腐蚀的要求，最终给出合理选材建议。经专家确认，其回答“靠谱”且具备实际参考价值。

此外，企业内部普遍存在IT、DT（数据处理）人员与工艺、管理人员在专业知识上的“隔阂”。过去，若要对新数据进行分析或开发新功能，工艺与管理人员需与IT人员反复沟通，耗费大量时间和经济成本。如今，借助“深度求索”，企业员工可直接用自然语言询问系统，极大简化了沟通流程，提高了数据工作所带来的经济效益。业内已有成功案例表明，过去需要一个月搭建的数字孪生系统，借助AI大模型一天甚至数小时即可完成。

不足与未来：人机协同仍是主流

尽管“深度求索”在许多应用场景中表现亮眼，但它尚不能完全替代顶尖专业人才，尤其在开拓性、创新性问题上仍有局限。大模型在回答常规或通用问题时能胜过大部分专业技术人员，但要想在技术前沿领域完全替代人类专家，目前还不现实。

为更好地发挥AI大模型的潜力，各方普遍认为需要在以下两个方面重点发力：

1. 学会与AI“对话”。清华、北大等高校已开设相关课程，强调“提示词工程”（Prompt Engineering）的重要性。提问技巧、问题深度和角度往往决定了AI输出的质量，这对从业人员和管理者提出了更高的思维和专业素养要求。
2. 保障数据与知识的准确性、完整性。只有在“知己知彼”的情况下，AI辅助的决策才更具价值。这也将对企业的数据基础建设提出更高要求，推动企业加快整理和更新内部知识库的进程。

展望：AI加速工业企业核心竞争力升级

伴随“深度求索”等大模型在研发、设计、服务与精细化管理领域的不断深入，我国工业企业有望进一步实现转型升级，向高质量、高效率和智能化方向迈进。

专家预测，未来的冶金企业核心竞争力将从制造能力转向研发和设计能力，以及面向客户的综合服务能力。“深度求索”与其他先进AI技术的普及将为企业赋能，为行业创造新的增长点与竞争优势。虽然AI依旧需要人类专家与其共同协作，但可以预见，双方合力所带来的创新和效率提升，或将为我国工业尤其是冶金领域打开广阔的发展空间。

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