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《厦大团队：DeepSeek大模型及其企业应用实践报告（企业人员的大模型宝典）》

厦大这份报告，很明显是写给非技术背景的企业管理者和业务负责人看的，思路清晰、语言接地气，核心是帮企业解决一个现实难题：面对铺天盖地的大模型，企业怎么选、怎么用、怎么评估价值。

报告先用通俗语言讲了大模型的发展脉络和能力边界，尤其是DeepSeek的技术特色和成本优势。DeepSeek之所以被很多企业盯上，除了它本身的中文能力突出，更重要的是它的开源生态和性价比优势，让企业真正有机会用得起、用得好。报告里特别强调，DeepSeek的工程化程度非常高，从训练到推理全流程都做了深度优化，哪怕是中小企业，只要业务逻辑清晰、数据基础过关，都可以用它来做智能升级。

接下来的重点是企业落地环节。报告非常务实地梳理了几种典型模式：对有技术能力的企业，可以直接基于DeepSeek做二次开发，训练专属行业模型；对技术储备一般的企业，可以先从大模型SaaS服务切入，跑通几个业务场景，再逐步建立自己的数据和能力闭环。特别是对于流程标准化程度高、数据积累比较完整的行业，比如制造、金融、零售、教育，大模型的落地阻力相对更小，见效周期也更短。

值得注意的是，报告反复强调的一点——大模型不是万能的，尤其在企业场景下，业务规则、流程规范、数据隐私、合规审查，都是绕不过去的现实问题。企业要想真正把大模型用好，不是单纯靠技术，而是技术+业务+数据+管理的系统工程。