DeepSeek作为一款语言大模型类开源AI系统，为企业提供了智能化的解决方案提供了一个有力基座。然而，尽管Deep Seek展示了巨大的潜力，如何在复杂的工业环境中成功实施并发挥其最大效用，仍然面临诸多挑战。 随着人工智能技术的迅猛发展，AI在工业领域的应用逐渐成为提高生产效率、降低成本、优化流程的核心力量。特别是在中国，DeepSeek作为一款语言大模型类开源AI系统，为企业提供了智能化的解决方案提供了一个有力基座。然而，尽管DeepSeek展示了巨大的潜力，如何在复杂的工业环境中成功实施并发挥其最大效用，仍然面临诸多挑战。 一，显性知识与隐性知识：理解工业AI的知识基础 在AI的应用中，知识的获取和处理是至关重要的。在工业领域，知识大致可以分为显性知识和隐性知识。显性知识是指可以书面记录和标准化的知识，如操作手册、设备维护指南等。这些知识易于传递和应用，AI系统在处理这些知识时相对简单。 然而，工业领域中最具价值的往往是隐性知识。隐性知识通常包含经验、直觉、工艺细节等，这些知识往往是通过长期的实践积累得来的，并且难以数字化或标准化。DeepSeek等AI系统虽然在处理显性知识方面表现良好，但在面对大量隐性知识时，依然面临较大的挑战。 隐性知识的难题 隐性知识占据了工业知识的核心位置，然而，由于其无法简单量化和结构化，它对于AI系统来说是一大障碍。Deep Seek等AI系统目前依赖于大量的显性知识进行训练和推理，但无法像人类专家一样快速、灵活地运用隐性知识进行决策。这使得AI系统在特定工业场景下，尤其是在高复杂度和动态变化的环境中，表现并不理想。 二，数据获取与处理：实现AI智能的基础 数据是人工智能的“燃料”，然而，如何获取、处理和利用工业场景中的数据，依然是AI在实际应用中的一大难题。 1）现场数据采集的挑战 工业现场的数据采集常常面临许多限制。首先，许多传统设备缺乏数字化功能，导致数据无法直接获取。即便能够采集到数据，设备的种类繁多、传感器的配置各异、数据格式不统一等问题，都会影响数据的质量和可用性。而且，由于工业现场数据采集的实时性要求极高，许多数据往往只能获得部分信息，无法形成完整的闭环。 2）数据颗粒度与解释的复杂性 在工业应用中，数据的颗粒度和解释也是AI系统面临的一大挑战。数据不仅仅是原始的数字或文本，它们往往需要通过特定的背景和上下文进行解释。例如，同样的数据在不同的企业或行业中，可能会有不同的意义。Deep Seek等系统需要通过强大的数据解析能力，才能准确理解这些数据，从而应用于实际的决策和优化中。 三，知识精炼：从海量数据中提取有效知识 面对海量的工业数据和信息，如何将这些数据转化为有价值的知识，成为了AI应用中的关键一环。知识精炼，即从繁杂的数据中提取最具价值的部分，帮助AI系统做出更精确的预测和决策，是推动工业AI发展的重要技术。 知识精炼的概念 知识精炼和“知识精馏”是不同的意义。知识精炼的核心思想是通过筛选、优化和抽象，从大量源数据中提炼出高质量的信息。这一过程对于AI系统尤为重要，特别是在工业场景中，知识精炼可以帮助AI理解行业特有的操作规程、工艺流程及设备特性，进而提高其决策质量和效率。 然而，工业AI面临的挑战在于如何将庞大的知识库中的冗余信息去除，确保AI能够接收到最为精炼和准确的知识。在这个过程中，领域专家的参与尤为重要，他们的经验可以帮助AI系统更好地理解行业中的关键细节，从而提升系统的实用性和精准度。 四，工程化实施：AI的实际应用难题 将AI技术应用于工业领域，不仅仅是安装一个系统这么简单。工业AI的实际应用涉及到工程实施、系统集成、现场调试等多个方面，任何一个环节的疏忽都可能影响到整个系统的效果。 工程实施的复杂性 工业AI的工程化实施是一个庞大的系统工程。首先，AI系统必须与现有的生产设备、管理系统以及企业流程进行深度集成。这要求AI技术不仅具备强大的算法能力，还要能够与传统的工控系统、ERP系统等互联互通，形成有效的数据闭环。 此外，由于工业现场环境复杂且不断变化，AI系统必须具有较强的适应性。Deep Seek在进行现场部署时，可能需要针对具体的设备、流程进行调优和定制。这就要求AI团队不仅需要具备扎实的理论基础，还需要深入了解行业的具体需求。 五，人才短缺：技术与行业知识的结合 AI技术的快速发展使得“AI专家”成为炙手可热的职业。然而，在工业领域，既懂AI技术又了解行业应用的复合型人才相对匮乏。企业往往面临技术人才与行业专家之间的沟通障碍，导致AI应用的效率低下。因此，培养能够结合AI技术与行业需求的工程师，成为推动工业AI落地的重要任务。 六，部署模式的选择：云部署与本地部署的权衡 在工业AI的实际应用中，如何选择合适的部署模式也是一个关键问题。传统的本地部署可以确保数据的安全性和实时性，但其成本较高且维护困难；而云部署则提供了更强大的计算能力和灵活性，但也带来了数据传输和安全性方面的挑战。 云部署的优势与挑战 云部署的主要优势在于其强大的算力和灵活的扩展性。通过云平台，企业可以享受到高效的计算资源，降低了本地硬件投入的成本。然而，云部署也面临着数据安全和隐私保护的问题，尤其是在涉及到敏感数据和工业设备控制时，这些问题尤为重要。 本地部署的优势与局限 本地部署虽然能够提供更高的数据安全性和控制性，但其硬件投入、维护难度以及数据更新的灵活性远不如云部署。因此，选择哪种部署模式应根据企业的实际需求、预算和技术能力做出权衡。 结语：面向未来的工业AI应用 尽管Deep Seek等开源AI系统在工业应用中展示了广阔的前景，但要实现大规模落地，仍然面临着数据采集、隐性知识处理、系统集成等多方面的挑战。未来，随着技术的不断进步和人才的培养，工业AI有望真正走向成熟，为各行各业带来更为深远的变革。