在人工智能深度赋能新型工业化的今天，本书以DeepSeek为代表的大模型技术体系为核心，为工业智能提供了一套可复用的方法论与落地范式；以“技术赋能场景”为主线，清晰呈现了从理论创新到产业变革的实践路径。通过装备制造、水务、油气生产、低空经济等企业级应用场景的深度复盘，本书直击工业智能落地的痛点，为制造业企业管理者、工业软件开发者、产业研究者提供了极具价值的参考。站在人工智能与工业融合的前沿，本书不仅是对“人工智能+工业”技术生态的全面解构，更是一份面向未来的行动纲领，为人工智能技术创新和融合应用的参与者描绘了一张清晰的变革路线图。

前言

致谢

第1章　工业智能化演进与DeepSeek技术体系　　1

1.1　工业智能化的演进历程　　1

1.1.1　技术演进：从自动化到智能化　　2

1.1.2　应用演进：行业变革与创新实践　　5

1.1.3　未来演进：AI赋能与全面重构　　7

1.2　DeepSeek技术生态定位　　9

1.2.1　产业链的角色定位　　9

1.2.2　行业赋能的角色定位　　11

1.2.3　工业智能生态的角色定位　　15

1.3　DeepSeek技术架构的核心优势　　17

1.3.1　高效自研模型架构：理论创新与工程实践　　19

1.3.2　大规模数据处理能力：理论突破与工业级实践　　20

1.3.3　分布式训练优化技术：系统级协同与智能调度　　21

1.3.4　领域自适应与迁移能力：机理探索与跨界赋能　　23

1.3.5　计算资源高效利用：机理创新与能效革命　　24

第2章　DeepSeek在工业场景中的强推理能力　　26

2.1　工业场景下强推理能力的重要性和必要性　　26

2.1.1　大模型在工业领域的应用现状　　26

2.1.2　工业场景特征下的推理能力需求　　28

2.1.3　工业场景下强推理能力的三个维度　　32

2.1.4　强推理能力在工业场景中的必要性与核心价值　　35

2.2　DeepSeek-R1如何实现工业场景下的强推理能力　　36

2.2.1　面向工业场景的深度推理架构设计　　36

2.2.2　核心算法创新与工业适配　　44

2.2.3　工业级可靠性与安全性保障　　51

2.3　工业场景全链条推理能力实现　　58

2.3.1　场景1：智能生产排程与动态调度优化　　59

2.3.2　场景2：预测性维护与根因诊断　　60

2.3.3　场景3：质量管控与缺陷推理　　61

2.3.4　场景4：韧性供应链管理　　61

2.3.5　场景5：智能仓储与物流优化　　62

2.3.6　场景6：能耗管理与低碳优化　　63

2.3.7　场景7：工艺参数自学习调优　　63

2.3.8　场景8：设备健康管理与剩余寿命预测　　64

第3章　DeepSeek的应用方法论　　65

3.1　云端SaaS模式　　65

3.1.1　定义及特征　　65

3.1.2　SaaS模式的部署应用情况　　67

3.2　本地私有化部署模式　　68

3.2.1　定义及特征　　68

3.2.2　算力消耗与优化策略　　70

3.2.3　硬件选型要求与策略　　70

3.3　混合云部署模式（API+本地蒸馏模型）　　72

3.3.1　定义及特征　　72

3.3.2　典型应用场景　　74

3.4　模型优化技术（二次蒸馏）　　75

3.4.1　定义及特征　　75

3.4.2　模型蒸馏技术的流程分层　　77

3.4.3　模型的首次蒸馏与二次蒸馏　　78

3.5　DeepSeek与网络安全　　81

3.5.1　DeepSeek应用的网络安全挑战　　81

3.5.2　DeepSeek安全可信防护机制　　84

第4章　DeepSeek在装备制造行业的应用路径探索　　90

4.1　装备制造行业的特征　　90

4.2　DeepSeek在生产过程场景的应用路径　　91

4.2.1　关键数据　　91

4.2.2　技术路线　　92

4.2.3　训练过程　　93

4.2.4　应用效果　　94

4.3　DeepSeek在生产排产场景的应用路径　　95

4.3.1　关键数据　　95

4.3.2　技术路线　　96

4.3.3　训练过程　　96

4.3.4　应用效果　　97

4.4　DeepSeek在设备运维场景的应用路径　　98

4.4.1　关键数据　　98

4.4.2　技术路线　　99

4.4.3　训练过程　　100

4.4.4　应用效果　　101

4.5　案例：江山变压器“智变”大模型项目　　101

4.5.1　案例背景　　101

4.5.2　应用解决方案　　102

4.5.3　应用效果　　103

第5章　DeepSeek在水务行业的应用路径探索　　105

5.1　水务行业的特征　　105

5.2　DeepSeek在管网健康诊断场景的应用路径　　108

5.2.1　关键数据　　108

5.2.2　技术路线　　109

5.2.3　训练过程　　110

5.2.4　应用效果　　112

5.3　DeepSeek在水质安全智能监控场景的应用路径　　113

5.3.1　关键数据　　113

5.3.2　技术路线　　114

5.3.3　训练过程　　115

5.3.4　应用效果　　116

5.4　案例：中核环保科技有限公司的水务智能化改造　　117

5.4.1　案例背景　　117

5.4.2　应用解决方案　　118

5.4.3　应用效果　　119

第6章　DeepSeek在油气生产行业的应用路径探索　　121

6.1　油气生产行业的特征　　121

6.2　DeepSeek在油气井智能监控场景的应用路径　　123

6.2.1　关键数据　　123

6.2.2　技术路线　　124

6.2.3　训练过程　　125

6.2.4　应用效果　　126

6.3　DeepSeek在油气田智能开发场景的应用路径　　127

6.3.1　关键数据　　127

6.3.2　技术路线　　128

6.3.3　训练过程　　129

6.3.4　应用效果　　130

6.4　案例：某石油研究院的钻井风险优化　　131

6.4.1　案例背景　　131

6.4.2　应用解决方案　　131

6.4.3　应用效果　　133

第7章　DeepSeek在低空经济行业的应用路径探索　　134

7.1　低空经济行业的特征　　134

7.2　DeepSeek在应急救援场景的应用路径　　136

7.2.1　关键数据　　136

7.2.2　技术路线　　137

7.2.3　训练过程　　138

7.2.4　应用效果　　139

7.3　DeepSeek在农林作业场景的应用路径　　140

7.3.1　关键数据　　140

7.3.2　技术路线　　141

7.3.3　训练过程　　142

7.3.4　应用效果　　143

7.4　DeepSeek在物流运输场景的应用路径　　145

7.4.1　关键数据　　145

7.4.2　技术路线　　146

7.4.3　训练过程　　148

7.4.4　应用效果　　149

第8章　DeepSeek赋能工业应用的展望　　151

8.1　DeepSeek对工业AI未来发展的影响　　151

8.1.1　科技变革来临　　151

8.1.2　产业变革的机会与挑战　　154

8.1.3　工业智能的发展方向　　156

8.1.4　工业智能对世界工业格局的影响　　159

8.2　DeepSeek赋能网络安全及未来展望　　160

8.2.1　DeepSeek深度赋能工业网络安全防护　　160

8.2.2　DeepSeek时代工业网络安全的机遇和挑战　　164

8.3　DeepSeek工业生态的建议与倡议　　167

8.3.1　DeepSeek是打造AI生态的重要基石　　167

8.3.2　工业智能生态的重要性　　170

8.3.3　工业智能生态的可行路径　　172

8.3.4　工业智能生态的价值　　175

8.3.5　关于共同打造工业智能生态的五点倡议　　177

第9章　结语　　180

9.1　DeepSeek为什么会诞生在我国　　180

9.1.1　技术背景：用“换道超车”破解“卡脖子”困局　　181

9.1.2　产业背景：我国AI的厚积薄发　　182

9.1.3　政治背景：AI领域的博弈与突破　　182

9.1.4　人才与创新环境：培育AI的沃土　　183

9.1.5　会不会有下一个DeepSeek　　184

9.2　工业企业该如何拥抱DeepSeek　　185

9.2.1　评估自身需求，精准选择模型　　185

9.2.2　高度重视数据管理　　186

9.2.3　技术融合与团队协作　　186

9.2.4　分阶段部署与持续优化　　187

9.2.5　重点关注数据安全与隐私保护　　188

9.2.6　借用第三方力量　　189

9.3　DeepSeek是否会带来工业人工智能的“杀手级”应用　　189

9.3.1　DeepSeek的技术优势　　189

9.3.2　工业领域“杀手级”应用的特征与要素　　190

9.3.3　工业大模型+DeepSeek与“杀手级”应用的距离　　191