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DeepSeek驅動工業智能(技術架構應用路徑與實踐創新)/工業自動化與智能化叢書

作者：智振//李森//樂翔|責編:劉松林
出版社：機械工業
ISBN：9787111784708

出版日期：2025/06/01
裝幀：平裝
頁數：192

人民幣：RMB 89 元售價：元

內容大鋼

在人工智慧深度賦能新型工業化的今天，本書以DeepSeek為代表的大模型技術體係為核心，為工業智能提供了一套可復用的方法論與落地範式；以「技術賦能場景」為主線，清晰呈現了從理論創新到產業變革的實踐路徑。
通過裝備製造、水務、油氣生產、低空經濟等企業級應用場景的深度復盤，本書直擊工業智能落地的痛點，為製造業企業管理者、工業軟體開發者、產業研究者提供了極具價值的參考。站在人工智慧與工業融合的前沿，本書不僅是對「人工智慧+工業」技術生態的全面解構，更是一份面向未來的行動綱領，為人工智慧技術創新和融合應用的參與者描繪了一張清晰的變革路線圖。

作者介紹

智振//李森//樂翔|責編:劉松林

前言
致謝
第1章  工業智能化演進與DeepSeek技術體系
  1.1  工業智能化的演進歷程
    1.1.1  技術演進：從自動化到智能化
    1.1.2  應用演進：行業變革與創新實踐
    1.1.3  未來演進：AI賦能與全面重構
  1.2  DeepSeek技術生態定位
    1.2.1  產業鏈的角色定位
    1.2.2  行業賦能的角色定位
    1.2.3  工業智能生態的角色定位
  1.3  DeepSeek技術架構的核心優勢
    1.3.1  高效自研模型架構：理論創新與工程實踐
    1.3.2  大規模數據處理能力：理論突破與工業級實踐
    1.3.3  分散式訓練優化技術：系統級協同與智能調度
    1.3.4  領域自適應與遷移能力：機理探索與跨界賦能
    1.3.5  計算資源高效利用：機理創新與能效革命
第2章  DeepSeek在工業場景中的強推理能力
  2.1  工業場景下強推理能力的重要性和必要性
    2.1.1  大模型在工業領域的應用現狀
    2.1.2  工業場景特徵下的推理能力需求
    2.1.3  工業場景下強推理能力的三個維度
    2.1.4  強推理能力在工業場景中的必要性與核心價值
  2.2  DeepSeek-R1如何實現工業場景下的強推理能力
    2.2.1  面向工業場景的深度推理架構設計
    2.2.2  核心演算法創新與工業適配
    2.2.3  工業級可靠性與安全性保障
  2.3  工業場景全鏈條推理能力實現
    2.3.1  場景1：智能生產排程與動態調度優化
    2.3.2  場景2：預測性維護與根因診斷
    2.3.3  場景3：質量管控與缺陷推理
    2.3.4  場景4：韌性供應鏈管理
    2.3.5  場景5：智能倉儲與物流優化
    2.3.6  場景6：能耗管理與低碳優化
    2.3.7  場景7：工藝參數自學習調優
    2.3.8  場景8：設備健康管理與剩餘壽命預測
第3章  DeepSeek的應用方法論
  3.1  雲端SaaS模式
    3.1.1  定義及特徵
    3.1.2  SaaS模式的部署應用情況
  3.2  本地私有化部署模式
    3.2.1  定義及特徵
    3.2.2  算力消耗與優化策略
    3.2.3  硬體選型要求與策略
  3.3  混合雲部署模式（API+本地蒸餾模型）
    3.3.1  定義及特徵
    3.3.2  典型應用場景
  3.4  模型優化技術（二次蒸餾）
    3.4.1  定義及特徵
    3.4.2  模型蒸餾技術的流程分層

    3.4.3  模型的首次蒸餾與二次蒸餾
  3.5  DeepSeek與網路安全
    3.5.1  DeepSeek應用的網路安全挑戰
    3.5.2  DeepSeek安全可信防護機制
第4章  DeepSeek在裝備製造行業的應用路徑探索
  4.1  裝備製造行業的特徵
  4.2  DeepSeek在生產過程場景的應用路徑
    4.2.1  關鍵數據
    4.2.2  技術路線
    4.2.3  訓練過程
    4.2.4  應用效果
  4.3  DeepSeek在生產排產場景的應用路徑
    4.3.1  關鍵數據
    4.3.2  技術路線
    4.3.3  訓練過程
    4.3.4  應用效果
  4.4  DeepSeek在設備運維場景的應用路徑
    4.4.1  關鍵數據
    4.4.2  技術路線
    4.4.3  訓練過程
    4.4.4  應用效果
  4.5  案例：江山變壓器「智變」大模型項目
    4.5.1  案例背景
    4.5.2  應用解決方案
    4.5.3  應用效果
第5章  DeepSeek在水務行業的應用路徑探索
  5.1  水務行業的特徵
  5.2  DeepSeek在管網健康診斷場景的應用路徑
    5.2.1  關鍵數據
    5.2.2  技術路線
    5.2.3  訓練過程
    5.2.4  應用效果
  5.3  DeepSeek在水質安全智能監控場景的應用路徑
    5.3.1  關鍵數據
    5.3.2  技術路線
    5.3.3  訓練過程
    5.3.4  應用效果
  5.4  案例：中核環保科技有限公司的水務智能化改造
    5.4.1  案例背景
    5.4.2  應用解決方案
    5.4.3  應用效果
第6章  DeepSeek在油氣生產行業的應用路徑探索
  6.1  油氣生產行業的特徵
  6.2  DeepSeek在油氣井智能監控場景的應用路徑
    6.2.1  關鍵數據
    6.2.2  技術路線
    6.2.3  訓練過程
    6.2.4  應用效果
  6.3  DeepSeek在油氣田智能開發場景的應用路徑
    6.3.1  關鍵數據

    6.3.2  技術路線
    6.3.3  訓練過程
    6.3.4  應用效果
  6.4  案例：某石油研究院的鑽井風險優化
    6.4.1  案例背景
    6.4.2  應用解決方案
    6.4.3  應用效果
第7章  DeepSeek在低空經濟行業的應用路徑探索
  7.1  低空經濟行業的特徵
  7.2  DeepSeek在應急救援場景的應用路徑
    7.2.1  關鍵數據
    7.2.2  技術路線
    7.2.3  訓練過程
    7.2.4  應用效果
  7.3  DeepSeek在農林作業場景的應用路徑
    7.3.1  關鍵數據
    7.3.2  技術路線
    7.3.3  訓練過程
    7.3.4  應用效果
  7.4  DeepSeek在物流運輸場景的應用路徑
    7.4.1  關鍵數據
    7.4.2  技術路線
    7.4.3  訓練過程
    7.4.4  應用效果
第8章  DeepSeek賦能工業應用的展望
  8.1  DeepSeek對工業AI未來發展的影響
    8.1.1  科技變革來臨
    8.1.2  產業變革的機會與挑戰
    8.1.3  工業智能的發展方向
    8.1.4  工業智能對世界工業格局的影響
  8.2  DeepSeek賦能網路安全及未來展望
    8.2.1  DeepSeek深度賦能工業網路安全防護
    8.2.2  DeepSeek時代工業網路安全的機遇和挑戰
  8.3  DeepSeek工業生態的建議與倡議
    8.3.1  DeepSeek是打造AI生態的重要基石
    8.3.2  工業智能生態的重要性
    8.3.3  工業智能生態的可行路徑
    8.3.4  工業智能生態的價值
    8.3.5  關於共同打造工業智能生態的五點倡議
第9章  結語
  9.1  DeepSeek為什麼會誕生在我國
    9.1.1  技術背景：用「換道超車」破解「卡脖子」困局
    9.1.2  產業背景：我國AI的厚積薄發
    9.1.3  地緣政治背景：AI領域的博弈與突破
    9.1.4  人才與創新環境：培育AI的沃土

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