2025年春節期間，國產大模型DeepSeek異軍突起，一夜之間，舉世關注，各種文章、教程、App及大模型接入方案紛紛涌現。面對“DeepSeek熱”，鋼企應如何立足行業特性和企業實際，避免盲目追隨潮流，成為了一個值得深思的問題。筆者認為，其中的關鍵在于精準把握企業需求，深諳各大模型特性，并將其與實際應用場景融合，以最大化模型效能，加速企業數字化轉型與智能化升級。
DeepSeek：
開源、免費、低成本
DeepSeek-R1作為DeepSeek開源的推理模型，擅長處理復雜任務且免費。尤其值得一提的是，在模型的后訓練階段，DeepSeek-R1大規模運用了強化學習技術，使其推理能力得到極大提升，在數學、代碼以及自然語言推理等任務上，其性能足以與業界標桿OpenAI-o1相抗衡。其標簽——國產、免費、開源、強大、高效且成本優化，不僅打破了技術壁壘，還大幅降低了進入AI（人工智能）領域的門檻，為全球AI創新者提供了前所未有的參與機會。
在實際應用中，DeepSeek展現出諸多優勢。首先，DeepSeek通過創新的算法優化和低精度訓練技術（如int8），訓練成本僅為同類產品的1/8，推理成本更是比OpenAI低出不少，這將極大推動AI（人工智能）在鋼企研發、生產等各個環節的廣泛應用。同時，DeepSeek-R1的推理速度實現了飛躍式提升，比傳統GPU（中央處理器）快57倍，結合為鋼鐵行業量身定制的專用模型，能夠實時響應生產調度、庫存管理等核心需求。
此外，DeepSeek開放模型權重，采用MIT開源協議（麻省理工學院許可證），允許用戶利用模型進行二次開發、蒸餾。用戶基于DeepSeek開發或使用專用模型，能夠精準分析行業數據，為庫存管理、供應鏈預測、生產流程優化等決策提供科學依據。值得一提的是，DeepSeek還具備出色的跨平臺兼容性，已順利接入華為云、百度智能云等平臺，用戶無需徹底更換原有系統，即可輕松實現混合部署，極大地降低了遷移成本。
然而，DeepSeek也存在一些劣勢。首先，地緣政治限制可能影響其國際業務。美國已禁止政府設備使用DeepSeek-V3，若鋼鐵企業涉及國際業務，需評估數據跨境傳輸風險。其次，開源模型可能增加代碼漏洞風險，需加強本地化部署的安全防護。再次，DeepSeek無法像百度等企業一樣實現數據分級分層受控，企業在引入AI技術時，務必重視數據安全與合規性，嚴格權限管理，確保數據不被非法獲取或泄露，避免因技術漏洞引發經濟損失。最后，過度依賴DeepSeek可能導致技術路徑單一，若其后續閉源或調整策略，企業需重新評估替代方案。同時，華為、百度等廠商已快速接入DeepSeek，可能通過捆綁服務削弱鋼鐵企業的議價能力。
需求聚焦：
關注核心，規避“大而全”誤區
在大模型落地過程中，我們需時刻保持警惕，避免落入“偽需求”陷阱，不盲目追求“大而全”，而是優先聚焦于生產、質量、成本等核心痛點，確保所選場景與DeepSeek的特點高度契合。
具體而言，鋼鐵企業可以著重關注供應鏈協同優化，通過整合采購、庫存及物流數據，預測原材料價格波動及運輸風險，從而優化采購計劃及庫存管理水平。同時，致力于運營優化，借助數據驅動的決策機制，大幅提升生產效率與資源配置效率。在設備預測方面，鋼企應結合企業原有的模型，利用生產設備傳感器數據，通過先進的大模型分析技術，精準把握設備運行狀態，預測故障周期，特別是對于高爐、軋機等關鍵設備尤為重要。
此外，在企業管理運營中，鋼企可借助AI技術輔助生成精準文案，構建崗位知識庫，整合行業資訊與操作手冊，進一步提升工作效率，有效降低人力成本。
數據治理：
構建基石，提高質量
企業數據清洗、數據標準化建設以及專業知識庫的搭建，共同為DeepSeek等AI應用的實施構建了穩固的數據基石。
針對企業ERP（企業資源計劃）、MES（制造執行系統）等核心系統中累積的歷史數據，首要任務是建立一套統一的數據標簽體系，從而清除冗余信息、填補數據空白、糾正錯誤數據，并確保數據的兼容性，特別是時序數據與結構化數據的無縫整合，從而為AI模型的精準訓練提供可靠且高質量的數據源。
與此同時，為了深化AI模型對鋼鐵行業特定應用場景的理解，鋼企需將行業專有術語（諸如連鑄坯熱送熱裝率、噸鋼綜合能耗等）及工藝標準內嵌于大模型之中。基于此，DeepSeek依托百度的千帆大模型的行業知識增強能力，能夠定制化訓練垂直領域的專業子模型，從而在專業領域展現出更加卓越的應用效能與精確度。
實施策略：
小步快跑，驗證迭代
鋼鐵企業在穩健推進DeepSeek應用的過程中，可采取“試點先行”策略，根據企業特點，選擇一個具體產線或車間（例如煉鋼車間）作為試驗田。
在這一階段，鋼企利用大模型的分析能力，優先聚焦于優化轉爐配料比例、預測鑄坯質量以及進行根因分析等生產關鍵任務。在評定周期內，鋼企應重點考察一系列關鍵指標，如能耗降低的具體百分比、產品質量的明顯提升幅度等，來評估DeepSeek的應用成效。在試點項目取得顯著成效并經過充分驗證后，企業可采取分階段的方式，逐步將DeepSeek的應用范圍拓展至全企業。
這一策略旨在避免一次性全面部署可能帶來的資源過度消耗和風險，確保每一步都走得穩健而高效，最終推動DeepSeek在整個企業范圍內實現全面且深入的應用。
技術與組織協同并進：
避免“重技術、輕管理”
為確保大模型能夠與企業現有系統實現無縫對接，鋼企必須密切關注數據流的連續性，避免任何可能導致數據斷點的環節。針對部分老舊或特殊系統，鋼企可靈活采用中間件或API網關技術，實現輕量化、低成本集成，確保平穩過渡。
在技術推進的同時，鋼企也要深刻認識到員工賦能與變革管理的重要性。為此，鋼企可輔助開展一系列“AI+工藝”融合培訓，幫助工程師深入理解模型輸出的內在邏輯，比如為何在特定情境下，模型會建議調整軋制速度，從而增強他們的主動決策能力，而非僅僅作為被動執行者；還可建立一套激勵機制，積極鼓勵一線員工主動反饋模型在實際應用中遇到的問題，通過正面引導和激勵，有效消除員工可能存在的抵觸情緒，確保先進技術能夠真正落地生根，避免技術資源的閑置浪費。
風險管控與成本優化：
細致評估，協商計費
在風險控制與成本優化方面，鋼企需細致評估私有化部署DeepSeek所需的硬件升級成本，尤其是針對高性能需求（如GPU服務器集群）的投入，以及組建兼具鋼鐵工藝知識與AI技能的運維團隊所需的資源。
同時，鋼企可通過協商采用靈活的計費模式，例如按調用量階梯定價，防止成本超支；確保生產數據的本地化安全存儲，并運用聯邦學習等先進技術，實現數據的“可用不可見”，既保障數據利用的效率，又有效防范供應鏈斷供等安全風險，確保合規性與業務連續性。
總體來看，鋼鐵企業的AI落地實踐需將技術理性與行業深度洞察（Know-How）緊密結合。短期內，鋼企應聚焦于設備維護、工藝優化等具體且可量化的核心“硬場景”，通過實實在在的降本增效成果，彰顯AI技術的價值；長期來看，則需依托數據的持續積累與組織文化的深刻變革，推動AI深度融入企業的生產管理體系，避免陷入“技術至上、脫離實際”的誤區。在此過程中，鋼企通過大模型技術支持，可構建統一的數據分析與決策平臺，即構建AI中臺能力，不僅滿足當前需求，更為未來擴展至碳排放管理、數字孿生等新興領域預留空間。
筆者認為，我們的最終目標是讓大模型真正成為那位“深諳鋼鐵行業的老師傅”，而非僅僅是擺在那里的“昂貴裝飾品”，從而引領企業邁向更加智能、高效的未來。
