卡奥斯深化与DeepSeek的生态协同，率先将DeepSeek-R1接入到天智工业大模型平台中；徐工汉云平台完成和DeepSeek的深度对接；格创东智“章鱼AI大模型平台”与DeepSeek V3/R1已完成深度协同；中天互联融入DeepSeek开源生态，逐步形成爱尚工业互联网平台自有的专用大模型；朗坤苏畅瑶光工业大模型与DeepSeek-R1模型完成全场景纳管适配并上线运营；浪潮云洲自主研发的“知业大模型”通过与DeepSeek的全面适配；中能拾贝的拾贝云工业大模型产品CyberwILM已全面对接DeepSeek-V3和DeepSeek-R1……随着DeepSeek在更多工业领域与场景的深入布局，DeepSeek的技术处于一个不断拓展与深化的关键阶段。
近日，卡奥斯、徐工汉云、格创东智、中天互联、树根互联、朗坤智慧、浪潮云洲、华龙讯达、中能拾贝等工业互联网企业接受“工业互联网世界”&《通信产业报》全媒体记者采访，对“工业互联网+DeepSeek”进行深度解读。
为什么接入DeepSeek？
卡奥斯表示，DeepSeek在技术优势方面，具有强大的数据处理能力和智能决策支持；在应用潜力方面，工业领域适配性强；还具有开源特性，企业可进行二次开发；在生态协同方面，便于工业互联网企业实现云边端协同。接入DeepSeek对工业互联网企业具体来说，一是解决降本增效刚需，二是具备场景适配优势，三是符合国产化合规红利。
中天互联认为，对工业互联网而言，接入DeepSeek意味着多个方面的显著提升。技术层面，DeepSeek能够重塑工业互联网架构；业务层面，DeepSeek的开源特性和定制化解决方案，降低了企业智能化转型门槛；产业层面，DeepSeek的开源和自主化特性，有助于构建开放、合作的工业互联网生态。
徐工汉云表示，工业互联网企业纷纷接入DeepSeek，既是技术趋势的必然选择，也是双方在生态协同中的战略共赢。DeepSeek的开源特性大幅降低了企业的技术门槛和部署成本；智能化升级的迫切需求，接入DeepSeek后企业能够实现从设备监控到决策优化的全链路智能化；DeepSeek推动工业场景从“人工主导”转向“人机协同”，可以重构生产力分配逻辑；通过DeepSeek的跨行业适配能力，工业互联网平台可快速覆盖多场景需求。
华龙讯达表示，对工业互联网来说，通过DeepSeek的高效、低成本的算法与推理能力，可构建“感知-决策-控制”的智能闭环。工业互联网企业接入DeepSeek，构建“垂直领域模型+通用大模型”的混合架构，既保持工业know-how的传承，又通过大模型创造新价值点。
中能拾贝联合创始人、CTO刘勇指出，中国本土人工智能公司研发的大型语言模型DeepSeek，其核心功能涵盖智能问答、代码生成、资料整合，以及复杂数学问题求解，尤其以强逻辑推理能力和高性价比为核心竞争力，这也是工业垂直领域大模型所需要的能力。
树根互联表示，双向价值重构的本质是工业机理及作业与数据智能的有机融合，其终极形态是构建“工业大脑”。既不是单纯的设备联网，也不是孤立的AI模型，而是工业知识图谱与神经符号系统的共生体。这种重构将重塑制造业价值分配格局，催生新一代工业智能产品与服务；切实提升社会生产力，创造更加富足的社会。
现有大模型怎么办？
在卡奥斯看来，工业互联网企业接入DeepSeek后，可与现有的大模型形成协同发展的体系。首先，可通过混合调用模式（根据不同的需求，将其分发给DeepSeek或现有大模型）、并行模式（对于同一需求，同时调用DeepSeek和现有模型，然后综合两者结果）、级联调用模式（先使用一个模型处理请求，如果结果不符合预期，再调用另一个模型）等。其次，可采用知识蒸馏等方法实现DeepSeek的通用能力与现有大模型的工业领域专业能力的整合。最后，DeepSeek与现有大模型共同接入其中，企业可灵活调度，同时具备高效的数据/知识共享与交互的机制。
中天互联指出，当工业互联网企业接入DeepSeek，原有大模型的妥善移植与融合是实现技术升级与价值最大化的关键。这并非简单的替代，而是深度融合，发挥两者互补优势。从技术层面来看，原有大模型往往是企业针对自身所处工业细分领域，历经长期实践与数据积累精心打磨而成，在特定工业任务处理上具有得天独厚的优势。在数据层面，原有大模型积累的数据是企业的核心资产。这些数据蕴含着企业独特的生产工艺、业务流程等信息。中天互联就将原有模型训练所使用的工业数据，如设备运行参数、生产质量数据等，经过清洗、标注和格式转换后，作为微调数据用于优化DeepSeek。
浪潮云洲指出，通常工业互联网企业并不会直接开发训练通用大模型，而是在通用大模型能力基础上，面向不同行业的客户使用场景进行行业知识或场景能力调优，结合企业自研的行业知识库、规则库、知识图谱，以及专业算法工具等专用推理增强模块，打造行业或场景大模型来赋能企业降本增效。比如，浪潮云洲知业大模型利用DeepSeek模型蒸馏技术，重新优化了现有知业大模型的能力，实现垂直场景的深化。
朗坤智慧倡议，政府组织要积极介入，深度参与到“工业大模型与DeepSeek-R1融合”的产业链生态共建进程中。朗坤智慧认为，不同工业企业的生产流程和需求差异巨大，如何使DeepSeek的技术更好地适配各种复杂的工业场景，是需要解决的问题。在此基础上，朗坤智慧呼吁业界共同研发并制定工业大模型领域的评测标准，以传承并延续多年来积累的工业技术资产。朗坤智慧期望形成“领域专精+通用智能”的工业AI双螺旋体系，促进工业互联网行业的健康发展，增强行业生态的活力与韧性。
格创东智强调，技术是一把双刃剑。开源大模型对已储备大模型的企业将形成技术加速器和生态双刃剑双重效应。随着DeepSeek开源社区生态的深度发展，大模型底层能力及AI工具的功能性可能出现重叠或趋同，而且开源生态的透明性也会关系到客户的工艺细节泄漏，同时，关键工艺控制使用的算力成本投入或将出现不确定增长。
商业如何分配？
工业互联网企业接入DeepSeek后，AI技术的应用将迎来百花齐放的局面，催生了多样化的商业变现模式与机会。
第一，开发定制化解决方案。针对不同行业的独特需求，企业提供从数据采集到决策支持的全链条定制化解决方案，确保客户价值最大化。利用DeepSeek强大的数据分析和模拟预测技术，定制开发如生产调度优化、质量检测、设备维护等解决方案，以项目定制开发的形式收费。
第二，开发智能化产品和服务。企业进一步研发工业互联网智能应用，如智能巡检、预测性维护、设备故障与诊断、运行优化、安全生产管控等，这些应用不仅增强了客户的市场竞争力，还通过灵活的订阅制、项目合作等模式，实现了商业价值的快速转化。
第三，构建数据驱动的商业模式。在工业制造领域，利用DeepSeek的大模型计算能力，聚焦在“平台化、场景化、智能化”三位一体的智能制造解决方案能力打造。研发AI智能体工业物联网平台、智能制造AI+产品等智能供应链。帮助企业降低设备故障率、优化工艺流程、优化供应链管理，从而实现成本节约和效率提升。还通过边缘智能计算，实现“设备订阅+AI服务”收费，使设备大数据产生增值收益。
第四，开辟新应用场景。通过DeepSeek多模态能力实现的生产、物流、质量检测等工业场景的模式革新，大幅降低AI准入门槛，这种“高性价比智能”将加速工业AI的普惠化进程。
第五，推动开源生态合作。企业可与其他企业、机构或平台开展合作，在开源框架下共同开发行业特定应用，共享成果，分摊研发成本。例如，与工业自动化厂商、系统集成商、云服务提供商等建立合作伙伴关系，实现资源共享、优势互补，共同开拓市场，提高市场覆盖率。
此外，为深化合作，工业互联网企业可以组织面向客户和产业生态合作伙伴的专业培训，提升客户和伙伴的AI应用能力，并与行业领军企业建立战略伙伴关系，共同推广DeepSeek及AI解决方案，通过技术共享、市场联合营销和价值共创，不断拓展商业版图。
工业互联网企业的接入，可以助力DeepSeek抢占工业AI高地，海量工业数据反哺模型迭代，形成“场景驱动-技术突破-价值创造”的正向循环。这种从实践中来、到实践中去的技术迭代模式，将极大地加速DeepSeek技术的成熟步伐，确保其始终站在行业技术的前沿。
