近日，卡奥斯COSMOPlat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。通过智能体开发子平台，用户可快速基于DeepSeek-R1模型进行各类工业智能体的个性化开发。
卡奥斯率先将DeepSeek-R1接入到天智工业大模型平台中。
卡奥斯在接受“工业互联网世界”&《通信产业报》全媒体记者采访时表示，DeepSeek在技术优势方面，有强大的数据处理能力和智能决策支持，其FP8混合精度训练、MOE架构优化等技术可大幅削减模型训练与推理成本。在应用潜力方面，工业领域适配性强，在工业场景中可预测设备故障、优化生产计划、实现供应链的智能化管理等。DeepSeek还具有开源特性，开源策略为工业互联网企业提供了可定制的基础模型，企业可进行二次开发，能基于DeepSeek开发出满足自身需求的工业智能应用。在生态协同方面，有众多云计算巨头、国产AI芯片企业等支持，能形成良好生态，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。DeepSeek具备高性能低成本的算效优势，节省了计算资源与训练时间，减少了推理与部署的成本，直接降低了企业的AI部署门槛，尤其适合数据量庞大但利润率不高的制造业。
二是具备场景适配优势。以Deepseek-R1为例，一方面，DeepSeek凭借较高的推理能力与效率，以及较低的蒸馏模型成本，能支持在低性能设备运行，尤其适合工厂物联网终端等边缘计算场景，在提高工业实时计算性能的同时，也降低了企业与工厂的硬件压力；另一方面，可完整呈现工业问题求解的多路径推理与反思的过程，增强了模型决策的可解释性，加速大模型工业场景落地。
三是符合国产化合规红利。满足工业数据不出境、模型自主可控的要求，规避国际大模型政策风险。
与此同时，工业互联网企业地接入，可以助力DeepSeek抢占工业AI高地，通过头部企业接入形成行业标准，扩大其在工业AI领域的影响力。还可以反哺技术迭代，工业场景的高精度需求（如毫秒级时序数据分析）倒逼模型优化，增强技术壁垒。在生态卡位方面，积累更多的工业应用场景，不断延伸至工业软件、物联网设备等生态链。此外，提升商业价值，可与工业互联网企业合作，探索更多的商业合作模式和盈利途径。
在谈到工业互联网企业接入DeepSeek，其现有大模型怎么办时，卡奥斯认为，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，Deepseek可与现有大模型联合使用，由于现有大模型经过研发进化具备了一定的工业知识与工业领域专长，因此根据不同模型的特点和优势，针对不同需求（包括NLP/CV/多模态任务类型、精度/响应延迟等性能需求、场景需求等）进行协同工作，可通过如下方式：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，目前较多企业构建了工业大模型相关的开发与应用平台（包括大模型服务平台、智能体开发平台等），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。
卡奥斯指出，工业互联网企业接入DeepSeek后，可通过多路径加速AI商业变现。
第一，优化工业AI产品性能，凭借DeepSeek高性能与低成本特性，提升产品能力、降低开发成本并加速场景落地。
第二，构建生态化合作模式，整合上下游资源，实现生态伙伴共建、跨行业技术融合以及标准化服务输出。
第三，聚焦垂直场景，结合行业痛点，利用AI实现细分场景应用、智能交互与协同及数据闭环变现。
第四，采用轻资产模式与政策红利结合，通过平台化服务、争取政策支持和推行按需付费模式。
第五，推动“AI+工业互联网”融合创新，借助生成式AI赋能设计，实现AI驱动产业升级，形成技术到商业的正循环。
卡奥斯建议，企业应以DeepSeek为技术杠杆，通过深耕垂直场景、共建生态协同、输出轻资产服务，结合政策红利与示范效应，推动AI向价值创造型服务升级，实现技术、商业与生态协同增长。
