(网经社讯)春节期间，DeepSeek凭借其相对较低的训练成本与卓越的训练成果，如同一匹黑马脱颖而出，超越了ChatGPT，成功登顶苹果中美两区应用商店免费App下载排行榜，对国际AI格局产生了显著冲击。

在此背景下，数字经济新媒体网经社（WWW.100EC.CN）独家策划了“DeepSeek系列专家访谈”。邀请了包括商务部研究院、中国社科院、中国消费经济学会、中国商业文化研究会、中共河北省委党校（河北行政学院）、浙江数字化发展与治理研究中心等10余位行业智库，也包括浙江大学、安徽大学、华东政法大学、浙江工商大学、浙江财经大学、江西财经大学、河北科技大学等20余位大学教授等行业内权威专家解读。

深度聚焦DeepSeek成功背后的技术革新、市场趋势、应用场景、社会变革、深远影响及未来展望，旨在通过多维度、多视角的探讨，为公众呈现一个全面而立体的DeepSeek发展蓝图。（详见网经社专题：https://www.100ec.cn/zt/dseayy/）

对此，山西工程科技职业大学教授岳云康博士在接受网经社独家专访时表示，

一、DeepSeek受多行业追捧 应用前景广阔

在DeepSeek的爆火后，以下行业或者领域在开始积极拥抱它。

1. 金融科技  

用于风险评估、欺诈检测、市场预测、投资建议生成、自动化报告撰写，提升数据处理能力和决策效率。  

2. 医疗健康  

辅助诊断、病历分析、患者咨询、个性化治疗方案制定、公共健康监测，帮助医生快速获取信息。  

3. 教育技术  

分析学习行为、提供个性化学习建议、智能批改工具、语言培训、内容推荐，提升教学效率。  

4. 制造业与物联网  

供应链优化、设备维护预测、生产流程改进、设备故障预测，结合端侧AI实现实时决策。  

5. 电子商务与广告营销  

优化推荐系统、预测消费趋势、分析消费者行为、广告投放策略优化、市场定位精准化。  

6. 智能客服与客户服务  

 自动化问答、工单处理、降低人力成本，提升服务响应速度。  

7. 内容创作与媒体  

自动生成文案、视频脚本、新闻摘要，加速内容生产流程。  

8. 社交媒体  

内容推荐、用户行为分析，提升用户粘性和平台活跃度。  

二、用户尝试本地部署DeepSeek的原因

岳云康认为，用户尝试本地部署DeepSeek的原因有数据安全与合规性：避免敏感数据上传云端，符合金融、医疗等行业的数据主权和法规要求（如GDPR）。  

降低延迟：本地计算减少网络传输时间，适合实时性要求高的场景（如工业控制）。  

定制化需求：根据业务需求优化模型功能，开源生态推动开发者自行适配。  

三、用户尝试本地部署DeepSeek的优势与缺点  

岳云康指出，用户尝试本地部署DeepSeek的优势有：  

完全控制权：数据自主管理，符合监管要求，支持离线环境使用（如偏远地区）。  

性能提升：本地部署减少云端依赖，响应速度更快，长期成本可能更低（无需持续支付云服务费）。  

灵活性高：支持功能扩展和定制化开发。  

但同时也存在着缺点，例如：

高初始成本：需投资高性能硬件（GPU/TPU）和基础设施建设，普通设备难以流畅运行。  

维护复杂：需专业团队负责模型更新、系统兼容性维护，增加运营成本。  

算力限制：大模型推理消耗资源多，可能影响设备其他功能，升级困难。  

四、 DeepSeek之前 端侧AI的发展情况剖析 

1. 技术局限性  

早期依赖轻量化模型（如MobileNet），能力局限于简单任务（图像分类、语音识别），大模型部署困难。  

端侧算力不足，难以支持复杂AI模型的实时推理。  

2. 应用场景  

主要集中在消费级领域（如手机拍照优化、语音助手），企业端应用较少。  

逐步扩展至智能家居、工业自动化、智能监控、车载系统等场景。  

3. 算法与硬件进步  

通过模型压缩、量化、剪枝等技术优化资源占用。  

苹果、高通等厂商通过NPU（神经网络处理器）提升端侧算力，但大模型仍处于实验阶段。  

4. 生态与隐私  

生态碎片化，不同厂商硬件和系统兼容性差，开发成本高。  

本地数据处理特性受重视，符合隐私保护法规（如GDPR）。  

五、国内厂商接入DeepSeek的影响及下一步动作预测  

影响  

技术创新与竞争：加速AI技术落地，推动产品智能化升级，市场竞争加剧（如“AI赋能”差异化竞争）。  

产业链变革：催生国产GPU/TPU、边缘计算设备需求，促进操作系统和开发框架适配大模型部署。  

效率与体验提升：增强数据处理能力，优化用户体验（如个性化服务），提高企业决策效率。  

下一步动作预测  

1. 技术优化与生态建设  

推出轻量化版本模型，适配手机、IoT设备；开放API与工具包，吸引开发者构建应用生态。  

与硬件厂商（如华为、寒武纪）合作定制AI芯片，提升端侧性能。  

2. 垂直场景拓展  

针对医疗、教育、制造业推出行业专用解决方案，抢占细分市场。  

3. 全球化布局  

 通过端侧部署规避数据跨境限制，进军东南亚、中东等新兴市场。  

4. 合规与商业化  

加强政策研究，确保技术符合法规；通过市场推广和用户反馈持续优化产品。  

总结：DeepSeek的本地化部署推动AI向“端云协同”演进，重构产业链格局，未来需关注生态开放与商业化落地效果。

【小贴士】

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