2024年，中國(guó)AI領(lǐng)域最引人注目的現(xiàn)象級(jí)事件之一，莫過于深度求索（DeepSeek）的崛起。這家成立僅一年的公司，憑借“高性能+低成本”的雙重優(yōu)勢(shì)，迅速成為大模型賽道的黑馬：

技術(shù)突破：DeepSeek-V3采用了優(yōu)于傳統(tǒng)MoE（專家模型）架構(gòu)的DeepSeekMoE架構(gòu)，以及優(yōu)于傳統(tǒng)多頭注意力（MHA）的DeepSeekMLA（多頭潛在注意力）。并且，DeepSeek-V3訓(xùn)練成本只有Llama 3的1%，DeepSeek-R1推理成本只有OpenAI o1的3%，可以讓中小企業(yè)也能輕松使用頂級(jí)AI能力；

場(chǎng)景覆蓋：從代碼生成到數(shù)據(jù)分析，從智能客服到教育輔助，其通用問答能力已滲透至多個(gè)行業(yè)；

開源生態(tài)：通過開放DeepSeekMoE等模型，吸引超10萬開發(fā)者參與生態(tài)共建，加速技術(shù)迭代。

然而，這場(chǎng)熱潮背后也暗藏隱憂：當(dāng)行業(yè)用戶試圖將DeepSeek接入實(shí)際業(yè)務(wù)時(shí)，往往發(fā)現(xiàn)其能力止步于“問答響應(yīng)”——它能理解需求、生成文本，卻難以直接執(zhí)行專業(yè)任務(wù)，更無法串聯(lián)復(fù)雜業(yè)務(wù)流程。

DeepSeek局限：

垂直場(chǎng)景的“能力斷點(diǎn)”

盡管DeepSeek在通用領(lǐng)域表現(xiàn)驚艷，但在行業(yè)落地中仍面臨三大瓶頸：

01 知識(shí)孤島難題

企業(yè)內(nèi)部的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（合同、報(bào)告、圖紙）無法被大模型直接調(diào)用，導(dǎo)致回答缺乏業(yè)務(wù)針對(duì)性；

02 意圖模糊陷阱

用戶需求常以“幫我分析耕地?cái)?shù)據(jù)”等模糊形式提出，而不包含時(shí)間、地點(diǎn)等必要信息，大模型難以精準(zhǔn)拆解為可執(zhí)行步驟；

03 執(zhí)行鏈路斷裂

即使生成建議，仍需人工對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)、業(yè)務(wù)系統(tǒng)完成操作，無法形成閉環(huán)。

上述行業(yè)痛點(diǎn)直指核心：大模型不是“萬能鑰匙”，垂直場(chǎng)景需要從“問答”到“執(zhí)行”的完整技術(shù)棧。正如國(guó)家最高科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)獲得者、武漢大學(xué)李德仁院士近日評(píng)DeepSeek時(shí)表示，時(shí)空智能是物聯(lián)網(wǎng)，大模型是互聯(lián)網(wǎng)。

DIEY Chat破局：

讓大模型真正“懂業(yè)務(wù)、會(huì)干活”

針對(duì)這一挑戰(zhàn)，數(shù)慧時(shí)空發(fā)布的遙感智能解譯領(lǐng)域的創(chuàng)新性產(chǎn)品DIEY Chat通過“智能知識(shí)中樞+意圖引擎+執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)”的三層架構(gòu)，打通大模型落地的“最后一公里”。

目前，DIEY Chat已經(jīng)接入DeepSeek，并采用多模型冗余策略，支持用戶依應(yīng)用場(chǎng)景靈活調(diào)用不同模型。

智能知識(shí)中樞——

從數(shù)據(jù)碎片到業(yè)務(wù)知識(shí)圖譜

數(shù)據(jù)編織技術(shù)：實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的虛擬化與標(biāo)準(zhǔn)化接入，匯聚在統(tǒng)一的平臺(tái)上進(jìn)行高效管理，再進(jìn)行智能化、自動(dòng)化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化、關(guān)聯(lián)計(jì)算等，從而深度挖掘出數(shù)據(jù)價(jià)值。

主動(dòng)元數(shù)據(jù)管理：通過大模型與業(yè)務(wù)圖譜技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)解析、業(yè)務(wù)知識(shí)提取及深度關(guān)聯(lián)，具備動(dòng)態(tài)感知 、智能適配 、主動(dòng)關(guān)聯(lián)三大特性。相比傳統(tǒng)靜態(tài)元數(shù)據(jù)，其核心優(yōu)勢(shì)在于：實(shí)時(shí)響應(yīng)數(shù)據(jù)變化、靈活匹配業(yè)務(wù)需求、構(gòu)建數(shù)據(jù)-業(yè)務(wù)智能關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，從而提升數(shù)據(jù)資產(chǎn)效率，驅(qū)動(dòng)智能決策與業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘。

意圖引擎——

從“模糊需求”到“精準(zhǔn)指令”

多輪意圖澄清：通過追問、選項(xiàng)引導(dǎo)、示例推薦等方式，將用戶口語(yǔ)化需求（如“提取青島冬小麥”）拆解為“明確年份時(shí)間要求→結(jié)合青島冬小麥物候期篩選合適影像供用戶選擇→發(fā)起解譯任務(wù)”等可執(zhí)行步驟；

領(lǐng)域自適應(yīng)學(xué)習(xí)：結(jié)合行業(yè)術(shù)語(yǔ)庫(kù)與歷史交互數(shù)據(jù)，持續(xù)優(yōu)化意圖識(shí)別準(zhǔn)確率。

執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)——

從“生成建議”到“自動(dòng)落地”

智能體服務(wù)編排：基于業(yè)務(wù)邏輯，自動(dòng)調(diào)用影像選擇、解譯、變化檢測(cè)、數(shù)據(jù)分析、生成描述等算子服務(wù)，形成執(zhí)行鏈路；

動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)網(wǎng)格：根據(jù)任務(wù)需求，實(shí)時(shí)聚合數(shù)據(jù)源，避免重復(fù)建設(shè)煙囪式系統(tǒng)。

場(chǎng)景示例：當(dāng)用戶提出“對(duì)青島市分析哪些地方違反耕地非農(nóng)化規(guī)則”時(shí)，DIEY Chat可自動(dòng)執(zhí)行如下的一系列操作：選擇合適時(shí)間與地區(qū)的影像、對(duì)其發(fā)起運(yùn)行耕地非農(nóng)化任務(wù)、結(jié)果生成專題圖和描述報(bào)告。

DIEY Chat × DeepSeek：

1+1＞2的協(xié)同進(jìn)化

當(dāng)DIEY Chat與DeepSeek深度融合，將釋放更強(qiáng)大的產(chǎn)業(yè)價(jià)值：

場(chǎng)景示例：在政務(wù)審批領(lǐng)域，利用DIEY Chat × DeepSeek，將智能審批系統(tǒng)與大模型進(jìn)行對(duì)接，自動(dòng)識(shí)別版式文件的文字、表格、圖片、印章中的關(guān)鍵詞句以及頁(yè)面定位，與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)比對(duì)分析，檢驗(yàn)政務(wù)文本的準(zhǔn)確性、合法性。

比如，在建設(shè)用地審批“雙隨機(jī)、一公開”應(yīng)用場(chǎng)景中，通過大模型對(duì)審批材料的智能解析、合規(guī)性比對(duì)及評(píng)分規(guī)則自動(dòng)化執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)了檢查流程的標(biāo)準(zhǔn)化與智能化，從而輔助評(píng)分專家快速定位關(guān)鍵信息、減少人為誤判，并通過算法固化評(píng)分邏輯，確保結(jié)果客觀統(tǒng)一。

未來已來：

AI Agent驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)業(yè)智能化

大模型的價(jià)值絕非替代人類，而是成為“超級(jí)數(shù)字員工”。DIEY Chat的實(shí)踐表明：

01 知識(shí)不是終點(diǎn)，行動(dòng)才是生產(chǎn)力；

02 通用能力是基礎(chǔ)，垂直深耕才是答案；

03 單點(diǎn)技術(shù)突破遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，系統(tǒng)化工程能力決定成敗。