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DeepSeek模型成功部署,物通博聯(lián)在 AI 賦能工業(yè)上持續(xù)探索、不斷前行

wtbl物通博聯(lián) ? 來源:wtbl物通博聯(lián) ? 作者:wtbl物通博聯(lián) ? 2025-02-12 11:15 ? 次閱讀
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近期,DeepSeek(深度求索)AI大模型在全球引發(fā)廣泛關(guān)注,其強(qiáng)大的自然語言處理和多模態(tài)分析能力,為各行各業(yè)帶來了全新的智能化想象空間。

DeepSeek選擇開源模型,允許開發(fā)者自由部署和二次開發(fā),DeepSeek R1模型的發(fā)布迅速點(diǎn)燃了AI產(chǎn)業(yè)的革命之火。

DeepSeek R1 通過蒸餾將大模型的推理能力“壓縮”至小模型,兼顧性能與成本,為邊緣設(shè)備的AI 應(yīng)用帶來了無限可能。

1、成功部署:卓越性能,解鎖邊緣計(jì)算新潛能

物通博聯(lián)工程師團(tuán)隊(duì)近日完成了一項(xiàng)重要突破:基于國產(chǎn)芯片自主研發(fā)的物通博聯(lián)WEC(Wtblnet Edge Computer)系列工控計(jì)算機(jī),成功實(shí)現(xiàn)DeepSeek R1蒸餾模型的本地化部署,在邊緣計(jì)算與AI融合領(lǐng)域邁出關(guān)鍵一步。

通過將先進(jìn)的AI模型直接部署于邊緣設(shè)備,讓邊緣設(shè)備具備“類人化”的復(fù)雜決策能力,在邊緣端進(jìn)行實(shí)時(shí)的AI推理和決策,大幅提升邊緣計(jì)算能力,使得數(shù)據(jù)處理分析更高效,應(yīng)急處理更及時(shí),數(shù)據(jù)傳輸更安全。

未來,物通博聯(lián)將與合作伙伴一起,開發(fā)更多的AI模型和算法,通過更智能的邊緣計(jì)算能力,在本地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和決策,實(shí)現(xiàn)"自感知、自決策、自執(zhí)行"的邊緣應(yīng)用,全方位滿足多元工業(yè)應(yīng)用需求 。

2、持續(xù)接入:深化AI應(yīng)用價(jià)值,賦能工業(yè)數(shù)字化

完成模型部署只是起點(diǎn),物通博聯(lián)在AI 賦能工業(yè)的道路上持續(xù)探索、不斷前行。

物通博聯(lián)的下一階段目標(biāo),是將DeepSeek大模型能力全面接入設(shè)備運(yùn)維管理平臺(tái),為客戶帶來更具價(jià)值的服務(wù)。

實(shí)現(xiàn)設(shè)備預(yù)測性維護(hù)

結(jié)合AI模型的分析和推理能力,通過對(duì)設(shè)備運(yùn)行過程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析,結(jié)合歷史數(shù)據(jù)、報(bào)警數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)狀態(tài),精準(zhǔn)預(yù)測設(shè)備故障發(fā)生的可能性與時(shí)間節(jié)點(diǎn),幫助企業(yè)提前制定維護(hù)計(jì)劃,合理安排維護(hù)資源,變被動(dòng)維修為主動(dòng)預(yù)防。

不僅能夠減少設(shè)備停機(jī)時(shí)間,降低維修成本,還能延長設(shè)備使用壽命,保障生產(chǎn)的連續(xù)性與穩(wěn)定性。

構(gòu)建高度定制化知識(shí)庫

在不同的工業(yè)場景中,每個(gè)企業(yè)都有其獨(dú)特的工藝、技術(shù)與經(jīng)驗(yàn)。通過將企業(yè)積累的知識(shí)與AI的自然語言處理能力相結(jié)合,從設(shè)備日志、維修記錄等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取知識(shí),構(gòu)建動(dòng)態(tài)更新的設(shè)備知識(shí)圖譜,構(gòu)建高度定制化的知識(shí)庫。

為企業(yè)員工提供精準(zhǔn)的知識(shí)支持,幫助他們快速解決工作中的難題,提升企業(yè)整體競爭力。

同時(shí)基于歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)與AI模擬,為工藝參數(shù)調(diào)整提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策建議。

3、無限可能:邊云協(xié)同AI雙循環(huán),開拓工業(yè)AI新未來

AI 技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用潛力是無限的,物通博聯(lián)公司將通過"邊云協(xié)同"戰(zhàn)略,以“邊端AI+云端AI”雙循環(huán)體系為核心,邊端高效處理實(shí)時(shí)任務(wù),迅速完成推理與決策,云端則發(fā)揮強(qiáng)大的算力優(yōu)勢,承擔(dān)復(fù)雜計(jì)算和模型訓(xùn)練任務(wù),為整個(gè)AI生態(tài)提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐與持續(xù)的進(jìn)化動(dòng)力。

物通博聯(lián)將不斷加大在AI 領(lǐng)域的研究與開發(fā)投入,積極探索更多創(chuàng)新工業(yè)AI應(yīng)用,將持續(xù)推動(dòng)AI 技術(shù)在工業(yè)數(shù)字化進(jìn)程中的深度融合,助力工業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)更高效的運(yùn)維、更精準(zhǔn)的決策和更強(qiáng)大競爭力,共同開啟工業(yè)4.0的無限可能。

審核編輯 黃宇

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