科技前沿: DeepSeek 助力中国智能化进程
随着人工智能领域取得重大进展，中国企业 DeepSeek 已成为该领域的重要参与者。DeepSeek 的 emergence 减轻了中国在算力和高性能芯片方面的压力。
DeepSeek 的大模型技术通过降低算力成本，为中国节省了大量时间和资源。此外，中国拥有一批才华横溢的年轻人，在软件和算法领域表现出色。这些天才人才加速了中国智能化进程。
奇瑞集团已与 DeepSeek 建立合作关系，将 DeepSeek 的大模型系统整合到其智能化生态系统中。
在车载智能座舱方面，奇瑞的雄狮智舱融合了 DeepSeek 大模型后，将获得更强大的交互能力。用户只需发出简单的语音指令，即可实现精准操控，如调节温度、播放音乐或导航。
此外，雄狮智舱还将具备主动服务功能，根据场景主动分析用户需求。DeepSeek 技术将支持雄狮智舱在奇瑞、星途、捷途和 iCAR 旗下更多车型中应用，探索更多的智能化可能性。
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今天下午，DeepSeek发布了《关于AI生成合成内容标识的公告》。 公告中称，Deepseek始终高度重视AI的安全问题，已在平台内对AI生成合成内容添加标识，并明确提醒用户相关内容由AI生成。 此举为贯彻落实《人工智能生成合成内容标识办法》（2025年9月1日起施行）及《网络安全技术 人工智能生成合成内容标识方法》等国家标准的相关要求，防止AI生成内容可能引发的公众混淆、�
DeepSeek V3.1于2025年8月21日发布并开源，腾讯地图率先完成接入。新版AI助手“AI叮当”在三大核心能力显著提升：思考效率更高，响应更快；上下文理解更强，支持多轮连贯对话；智能体调用更精准，尤其在中文网页理解和跨领域搜索方面表现突出。依托升级，AI叮当可提供个性化行程规划、周边推荐及景点知识问答等智能出行服务，让导航升级为全程智能生活陪伴。
过去十多年，智能手机与智能汽车的竞争逻辑从“硬件比拼”转向“系统与软件决定体验”。九号公司发布自研操作系统凌波OS，将两轮电动车行业从硬件堆叠推进到软件定义时代。该系统通过统一架构实现车端、云端与手机端协同，支持OTA持续升级，让用户体验从“一次性购买”转变为“持续优化进化”。凌波OS不仅提升产品智能化水平，更构建了可复用、可验证的技术底座，推动行业竞争从参数比拼转向系统化能力建设。
银河麒麟桌面操作系统V11近日通过中国软件评测中心评估，达到AIPC操作系统智能化等级L5端云智能解耦级认证标准，即最高智能化等级。该系统具备成熟的端云协同推理能力，支持多种AI模型本地化运算，实现高效、灵活的算力调度体系。通过南向解耦技术实现广泛硬件兼容，北向接口提供标准化AI能力接口，大幅缩短应用开发周期。该系统已在教育、金融等多个行业实现智能化转型应用，未来将持续推动操作系统智能化技术创新。
2025年初，华宝国际在朱林瑶女士推动下启动“四化”战略升级，将“管理数字化”进阶为“管理智能化”，聚焦生产力变革、创新方法转型和组织能力重构。旗下江西芯苧率先通过L6级数字化认证，实现生产流程实时监控与优化，有效提升效率。华宝以技术投入夯实转型根基，已完成百亿参数模型部署，启动千亿参数规划，为智能制造探索新路径。这一转型为集团高质量发展注入动能，也为区域制造业升级贡献力量。
企业在选择大模型时面临两难：国际大厂的Gemini技术先进，但国内DeepSeek性价比突出。AIbase平台通过真实场景测试数据指出：1）跨境电商客服场景中，Gemini多语言识别准确率提升12%，但需注意API延迟问题；2）金融研报分析场景下，DeepSeek支持128K长文本且成本仅为Gemini的1/3。决策关键：抛开参数迷雾，聚焦成本、响应速度、语言支持和场景匹配四大维度。AIbase提供可视化对比工具，3分钟生成专属选型报告，让技术决策不再玄学。
泰邦生物花溪生物制品生产基地项目近日奠基，总投资20亿元，占地192.21亩。建成后将成为西南地区最先进的血液制品产研基地，预计年处理血浆产能翻倍至1200吨，年产值突破36亿元，年贡献利税15亿元，新增就业岗位200个。该项目将按照智能制造高标准建设，打造数字化、智能化标杆工厂，助力贵州打造西南地区生物制药产业新高地。
面对琳琅满目的大模型API，开发团队常陷入选择困境。文章指出，2024年既是机遇也是挑战的时代，闭源模型选择丰富但性能与成本平衡复杂。通过AIbase等数据驱动平台进行客观对比至关重要。以Gemini 2.5 Flash-Lite和DeepSeek-V3为例，前者综合能力强适合多语言场景，后者在代码生成和成本控制上优势明显。建议开发者明确需求，通过实际测试验证模型表现，理性选择最适合的方案。
大模型选择能力已成为AI时代企业核心竞争力。文章提出“能力-成本-场景”三维评估框架，强调需超越单一指标崇拜，基于客观数据和实际需求进行理性选择。通过Qwen2-Plus与DeepSeek-V3的对比分析，展示不同模型在特定场景下的差异化优势。建议企业建立科学选型流程，采用专业工具进行多维度评估，通过三阶段验证策略确保决策既数据驱动又经实践检验。最终目标是选择最适合业务场景的模型，而非盲目追求流行模型。
开发者分享模型选择心路历程：从盲目试错到数据驱动。曾因追求低价模型导致成本飙升，后通过AIbase平台对比Gemini 2.5 Flash-Lite和DeepSeek-V3，基于价格、上下文长度和代码能力等数据，最终选择更适合代码生成任务的DeepSeek-V3。强调没有“最好”的模型，只有“最适合”的模型，建议开发者善用专业工具进行数据驱动决策，避免隐性成本。
