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129千字 字数
No.71 科学技术
2025-06-01 发行日期
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主编推荐语

以DeepSeek技术体系为核心，全面探讨工业智能的技术架构与应用实践。

内容简介

在人工智能深度赋能新型工业化的今天，本书以DeepSeek为代表的大模型技术体系为核心，为工业智能提供了一套可复用的方法论与落地范式；以“技术赋能场景”为主线，清晰呈现了从理论创新到产业变革的实践路径。通过装备制造、水务、油气生产、低空经济等企业级应用场景的深度复盘，本书直击工业智能落地的痛点，为制造业企业管理者、工业软件开发者、产业研究者提供了极具价值的参考。

站在人工智能与工业融合的前沿，本书不仅是对“人工智能+工业”技术生态的全面解构，更是一份面向未来的行动纲领，为人工智能技术创新和融合应用的参与者描绘了一张清晰的变革路线图。

目录

  • 版权信息
  • Preface前言
  • Acknowledgements 致谢
  • Chapter 1 第1章 工业智能化演进与DeepSeek技术体系
  • 1.1 工业智能化的演进历程
  • 1.1.1 技术演进：从自动化到智能化
  • 1.1.2 应用演进：行业变革与创新实践
  • 1.1.3 未来演进：AI赋能与全面重构
  • 1.2 DeepSeek技术生态定位
  • 1.2.1 产业链的角色定位
  • 1.2.2 行业赋能的角色定位
  • 1.2.3 工业智能生态的角色定位
  • 1.3 DeepSeek技术架构的核心优势
  • 1.3.1 高效自研模型架构：理论创新与工程实践
  • 1.3.2 大规模数据处理能力：理论突破与工业级实践
  • 1.3.3 分布式训练优化技术：系统级协同与智能调度
  • 1.3.4 领域自适应与迁移能力：机理探索与跨界赋能
  • 1.3.5 计算资源高效利用：机理创新与能效革命
  • Chapter 2 第2章 DeepSeek在工业场景中的强推理能力
  • 2.1 工业场景下强推理能力的重要性和必要性
  • 2.1.1 大模型在工业领域的应用现状
  • 2.1.2 工业场景特征下的推理能力需求
  • 2.1.3 工业场景下强推理能力的三个维度
  • 2.1.4 强推理能力在工业场景中的必要性与核心价值
  • 2.2 DeepSeek-R1如何实现工业场景下的强推理能力
  • 2.2.1 面向工业场景的深度推理架构设计
  • 2.2.2 核心算法创新与工业适配
  • 2.2.3 工业级可靠性与安全性保障
  • 2.3 工业场景全链条推理能力实现
  • 2.3.1 场景1：智能生产排程与动态调度优化
  • 2.3.2 场景2：预测性维护与根因诊断
  • 2.3.3 场景3：质量管控与缺陷推理
  • 2.3.4 场景4：韧性供应链管理
  • 2.3.5 场景5：智能仓储与物流优化
  • 2.3.6 场景6：能耗管理与低碳优化
  • 2.3.7 场景7：工艺参数自学习调优
  • 2.3.8 场景8：设备健康管理与剩余寿命预测
  • Chapter 3 第3章 DeepSeek的应用方法论
  • 3.1 云端SaaS模式
  • 3.1.1 定义及特征
  • 3.1.2 SaaS模式的部署应用情况
  • 3.2 本地私有化部署模式
  • 3.2.1 定义及特征
  • 3.2.2 算力消耗与优化策略
  • 3.2.3 硬件选型要求与策略
  • 3.3 混合云部署模式（API+本地蒸馏模型）
  • 3.3.1 定义及特征
  • 3.3.2 典型应用场景
  • 3.4 模型优化技术（二次蒸馏）
  • 3.4.1 定义及特征
  • 3.4.2 模型蒸馏技术的流程分层
  • 3.4.3 模型的首次蒸馏与二次蒸馏
  • 3.5 DeepSeek与网络安全
  • 3.5.1 DeepSeek应用的网络安全挑战
  • 3.5.2 DeepSeek安全可信防护机制
  • Chapter 4 第4章 DeepSeek在装备制造行业的应用路径探索
  • 4.1 装备制造行业的特征
  • 4.2 DeepSeek在生产过程场景的应用路径
  • 4.2.1 关键数据
  • 4.2.2 技术路线
  • 4.2.3 训练过程
  • 4.2.4 应用效果
  • 4.3 DeepSeek在生产排产场景的应用路径
  • 4.3.1 关键数据
  • 4.3.2 技术路线
  • 4.3.3 训练过程
  • 4.3.4 应用效果
  • 4.4 DeepSeek在设备运维场景的应用路径
  • 4.4.1 关键数据
  • 4.4.2 技术路线
  • 4.4.3 训练过程
  • 4.4.4 应用效果
  • 4.5 案例：江山变压器“智变”大模型项目
  • 4.5.1 案例背景
  • 4.5.2 应用解决方案
  • 4.5.3 应用效果
  • Chapter 5 第5章 DeepSeek在水务行业的应用路径探索
  • 5.1 水务行业的特征
  • 5.2 DeepSeek在管网健康诊断场景的应用路径
  • 5.2.1 关键数据
  • 5.2.2 技术路线
  • 5.2.3 训练过程
  • 5.2.4 应用效果
  • 5.3 DeepSeek在水质安全智能监控场景的应用路径
  • 5.3.1 关键数据
  • 5.3.2 技术路线
  • 5.3.3 训练过程
  • 5.3.4 应用效果
  • 5.4 案例：中核环保科技有限公司的水务智能化改造
  • 5.4.1 案例背景
  • 5.4.2 应用解决方案
  • 5.4.3 应用效果
  • Chapter 6 第6章 DeepSeek在油气生产行业的应用路径探索
  • 6.1 油气生产行业的特征
  • 6.2 DeepSeek在油气井智能监控场景的应用路径
  • 6.2.1 关键数据
  • 6.2.2 技术路线
  • 6.2.3 训练过程
  • 6.2.4 应用效果
  • 6.3 DeepSeek在油气田智能开发场景的应用路径
  • 6.3.1 关键数据
  • 6.3.2 技术路线
  • 6.3.3 训练过程
  • 6.3.4 应用效果
  • 6.4 案例：某石油研究院的钻井风险优化
  • 6.4.1 案例背景
  • 6.4.2 应用解决方案
  • 6.4.3 应用效果
  • Chapter 7 第7章 DeepSeek在低空经济行业的应用路径探索
  • 7.1 低空经济行业的特征
  • 7.2 DeepSeek在应急救援场景的应用路径
  • 7.2.1 关键数据
  • 7.2.2 技术路线
  • 7.2.3 训练过程
  • 7.2.4 应用效果
  • 7.3 DeepSeek在农林作业场景的应用路径
  • 7.3.1 关键数据
  • 7.3.2 技术路线
  • 7.3.3 训练过程
  • 7.3.4 应用效果
  • 7.4 DeepSeek在物流运输场景的应用路径
  • 7.4.1 关键数据
  • 7.4.2 技术路线
  • 7.4.3 训练过程
  • 7.4.4 应用效果
  • Chapter 8 第8章 DeepSeek赋能工业应用的展望
  • 8.1 DeepSeek对工业AI未来发展的影响
  • 8.1.1 科技变革来临
  • 8.1.2 产业变革的机会与挑战
  • 8.1.3 工业智能的发展方向
  • 8.1.4 工业智能对世界工业格局的影响
  • 8.2 DeepSeek赋能网络安全及未来展望
  • 8.2.1 DeepSeek深度赋能工业网络安全防护
  • 8.2.2 DeepSeek时代工业网络安全的机遇和挑战
  • 8.3 DeepSeek工业生态的建议与倡议
  • 8.3.1 DeepSeek是打造AI生态的重要基石
  • 8.3.2 工业智能生态的重要性
  • 8.3.3 工业智能生态的可行路径
  • 8.3.4 工业智能生态的价值
  • 8.3.5 关于共同打造工业智能生态的五点倡议
  • Chapter 9 第9章 结语
  • 9.1 DeepSeek为什么会诞生在我国
  • 9.1.1 技术背景：用“换道超车”破解“卡脖子”困局
  • 9.1.2 产业背景：我国AI的厚积薄发
  • 9.1.3 地缘政治背景：AI领域的博弈与突破
  • 9.1.4 人才与创新环境：培育AI的沃土
  • 9.1.5 会不会有下一个DeepSeek
  • 9.2 工业企业该如何拥抱DeepSeek
  • 9.2.1 评估自身需求，精准选择模型
  • 9.2.2 高度重视数据管理
  • 9.2.3 技术融合与团队协作
  • 9.2.4 分阶段部署与持续优化
  • 9.2.5 重点关注数据安全与隐私保护
  • 9.2.6 借用第三方力量
  • 9.3 DeepSeek是否会带来工业人工智能的“杀手级”应用
  • 9.3.1 DeepSeek的技术优势
  • 9.3.2 工业领域“杀手级”应用的特征与要素
  • 9.3.3 工业大模型+DeepSeek与“杀手级”应用的距离
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出版方

机械工业出版社

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。