春节期间，趁一位曾在中国顶级科技企业担任高层管理的老乡回来，“龙商行”向这位智能制造领域头部专家请教了一些问题，经过几天的整理，现就部分“DeepSeek大模型如何重塑传统制造业？县域企业的机遇与挑战”这一话题，整理了以下这些文字，供企业界人士参考。

龙商行：最近DeepSeek大模型在制造业引发热议，您认为它对传统制造业的冲击主要体现在哪些方面？

专家：DeepSeek的冲击可以从三个维度来看：

1. 成本结构颠覆：传统制造业长期受制于高昂的AI开发成本和技术门槛，而DeepSeek通过开源生态、模型压缩和算力优化，将AI模型训练成本降低超30%。例如，某车企通过其MoE架构将自动驾驶模型训练成本缩减75%，硬件成本压至3000元级，加速了智能驾驶的普及。这种成本优势可能让中小企业快速追赶，但也迫使依赖传统技术路径的企业面临淘汰压力。

2. 就业结构重构：大模型推动的自动化将替代部分重复性岗位。中集集团接入DeepSeek后已孵化11位数字员工，部分质检、运维岗位可能被AI替代。但另一方面，企业对复合型人才（如懂AI的工程师）的需求将激增，县域企业若缺乏人才储备，可能加剧区域发展失衡。

3. 技术门槛消弭与竞争加剧：DeepSeek的零代码部署和云端调用能力，让县域企业也能快速接入AI。例如，联想与DeepSeek合作的“训推一体机”支持本地化部署，解决了中小企业的算力瓶颈。这既降低了技术门槛，也意味着行业竞争将从“规模优势”转向“创新速度”。

龙商行：县域制造业在资源有限的情况下，如何应用DeepSeek这类大模型？

专家：县域企业需抓住三个关键点：

1. 聚焦垂直场景，轻量化落地：县域企业应选择高性价比的场景切入，如智能质检、供应链优化等。例如，DeepSeek多模态模型在生产线缺陷识别中准确率超99%，且部署成本低，适合中小规模产线。县域企业可借助地方算力平台（如江苏多地的DeepSeek节点）实现按需调用，避免自建算力中心的高投入。

2. 借力政策与生态协同：地方政府正通过“训力券”等补贴降低AI成本（如深圳每年5亿元支持），县域企业注意本地相关政策，及时申请此类资源。同时，联想的“端边云协同”方案提供从服务器到终端的全链条支持，县域企业可联合技术服务商共建轻量级智能系统。

3. 人才培养与数据积累：县域企业需培养既懂产线工艺又熟悉AI工具的“跨界人才”。例如，通过接入DeepSeek开发智能编程助手，显著降低研发人员的技术门槛。此外，积累本地化数据（如特定产品的质检图像）是优化模型的关键，企业需建立数据治理体系，避免“用大模型却无数据可喂”的窘境。

龙商行：未来，应用大模型与未行动的企业之间会有哪些显著差异？

专家：差距可能体现在三个层面：

1. 效率与成本鸿沟：应用DeepSeek的企业可通过AI实现“分钟级”任务处理（如工艺设计优化），而传统企业仍依赖“数小时”人工操作。长期来看，前者的人均产出和利润率将显著领先。

2. 创新与响应能力：大模型驱动的企业能快速响应市场需求。例如，万兴科技通过DeepSeek-R1实现创意软件的智能化升级，而停滞不前的企业可能被挤出高附加值领域。

3. 生态整合与抗风险能力：深度接入大模型的企业更易融入智能生态。例如，奇安信将DeepSeek用于网络安全防护，形成技术护城河；而拒绝变革的企业可能在供应链协同、客户服务等环节逐渐边缘化。

龙商行总结：DeepSeek既是传统制造业的“破局者”，也是县域企业实现“弯道超车”的跳板。未来，AI不再是选择题，而是生存的必答题——正如专家所言，“当技术普惠与产业需求共振，智能化未来正从‘可能’加速迈向‘必然’”。

县域制造业的生存法则在于将"脆弱性"转化为"反脆弱性"。建议企业建立数字化韧性指数（DRI），从基础设施、组织架构、技术储备等6个维度进行季度评估。在AI技术渗透率超过23%的关键窗口期（2025-2027），需把握"有限投入、精准突破、生态共生"的核心策略，将技术冲击转化为比较优势重构的历史机遇。