最近DeepSeek横空出世，作为国产的人工智能大模型工具，引起了很多人的关注。清华大学专门出了一份PPT报告对DeepSeek进行了详细介绍，各种新闻报道也是紧跟热点，一时间风头无二。

关于DeepSeek的能干什么，清华大学的报告中也做了详细的介绍，“提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景，支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。”

应该说，通过DeepSeek还是可以很好的解决我们日常工作和生活中的很多问题，如今我在查找一些专业资料的时候，基本放弃了某度，开始专注于DeepSeek的推介。比如我想差一个关于汽轮机轴向位移大问题的分析，DeepSeek经过深度思考后，给出了Ta的答案。

我完整看完了Ta的回答，分析的原因基本涵盖了设备本身的设计缺陷、安装缺陷、运行期间的相关问题，基本就是一个电力工作者大脑的思维。这个问题我在最早一次搜索的时候答案还不是这么齐全，可能是因为我问的电力问题的次数多了，Ta认了我的需求领域和终点，所以答案越来越趋近于一个正常人的思维。

人工智能并不可怕，可怕的是Ta超强的学习能力，是正常人类做不到的。DeepSeek在学习能力上具有很高的优势，可以在未来很好的服务于我们的工作。

我一直在思考，电厂的工作该如何与DeepSeek结合起来？

从表面看，DeepSeek更像是一种超强的搜索引擎，而且具备一定的归纳能力。大部分电厂同行在使用DeepSeek的时候应该也跟我一样，主要是作为资料搜索的工具，稍微再高大上一点的，可能用Ta帮助我们构思汇报材料、生产PPT大纲等。

但这不应该是DeepSeek开发的初衷，如果仅此而已，那还有很多更好的工具可以替代，我甚至不觉得Ta能比人类做的更好。DeepSeek作为人工智能的工具，在未来的电厂应用中，应该有更广阔的天地。

现在都在谈电厂数字化，或者智能化，最早我们还说智慧化。以前我们在谈智慧电厂的时候，很多厂商的方案无非是围绕智能巡检、电子围栏等基础的工具来展开，以前的文章中我就说过，智慧电厂不应该只服务于安全文明生产，更重要的是与电厂实际的生产需要结合，朝着解决电厂工艺难题和设备管理的角度出发。

但过去很长一段时间，智慧电厂的建设在这块几乎是停滞的，我看到过一些智慧电厂方案，还是处在基本的数据采集和初步加工阶段，对于电厂问题的预控以及归纳总结还有运行调整几乎无法涉及。

这就是为什么很长时间以来，一谈电厂数字化，电厂基层的员工就觉得是鸡肋。并不是大家不愿意搞数字化，主要很多的宣传的天花乱坠的数字化产品并不能给实际工作带来正面的影响，甚至因为需要重新填报更新各种数据，造成了新的困扰。

即便数据顺利收集，起到的仅仅是把线下台账归纳到电子版的过程，很难进一步提取其中的价值。甚至很多电厂为了数字化而数字化，不同的管理层面使用了不同的数字化产品，数据壁垒形成，很多人一上班就不得不在不同的平台间来回切换，无法体会到数字化带来的便捷。

究其原因就是当前的很多数字化产品底层本质就是一张Excel报表，前几天有个厂商来跟我交流，我说你们的产品怎么还是用的Excel表格，他们的销售跟我说，因为Excel的可编辑性比网页更好，那些网页版的产品底层就是表格。

想要一张表格自己具备归纳总结能力，显然是不现实的，但DeepSeek可以。如果所有的数据通过某种被DeepSeek捕获，再根据我们的需求计算输出，这样就形成了我们需求的一个闭环。

举个简单的例子，电厂运行过程中汽包水位的调节是一项极其重要的工作，稍有不慎就会带来麻烦。当前汽包水位的调节主要是通过给水变频或者主给水调节阀的PID手操完成，但PID调节始终是一种微调方式，如果参数整定不合理，经常出现切手动的问题。

而且从运行的经济性角度分析，水位控制在什么水平，变频输出怎么最省厂用电，这些都是PID无法完成的。但如果这些数据被采集，通过DeepSeek来计算出实时的指令，并作用到变频器或者调节阀上，是不是就会对生产的经济性带来更多的帮助。

以此类推，所有的设备参数和操作将来都交给人工智能，电厂就有可能进入到无人值守阶段，且机组会运行得更好。

这是一种美好的愿望，需要走很长的一段路。

毕竟在电厂里，我们除了追求利益的最大化，运行的经济性，更重要的其实是安全。一直以来我们都说安全无小事，人工智能应用到电厂最大的阻力其实是对安全的考虑。想要把数据输出给人工智能并不难，现在电厂的实时数据监控系统，就是采集的DCS的数据，再发布到互联网上，让很多人可以随时随地了解到当前机组运行的状态。

但是这种数据传输往往是单向的，如果采集到数据经过人工智能的计算，形成某种指令，再输出给DCS系统，就要慎重考虑安全问题了。必须要对指令形成一种监视和限制，否则我们很难把控新的指令是否会对机组运行造成不利的影响。

这其实反映了一个问题，一些新技术、新工艺、新材料、新设备被应用的时候，需要反复验证，才能避免其带来的不利影响。人类进行的工作，可以用制度来规范，人工智能也需要某种制度，才能确保万无一失。

这个时候，我们也会考虑是否有必要在一些关键环节上使用DeepSeek等人工智能应用。毕竟从技术角度，当前影响电厂运行效率的其实和自动化的或者数字化的水平关系不大，材料学、热力学等才是关键。即便人工智能参与其中，能带来的经济价值，其实也很难确定。

所以，我一直认为，人工智能当前参与到电厂工艺环节的作用不大，但未来会很有必要。

技术的进步改变的不仅仅是生产方式，还会改变人类的教育方式、工作方式、生活方式，未来人会更适应人工智能服务的时代，而不是继续遵循着古老的的规章适度。

即便是现在，很多电厂通过自动化的完善，再辅以部分数字化的手段，已经在试验无人值守，一些离散型的工厂已经变成了黑灯工厂。未来人类将由前台走向后台，而不是继续冲在一线，无论白天与黑夜。

DeepSeek将如何改变电厂的工作？

我把这个问题抛给了DeepSeek本身，Ta的回答和我的想法异曲同工。智能监控与预测性维护、运行优化与能效提升、自动化与无人化操作、安全与风险管理、培训与知识管理、绿色转型与碳管理，此外Ta还在展望未来，数字孪生、自主决策、跨行业协同等！

很多人也会陷入焦虑，担心人工智能未来会影响就业和生活。

我看到有个网友是这么回答的：

“一百年前汽车诞生的时候，车夫也曾担心自己会失业！”

2025年2月24日 于上海！

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