一、引言

人工智能（AI）的发展正从通用模型向垂直领域渗透，而信息物理系统（CPS）作为连接数字世界与物理世界的桥梁，为 AI 提供了新的发展方向。中国 AI 企业如 DEEPSEEK 通过开源策略和本土化优势，在工业场景中展现出独特的潜力。本文将探讨 CPS 如何成为中国 AI（DEEPSEEK）的未来，通过整合工业数据、分布式训练和商业模式创新，推动制造业的智能化转型。

二、AI 训练的瓶颈与 DEEPSEEK 的定位

（一）国外 AI 的训练模式

国外 AI 巨头如 OpenAI 依赖公开数据集（如互联网文本、专业文献）进行模型训练，这种模式在通用领域取得了显著成果，但在工业场景中面临数据缺失和隐私问题。例如，GPT-4 的训练数据主要来自互联网，缺乏工业控制系统（如 DCS、SCADA）的实时数据，导致其在制造业中的应用受限。

（二）DEEPSEEK 的技术路径

DEEPSEEK 采用知识蒸馏技术，将复杂模型的知识提炼到轻量级模型中，降低了训练成本和计算资源需求。例如，DEEPSEEK-V3-0324 通过动态稀疏激活技术，在保持高性能的同时，能耗降低 30%。此外，DEEPSEEK 的开源策略（如 MIT 许可）吸引了大量开发者和企业，形成了活跃的生态系统。

三、CPS：智能物理世界的基石

（一）CPS 的核心概念

CPS 通过传感器、控制器和网络，实现物理系统与数字系统的深度融合。例如，SCADA 系统实时采集工业设备的数据，DCS 系统进行分布式控制，这些系统为 AI 提供了海量的结构化数据。然而，这些数据以往超过一年就会被丢弃，如今成为 “智能物理世界” 的数据金矿。

（二）工业数据的价值

中国作为制造业大国，拥有全球最完整的工业数据链。例如，湘钢通过智慧工厂建设，利用 AI 大模型处理 DCS、SCADA 系统的数据，生产效率提升 30%，节约运营成本 2.5 亿元。这些数据不仅包括设备运行参数，还包含生产流程的隐性知识，为 AI 训练提供了独特的资源。

四、DEEPSEEK 与 CPS 的融合路径

（一）本地化部署与数据采集

DEEPSEEK 的开源和低成本特性，使其能够部署在工业企业的生产环境中。例如，泉州汇成针织将 DEEPSEEK 接入 MES、WMS 系统，实现生产指标分析和设备异常诊断。通过本地化部署，企业可以直接获取实时工业数据，避免数据传输的延迟和隐私风险。

（二）分布式训练与商业模式创新

中国制造业的分散化特点为分布式训练提供了条件。例如，国家数据局鼓励企业探索 “授权使用、分享收益” 的模式，企业可以将生产数据贡献给 DEEPSEEK 进行训练，并通过数据交易获得收益。这种模式不仅分散了计算资源压力，还激发了企业的数据利用积极性。

（三）柔性生产线的智能化升级

CPS 与 AI 的结合推动了柔性生产线的发展。例如，山东大汉智能的 HMC630S 柔性生产线通过模块化设计和智能调度，实现了五面加工和秒级任务切换。DEEPSEEK 的语义理解能力可以将用户的生产需求转化为具体的控制指令，无需复杂的编程，提高了生产灵活性。

五、挑战与解决方案

（一）数据隐私与安全

工业数据包含大量敏感信息，如设备参数和生产工艺。解决方案包括：

1. 加密技术：对传输和存储的数据进行加密，确保 “可用不可见”。
2. 联邦学习：在不共享原始数据的情况下，实现跨企业的联合训练。
3. 数据脱敏：对敏感信息进行匿名化处理，保护企业核心数据。

（二）技术标准与生态建设

目前，CPS 和 AI 的融合缺乏统一的技术标准。建议：

1. 建立行业联盟：由政府、企业和科研机构共同制定标准，促进技术协同。
2. 开放平台建设：如无锡太湖亿芯智算中心，提供算力和数据共享服务，推动生态发展。

六、结论

CPS 为中国 AI（DEEPSEEK）提供了独特的发展机遇。通过整合工业数据、分布式训练和商业模式创新，DEEPSEEK 能够突破国外 AI 的局限，在智能制造领域实现超越。未来，随着 CPS 技术的成熟和政策的支持，中国 AI 将在 “智能物理世界” 中发挥更大的作用，成为全球制造业升级的新引擎。