今年春節前后，DeepSeek成為了網絡上最關鍵的熱詞，也標志中國的AI應用進入了全新的階段。

2月10日，運機集團全資子公司——華運智遠（成都）科技有限公司（下稱：華運智遠），宣布完成DeepSeek R1模型的本地化部署，標志著華運智遠在AI技術應用領域取得了重要突破，為礦山行業的智能化升級提供了有力支持。

在硬件部署層面，華運智遠采用華為昇騰AI處理器及推理平臺搭建專屬算力底座，通過華為ModelArts完成模型適配，充分發揮了昇騰架構的并行計算優勢，使DeepSeek模型在本地服務器實現毫秒級響應。

在應用創新層面，華運智遠深度融合了DeepSeek大模型能力。

一方面，運機集團內部，基于DeepSeek模型的智能化系統現已覆蓋集團業務，技術中心可通過人工智能平臺（ModelArts）靈活調用DeepSeek R1與華為盤古大模型雙模型進行協同開發，提升設計、編碼、測試等工作效率。

另一方面，對外通過“DeepSeek大模型”ד華為盤古大模型”ד華運智遠行業大模型”融合矩陣，賦能“礦石流”感知-分析-決策-執行的完整智能化場景建設。

在智能化場景建設方面，華運智遠已經實現了多個應用落地：

一是帶式輸送機和礦山機電設備的智能監測與故障診斷，利用DeepSeek的多模態優勢提升圖像識別精準度、實現數據融合分析。

二是利用DeepSeek更強的推理能力進行智能決策與優化，優化礦山生產流程、智能預測與調度、為知識管理與智能化決策提供有力支持。

三是數智化解決方案開發，利用DeepSeek資源消耗更低的特征，加速模型訓練，縮短開發周期，提高解決方案的推出速度。同時通過DeepSeek與盤古大模型的融合方案，開發更多創新的礦山數智化應用。

另據華運智遠方面介紹，該公司在今年年初就開始探索對DeepSeek的應用，并于1月底將DeepSeek R1模型布署到機房的訓練服務器之中，最終實現了國產大模型本地化自主可控部署的新突破。

部署DeepSeek，在為客戶服務方面有什么樣的助力呢？華運智遠舉例表示，利用DeepSeek資源消耗低、速度快的優勢，可以將其應用在該公司于去年12月推出的“礦山智能工業巡檢機器人”之上，幫助機器人通過實時推理提供數據，而無需返回機房匯總，大大提高了數據效率和準確性。僅此一項，估計便可以為客戶節省約30%的推理成本，從而提高客戶收益。

華運智遠表示，此次DeepSeek本地化部署，為礦山智能化產業鏈發展奠定了基礎，將加速礦山行業邁向安全、高效、可持續的智能化發展新階段。