主要观点总结
DeepSeek开源后受到广泛关注,并在环保圈得到实际应用。生态环境监测单位将其部署到实际工作中,利用多模态理解和持续学习能力守护绿水青山。文章介绍了DeepSeek在广东省深圳生态环境监测中心站和常州环境监测中心的应用情况,包括监测知识助手、环境质量助手等业务培训助手的智能工具构成的高效智能工作平台,以及DeepSeek在监测、执法、环评、宣教等领域的应用。欢迎投稿分享智慧探索与实践,投稿方式已注明。
关键观点总结
关键观点1: DeepSeek开源后在科技圈等引起广泛关注。
DeepSeek具有强大的多模态理解、知识推理和持续学习能力,被用于环保领域的实际工作中。
关键观点2: DeepSeek在广东省深圳生态环境监测中心站的应用情况。
深圳站使用DeepSeek完成大模型的本地化部署,并利用其开发高效智能的工作平台,包括监测知识助手、环境质量助手等。监测知识助手实现秒级响应的智慧大脑,文档检索效率提升80%以上;环境质量助手则将环境质量报表报告编制时间从小时级压缩至分钟级。
关键观点3: DeepSeek在常州环境监测中心的应用情况。
常州中心尝试将DeepSeek与本地化Dify平台深度融合,打造三大智能利器:秒查“环保法典”、追踪“历史病历”、智检“监测报告”,分别解决标准查询繁琐、污染溯源低效、报告审核耗时等问题。
关键观点4: DeepSeek在除监测领域外的其他应用。
DeepSeek等AI技术在执法、环评、宣教等领域也在“大展身手”,全方位赋能生态保护。
关键观点5: 投稿方式。
欢迎分享智慧探索与实践,投稿方式已注明,投稿者需将相关案例及图片、视频材料发送至指定邮箱,并注明“环保新科技——[省份名/单位名]投稿”,备注单位及联系方式。
正文
DeepSeek开源后
热度居高不下
在科技圈、媒体圈乃至朋友圈
到处都能看到它的身影
咱环保圈也不甘落后
这不,一些生态环境监测单位
已经把
DeepSeek
部署运用到实际工作中了
他们借助DeepSeek
强大的多模态理解
知识推理和持续学习能力
为守护绿水青山装上“智慧大脑”
👀 👀 👀
广东省深圳生态环境监测中心站
近日完成
DeepSeek 671B大模型的
本地化部署
其开发的“监测智能助手矩阵”
涵盖四大核心模块
包括监测知识助手、业务培训助手、
环境质量助手以及“深i测”智能大屏助手
这些工具共同构成了
一个
高效智能的工作平台
监测知识助手
依托检索增强生成(RAG)技术,将1000余份技术标准、法规政策及站内制度文档转化为“秒级响应”的智慧大脑,帮助工作人员精确获取专业指导,文档检索效率
提升80%以上
,并通过自我学习机制持续优化知识输出。
环境质量助手
依托5年历史数据与12类智能分析模块,融合多模态生成技术与GraphRAG图谱,将环境质量报表报告编制
从“小时级”压缩
至
“分钟级”
。
“深i测”大屏助手
以语音交互重构数据可视化,打造“沉浸式”决策场景,让海量环境参数化为指尖动态图谱。
业务培训助手
是基于监测知识助手开发的AI导师,通过每日出题、试卷模拟、自动评分,再以智能画像驱动,自动调整试题、学习资料,实现
“千人千面”的精准培训
,推动监测人才能力跃升。
针对标准查询繁琐、污染溯源低效、
报告审核耗时等痛点
常州环境监测中心近日尝试
将DeepSeek-R1大模型
与本地化Dify平台深度融合
打造三大“智能利器”
输入“监测站房巡检要求”“无组织排放标准”等模糊问题,AI自动匹配72份大气标准文件,精准定位条款并标注来源,解决“翻文件半小时,找答案一分钟”的难题。
例如,输入“钟楼国控站点问题”,AI瞬间调取200余份历史报告,结合气象、排放数据,
5秒生成
污染成因分析及整改建议
,让环境问题“有迹可循”。
上传监测报告,AI自动揪出“错别字、单位错误、逻辑漏洞”,还能主动建议补充数据分析,
审核效率提升70%