主要观点总结
DeepSeek开源后受到广泛关注，被运用到环保圈的生态环境监测工作中。广东省深圳生态环境监测中心站完成DeepSeek 671B大模型的本地化部署，开发出‘监测智能助手矩阵’，包括监测知识助手、环境质量助手、业务培训助手和‘深i测’智能大屏助手，提高了工作效率。江苏常州环境监测中心将DeepSeek-R1大模型与本地化Dify平台融合，打造三大‘智能利器’，解决标准查询、污染溯源、报告审核等痛点。
关键观点总结
关键观点1: DeepSeek在环保圈的应用
DeepSeek被运用到生态环境监测的实际工作中，通过多模态理解、知识推理和持续学习能力，为守护绿水青山提供智慧解决方案。
关键观点2: 广东省深圳生态环境监测中心站的DeepSeek应用
该中心完成了DeepSeek 671B大模型的本地化部署，并开发了‘监测智能助手矩阵’，包括四大核心模块，提高了监测工作的效率。
关键观点3: 江苏省常州环境监测中心的DeepSeek应用
常州环境监测中心尝试将DeepSeek-R1大模型与本地化Dify平台深度融合，打造三大‘智能利器’，解决标准查询繁琐、污染溯源低效、报告审核耗时等问题，提高了工作效率和报告质量。
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%
，报告质量显著提高。
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