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DeepSeek之問 聽代表深度求索市人大代表熱議AI大模型話題　　今年廣州兩會，DeepSeek、AI大模型等關鍵詞被人大代表們頻頻提及。尤其是當下，廣州、深圳、北京等多地政務系統宣布接入DeepSeek，融合海量政務數據要素，豐富政務服務場景應用，成為社會熱議話題。　　廣州該如何結合本地的產業、政策及人才優勢，推動人工智能的發展，提升城市競爭力？記者首先讓DeepSeek結合市兩會提供一份采訪名單——很快，它便自動生成了一份有人工智能工作經驗的市人大代表名單。順著名單，記者采訪了相關代表，請他們各抒己見，提出了具有建設性的建議。　　顛覆未來，AI已來。積極擁抱這一革命性技術，已成為當下的必然選擇。近日，廣州人工智能公共算力中心正式部署接入DeepSeek。　　積極擁抱　　工作和生活增添好幫手　　DeepSeek的開源策略，讓AI技術不再只是少數人的“專利”，而成為全球開發者的“共享資源”。在這次兩會中，不少廣州市人大代表也紛紛透露，自己正在積極擁抱DeepSeek。　　不再迷信復雜大量的硬件運算　　面對“DeepSeek”這一橫空出世的產品，廣州市人大代表、鈦動科技創始人兼CEO李述昊笑稱，“我們已經在用了！”　　鈦動科技屬于較早的、全球第一批通過人工智能應用做產業布局的公司，早在2022年，鈦動科技就已通過擴散式模型布局人工智能。自2023年大語言模型走入千行百業時，鈦動科技就已成為“頭啖湯”的品嘗者。　　李述昊說，DeepSeek的出現讓產業發生了變化：“我們不用再迷信‘大力出奇跡’，也不再迷信復雜、大量的硬件運算，在接觸DeepSeek后，我們發現它對算力以及很多應用場景的兼容性都有提高。”李述昊　　一定程度上提供情感陪伴　　“接觸到DeepSeek后，我一下就擁抱它了，現在也一直在用。”廣州市人大代表、廣東亞太創新經濟研究院理事長李志堅，近幾年一直在從事數字經濟領域的工作，利用大數據給工作賦能，尤其是DeepSeek文本生成功能，能在文本搜集、撰寫、修正等方面提高自身的工作效率。　　李志堅認為，生成式人工智能大模型具備語音、文本等多種交互形態，可實現復雜對話，包括情緒調節模塊、人際溝通模塊等認知行為治療元素。“我給父母的手機也安裝了DeepSeek，現在它們已經成為了老人家很好的傾訴‘伙伴’。”他表示，隨著技術的發展，一些人工智能大模型或成老年人的“生活搭子”，“尤其是生成式人工智能，在一定程度上滿足老人情感陪伴的需求，同時還能為老人們提供專業醫療養老指導。”李志堅　　將瞄準AI+教育、醫療賽道　　在“AI+教育”領域，華南理工大學展現出“國家隊”水平。2月21日，廣州市人大代表，華南理工大學副校長、未來技術學院院長徐向民向記者表示，華南理工大學大模型團隊是國內最早開源主動健康垂直領域大模型的單位（Bianque扁鵲大模型、Soulchat靈心大模型）。目前其開源的數據與模型下載量已超5萬次，以期在“AI+醫療”賽道上，通過持續開源助力全民普惠心理服務的實現，此外，借助DeepSeek R1版的新數據與新模型也在部署中。　　2月22日，記者從“華南理工大學”官方微信獲悉，為進一步培養師生AI思維和使用AI的能力，新學期即將開始之際，華南理工大學完成了“滿血版”DeepSeek-R1（671B）大模型的本地化部署。　　為培養師生使用AI的能力，華工一直在開展AI能力中心建設。目前，學校聯合超星等公司對校園AI能力中心同步接入了DeepSeek。這次部署最大的亮點在于，滿血版DeepSeek-R1支持復雜邏輯推理與長文本深度交互，同時也支持私有知識庫融合，可以為教學科研提供定制化能力，“所有師生問答數據僅為本地存儲，可以確保數據隱私零泄露”。　　此外，華工還依托國家教育數字化大數據中心算力共享平臺，通過“廣東省教科網”和“廣東省5G教育專網”等向省內其他院校提供DeepSeek后端共享服務，從而“快速接入校本知識庫，如學術資源、課程體系等。這不需要算力”。　　關注焦點　　代表暢想“AI+”行業破圈　　DeepSeek作為一種大模型，其背后折射了“AI+”的更多可能性，有人說“AI一天，人間一年”，在今年的廣州兩會上，代表們除熱議DeepSeek應用之外，更多亦在暢想人工智能在政務、醫療、產業等各個領域的未來發展路徑。　　推動“AI+政務”創新　　“AI+政務”作為智慧城市的重要試驗場，在DeepSeek的爆火后，廣州、深圳等城市紛紛接住技術紅利，陸續在政務等多個領域率先全面接入。市人大代表、京信通信技術（廣州）有限公司集團高級副總裁李學鋒認為，將DeepSeek等AI技術應用于政務領域，是推動政府治理現代化的重要方向。　　從“工具輔助”到“決策賦能”的升級，是行政效率的一大提升。他認為，這能減輕政務人員的工作負擔，提升服務質量，提供智能決策支持，增強決策科學性。此外，能推動跨部門協作模式的革新，推動政務創新。　　用大模型賦能“AI+醫療”　　據記者了解，華南理工大學大模型團隊是國內最早開源主動健康垂直領域大模型的單位（Bianque扁鵲大模型、Soulchat靈心大模型）。目前其開源的數據與模型下載量已超5萬次，以期在“AI+醫療”賽道上，通過持續開源助力全民普惠心理服務的實現。　　在這場AI浪潮中，華南理工大學為何主動瞄準健康垂直領域？對此，徐向民表示，目前醫療資源聚集大中城市，存在地區不平衡性，大模型思維鏈可賦能基層醫療、助力“百千萬工程”。　　“未來如何通過智能硬件AI化，即智能硬件搭載端側大模型，將健康保障延伸到生活空間，真正實現‘治已病’到‘治未病’的轉變，這是DeepSeek帶動下大模型落地可期待的場景。”　　融合發展　　打出城市“AI應用”名片　　“產業第一，制造業立市”，AI作為發展新質生產力的重要引擎，已成為城市競爭的“兵家必爭之地”，其最終落點也將著眼于產業融合與產業發展。　　2024年中央經濟工作會議明確提出開展“人工智能+”行動，培育未來產業。目前，廣州正加速推動國家新一代人工智能創新發展試驗區和國家人工智能創新應用先導區建設，豐富拓展人工智能服務新場景，推進人工智能產業高質量發展。　　在市人大代表眼中，這場AI賽道的“加速跑”，既離不開人才優勢“加持”，也離不開應用場景的示范。廣州要力爭上游，打造成為大模型“應用之都”，搶得發展先機。　　需創造更好的科創氛圍　　大模型應用離不開場景加持，更離不開人才配備。廣州市人大代表、廣州牛犢秀信息科技有限公司董事長林楓在采訪中表示，“AI大模型之爭，不僅是技術之爭，也是生態與場景之爭，更是人才之爭。”在采訪中，代表們最為關注的也同樣是人才問題。林楓　　對此，林楓建議，一方面要注重高等教育對于產業的推進作用，支持高校（如華南理工大學、中山大學）與企業共建聯合實驗室，定向培養AI工程化人才。依托粵港澳大灣區開源生態，推動國產大模型框架的本地化應用；另一方面，廣州需創造更好的科創氛圍和營商環境，進一步為創業者提供更多“一站式服務”。　　林楓表示：“為什么許多人才都會向硅谷跑？正是因為在那里，大家除了可以聊出好的想法，同時也有許多優秀的創投機構在此運營、投資，因此形成了非常完整的創業投資鏈。廣州可以引入更多優秀的創投機構，把科創氛圍做出來，才能實現人才與城市的雙向奔赴。”　　李述昊則透露，近期他也前往了硅谷尋覓人才。在他看來，引進人才最好的方法是把城市標簽打出來。“15年前，我從深圳來到廣州，正是因為廣州當時的城市名片側重于移動互聯網；未來廣州也可以把‘AI應用’的名片打出去，這也會成為吸引人才的方法。”　　建議深化AIGC技術應用　　DeepSeek一出，如今國內AI大模型的格局已定。相比其他城市，廣州最大的特質在于應用場景優勢。　　對此，林楓建議，在打造行業大模型方面，廣州需結合本地產業優勢，優先發展汽車大模型（廣汽、小鵬等）、醫療大模型（中山大學附屬醫院群）、商貿大模型（廣交會、跨境電商），推動“大模型+機器人”“大模型+生物醫藥”等跨界融合，形成差異化競爭力。　　李述昊則結合自身提出，未來人工智能不僅會在教育、醫療、養老方面溫暖每個家庭，也將在出海營銷、企業數字化等一系列應用場景重塑現代化產業體系。因此，他建議深化AIGC技術應用，大力扶持廣州人工智能企業的技術創新和商業應用，依托產業優勢開辟廣泛的應用場景，推動廣州企業通過前沿技術實現產品、營銷、服務等方面的智能化升級，增強其在全球市場的競爭力。　　深度思考　　“AI+行業”需跨越技術應用鴻溝　　不可忽視的是，AI仍需跨越技術與社會應用間的鴻溝。以“AI+政務”為例，李學鋒尤其強調其中存在的數據安全與隱私問題、人機協作不完善和社會接受度等問題。　　“以DeepSeek為例，其在接入政務領域后，還有一段路要走。”李學鋒建議，要逐步建立和完善制度與標準。建立統一數據共享制度，制定數據標準規范，由專門的監督小組，健全監督與評估機制，搭建技術平臺，打造統一數據平臺，應用AI集成技術，實現不同部門業務系統的快速對接。做好組織協調工作，建立溝通反饋機制。對于一些需要專業團隊運營的數據，可采取授權運營的方式。　　他還建議，做好制度頂層設計，構建立法保障、標準規范、激勵機制的“三位一體”規則體系；在技術攻堅方面，打造安全可信基座；組織變革，培養數字時代治理能力；推進漸進式落地策略，小步快跑，人機協同過渡，效果量化評估；加強人員培訓和交流，促進不同部門之間的人員溝通和經驗分享，加深彼此之間的了解和信任。　　而在“AI+醫療”領域，徐向民則表示，盡管目前華南理工大學大模型團隊已基于DeepSeek的范式與基座開展新一輪的垂域大模型思維鏈能力迭代，但也依然存在一些挑戰。“尤其是心理AI咨詢大模型Soulchat，存在用戶需求不明確與思維鏈多輪連續遞進挑戰，難以直接通過蒸餾DeepSeek R1的思維鏈，獲得心理多輪對話的垂域長思維鏈推理模型。如何構建垂域專用的高效思維鏈，是接下來要實現落地重點要解決的問題。”