2025年3月9日星期日 DeepSeek的本地化部署与AI通识教育之未来 陈建海 博导/副教授 浙江大学通识人工智能（A）（理工农医）课程团队负责人 浙江大学计算机科学与技术学院 基础教学中心副主任/支部书记 浙江大学智能计算与系统实验室 负责人 浙江大学人工智能教育教学研究中心 2 提纲 vDeepSeek AI的新时代背景 vDeepSeek的本地化部署实践 vDeepSeek与AI通识教育之未来 vDeepSeek与AI通识教育之未来 v总结 3 提纲 vDeepSeek AI的新时代背景 vDeepSeek的本地化部署实践 vDeepSeek与AI通识教育之未来 v总结 4 我们进入了一个怎样的时代 人工智能的新时代 农耕时代 互联网时代 大数据时代 智能化 互联网大数据引来智能化 信息技 术革命 5 生成式人工智能：AIGC盛行（文生文、文生图、文生视频.....） 由Lum 工业制造建议…… ChatGPT的100个功能 21 提纲 vDeepSeek AI的新时代背景 vDeepSeek的本地化部署实践 vDeepSeek与AI通识教育之未来 v总结 22 什么是DeepSeek的本地化部署 v DeepSeek的本地化部署是指将人工智能系统（如模型、算法及服务）部署在用户指定的本地服务 器或基础设施中，而非依赖云端服务，旨在实现数据主权掌控、文化适配优化和合规性保障的技

践中深入垂直行业场景去 解决实际痛点；高达74%的企业致力于价值链重构，通过数字化平台整合资源，构建网状协同生态，实现数据驱动决策与可持续盈利； 另有22%的企业聚焦产业出海，凭借数字化基建、本地化运营与合规体系，开拓全球市场。 数据来源：2025年度亿邦动力产业互联网千峰奖评选企业申报数据 54% AI创新：深度垂直化与价值务实化 • 垂直行业大模型涌现：基于行业知识与数据， 打造专用AI模型，解决特定领域痛点。 • 价值共创与可持续盈利：构建“交易+服务+数据” 多元化盈利模式（如佣金、订阅费、增值服务）。 22% 产业出海：聚焦数字化基建与本地化运营 • 数字化平台驱动全球交易：企业普遍构建多语言 多币种的数字化交易平台，实现高效履约。 • 深度本地化运营：在重点海外市场设立本地团队， 实现文化融合与快速响应。 • 基础设施全球化布局：通过海外仓/多式联运/冷 链网络等基建投入构建“端到端”的服务体系。 通的“三步走”方式，协助巴方打通海关/税 务/金融/外汇/商务及港口等核心环节，实现跨 境贸易全流程数字化。 国联股份智能海外仓已在中东、东南亚、欧洲 落地。国联还通过联合山东港口海外集团、迪 拜华轮科技等合作方，整合港航资源、本地化 履约及数字化平台能力。 - 15 - 资料来源：上市公司财报，亿邦整理 2025半年报中，“AI”俨然成为热词。各家企业都明确表态加码AI，AI能力已逐步渗透至运营与业务流程、供应链与物流、数据分析

安全 GPT 能力介绍 03 部署形态与展望 01 安全困 境 Web 流量检测大模 型 • 新增检测大模型， 补 充 高级检测能力 • SaaS 化 • 本地化 • SaaS 化 • 本地化 • 新增 aES 终端安全插 件 + 安全 GPT ， 补 充 防钓鱼检测能力 • 新增 XDR （检测响应平 台） + 安全 GPT ， 对接 安 全 大 模 型 威 胁 检 测 大 模 型 安全大模型能力演进蓝图 • 逐渐向 MoE （ Mixture of Experts ）架构演 进 • 逐步支持本地化部署 机器完全主导 全面的感知分析能力，全面的决策处置能力 目前尚处于这个层级范围 L 5 ： 完 全 自 动 化 L 4 ： 高 度 自 动 化 安全事件汇总 资产统计查询 情报解读与调查

VTOL产品已进入适配认证的最后冲刺阶段。 产品量产在即的背后，是国内eVTOL上游供应链的快速成熟。动力系统、复合材料机 身、飞控与导航模块等关键零部件，已逐步实现由航空、汽车等领域头部企业本地化供给。 这些企业具备大规模制造与交付能力，为eVTOL的质量控制与成本优化奠定了基础（参阅 图6）。 个人飞行eVTOL 出行eVTOL 垂直起降点 导航 通常在独立且预先审批的空域内短时运行 空安全局的SCE-19标准 对电动推进系统也设有特殊安全要求，认证周期超过三年，远超传统固定翼飞机的适 航认证周期，延缓了中国eVTOL产品海外上市的节奏。 • 本地化运营：资金与时间的双重投入 eVTOL的销售与运营依赖本地化渠道和团队，中国eVTOL企业需投入大量时间与资源 建立合作关系，或成立合资运营商并获取维护资质。例如，在日本市场，销售渠道必 须具备日本航空局认证的维护资质，这增加了市场准入的复杂度与成本。

.......................................................................................117 7.2.2 本地化部署................................................................................................. <2 分钟/件 15% ≤ 车险定损 ≥88% <90 秒/件 20% ≤ 大额案件预警 ≥95% 实时 100% 行业部署环境存在特殊约束条件：70%的保险公司采用混合云 架构，要求方案支持本地化知识库与公有云模型的协同计算。同时 需要兼容现有核心业务系统中的 27 种数据接口标准，包括 ACORD、HL7 等行业协议。数据安全方面需满足《保险业数据安 全管理规范》三级等保要求，特别是医疗健康数据的脱敏处理需达 权限控制接口：集成 IAM（身份访问管理）系统，确保 模型调用的合规性，例如通过 OAuth 2.0 协议实现角色 分级访问（如查勘员仅可调用定损模块）。 2. 混合云部署架构 “ 采用 本地化+ ” 云端 混合部署模式，平衡数据安全性与计算弹 性： o 敏感数据处理层：部署于客户本地数据中心，用于受监 管数据（如用户身份信息）的预处理与脱敏，符合《保 险业数据安全管理规范》。 o

根据行业现场设备接入需求灵活扩展不同物联网通信能力，一张网络满足所有异 构 设备接入，提供统一管理和运维 本地业务闭环， 缓解带宽传输和云计算资源压力 提供开放容器运行环境和 AI 算力，支撑 AI 应用本地化部署，保障业务实时响应，缓 解 了传统云架构的带宽传输和云计算资源压力 云边协同， 提高行业边缘应用的交付效率 边缘应用从云端按需下发和升级 ，完全摆脱了传统“现场实施 、成本高 、周期长 、

CONTENT S 山 nmm 3.1 基础大模型接入 口依托宁波市人工智能超算中心算力，我局作为全市第一家成功部署并接入 DeepSeek 系列模型与阿里云通义千问 32B, 完 成本地化算力部署。 口利用超算中心算力 DeepSeek 满血版在线服务，搭建边缘计算 + 本地计算混合模型 (DeepSeek 、 通义千问 ) 架构。 宁波市人工智能超算中心 自有算力支撑 ( 建成 3.2 知识库构建 口采用全局众筹共建模式，回流自然资源部知识库成果，基于数字档案、办公 OA 系统梳理我局自然资源知识库体系， 归集整理 5 万 + 量级数据文件，进行语料库整理，初步构建本地化自然资源知识库，为应用构建提供知识基础。 097 国土资源部关于调整工业用地出让最 低 价标准实施政策的… 2023/8/1716:25 098 国土资源部关于调整部分地区土地等别的通知 - 国士资发…

97%讲解 覆盖率，后期通过联邦学习实现跨场景模型优化。运维体系内置健 康度监测看板，可实时追踪 15 项服务质量指标，确保 SLA 达 99.95%。该方案已通过等保三级安全认证，支持敏感数据本地化 部署，满足公共服务领域合规要求。 2.1 整体架构设计 整体架构设计采用分层模块化思想，确保系统的高可用性、可 扩展性和安全性。前端通过智能终端设备、移动应用及 Web 页面 等多渠道接入，后端基于微服务架构构建，核心模块由 实时性要求：景区场景下要求端到端延迟<500ms，采用流式 合成技术，支持 50ms 级音频分片输出。 部署架构选择 实施要点 - 采用混合云部署模式，通用语音走公有云 API（如 阿里云 TTS），敏感内容通过本地化部署的 VITS 2.0 模型处理 - 音 色定制流程： 1. 采集专业播音员 20 小时语料（采样 率 48kHz/16bit ） 2. 通过 GAN-based 声学模型训练，生成 限 ±10ms ±5ms 丢包率 ≤0.1% 0.01% ≤ 边缘计算节点部署 采用 MEC（多接入边缘计算）下沉方案，在景区/场馆等热点区域 3km 半径内部署边缘节点，实现语音数据处理本地化。节点配置需 满足： - 计算能力：16 核 CPU/64GB 内存/2TB NVMe 存储 - 网络接口：双 10Gbps 光纤上行，支持 5G NR 双连接 - 负载均衡：基于 Kubernetes

≥500 核心系统交易日志分析 集成维度 技术指标 银行场景适配案例 安全协议 国密 SM4 加密+PCI DSS 三级认证 客户隐私数据查询 部署模式 混合云/本地化部署，镜像包 ≤8GB 分行级智能客服本地化部署 风险控制体系构建了五层防护机制：输入过滤层（敏感词命中 率 99.98%）、意图监控层（异常请求拦截延迟<50ms）、输出审 核层（合规性自动校验）、日志审计层（全链路追踪）、动态更新 基于 NIST SP 800-30 框架） o 算法偏见审计（通过 SHAP 值分析决策公平性） o 监管沙箱测试（模拟银保监会现场检查场景） 4. 跨境数据传输管理 若涉及跨境业务，采用数据本地化部署与联邦学习结合方案。 在境内数据中心存储原始数据，境外节点仅接收经差分隐私处 理的特征向量，确保传输内容不包含可识别信息。同时部署实 时数据流量监控系统，阈值触发机制自动阻断违规传输。 5 部署数据匿名化技术，确保训练数据与生产环境数 据脱敏处理，例如通过差分隐私或同态加密。 o 银保监会规定： 遵守《银行业金融机构数据治理指引》，对客户身份信 息、交易记录等敏感数据实施分级分类管理。  明确数据存储本地化要求，境内业务数据不得出 境。  建立数据生命周期管理流程，存储期限不得超过监 管规定的时效（ 如交易记录保存至少 5 年）。 2. 金融业务专项合规 o 风险控制与审计留痕： 智

从编程辅助（DeepSeek- Coder）到医疗诊断（R1 临床接⼊），展现⾏业落 地能⼒ 9 DeepSeek天然适合医疗⾏业 ⼤模型发展的⼏⼤“基⽯” 01 DeepSeek极致成本降低，显著降低本地化部署的 成本，极⼤激活本地数据 计算资源 02 DeepSeek是最开源的⼤模型，便于医疗⾏业 开发者使⽤和优化，垂类⼩模型不输于⼤模型 算法框架 03 医疗⾏业拥有⼤量数据资源，是⼤模型训练