《DeepSeek 零基础完全指南》 公众号“AI 跃迁派”出品 一、DeepSeek 全景认知 1.颠覆性定义：人人都能用的认知引擎 DeepSeek（深度求索）是中国首个全栈开源的大语言模型，由杭州深度求索人工智能 公司研发，定位为“认知智能引擎”。简单来说，它是一个能像人类一样思考、学习和解 决问题的超级 AI 工具。 核心能力： ⚫ 复杂推理：像学霸解数学题一样处理逻辑难题（R1 的探测器可自主分析火星地质，决策效率提升 1000 倍 宇宙语言库：构建跨物种沟通系统，为接触地外文明做准备 ③意识融合实验 ⚫ 记忆上传：临终患者可将人生经历转化为 AI 数字生命 ⚫ 伦理边界：立法禁止“完全意识复制”，保留人类独特性 七、未来演进展望 1.技术演进：突破物理法则的认知革命 DeepSeek 的技术迭代正以“摩尔定律平方”的速度推进，未来 5 年将实现三大突破： 生成内容 ③文明进化方向 ⚫ 星际探索：搭载 DeepSeek 的探测器自主分析外星土壤 ⚫ 意识延续：临终者将“思维印记”存入 AI 实现数字永生 ⚫ 伦理铁律：立法禁止“完全意识复制”，保留人类生物独特性 当我们在深夜与 DeepSeek 对话时，不仅是向机器提问，更是在与人类文明的未来对 谈——这场对话没有终点，因为每一次技术进步都在重新定义可能性的边界。

当作字处理软件的一个必然后果就是太多的演讲者站在那里，读幻灯片上的内容。这就产生了一个误区：演讲者忘记了他们的听众绝大部分是有文化的，完全可以自己阅读。如果你想要为人们朗读，那么就去参加本地图书馆举办的读书活动吧。陈述的目的是为了向听众解释那些他们不能够从幻灯片中了解的内容。如果不是这样，他们完全可以把你的幻灯片带回去，在他们自己的办公室、家里、船上、甚至盥洗室里舒舒服服地阅读 LHJ+FHX 。 把 PowerPoint 当作字处理软件的一个必然后果就是太多的演讲者站在那里，读幻灯片上的内容。这就产生了一个误区：演讲者忘记了他们的听众绝大部分是有文化的，完全可以自己阅读。如果你想要为人们朗读，那么就去参加本地图书馆举办的读书活动吧。陈述的目的是为了向听众解释那些他们不能够从幻灯片中了解的内容。如果不是这样，他们完全可以把你的幻灯片带回去，在他们自己的办公室、家里、船上、甚至盥洗室里舒舒服服地阅读 LHJ+FHX 。 —— 学习解 当作字处理软件的一个必然后果就是太多的演讲者站在那里，读幻灯片上的内容。这就产生了一个误区：演讲者忘记了他们的听众绝大部分是有文化的，完全可以自己阅读。如果你想要为人们朗读，那么就去参加本地图书馆举办的读书活动吧。陈述的目的是为了向听众解释那些他们不能够从幻灯片中了解的内容。如果不是这样，他们完全可以把你的幻灯片带回去，在他们自己的办公室、家里、船上、甚至盥洗室里舒舒服服地阅读 LHJ+FHX 。 把 PowerPoint

些在迈向自主智能化系统的过程中践行了其 中一项或多项的企业而言，初步成效已经显 现。我们将在后面的章节中详细阐述每一项 举措。 实现自主智能供应链 8 何为自主 智�供应链？ 供应链的完全自主化不单单指孤岛式的自 动化。传统的自动化系统遵循预设指令，且需要 人工监督。以普通汽车的定速巡航控制功能为 例，它能自动保持设定速度，但仍需人工干预转 向和刹车。 相较之下，自主化系统虽包含一定程度的自 行任务。例如，已在部分城市投入使用的全自动 驾驶汽车，具备自主驾驶能力，并能完全掌控车 辆，几乎不需要驾驶员介入。 8 实现自主智能供应链 实现自主智能供应链 9 The journey towards autonomy implies a true transformation along 4 maturity steps 25% 50% 75% 完全自主化 增强型决策 自动化 人工驱动 Autonomy 改进，从而提升整个组织的集体智慧。 实现自主智能供应链 10 自主化征程： 当下现状与未来十年 我们的调研显示，大多数企业才刚刚开始探 索和部署自主化能力。尽管约25%的受访企业已 开启自主化征程，但在从0（完全人工）到100% （完全自主）的指数体系中，供应链各项活动的自 主化成熟度中位数仅为16%（平均成熟度则为21%）。 预计在未来五到十年内，该成熟度中位数将大幅 提升至42%。 为了更深入地理解如何向更高自主化水平迈

搭建或创立新的方法论体系，在根本上提升现有的实践水平 创造 + 完全满足创造的要求，部分满足革新的要求 创造 唯一条件 根据相关方法论，建立新的模式、方法或技术，显著提升现有的工作成果 改进 + 完全满足改进的要求，部分满足创造的要求 改进 唯一条件 对已有的模式、方法或技术进行大幅度的改进，解决问题的同时，在一定程度上提升现有 的工作成果 调整 + 完全满足调整 的要求，部分 满足改进的要求 调整 调整 唯一条件 对已有的工具或解决方法进行日常的改进，解决现有工作中的问题 遵守 + 完全满足遵守的要求，部分满足调整 的要求 遵守 唯一条件 只需按照已有的解决方法，进行标准化的工作。 全球标杆 中国智慧 领导力 - 领导范围  “ 领导力”：主要用于评判岗位在管理和领导方面对于公司的价值。评判这一要素的主要方式是：分 析该岗位在什么样的范围内，通过怎样的方式进行管理、施加领导。此要素包括：“领导范围”和 条件二 通过此类沟通，和沟通对象达成战略上的妥协和共识或形成组织思想上的统一 谈判 + 完全满足“谈判”的要求，部分满足“战略协商”的要求 谈判 条件一 通过讨论和妥协来控制沟通 条件二 需要通过此类沟通，和沟通对象对某一具体事项达成协议，使双方获得解决方案 说服 + 完全满足“说服”的要求，部分满足“谈判”的要求 说服 条件一 根据对方的反馈，灵活的对自己的沟通方式进行主动性调整

[Honnibal 2016] 3. Attend 4. Predict 1. Embed 2. Encode • 将每个词或字映射为向 量 深度学习的应用：意 图识别 l 基于深度学习，完全数据驱动，无需特征工程 l 效果明显优于传统机器学习模型 l 在 20 多个领域下准确率可达 96% Softmax Attention 输入文本 - LSTM - LSTM LSTM ■ 深度学习的应用 ：实体抽 取 l 基于深度学习，完全数据驱 动，无需特征工程 l 方法通用，适用于多种领域 不同类型的实体抽取 l 效果明显好于传统方法 l 从非结构化的对话中挖掘结构化的知识 l 将知识进行沉淀和统一维护 l 目标 核心 价值 [Wu 2017] 候 选 回 复 用 户 问 题 上下文 结束语 . 提升智能助理产品的可靠性 . 深度学习与智能助理产品 . 智能助理产品的特点 目 录 完全用机器来理解人类语言仍面临诸 多挑战 模糊的 语义内容 复杂的 知识处理 个性化的表 达方式 歧义 上下文 复杂背景 个性化 错误 同义 明天飞北京，订两晚酒店，老习惯

充全控制拒绝访问拒绝访问完全控制拒绝访问拒绝访问完全控制 PE 绝访问拒绝访河拒绝访 问 完全控制拒绝访问拒绝访问完全控制拒绝访问拒绝访问完全控制拒绝访问拒绝访问拒绝 访问 完全控制拒绝访问拒绝访问完全控制拒绝访问拒绝访问完全控制拒绝访问拒绝 访问拒绝访问 完全控制拒绝访问 只 读 完全控制拒绝访问 只 读 完全控制巨绝访问 只 读 拒绝访问 完全控制拒绝访问 只 只 读 完全控制拒绝访问 只 读 完全控制拒绝访问 只 读 拒绝访问 完全控制拒绝访问 只 读 完全控制拒绝访问 只 读 元全控制拒绝访问 只 读 拒绝访问 完全 控制拒绝访问拒绝访问完全控制拒绝访问拒绝访问完全控制拒绝访问拒绝访问拒绝访问 确 定 取 图：软件操作权限设定 3.6.4 帐号和密码管理 智慧楼宇 IBMS 可视化管理系统的用户帐号和密码管理具备足够安 基于网络化的开放式数据库结构 为了满足数据库集成方式， 系统提供基于网络化的开放的数据库结 构。闭路电视监控系统数据服务器为实时数据库系统， 在闭路电视监控 和报警联动时，监控图像和报警信息数据完全驻留在数据库存储媒介上 (硬盘),具有快速的访问速度。同时，该系统数据库服务器可以在 IBMS.net 系统集成的同步网络环境下实现， 每一个分布的 CCTV.net 系 统数据库都可以接受或提供和自身系统相关的实时数据。

形态。 在内容层面，基于神经网络技术的AIGC与素养发展具有天然相似的基因，企业可以发力C端小模 型从而引领行业发展；在技术层面，大模型分析+多模态交互+Agent规划+具身智能行动，AGI 完全体与教育场景深度适配；在福祉落地层面，教育各界需通力合作，努力克服机会、技能、资 源的三大鸿沟；在人机协作层面，人机关系进入新历程，人机共育，生命循环，互为滋养，人类 将与AI一起永无止境地学习、构建。 ，从而被学术界和市场普遍认可，同时人类教师可以从传统的知识传播者向学习 的陪伴者和价值观的引导者方向转变。然而对“AI完全替代人类教师”担忧之声也同时存在，当前AIGC价值观的非中立性、信息准 确性的不足、版权问题以及无法复制的人类情感和文化价值等问题使其难以独当一面，另外AI完全抢夺人类教师工作的可能性也会 引发教师就业的恐慌。正反两方面的讨论，说明AIGC对教师的支持应用需要慎重框定范畴，以确保其成为教育主体的助力而非障碍。 学术界更认可的“师-生-机”教学形态 学术界担忧的完全“机-生”教学形态 AIGC成为了教学主体的一部分，其功能在于： • 使大规模个性化因材施教成为可能 • 强化每个学生的学习主体性 • 帮助教师完成非创造性机械劳动 • 成为教师提升自身水平的培训渠道 • 丰富而快速的知识反馈弥补师资的参差 AIGC作为一种教育自动化的解决方案完全替代 教师成为唯一教学主体，是学术界担忧的方向：

有些交易可能因此无法实现，从而限制用户选择 发电公司  存在输电损耗  在一定程度和范围上打击大用户远距离购售电的 积极性 6 电力市场 : 寡头垄断市场？  电力市场肯定不是完全竞争的市场，也不再 是垄断市场。  上述特征决定了在电力市场中，某些地区可 能只有少数的发电公司提供电力，这与寡头 垄断市场最为接近。  在寡头垄断市场中，发电公司可以采用一些 策略性的报价行为来最大化获利。 有些影响电价的因素难以描述，如报价 策略。  市场电价波动很大。  时间序列分析模型相对来讲比较合适。 31 如何报价？  发电公司只需要报一个比 MCP 略为便宜的价 格。  隐含地假设了市场是完全竞争的。  在报价的历史数据不公布的电力市场 ( 如加利 福尼亚 ) ，也许只能采用这种方法。  对于占市场份额很小的发电公司，也可以采 用这种方法。 32 3.2 估计其它发电公司的报价行为 很多简化，这样得到的平衡点可能没有多大意义；  如产量竞争；价格竞争；线性供给函数竞争  电力市场中一般采用分段报价。在这种情况下是否存在所谓的 平衡点理论上还不清楚。  在信息不完全的情况下，理论上也还不清楚是否存在平 衡点。  不论采用线性报价还是分段报价都是如此。 39 第四部分：主要研究工作 40 构造的报价策略模型和结果  模型框架  以单部分报价为基础

银河通用抓取基础大模型 GraspVLA 04 17 资料来源：银河通用公众号，浙商证券产业研究院 2025年1月，银河通用发布抓取基础大模型GraspVLA。GraspLVA的训练包括预训练及后训练。其中预训练完全基于合成大数据，训练数据 达到了有史以来最大的数据体量——十亿帧「视觉-语言-动作」对，掌握泛化闭环抓取能力、达成基础模型；预训练后，模型可直接 Sim2Real 在未见过的、千变万化的真实场景 具身机器人智能化分级及能力展望 05 26 资料来源：小鹏汽车官网，浙商证券产业研究院 今年两会上，小鹏汽车董事长、CEO何小鹏认为机器人可分为五个智能等级：L1级（完全由人控制）、L2级（基础辅助智能）、L3级（具身 智能和训练监督）、L4级（自成长智能）和L5级（完全自主智能）。当前，人形机器人产业正朝着L3级迈进，这一阶段的机器人能够在大量 场景中独立运行，但在复杂情况下仍需人工监督。何小鹏预计，到2026 结合何小鹏对于机器人分级以及我们对于机器人能力程度的拆解，我们将具身机器人分级进一步细化。 L1 L2 L3 L4 L5 等级分类 完全由人控制 基础辅助智能 具身智能和训练监督 自成长智能 完全自主智能 代表产品 传统机械产品 工业机器人、AGV、扫地机 器人 现有人形机器人 尚未出现 尚未出现 拥有的能力 被人类完全操控的能力 基于人类制定规则进行执行 的能力，需要人类监督 基于人类指定的规则及训 练的成果进行一定的自主

城区，驾驶员一般不需要接管车辆，不需握方向盘，不需注视道路，从汽车 的“控制者”转变为“监管者”。若系统提请驾驶员介入时未受到回应，其也应当 自动采取行动将风险最小化。 ⚫ L5 级为完全自动驾驶，是自动驾驶的终极目标，汽车将能在任何道路上自动 驾驶，从“座驾”变为“座舱”，“驾驶员”这个角色彻底消失。 图3、计算机辅助驾驶等级划分 数据来源：根据国家标准《汽车驾驶自 及以上级别进发是车企的必然选择，此时“单车智能”的三大缺陷逐渐凸显： ⚫ 感知能力局限：“单车智能”完全依赖于车载传感器，而在复杂环境中其必然存 在盲区，阻碍汽车对长尾、非常规险情（例如行人非法横穿、“鬼探头”等）作 出反应（这一情况对人类驾驶员同样存在，事实上是道路交通中长期存在， 难以解决的根本性威胁之一）。 ⚫ 运算能力局限：“单车智能”完全依赖车载运算设备，其不仅受到车载芯片算 力、辅助驾驶大模型能力的限制，亦受到汽车电力储备的限制。因此，计算 数据来源：各地区相关部门政策公告，各地区相关新闻报道，兴业证券经济与金融研究院整 理 无人物流场景或为“车路云一体化”开辟新模式，创造景气外溢方向。一方面， 无人物流车行驶于开放道路，而驾驶员已几乎完全退场，比乘用车高加激进；然 而，当前的“单车智能”技术难以担当在公共道路上实现较高速度，较高频次无 人驾驶的重任，限制了无人物流车进一步扩大运用；另一方面，无人物流车行驶 路