DeepSeek爆火：
一场AI普惠化的革命
2024年，中国AI领域最引人注目的现象级事件之一，莫过于深度求索（DeepSeek）的崛起。这家成立仅一年的公司，凭借“高性能+低成本”的双重优势，迅速成为大模型赛道的黑马：
然而，这场热潮背后也暗藏隐忧：当行业用户试图将DeepSeek接入实际业务时，往往发现其能力止步于“问答响应”——它能理解需求、生成文本，却难以直接执行专业任务，更无法串联复杂业务流程。
DeepSeek局限：
垂直场景的“能力断点”
尽管DeepSeek在通用领域表现惊艳，但在行业落地中仍面临三大瓶颈：
企业内部的非结构化数据（合同、报告、图纸）无法被大模型直接调用，导致回答缺乏业务针对性；
用户需求常以“帮我分析耕地数据”等模糊形式提出，而不包含时间、地点等必要信息，大模型难以精准拆解为可执行步骤；
即使生成建议，仍需人工对数据库、业务系统完成操作，无法形成闭环。
上述行业痛点直指核心：大模型不是“万能钥匙”，垂直场景需要从“问答”到“执行”的完整技术栈。正如国家最高科学技术奖获得者、武汉大学李德仁院士近日评DeepSeek时表示，时空智能是物联网，大模型是互联网。
DIEY Chat破局：
让大模型真正“懂业务、会干活”
针对这一挑战，DIEY Chat通过“智能知识中枢+意图引擎+执行网络”的三层架构，打通大模型落地的“最后一公里”：
智能知识中枢——
从数据碎片到业务知识图谱
意图引擎——
从“模糊需求”到“精准指令”
多轮意图澄清：通过追问、选项引导、示例推荐等方式，将用户口语化需求（如“提取青岛冬小麦”）拆解为“明确年份时间要求→结合青岛冬小麦物候期筛选合适影像供用户选择→发起解译任务”等可执行步骤；
执行网络——
从“生成建议”到“自动落地”
场景示例：当用户提出“对青岛市分析哪些地方违反耕地非农化规则”时，DIEY Chat可自动执行如下的一系列操作：选择合适时间与地区的影像、对其发起运行耕地非农化任务、结果生成专题图和描述报告。
DIEY Chat × DeepSeek：
1+1＞2的协同进化
当DIEY Chat与DeepSeek深度融合，将释放更强大的产业价值：
场景示例：在政务审批领域，利用DIEY Chat × DeepSeek，将智能审批系统与大模型进行对接，自动识别版式文件的文字、表格、图片、印章中的关键词句以及页面定位，与结构化数据比对分析，检验政务文本的准确性、合法性。
比如，在建设用地审批“双随机、一公开”应用场景中，通过大模型对审批材料的智能解析、合规性比对及评分规则自动化执行，实现了检查流程的标准化与智能化，从而辅助评分专家快速定位关键信息、减少人为误判，并通过算法固化评分逻辑，确保结果客观统一。
未来已来：
AI Agent驱动的产业智能化
大模型的价值绝非替代人类，而是成为“超级数字员工”。DIEY Chat的实践表明：
知识不是终点，行动才是生产力；
通用能力是基础，垂直深耕才是答案；
单点技术突破远远不够，系统化工程能力决定成败。
当DeepSeek遇上DIEY Chat，或许我们正在见证一个新时代的开启——AI不再只是“聪明的助手”，而是真正融入业务血脉的“数字同事”。您准备好迎接这场变革了吗？数慧时空诚邀各行业伙伴，共同探索大模型与垂直场景的深度融合。
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来源：数慧云脑（点击文末“阅读原文”）
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