DeepSeek在工业AI场景的应用
近年来，大语言模型（LLM）技术的迅猛发展，使得人工智能在各个领域得到了广泛应用。然而，高昂的训练成本和资源门槛，使得许多中小型企业和科研机构难以涉足这一前沿技术领域。DeepSeek的出现，打破了原有的技术壁垒：它推出的开源LLM在效率和成本方面取得了显著突破，成为对OpenAI、Anthropic等市场领导者的有力挑战。尤其是DeepSeek利用蒸馏技术，大大降低训练成本和算力要求，使得LLM大模型可以在电脑上实现本地私有化部署，这为制造业应用AI技术打开了一扇大门。
在产品开发、制造和服务领域，PTC作为一家领先的工业软件企业，始终秉持着技术创新的理念，早在2014年收购ThingWorx起就开始专注AI技术在制造业的应用，并自2019年起PTC在Creo、Windchill等核心产品上逐渐整合AI技术，为制造企业提供更加智能化应用。PTC开放、可扩展的产品技术架构，可以将DeepSeek的强大自然语言处理能力与PTC前沿的全生命周期管理平台（如Codebeamer和Windchill）相结合，企业能够显著提升需求分析、流程自动化、运营效率、成本控制等方面的效能。无论是加速产品开发、优化制造流程，还是提高服务质量，DeepSeek都展示了其广泛的适用性和巨大的潜力。
PTC认为，基于DeepSeek在工业AI领域的应用，可以从通用领域、研发领域、制造领域及服务领域，并根据技术实现难度及业务价值分为15种应用场景，帮助企业实现更高的目标，推动行业迈向智能化的新时代。
技术路线：
技术路线：
文本搜索：通过将LLM（如：DeepSeek）与RAG（检索增强生成）技术的结合，DeepSeek能够深入理解用户查询的语义信息，它可以帮助用户快速从庞大的Windchill文档库中找到相关的技术文档和规范，提高了信息检索的速度和准确性，快速定位技术文档和规范。
多模态搜索：DeepSeek支持文本、CAD模型、图像的混合搜索，这种能力使得用户能够在一个查询中结合多种类型的数据进行搜索。提升设计参考效率。
个性化推送和专家支持：DeepSeek可以分析用户的交互历史和个人偏好，提供个性化的信息推荐和专家推荐。
智能需求检索：通过动态知识检索，可以帮助用户显著减少虚假回答,提升回答准确性
智能问答：自动优化上下文，提升回答的相关性，并且提供实时技术支持和问题解答。
技术路径：
技术路径：
Codebeamer：作为专业的应用生命周期管理平台，Codebeamer提供强大的需求管理功能，能够有效整合和管理用户需求。
DeepSeek：作为强大的自然语言处理引擎，DeepSeek能够深度理解用户需求的语义信息，精准提取需求关键词、实体和关系，为后续的相似性分析奠定坚实基础。
Open WebUI：提供直观易用的可视化界面，用户无需编写代码即可轻松上传需求文档、设置分析参数、查看分析结果，极大降低了使用门槛。
具体应用场景如下：
具体应用场景如下：
需求去重：快速识别重复或高度相似的需求，避免资源浪费，提高开发效率。
需求归类：将相似需求自动归类，方便后续的需求管理和分析。
需求优先级排序：根据需求相似度，辅助判断需求的优先级，合理分配开发资源。
随着 AI能力不断提升，未来这样的技术及能力可以应用于更广泛的场景，如:
研发域：优化零部件设计，采购成本；质量、风险和影响分析优化；智能设计助手，加速产品开发过程等。
制造域：可制造性设计，自动分析；提高员工技能等
服务域：优化备件管理；降低服务成本等
DeepSeek作为一款强大的大型语言模型，在工业软件领域展现了其广泛的适用性和巨大的潜力。无论是在通用层面、研发层面、制造层面还是服务层面，DeepSeek都通过多样化的智能功能，结合PTC的前沿解决方案，为企业带来了显著的效率提升和成本节约。未来，随着技术的不断发展，DeepSeek将持续助力企业实现更高的目标，推动行业迈向智能化的新时代。
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