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DeepSeek如何紧密结合环保工作 ？
来源：MG不朽情缘环保 发布时间：2025-02-24
DeepSeek开源后热度居高不下 ，在科技圈、媒体圈乃至朋友圈到处都能看到它的身影。咱环保圈也不甘落后 ，这不 ，一些生态环境监测单位已经把DeepSeek部署运用到实际工作中了 ，他们借助DeepSeek强大的多模态理解、知识推理和持续学习能力 ，为守护绿水青山装上“智慧大脑”。
广东深圳：从经验驱动迈向数据驱动
广东省深圳生态环境监测中心站近日完成DeepSeek 671B大模型的本地化部署。
环境质量助手绘制臭氧日均值变化曲线图 ，其开发的“监测智能助手矩阵”涵盖四大核心� ？� ，包括监测知识助手、业务培训助手、环境质量助手以及“深i测”智能大屏助手 ，这些工具共同构成了一个高效智能的工作平台。
监测智能助手矩阵
监测知识助手依托检索增强生成(RAG)技术 ，将1000余份技术标准、法规政策及站内制度文档转化为“秒级响应”的智慧大脑 ，帮助工作人员精确获取专业指导 ，文档检索效率提升80%以上 ，并通过自我学习机制持续优化知识输出。
环境质量助手依托5年历史数据与12类智能分析� ？� ，融合多模态生成技术与GraphRAG图谱 ，将环境质量报表报告编制从“小时级”压缩至“分钟级”。
“深i测”大屏助手以语音交互重构数据可视化 ，打造“沉浸式”决策场景 ，让海量环境参数化为指尖动态图谱。
业务培训助手是基于监测知识助手开发的AI导师 ，通过每日出题、试卷模拟、自动评分 ，再以智能画像驱动 ，自动调整试题、学习资料 ，实现“千人千面”的精准培训 ，推动监测人才能力跃升。
江苏常州：巧用AI“智”守清新空气
针对标准查询繁琐、污染溯源低效、报告审核耗时等痛点 ，常州环境监测中心近日尝试将DeepSeek-R1大模型与本地化Dify平台深度融合 ，打造三大“智能利器”。
一是秒查“环保法典”
输入“监测站房巡检要求”“无组织排放标准”等模糊问题 ，AI自动匹配72份大气标准文件 ，精准定位条款并标注来源 ，解决“翻文件半小时 ，找答案一分钟”的难题。
二是追踪“历史病历”
例如 ，输入“钟楼国控站点问题” ，AI瞬间调取200余份历史报告 ，结合气象、排放数据 ，5秒生成污染成因分析及整改建议 ，让环境问题“有� ？裳�。
三是智检“监测报告”
上传监测报告 ，AI自动揪出“错别字、单位错误、逻辑漏洞” ，还能主动建议补充数据分析 ，审核效率提升70% ，报告质量显著提高。
除监测领域外 ，在执法、环评、宣教等领域 ，DeepSeek等AI技术也在“大展身手” ，全方位赋能生态�；�。
广东深圳：从经验驱动迈向数据驱动
广东省深圳生态环境监测中心站近日完成DeepSeek 671B大模型的本地化部署。
环境质量助手绘制臭氧日均值变化曲线图 ，其开发的“监测智能助手矩阵”涵盖四大核心� ？� ，包括监测知识助手、业务培训助手、环境质量助手以及“深i测”智能大屏助手 ，这些工具共同构成了一个高效智能的工作平台。
监测智能助手矩阵
监测知识助手依托检索增强生成(RAG)技术 ，将1000余份技术标准、法规政策及站内制度文档转化为“秒级响应”的智慧大脑 ，帮助工作人员精确获取专业指导 ，文档检索效率提升80%以上 ，并通过自我学习机制持续优化知识输出。
环境质量助手依托5年历史数据与12类智能分析� ？� ，融合多模态生成技术与GraphRAG图谱 ，将环境质量报表报告编制从“小时级”压缩至“分钟级”。
“深i测”大屏助手以语音交互重构数据可视化 ，打造“沉浸式”决策场景 ，让海量环境参数化为指尖动态图谱。
业务培训助手是基于监测知识助手开发的AI导师 ，通过每日出题、试卷模拟、自动评分 ，再以智能画像驱动 ，自动调整试题、学习资料 ，实现“千人千面”的精准培训 ，推动监测人才能力跃升。
江苏常州：巧用AI“智”守清新空气
针对标准查询繁琐、污染溯源低效、报告审核耗时等痛点 ，常州环境监测中心近日尝试将DeepSeek-R1大模型与本地化Dify平台深度融合 ，打造三大“智能利器”。
一是秒查“环保法典”
输入“监测站房巡检要求”“无组织排放标准”等模糊问题 ，AI自动匹配72份大气标准文件 ，精准定位条款并标注来源 ，解决“翻文件半小时 ，找答案一分钟”的难题。
二是追踪“历史病历”
例如 ，输入“钟楼国控站点问题” ，AI瞬间调取200余份历史报告 ，结合气象、排放数据 ，5秒生成污染成因分析及整改建议 ，让环境问题“有� ？裳�。
三是智检“监测报告”
上传监测报告 ，AI自动揪出“错别字、单位错误、逻辑漏洞” ，还能主动建议补充数据分析 ，审核效率提升70% ，报告质量显著提高。
除监测领域外 ，在执法、环评、宣教等领域 ，DeepSeek等AI技术也在“大展身手” ，全方位赋能生态�；�。
来源 | 综合中国环境APP、江苏生态环境
