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DeepSeek開源后熱度居高不下，在科技圈、媒體圈乃至朋友圈到處都能看到它的身影。咱環保圈也不甘落后，這不，一些生態環境監測單位已經把DeepSeek部署運用到實際工作中了，他們借助DeepSeek強大的多模態理解、知識推理和持續學習能力，為守護綠水青山裝上“智慧大腦”。
廣東深圳：從經驗驅動邁向數據驅動
廣東省深圳生態環境監測中心站近日完成DeepSeek 671B大模型的本地化部署。
環境質量助手繪制臭氧日均值變化曲線圖，其開發的“監測智能助手矩陣”涵蓋四大核心模塊，包括監測知識助手、業務培訓助手、環境質量助手以及“深i測”智能大屏助手，這些工具共同構成了一個高效智能的工作平臺。
監測智能助手矩陣
監測知識助手依托檢索增強生成(RAG)技術，將1000余份技術標準、法規政策及站內制度文檔轉化為“秒級響應”的智慧大腦，幫助工作人員精確獲取專業指導，文檔檢索效率提升80%以上，并通過自我學習機制持續優化知識輸出。
環境質量助手依托5年歷史數據與12類智能分析模塊，融合多模態生成技術與GraphRAG圖譜，將環境質量報表報告編制從“小時級”壓縮至“分鐘級”。
“深i測”大屏助手以語音交互重構數據可視化，打造“沉浸式”決策場景，讓海量環境參數化為指尖動態圖譜。
業務培訓助手是基于監測知識助手開發的AI導師，通過每日出題、試卷模擬、自動評分，再以智能畫像驅動，自動調整試題、學習資料，實現“千人千面”的精準培訓，推動監測人才能力躍升。
江蘇常州：巧用AI“智”守清新空氣
針對標準查詢繁瑣、污染溯源低效、報告審核耗時等痛點，常州環境監測中心近日嘗試將DeepSeek-R1大模型與本地化Dify平臺深度融合，打造三大“智能利器”。
一是秒查“環保法典”
輸入“監測站房巡檢要求”“無組織排放標準”等模糊問題，AI自動匹配72份大氣標準文件，精準定位條款并標注來源，解決“翻文件半小時，找答案一分鐘”的難題。
二是追蹤“歷史病歷”
例如，輸入“鐘樓國控站點問題”，AI瞬間調取200余份歷史報告，結合氣象、排放數據，5秒生成污染成因分析及整改建議，讓環境問題“有跡可循”。
三是智檢“監測報告”
上傳監測報告，AI自動揪出“錯別字、單位錯誤、邏輯漏洞”，還能主動建議補充數據分析，審核效率提升70%，報告質量顯著提高。
除監測領域外，在執法、環評、宣教等領域，DeepSeek等AI技術也在“大展身手”，全方位賦能生態保護。
來源 | 綜合中國環境APP、江蘇生態環境
編輯 | 李夏菁
原標題：DeepSeek如何緊密結合環保工作？這些地方已本地化部署|智能監測篇
