摘要：中国海油表示，“海能”人工智能模型平台正式接入DeepSeek系列模型，DeepSeek-R1 671B完整版本以及蒸馏版本模型完成私有化部署，此次升级将为中国海油在人工智能技术应用领域注入新动能。

近日“三桶油”陆续发布消息：已完成DeepSeek大模型私有化部署，分别接入昆仑大模型、长城大模型和“海能”人工智能模型。

中国石油表示，DeepSeek为昆仑大模型优化应用效果、缩短研发周期、构建健康生态提供了新引擎，推动“数智中国石油”建设驶入快车道。

中国石化表示，部署过程中采用先进的推理加速技术，长城大模型的推理计算效率提升近一倍，显著增强了模型的应用支撑能力。

中国海油表示，“海能”人工智能模型平台正式接入DeepSeek系列模型，DeepSeek-R1 671B完整版本以及蒸馏版本模型完成私有化部署，此次升级将为中国海油在人工智能技术应用领域注入新动能。

此外国际赛道，DeepSeek近期已正式入驻了沙特阿美数字公司位于达曼的数据中心。

这意味着，DeepSeek已进军油气领域，深入部署至油气巨头企业，重塑油气企业的AI生态，也为AI科技企业与油气企业的深度合作提供了范例。

DeepSeek 之所以备受瞩目，在于其强大的技术优势和显著的低成本特性。它具备毫秒级处理海量多源异构数据的能力，能实时优化化工生产中的工艺参数，像在乙烯裂解过程中，通过实时调整反应条件，可使收率提升 3%-5%。其深度学习驱动的预测能力也十分出色，基于历史数据和设备运行状态，能提前 72 小时预测设备故障，准确率高达 90% 以上，有效减少非计划停机。同时，借助自然语言处理技术，DeepSeek 能快速解析全球化工专利、文献和实验数据，助力研发团队缩短研发周期。

在石油化工的有限空间作业安全管理中，以大唐思拓有限空间智能管控哨兵为例，其AI系统能实时分析气体检测数据、人员行动轨迹等多源信息，精准预判风险，提前20分钟发出预警，将事故扼杀在萌芽，可深度解析作业数据，智能生成优化方案，极大增强了有限空间作业的安全保障。

在成本方面，与传统大模型相比，DeepSeek 的训练成本大幅降低。它仅用 2048 块英伟达 H800 图形处理器和 557.6 万美元，就训练出了规模达 6710 亿参数的 DeepSeek-V3，而同等能力级别的大模型通常需要约 10 万张 GPU。其推理成本也仅为 OpenAI 最新模型 (o1) 的三十分之一，为众多企业降低了技术应用门槛。

然而，AI 在化工行业的应用并非一帆风顺，存在诸多潜在陷阱。模型幻觉问题较为突出，DeepSeek 在提供专业数据和解决方案时，可能会出现错误信息。比如在描述某欧洲炼油厂应用 AI 优化运维案例时，给出的数据无法查证。这种模型幻觉若应用于化工生产决策和研发创新，会造成严重后果。目前，业内尝试通过建立反应机理模型作为辅助判断依据等方式来应对，但仍面临诸多挑战。

数据方面同样问题重重。石化行业数据环境复杂，数据来源广泛且受外部环境影响大，容易出现数据不完整的情况。同时，数据漂移现象使得数据集逐渐 “过期”，导致优化模型失效。此外，数据安全与保密也是企业担忧的重点，尽管国家出台了相关法案，但数据流通安全治理体系仍有待完善。

业内人士对 DeepSeek 在化工行业的应用看法不一。北京化工大学教授辛春林称，它具备强大的数据处理能力，能助力企业在多方面实现转型，让决策更精准，运营更高效。江苏华昌化工股份有限公司负责人认为，DeepSeek在全产业链智能化升级中大有可为，可优化生产工艺、提升质量管控水平。而清华大学新闻学院教授沈少阳则提醒，推理大模型虽强大，可它有时会因 “太聪明” 而自作主张，对提示语 “视而不见。所以，企业在应用时要时刻留意，做好应对异常的准备，如此才能更好地发挥DeepSeek的作用，推动化工行业智能化发展。

立足当下，展望未来，DeepSeek 有望打通企业内部及外部产业链的数据，实现从 “单点应用” 到 “生态协同” 的转变。AI + 专家共创模式也将为行业经验传承和创新发展带来新机遇。个性化产品定制也可能借助 DeepSeek 得以实现，推动化工行业迈向新的发展阶段。

DeepSeek 入驻化工 “三桶油”，为化工行业的智能化发展带来了新契机，但同时也伴随着诸多挑战。化工企业在积极拥抱这一技术变革时，需谨慎应对潜在陷阱，只有这样，才能在未来的行业竞争中抢占先机，实现可持续发展。

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来源：大唐思拓