摘要：今年年初，国产人工智能（AI）大模型DeepSeek（深度求索）“破圈”走红。以DeepSeek为代表的AI大模型技术，作为前沿科技力量，正成为发展新质生产力的关键要素。抢抓AI发展机遇，行业单位积极推进AI大模型本地化部署，探索多场景、多领域应用，形成AI感
今年年初，国产人工智能（AI）大模型DeepSeek（深度求索）“破圈”走红。以DeepSeek为代表的AI大模型技术，作为前沿科技力量，正成为发展新质生产力的关键要素。抢抓AI发展机遇，行业单位积极推进AI大模型本地化部署，探索多场景、多领域应用，形成AI感知、AI决策、人机交互等能力，深化AI技术对企业发展的赋能作用，在科技创新道路上持续“深度求索”。
“AI+车间” 科学辅助生产管理
“今日生产最新消息，AI播报员为您播报……”在浙江中烟工业有限责任公司杭州卷烟厂卷包车间生产管理群，每天7点整，基于DeepSeek大模型开发的“AI播报员”准时发布最新生产情况。这是AI智能体在该车间生产管理中的最新应用。
此前，为保障生产进度，卷包车间设立了台日计划完成率等生产指标，管理人员需紧盯指标开展生产调度。交接班时，生产管理员需要通过翻看交班记录等方式掌握各机台指标完成情况。
“每天的交班内容门类多、信息量大，有没有更好的方式，让大家能快速准确地了解生产情况？”一次管理例会上，设备管理员张弛抛出了问题。
“AI大模型技术擅长大量信息快速处理，我们可以研究应用大模型解决这一问题。”车间数字化团队负责人王琪建议。
随后，他们对比了多种大模型算法，最终选择本地化部署DeepSeek大模型，推进其在“数据收集、智能问答、智能问数、问题分析”等场景的应用，为生产决策、设备维修提供支持。
在数字化团队合力攻坚下，基于DeepSeek大模型开发的“AI播报员”深度整合交班信息、排产计划、卷包日产量等数据，全面对接生产全流程关键数据指标与维度，能够生成和推送当月及前一天台日计划完成率、未完成机组清单等，展示准确、详细的数据图表。管理人员通过移动端就可以掌握生产动态，快速锁定关键信息，及时解决生产问题。
同时，该系统支持语义解析、数据挖掘、智能分析等功能，凭借强大的语义理解能力，准确理解用户提出的问题，即时解析复合需求、研判分析问题、开展趋势预测并进行反馈。
“通过分析产品剔除数据，初步判断C12机台铝箔纸折叠错位是近期剔除率高的主要原因……”收到“AI播报员”发来的问题分析，包装机主维修工骆国富立即带上工具包赶到C12机台，精准开展设备排故。
“有了这个小助手，我们通过移动端就能很快知道设备故障部位、原因、频次等，不需要翻看大量记录了。”电气维修工何利权表示。
与“AI播报员”一同“上岗”的，还有负责成型机排产工作的“AI排产员”。利用DeepSeek大模型技术，车间数字化团队开展数据融合治理、智能匹配换算、人机协同管理，创新开发智能排产系统，实现生产调度从经验驱动向智能决策转变。
“不仅可以靠它一键排产，还可以通过可视化界面实时了解生产的供需匹配度，及时调整优化。”卷包管理员庄雅娟说，“希望随着技术迭代升级，会有更多AI小助手‘上岗’，让生产更灵活、更智能！”
“AI+营销” 实时响应客户咨询
零售户在卷烟经营过程中，往往对货源供应、品牌培育、销售政策等有诸多疑问，传统的打电话、发信息、等待客户经理上门指导等咨询方式效率不高，难以做到及时响应，亟需一个能帮助其快速查询资料、分析销售数据、提供经营建议的工具。
什么工具零售户容易接受？什么咨询流程足够快速高效？2024年3月，重庆市荣昌区烟草专卖局（分公司）创客小组聚焦客户服务痛点难点问题开展课题攻关，从服务流程优化、前沿技术应用、用户体验提升等方面深入研讨，提出通过开发AI客服来解决上述问题。
具体推进中，他们本地化部署OpenTrek语言大模型，为数据分析处理、互动问答提供算力支撑。同时，他们着眼技术整合与创新，采用集成架构设计，融合应用RPA机器人、低代码开发平台、钉钉平台等数字化工具。这一组合能够深度模拟客户经理的日常工作场景，灵活应对各类复杂业务需求，确保AI客服智能且实用，全面响应并高效满足零售户的多样化需求。
在此基础上，他们成立专班汇总店铺经营中的堵点难点问题，分类梳理影响店铺经营的因素，搭建AI赋能经营指标模型，给出店铺经营建议与销售策略分析，建立相关知识库，并指导零售户根据经营业态、所处商圈、消费群体等要素，让AI结合网络流行语、幽默小段子等，“量身定制”商品推介话术，让消费者获得情绪价值，提升购物体验。
团队协同配合是项目高效推进的关键。荣昌区局（分公司）创客小组进行了细致分工：技术人员专注于开发并维护AI客服平台，同时负责训练AI智能体；文案人员负责优化与AI客服对话交互的文案内容；测试人员承担平台全面测试任务，通过不断修正与完善，确保功能稳定可靠。
2024年9月，AI客服正式上线应用，提供24小时在线服务。零售户通过钉钉平台提出咨询需求后，钉钉平台会即时调用AI接口进行分析处理，这一过程包括理解用户意图、提取关键信息、搜索相关知识库或执行特定任务等。最终，经过智能处理后的结果会以清晰、简洁的方式反馈给零售户。
在与AI客服的互动中，零售户普遍反馈服务体验快速、准确、个性化。AI客服不仅能提供最新的市场动态和政策解答，指导零售户灵活应对市场变化，还能提供店铺经营数据并进行深入分析，方便零售户查询各项经营指标，精准识别经营短板，及时调整订货方案与销售模式，优化经营决策。
“AI+物流” 智能优化业务流程
近日，广东省佛山市烟草专卖局（公司）物流配送中心克服技术壁垒与安全性保障双重挑战，本地化部署DeepSeek-R1模型，与现有业务系统实现对接。
此前，佛山烟草物流配送中心在数据应用上面临诸多困境：海量数据经采集沉淀却未能发挥应有价值，数据与业务脱节问题制约了运营效率和管理水平提升。
随着AI技术的运用，这一局面得到改善。凭借强大的数据处理和分析能力，DeepSeek-R1模型能够对海量数据进行深度挖掘和多维度分析，迅速整合信息，识别关键指标，高效处理复杂任务。通过对业务运行数据的实时监测和分析，DeepSeek-R1模型可以帮助管理层精准把握业务动态。同时，通过机器学习技术，它能够作出相关预测和决策，精准发现存在问题，及时预测潜在风险，智能调整作业计划，进一步推动数据与业务深度融合，赋能业务流程优化和科学管理决策，助力物流高效运转。
技术引入过程中，佛山烟草物流配送中心项目团队审慎对待，筑牢数据安全防线，通过本地化部署的方式接入DeepSeek-R1模型，将物流基础信息及相关数据上传至本地知识库进行训练，从技术层面杜绝数据外泄风险。
同时，他们在技术应用上精准发力，充分发挥模型功能，对模型进行深度业务适配，连通企业数字化平台，针对自身业务需求对模型进行优化。
目前，佛山烟草物流配送中心接入的DeepSeek-R1模型已具备分拣作业报表生成、设备维护方案制定等多项实用功能，实现了业务全流程的数字化贯通。以残损烟管控分析为例，AI大模型不仅能统计各环节产生的残损烟次数，还能对各班组残损烟总数占比、残损烟每日趋势进行分析。基于这些分析，AI大模型提出了一系列针对性建议，如加强分拣线尤其是高频损烟部位维护，优化包装材料密度和封切设备作业速度，提升分拣班组操作规范性，定期分析每日残损烟趋势等，有效推动生产管理的精细化、科学化。
针对AI大模型提出的建议，佛山烟草物流配送中心采取了一系列科学有效的改进措施。改进后的设备运行效率提升7.2%，卷烟破损率降低45.1%，包装膜抗拉强度提升22.6%，分拣班组设备操作准确率提升21.2%。
佛山烟草物流配送中心表示，将积极推动AI大模型多场景应用，例如通过AI大模型进行送货路线优化，缩短送货在途耗时；上线自动排产功能，实现分拣任务智能分配，提升分拣效率；利用AI大模型分析备件使用规律，提高备件有效利用率……通过促进数字产业化和产业数字化良性互动，推动烟草物流迈向更加智能、高效的发展阶段。
来源：东方烟草报