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      2. DeepSeek“落戶”新疆,帶來了什么?

        DeepSeek“落戶”新疆,帶來了什么?

          中新網烏魯木齊3月25日電 (史玉江)在人工智能的數字化浪潮中,DeepSeek正全面“落戶”新疆,在把科技魅力轉化為創造力的同時,也悄然改變著人們的生活。

          “DeepSeek+智慧政務”廣泛應用

          目前在新疆,DeepSeek在政務上的應用最為廣泛。中新網記者了解到,烏魯木齊、昌吉、石河子、克拉瑪依、哈密等地,已完成DeepSeek-R1的政務大模型本地化部署,推進基于場景應用驅動的人工智能解決方案落地。

        昌吉市第一小學學生在觀看仿生機器狗表演。楊斌 攝

          “昌吉州正式發布政務大模型,實現群眾困難訴求智能分類、熱點分析和常見問題咨詢解答。”昌吉州數字化發展局黨組書記、局長陳宏宇近日表示,通過DeepSeek大模型與國產算力的深度適配,不僅實現技術自主可控,還以“AI+政務服務”模式推動了業務流程再造。

          對于百姓來說,人工智能已不是高不可攀的“黑科技”,而是實實在在的生活助手。

          前不久,新疆生產建設兵團第八師石河子市將DeepSeek R1大模型融入政務服務,推動數字政務邁入AI時代。依托“石小兵-政務服務”AI大模型,用戶通過“石時辦”APP和政府網站,就能享受AI提供的智能服務。

          通過深度整合DeepSeek R1大模型與自主研發的RAG知識庫系統,第八師石河子市政務服務和大數據局已經構建起覆蓋1000余項政務服務的智能問答體系。

          第四師可克達拉市也于近日推出“DeepSeek+智慧政務”新模式,可深度整合政務服務數據資源,全面對接各類高頻服務事項,構建全方位、多層次的專業知識庫,在企業開辦、社保醫保、不動產登記等領域,為辦事企業和民眾精準提供智能化服務。

          人工智能和算力建設融合實踐

          隨著新疆在人工智能和算力建設上的推進,DeepSeek不僅賦能智慧城市建設,也為未來的數字經濟提供了更多可能。

        新疆聯合智算科技有限公司工作人員正在哈密伊吾算力云工作。高志華 攝

          近日,人工智能DeepSeek在烏魯木齊經濟技術開發區(頭屯河區)皖疆綠色算力科技產業園(烏魯木齊融合算力中心)完成部署上線。記者注意到,技術人員演示DeepSeek的操作,從打開對話界面下達指令到生成完整方案,不足1分鐘。

          烏魯木齊經濟技術開發區(頭屯河區)數字化發展局黨組成員吳偉介紹,該區正與科研院所、高校及優勢企業協作,以“算力底座+行業大模型+場景應用”為發展路徑,培育“人工智能+”新興產業生態。

          “目前,政務場景驗證已順利完成,下一步將把大模型的應用拓展至電力、能源等垂直領域。”吳偉說。

          智慧醫療惠及大眾

          DeepSeek正深度融入醫療體系的各個層面。近日,石河子大學第一附屬醫院以創新為驅動,完成DeepSeek-R1:70B醫療大模型本地化部署與應用。

          “依托DeepSeek大模型技術,我院已實現AI輔助診斷、病情分析、病歷輔助書寫的DeepSeek大模型接入。”該院信息科負責人王悅介紹,醫護人員通過院內各終端即可訪問DeepSeek系統,能極大提升醫療服務效率和質量,也為患者帶來更加便捷、高效、精準的就醫體驗。

          “以DeepSeek為代表的AI技術的引入,是我院邁向智慧醫院的重要一步。”石河子大學第一附屬醫院院長王維山表示,探索和拓展人工智能的應用,能幫助醫院實現降本增效,不斷提升醫療服務質量和效率。

          新疆醫科大學附屬腫瘤醫院將DeepSeek大模型深度應用于影像學、放射治療、超聲等人工智能領域。其中,影像AI診斷系統如同一位不知疲倦的“影像偵察兵”,能夠快速處理海量的影像數據。

          以肺部CT影像為例,該系統能精準捕捉到毫米級的微小病灶,通過深度學習算法與龐大的病例數據庫比對,準確判斷病灶的良惡性,提高早期肺癌的檢出率。

          當前,新疆多個領域正組織進行DeepSeek的實操培訓,計劃將人工智能逐步應用到多個層面。其中,新疆教育、科研等領域正嘗試和DeepSeek深度融合,探索更高效的發展模式。

          新疆科技發展戰略研究院研究員張冠斌建議,新疆應加速科技創新基礎設施建設,強化相關地區、行業智算中心和智算平臺的算力規模,為人工智能技術的落地應用奠定基礎。同時,促進全疆科研院所、高等學校、優勢企業深度協作,以“算力、算法、數據”為核心要素,加快“十大產業集群”數字化轉型。(完)

        【編輯:付子豪】
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