从经验驱动迈向数据驱动！深圳环境监测中心站完成DeepSeek本地化部署

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近日，广东省深圳生态环境监测中心站（以下简称深圳站）完成DeepSeek 671B大模型的本地化部署，进一步强化了环境监测系统的自主可控能力，为全国生态环境监测系统提供了“深圳范本”。

近年来，深圳站持续推进生态环境监测领域技术创新，以生成式人工智能（AIGC）为核心引擎，深度融合大语言模型、检索增强生成（RAG）等前沿技术，成功构建覆盖知识管理、数据分析、决策支持的全链条智能监测体系。这一创新标志着环境监测从“经验驱动”迈向“数据驱动”的质变。

深圳站站长熊向陨介绍，深圳站开发的“监测智能助手矩阵”涵盖了四大核心模块，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类智能分析模块，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”，特别是在地表水和海洋要素监测领域，系统的认知深度媲美专业分析师。

“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。

环境质量助手绘制臭氧日均值变化曲线图

“人工智能大模型的应用，彻底颠覆了传统依赖人工检索、手工制表的模式，显著提高报告生成效率，降低数据分析误差率。”系统开发负责人潘晓峰博士信心十足地向记者演示了使用过程。据了解，之前需要人工几个小时才能制作出来的图表，人工智能很快便给出了结果，实现了环境监测领域的技术应用创新和工作模式创新，推动深圳环境监测工作模式迈入“智能引领”的新阶段。

下一步，深圳站计划深入拓展智能助手的应用边界。一方面，接入气象、交通、能源等跨领域数据，打造“空天地海”一体化全量知识库，破解环境治理的碎片化难题。另一方面，开发覆盖噪声、辐射、生态等全要素的业务模块，形成可复制的“AI+生态”技术标准体系，为更多地区提供经验借鉴。

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