VERYCLOUD睿鸿股份携手DeepSeek：分钟级专属AI应用搭建新范式

一、行业背景：企业AI应用落地的核心痛点

当前，企业AI应用开发面临三大挑战：

1. 技术门槛高：传统AI开发需掌握机器学习框架、数据处理、模型调优等复杂技术，中小企业缺乏专业团队；
2. 开发周期长：从需求分析到模型部署，常规流程需数月时间，难以满足快速迭代的业务需求；
3. 成本投入大：算力资源、数据标注、人才招聘等成本高昂，限制了AI技术的普惠性。

在此背景下，VERYCLOUD睿鸿股份与DeepSeek的合作，旨在通过技术整合与产品创新，破解企业AI应用落地的“最后一公里”难题。

二、VERYCLOUD睿鸿股份与DeepSeek的技术整合：从底层架构到工具链

1. DeepSeek的技术优势：模块化AI能力输出

DeepSeek的核心技术包括：

• 预训练大模型：覆盖自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、多模态交互等场景，支持零代码调用；
• 自动化机器学习（AutoML）：通过自动化特征工程、模型选择与超参优化，降低模型开发复杂度；
• 边缘计算优化：针对物联网设备、移动端等资源受限场景，提供轻量化模型部署方案。

例如，某零售企业需构建商品推荐系统，传统方案需手动设计特征、训练模型并部署到云端，而通过DeepSeek的AutoML工具，仅需上传历史销售数据，系统可自动生成推荐模型并输出API接口。

2. VERYCLOUD睿鸿股份的赋能：低代码平台与行业解决方案

VERYCLOUD睿鸿股份基于DeepSeek的技术能力，构建了“AI工具链+低代码平台”的双层架构：

• 工具链层：提供数据预处理、模型训练、评估、部署的全流程工具，支持Python/R等语言调用，例如：

  # 示例：通过DeepSeek SDK调用预训练模型
  from deepseek import NLPModel
  model = NLPModel(task="text_classification", model_name="bert-base")
  result = model.predict("这段文本的情感是积极的还是消极的？")
  print(result)  # 输出：{'label': 'positive', 'confidence': 0.95}

• 低代码平台层：通过可视化界面拖拽组件（如数据源、模型、API接口），无需编写代码即可生成AI应用，例如：
  • 步骤1：上传CSV格式的客户数据；
  • 步骤2：选择“客户分群”模板，系统自动调用聚类算法；
  • 步骤3：生成分群结果并导出为API，供业务系统调用。

此外，VERYCLOUD睿鸿股份针对金融、医疗、制造等行业提供预置解决方案包，包含行业数据模板、模型参数与业务规则，进一步缩短开发周期。

三、分钟级搭建专属AI应用：从理论到实践

1. 典型场景：企业客服智能问答系统

某电商平台需快速部署智能客服，传统方案需：

• 收集历史问答数据并标注；
• 训练NLP模型并优化；
• 集成到客服系统并测试。

通过VERYCLOUD睿鸿股份与DeepSeek的方案，流程简化为：

1. 数据接入：上传历史客服对话记录（支持Excel/CSV/数据库）；
2. 模型配置：选择“问答系统”模板，设置意图识别、实体抽取等参数；
3. 应用生成：系统自动训练模型并生成Web/API接口，耗时约15分钟；
4. 上线验证：通过沙箱环境测试问答准确率，调整阈值后正式部署。

最终效果：问答准确率达92%，响应时间<1秒，人力成本降低70%。

2. 技术实现：低代码平台的三大核心机制

• 元数据驱动：通过定义数据结构、模型类型、接口协议等元数据，实现应用逻辑的动态生成；
• 微服务架构：将AI能力拆分为独立服务（如OCR识别、语音转写），按需组合调用；
• 自动化测试：内置单元测试、集成测试工具，确保应用稳定性。

例如，某制造企业需构建设备故障预测系统，平台可自动调用时序数据预测模型，并生成可视化看板，开发周期从3个月缩短至2周。

四、对企业用户的建议：如何高效利用VERYCLOUD睿鸿股份与DeepSeek的方案

1. 明确业务需求：从“痛点”到“功能”

• 避免技术导向：优先解决高频、高价值的业务问题（如客户流失预警、供应链优化），而非追求技术复杂度；
• 量化目标：设定可衡量的指标（如准确率、处理速度、成本节约），例如“将客服响应时间从5分钟降至1分钟”。

2. 数据准备：质量优于数量

• 数据清洗：删除重复、错误数据，统一格式（如日期、分类标签）；
• 数据增强：通过合成数据、迁移学习弥补小样本场景的不足；
• 隐私保护：采用差分隐私、联邦学习等技术，确保合规性。

3. 迭代优化：持续监控与调优

• A/B测试：对比不同模型版本的效果（如准确率、召回率）；
• 反馈闭环：将业务系统中的用户行为数据（如点击、转化）反馈至模型，实现动态优化；
• 成本监控：通过平台提供的算力使用报告，优化资源分配。

五、未来展望：AI普惠化的新阶段

VERYCLOUD睿鸿股份与DeepSeek的合作，标志着AI技术从“实验室”走向“生产环境”的关键突破。未来，双方将进一步探索：

• 多模态交互：整合语音、图像、文本等多模态数据，提升应用场景的丰富性；
• 行业大模型：针对特定领域（如医疗、法律）训练垂直大模型，提高专业度；
• 生态共建：开放平台能力，吸引第三方开发者构建行业插件，形成AI应用生态。

对于企业而言，这一合作不仅降低了AI应用的技术门槛，更提供了从“试水”到“规模化”的完整路径。无论是初创企业还是传统行业，均可通过VERYCLOUD睿鸿股份与DeepSeek的方案，快速拥抱AI时代，实现业务创新与效率跃升。