2月23日，在扬州环境监测中心机房内，中心生态科科长戴源轻敲键盘，一份详尽的扬州生态环境质量报告瞬间呈现在屏幕上。这一切都得益于该中心在本地服务器上安装的“最强大脑”——DeepSeek大模型。当下，DeepSeek大模型正引领着环境监测领域的新变革，扬州环境监测中心借助DeepSeek强大的多模态理解、知识推理和持续学习能力，通过本地化部署，为守护“绿杨城郭”、推进“美丽扬州”建设装上了“智慧大脑”。

本地化部署

为蓝天碧水数据“筑巢”

“对于环境监测工作来说，若使用云端部署，所有操作都需经过DeepSeek提供的服务器，而为了数据安全，很多内部数据只能保存在本地。此外，大模型再强大也有其天然的局限性，比如训练数据不可能包含环境监测的私域数据。基于这些原因，我们将DeepSeek进行了本地化部署。”戴源解释道。

据介绍，DeepSeek等大模型的本地化部署，目前一般采用的是“知识蒸馏”技术，即通过缩小模型规模保留核心知识，从“海量数据”中精炼提取“核心数据”，保留最关键的信息。这样“压缩”模型，可以在保持较高性能的同时，显著减少计算资源和存储需求，也更方便部署到单位内部机房。

戴源表示，本地化部署就像为环境监测本地数据筑了一个“巢”，所有与DeepSeek的互动都保留在本地服务器上，既保证了数据的隐私性，又提升了系统的稳定性。同时，模型在本地化部署后能够实现秒级响应，局域网内的用户可以随时访问，显著提高了工作效率。

打造随时响应的

环境监测“智囊团”

解决了本地化部署问题，DeepSeek的应用价值也在环境监测领域得到了充分释放。

戴源举例道，环境监测工作中经常需要整理大量资料，从会议记录到研究报告，各种格式的文件“堆积如山”。每次查找特定信息都要翻找许久，更别说想要快速理解文件的核心内容了。“本地化部署后可以打造自己的‘私域知识库’，DeepSeek不仅能够学习吸收提供的所有资料，还能在需要时迅速提供精准答案，这便是本地部署与知识库结合的神奇之处。”戴源说。

“空气质量、水环境质量等环境监测包含了大量指标，经常需要处理大量数据，并作出分析。”戴源介绍，DeepSeek本地化部署后，可以将评价方法、经验数据、评价标准等全部录入模型中，构建起智慧库。需要哪个指标、哪一方面报告时，只需向模型提问，就能迅速整合相关信息，给出相应报告或数据。

“特别是遇到应急环境监测时，环境监测人员需要尽快掌握周边情况、尽快提出工作建议。有了这一大模型后，只需要输入相应位置，DeepSeek就能很快提供周边地理信息、环境信息等，并且结合当地实际情况，帮助监测人员快速制定监测计划。”戴源表示。

多重保护措施护航

“美丽扬州”建设

如何为“美丽扬州”建设护航？

据介绍，扬州环境监测中心采取了多重保护措施。首先，DeepSeek被部署在国产化服务器上，采用鲲鹏芯片等自主可控硬件，构建了独立局域网环境，并有高级防火墙为数据安全提供双重保障。其次，采用分层权限管理策略，确保不同用户或设备仅能访问其授权范围内的模型和数据。这样，即使在没有网络的情况下，也可以安全使用DeepSeek，降低了云端传输中的数据泄露风险。同时，大模型还支持多语言仪器数据解析和污染物标准匹配等功能，可为环境监测工作提供全方位支持。

扬州环境监测中心相关负责人表示，将进一步加强员工培训，加强DeepSeek等AI工具的学习和使用，继续探索和优化大模型本地化部署，通过借智借力更好为扬州环境监测工作赋能，让“美丽扬州”的蓝天碧水得到更加智能、高效的守护。