DeepSeek开源后
热度居高不下
在科技圈、媒体圈乃至朋友圈
到处都能看到它的身影
咱环保圈也不甘落后
这不，一些生态环境监测单位
已经把DeepSeek
部署运用到实际工作中了
他们借助DeepSeek
强大的多模态理解
知识推理和持续学习能力
为守护绿水青山装上“智慧大脑”
👀 👀 👀
广东深圳
从经验驱动迈向数据驱动
广东省深圳生态环境监测中心站
近日完成DeepSeek 671B大模型的
本地化部署
环境质量助手绘制臭氧日均值变化曲线图
其开发的“监测智能助手矩阵”
涵盖四大核心模块
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
监测智能助手矩阵
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”。
“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。
江苏常州
巧用AI“智”守清新空气
针对标准查询繁琐、污染溯源低效、
报告审核耗时等痛点
常州环境监测中心近日尝试
将DeepSeek-R1大模型
与本地化Dify平台深度融合
打造三大“智能利器”
一是秒查“环保法典”
输入“监测站房巡检要求”“无组织排放标准”等模糊问题，AI自动匹配72份大气标准文件，精准定位条款并标注来源，解决“翻文件半小时，找答案一分钟”的难题。
二是追踪“历史病历”
例如，输入“钟楼国控站点问题”，AI瞬间调取200余份历史报告，结合气象、排放数据，5秒生成污染成因分析及整改建议，让环境问题“有迹可循”。
三是智检“监测报告”
上传监测报告，AI自动揪出“错别字、单位错误、逻辑漏洞”，还能主动建议补充数据分析，审核效率提升70%，报告质量显著提高。
Science Technology
除监测领域外
在执法、环评、宣教等领域
DeepSeek等AI技术
也在“大展身手”
全方位赋能生态保护
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