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业务重要还是技术重要？
业务还是技术？这是过去几年经常思考的问题，从技术思维逐步向业务思维转变过程，非常艰难，需要不断去适应，甚至是思维模式的调整。
在企业内IT服务于业务，而IT的本质代表了技术。从企业层面看，业务无疑是核心，技术的作用为业务赋能，然而现实中有很多人使用Deepseek时，更多是为了技术的“酷炫”，生硬地创造工具、产品或场景，脱离业务的产品很难创造真实的价值。
而从人类历史发展进程看，“重大的技术变革”往往比具体业务发展影响更加深远。业务问题更具体、更实际，但重大的技术变更能够重塑社会、创造新的业务需求、新的商业模式。回顾人类历史几次重要的技术革命，如下：
第一次工业革命（18世纪60年代）：蒸汽机的发明和广泛应用，开启了机械化生产的序幕。
第二次电气革命（19世纪中期）：电力和内燃机的出现，推动了现代交通的兴起，极大地改变人类的生活方式；
第三次信息化革命（20世纪中后期）：以计算机和互联网为代表的信息技术革命，彻底改变了信息的获取、处理与传播方式，促进了全球化的加速。
第四次智能化革命：以人工智能与智能化为核心，人工智能和大模型的出现正在深刻改变我们的生活和工作方式。
人工智能和大模型作为变革性的技术，必须从技术走向业务应用，解决实际的业务痛点。而业务问题通常需要从具体的痛点出发，从小场景切入，逐步实现技术和业务的深度融合。
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要么解决业务痛点、要么解决管理问题。
根据近期观察，Deepseek作为推理模型，其背后最重要的是“数据”，包括结构化的数据和非结构化数据，需要给这些大模型投喂海量的数据作为支撑。
图1:Deepseek能力图谱
企业业务通常分为ToB端（面向企业）和ToC端（面向消费者）。
目前Deepseek在ToB端的应用更为广泛，尤其是在涉及大量人员交互的业务场景中。
作为服务提供者，专业人士可以借助大模型高效整理知识体系、快速获取所需信息，无需在大脑中存储海量知识，Deepseek能够辅助提供精准的知识支持。此外，企业还可以构建类似“AI智能体”的自动化工具，替代原本需要多角色协作和手工执行的工，设计新的业务“剧本”，实现自动化服务。
作为被服务者，通过理解和改造业务场景，与智能体交互，能够更便捷地获取服务，提升用户体验。
根据个人理解，整理了目前行业的应用场景，如下：
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下面以“卫生健康”“政务服务”两个领域为例，整理了一些应用场景，供参考：
场景3：临床研究辅助支持。加快药物研发进程，缩短研发周期病降低成本，提升科研效率。
场景4：医学影像的分析与标注，学习海量医生的标准案例后，通过大模型可以完成基础的标注工作，由医生进行二次复核确认，减轻资深医生的工作量，又能为新入门医生提供高能高质量标准参考，避免了经验不足带来的问题。
场景5：辅助基层医生。作为智能助手，整合多维度的数据和专业知识，为基层医生提供标准化诊断建议，缓解优质资源不足的问题
场景6：传染病监测与公共卫生。基于历史数据开展流行病学建模，预测疫情传播趋势。借助“暴力推理”能力，实现远超人类大脑的计算效率。
场景7：慢性病管理与健康服务。结合穿戴设备和测量设备数据，为家庭签约医生提供患者健康数据跟踪。根据患者历史数据生成动态干预方案，为签约人员提供个性化健康服务，并生成年度健康报告。
场景8：医院管理与服务优化。提供智能导诊与健康咨询服务，优化医院流程。分析挂号、诊疗、结算等环节数据，智能推荐医院和医生号源，减少患者等待时间，提升就医体验。
场景1：政府服务领域
场景2：政府办公领域
（1）公文处理。动生成公文初稿，结合政务语境提取关键信息，如主体内容等。人工在此基础上进行精修，可大幅提升公文处理效率。
（2）智能校对和格式修正。提供智能校对和格式修正功能，作为办公应用的常见工具，提升文档质量。
（3）政务领域内部各种轻应用。为公务人员提供应用使用帮助和基本助手功能，例如软件下载安装咨询等。通过智能小助手，一键解决以往需要咨询不同领域专家的问题。
场景3：城市治理领域
（1）视频管理应用。传统视频监控主要以0/1结构化数据为主，仅用于监控，无法对视频内容进行深度分析和管理。借助大模型，可实现海量视频数据的分析和准实时调用。例如，利用高德地图市民上报的拥堵和交通事故信息，快速调动涉事场所的摄像头，优先处置，实现“先发现、先处置”的理念，相比传统方式更高效。
（2）交通道路优化。通过每个道路车流量的监测，发现事故常发地、拥堵路段等，优化红绿灯信号设置，改进道路通行等，有较广阔的应用场景，属于实实在在解决民生问题。
发现Deepseek的业务应用场景时，需要综合考虑4个方面使用建议：
1.计算负载量：根据应用场景的复杂性，选择适配的模型算力。
2.模型能力类型：明确应用场景所需的大模型能力类型，如推理模型或通用模型，以及其在能力图谱中的具体原子能力。
3.使用对象和方式：确定大模型的使用对象和具体使用方式，确保贴合实际需求。
4.提示词的设计框架：掌握提示词的设计框架，包括角色（Role）、任务（Task）、目标（Goal）和操作要求（Objective，简称RTGO）。
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简要总结
再看企业“降本增效”，Deepseek天然就是用来提升效率的工具，可以给企业员工带来“增效”的过程，即在相同时间内完成更多任务。凭借AI的全能性，员工可以快速获取跨专业知识，减少与其他专业的沟通成本，协同意识也得以加强。
对于处于业务扩展阶段的企业，推动全员使用Deepseek可以显著提升产出量和创新点。
对于业务稳定的企业，虽然没有明显的增量，但“增效”自然带来了“降本”的效果——原本需要3个人完成的工作，可能只需要1个人。
大模型的出现大幅降低了人的“脑算力”和“脑存储”，尤其是在构建知识体系和获取知识方面。
然而，人更应该提升认知能力，与人工智能共生，而不是依赖工具。我们不能丢失人的“灵感”，人始终是主体，关键在于如何用好大模型工具，发挥杠杆效应。
面对未来即将到来的AI时代、知识不再稀缺，也不再值钱，但是明辨是非，判断对错，懂得审美缺是稀缺资源，人的大脑更应该用来构思，培养架构性的思维（如何组织事情），而这些东西又离不开知识的积累和工作经验的沉淀。
特别提醒，以上仅为个人对Deepseek的一些思考，仅供参考。
本文作者
Smart，成长性思维践行者，从事IT技术17年，7年+数据安全经历，拥有大型集团数据安全管理和大型IT项目安全实践经验。对安全领域法律法规、行业标准有较深研究，擅长“转化”成平台安全落地实践。
本文作者
Smart，成长性思维践行者，从事IT技术17年，7年+数据安全经历，拥有大型集团数据安全管理和大型IT项目安全实践经验。对安全领域法律法规、行业标准有较深研究，擅长“转化”成平台安全落地实践。
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