为深化我院教职工对人工智能大模型技术的理解，推动智能科学与交通工程学科的交叉融合，3月26日，我院李帅铮老师开展了关于《如何使用DeepSeek：释放AI的全部生产力》的专题培训。本次培训系统介绍了国产大模型DeepSeek的技术突破、行业应用及未来趋势，为学院教师在智能交通领域的教育创新提供了重要参考。

一、技术突破引领行业变革

培训指出，DeepSeek作为国产大模型的杰出代表，在代码生成、数学推理及多模态理解等领域已达到国际先进水平。其核心技术优势主要体现在三个方面：一是采用创新的MoE（混合专家）架构，显著提升模型推理效率，较传统架构性能提升40%以上；二是突破性地实现了128K长上下文窗口支持，为长文档处理、复杂代码分析等场景提供了强大支持；三是构建了完善的开源生态，特别是DeepSeek-Coder系列模型在代码生成任务中表现卓越，为开发者提供了高效工具。

二、应用落地推动产业升级

当前，大模型技术已进入多元化应用阶段。DeepSeek凭借其中文语料优势和垂直领域优化能力，在科研文献摘要、教育智能答疑、金融数据分析等场景取得了显著成效。与华为、智谱AI等企业相比，DeepSeek更注重技术实用性与行业适配性，其开源策略也加速了技术普惠进程。培训指出DeepSeek在智能交通领域的潜力巨大，未来可应用于路网优化、驾驶行为模拟等方向，为交通工程教学研究提供新思路。

三、直面挑战把握未来机遇

尽管DeepSeek发展迅速，但仍面临三大挑战：算力依赖制约模型训练效率、数据安全与合规要求日益严格、商业化路径仍需探索。针对这些问题，培训提出未来应重点关注多模态融合技术、边缘化轻量部署以及AI Agent工作流开发。此外，加强产学研合作至关重要，通过共建联合实验室、开展跨学科研究，推动DeepSeek技术在智能交通等领域的深度应用。

四、总结与展望

本次培训不仅为教职工提供了前沿技术视野，也为学院学科建设与人才培养指明了方向。参会教师纷纷表示，将积极探索DeepSeek等AI技术与交通工程的结合点，助力智能交通系统优化与产业升级。学院将持续举办此类技术交流活动，为教师科研创新搭建平台，共同推动人工智能时代的技术革新与教育发展。