春節假期，相信大家都被一款名為DeepSeek的國產大模型刷屏了。它不僅能寫詩作畫、對答如流，更能理解復雜指令，完成各種高難度任務，展現出強大的多模態理解和生成能力。

新年開工，我們也來體驗這款“網紅”模型的強大之處，并與它對話，探討它將對我們從事的紅外熱成像行業帶來哪些影響。

以下內容由Deepseek生成

近年來，人工智能技術突飛猛進，不斷滲透到各個領域，掀起一波又一波技術革命。近日，深度求索人工智能公司（DeepSeek）發布了其最新成果——DeepSeek大模型，展現出強大的多模態理解和生成能力。這一技術的出現，為紅外熱成像領域帶來了新的可能性。

紅外熱成像技術通過捕捉物體表面的紅外輻射，將其轉換為可見的熱圖像，廣泛應用于建筑檢測、電氣維護、醫療診斷等領域。然而，傳統的紅外熱成像技術高度依賴人工經驗進行圖像解讀和信息提取，存在效率低、主觀性強等弊端。

而DeepSeek大模型強大的圖像識別、多模態數據融合和知識圖譜構建能力，恰好可以彌補這些不足，為紅外熱成像領域帶來智能化升級。

—  01智能圖像識別與分析  —

從“看得見”到“看得懂”

傳統的紅外熱成像技術，雖然能夠將不可見的紅外輻射轉化為可見的熱圖像，但僅僅停留在“看得見”的層面，對于圖像中目標物體的識別、分類和異常檢測，仍然高度依賴人工經驗，存在效率低、主觀性強等弊端。

DeepSeek大模型強大的圖像識別能力，可以自動識別熱圖像中的目標物體，并進行分類、標注和異常檢測，實現從“看得見”到“看得懂”的跨越。例如：

·電力巡檢

自動識別出過熱設備，并標注出具體位置和溫度信息，大大提高巡檢效率和準確性，有效預防火災事故的發生。

·建筑檢測

自動識別出建筑物的熱橋、漏水和絕緣缺陷，并生成詳細的檢測報告，幫助用戶快速定位問題，提高建筑能效。

·醫療診斷

自動識別出人體表面的溫度異常區域，并輔助醫生進行疾病診斷，例如乳腺癌的早期篩查、炎癥反應的評估等。

02多模態數據融合

從“單一維度”到“全方位感知”

紅外熱成像技術雖然能夠提供物體表面的溫度分布信息，但缺乏對物體其他屬性的感知能力，這在一定程度上限制了其應用范圍。

DeepSeek大模型能夠處理和理解多種類型的數據，包括圖像、文本、語音等，可以將紅外熱成像數據與其他傳感器數據（如可見光圖像、聲音信號等）進行融合分析，從而獲得更全面、更精準的信息，實現從“單一維度”到“全方位感知”的升級。例如：