IOL觀察
IOL刊物
數據云倉
報告
冷暖智造
9月17日，DeepSeek-AI 團隊在北京舉行發布會，正式宣布其研究成果——基于純強化學習訓練的大模型 DeepSeek-R1 在《自然》雜志上發表。這一突破性技術不僅顯著提升了人工智能在數學、編程及STEM領域問題的推理能力，也為中央空調等行業智能化升級提供了全新路徑。
研究表明，DeepSeek-R1 通過強化學習機制，大幅降低了對人類示范數據的依賴，實現了更高效、低成本的模型訓練。該模型能夠根據任務目標自主優化推理過程，并通過獎勵機制持續提升執行效果。這一技術路徑特別適用于中央空調等復雜設備系統的智能化管理，可通過實時感知環境數據、動態調節運行參數，實現能源效率最大化。
此次技術突破對中央空調行業的智能化發展具有積極影響。借助類似 DeepSeek-R1 的推理模型，中央空調系統可實現對建筑環境的更精準感知、對用戶習慣的深度學習，并據此自主調整送風模式、溫度控制及能耗管理策略。這不僅有助于提升用戶體驗，也可顯著降低系統運行成本，進一步推動行業向綠色、高效、智能化方向轉型。未來，隨著DeepSeek-R1 類似技術進一步優化和推廣，中央空調行業或將迎來一波以AI驅動為主要特征的智能化升級浪潮，助力國家“雙碳”目標實現，并在智慧建筑、綠色能源管理中發揮更大價值。
