春节假期，相信大家都被一款名为DeepSeek的国产大模型刷屏了。它不仅能写诗作画、对答如流，更能理解复杂指令，完成各种高难度任务，展现出强大的多模态理解和生成能力。

新年开工，我们也来体验这款“网红”模型的强大之处，并与它对话，探讨它将对我们从事的红外热成像行业带来哪些影响。

以下内容由Deepseek生成

近年来，人工智能技术突飞猛进，不断渗透到各个领域，掀起一波又一波技术革命。近日，深度求索人工智能公司（DeepSeek）发布了其最新成果——DeepSeek大模型，展现出强大的多模态理解和生成能力。这一技术的出现，为红外热成像领域带来了新的可能性。

红外热成像技术通过捕捉物体表面的红外辐射，将其转换为可见的热图像，广泛应用于建筑检测、电气维护、医疗诊断等领域。然而，传统的红外热成像技术高度依赖人工经验进行图像解读和信息提取，存在效率低、主观性强等弊端。

而DeepSeek大模型强大的图像识别、多模态数据融合和知识图谱构建能力，恰好可以弥补这些不足，为红外热成像领域带来智能化升级。

—  01智能图像识别与分析  —

从“看得见”到“看得懂”

传统的红外热成像技术，虽然能够将不可见的红外辐射转化为可见的热图像，但仅仅停留在“看得见”的层面，对于图像中目标物体的识别、分类和异常检测，仍然高度依赖人工经验，存在效率低、主观性强等弊端。

DeepSeek大模型强大的图像识别能力，可以自动识别热图像中的目标物体，并进行分类、标注和异常检测，实现从“看得见”到“看得懂”的跨越。例如：

·电力巡检

自动识别出过热设备，并标注出具体位置和温度信息，大大提高巡检效率和准确性，有效预防火灾事故的发生。

·建筑检测

自动识别出建筑物的热桥、漏水和绝缘缺陷，并生成详细的检测报告，帮助用户快速定位问题，提高建筑能效。

·医疗诊断

自动识别出人体表面的温度异常区域，并辅助医生进行疾病诊断，例如乳腺癌的早期筛查、炎症反应的评估等。

02多模态数据融合

从“单一维度”到“全方位感知”

红外热成像技术虽然能够提供物体表面的温度分布信息，但缺乏对物体其他属性的感知能力，这在一定程度上限制了其应用范围。

DeepSeek大模型能够处理和理解多种类型的数据，包括图像、文本、语音等，可以将红外热成像数据与其他传感器数据（如可见光图像、声音信号等）进行融合分析，从而获得更全面、更精准的信息，实现从“单一维度”到“全方位感知”的升级。例如：

·工业检测

将红外热成像数据与可见光图像、声音信号等进行融合分析，可以更准确地判断设备的运行状态，预测故障发生的可能性，并制定相应的维护策略。

·安防监控

将红外热成像数据与可见光图像、人脸识别等技术相结合，可以实现更精准的目标识别和行为分析，提高安防系统的智能化水平。

·医疗诊断

将红外热成像数据与患者的病历信息、症状描述等进行融合分析，可以辅助医生进行更准确的诊断，制定个性化的治疗方案。

03知识图谱构建与推理

从“经验驱动”到“知识驱动”

传统的红外热成像技术，主要依靠人工经验进行图像解读和信息提取，缺乏系统化的知识体系支撑，难以应对复杂多变的实际应用场景。

DeepSeek大模型可以构建红外热成像领域的知识图谱，将海量的图像数据、案例经验和专业知识关联起来，并进行推理分析，为红外热成像技术的应用提供更强大的知识支撑，实现从“经验驱动”到“知识驱动”的转变。例如：

·设备故障预测

根据历史数据和实时监测数据，预测设备故障发生的可能性，并给出预防性维护建议，降低设备维护成本，提高设备运行效率。

·疾病辅助诊断

构建基于红外热成像的疾病知识图谱，辅助医生进行疾病诊断，提高诊断的准确性和效率。

·智能决策支持

为红外热成像技术的应用提供智能决策支持，例如，在建筑节能改造中，根据红外热成像数据和知识图谱，推荐最优的节能方案。

DeepSeek大模型的出现，为红外热成像领域带来了革命性的变化，解锁了诸多新技能，推动红外热成像技术向着更智能、更高效、更精准的方向发展。相信随着技术的不断发展和完善，DeepSeek将在红外热成像领域发挥越来越重要的作用，为各行各业带来更大的价值。

两年前，我们曾就类似问题请教过ChatGPT。如今，中国 AI 算力实现了质的跃升。当DeepSeek 邂逅红外热成像高科技，一场技术融合的创新盛宴蓄势待发。

我们期待这场碰撞为行业带来前所未有的突破，让红外热成像借助AI之力，突破传统边界，迈向全新的高度，让智能感知科技惠及大众！

向中国人工智能的飞速发展致敬！DeepSeek，未来可期！

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来 源：高德智感

编辑：西米

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