《深度解读DeepSeek：部署、使用、安全》

该报告围绕 DeepSeek 展开，全面深入地介绍了其部署、使用、安全等方面内容，为读者提供了系统性的认知框架。通过详实的案例和数据，展现了 DeepSeek 在多领域的应用潜力与价值，同时也对其面临的安全风险进行了剖析。

DeepSeek 本地化部署

部署方式对比：官方网页版 / 调用官方 API 部署，借助 API 密钥调用接口，依赖网络连接，数据安全性依赖传输加密，存在泄露风险，定制化能力有限，但维护简单，按调用量付费，适合低频场景。开源版本本地部署则需高端智算芯片服务器，数据在内网闭环，可深度定制，不过维护成本高，稳定性取决于本地硬件 。

部署流程详解：API 调用需注册获取 Key、配置环境并设置参数，过程中要注意保密、调用限制和网络稳定。本地部署因模型版本而异，如 DeepSeek - R1 全量版、蒸馏版、量化版，分别有不同的下载路径、依赖安装和部署步骤，且都需关注硬件兼容性、存储和网络等问题。此外，还可选用多种框架搭建模型 UI 界面，增强交互性。

DeepSeek 使用方法与技巧：提出十大提示词关键原则，包括明确任务、提供背景、设定角色等，旨在精准引导模型输出。以智慧公安、税务、政务等多领域实例展示其应用效果，如在公安场景中用于防范诈骗宣传、案情通报生成等；税务场景下进行风险预警、政策比对；政务场景里实现智能问答、辅助办理事务等，覆盖范围广且实用性强。

DeepSeek 安全：大模型安全涵盖多方面风险，价值观错位表现为与人类价值观冲突，产生偏见、泄露隐私等问题；越狱攻击通过多种手段绕过安全机制；误用滥用涉及武器化、虚假信息传播等恶意行为；AI 自主意识风险体现在目标和行为偏差上。针对这些风险，需从监管和技术层面制定策略，如加强审核、优化算法，以保障使用安全。

本报告聚焦人工智能在多行业的应用。零售业中，尽管面临挑战，零售商仍因 GenAI 潜力投资技术，2026 年多数零售工具将嵌入 AI 算法。制造业正数字化转型，GenAI 可提升生产效率，2027 年部分制造商将用其自动化产品质量管理。国家政府视人工智能为战略资产，计划在多领域应用，2025 年部分政府将试点相关技术增强公民体验。各行业在应用中均面临不同挑战，报告也针对这些给出了应对指导建议。