近日，由人工智能学院的人工智能创新中心主任李昊康老师主导的本地化DeepSeek大模型部署项目取得重要进展。该项目的部署成功标志着其在具身智能（Embodied Intelligence）研究方向迈出关键一步。
人工智能创新中心实验室自成立以来，以“软件-硬件双轮驱动”为核心理念，组建了一支由23名学生组成的跨学科研究团队。
图1 本地化部署界面
DeepSeek本地化部署：性能提升与场景落地
此次成功部署的本地化DeepSeek大模型，针对传统大模型在部署成本、实时响应等方面的局限性进行了针对性优化。通过模型轻量化压缩、边缘计算适配等技术手段，团队显著降低了模型运行对算力资源的依赖，同时保障了推理速度与精度的平衡。目前，该模型已在以下场景中得到验证：
人机交互优化：结合自然语言处理技术，实现与用户的多轮对话、意图理解等友好交互功能。
图2 实践教学中心主任在讲解本地化大模型
当前工作：软硬结合，打造自主决策的智能体
在软件层面，团队紧跟人工智能技术前沿，聚焦本地化大模型的开发与优化，结合DeepSeek大模型的特性，针对实际场景需求进行参数调优和功能适配，成功实现模型在低延迟、高响应场景中的稳定运行。同时，团队深入探索智能体（Agent）的开发与应用，通过强化学习、多模态交互等技术，赋予智能体自主分析问题、制定策略的能力。
在硬件层面，研究团队依托机器人和智能巡航车等实体设备，搭建了软硬一体化的实验平台。通过将软件层面开发的智能体算法注入硬件系统，团队致力于构建能够与环境实时互动、具备自主决策能力的具身智能机器人。这种“软件定义硬件”的研发路径，为服务型机器人、智能巡检系统等应用场景提供了创新解决方案。
图3 深度推理过程
未来愿景：构建开放协同的智能生态系统
人工智能创新中心主任李昊康老师表示：“本次本地化DeepSeek大模型的部署，是实现具身智能机器人的重要里程碑。未来，团队将进一步探索大模型与硬件的深度耦合，推动智能体从“被动执行”向“主动适应”的跨越。”
实践中心自身的人才培养体系完善路径为：依托项目实践，培养兼具软件开发与硬件设计能力的复合型人才，中心计划通过该路径持续推进研究。
终审：党委宣传部
