9月17日，DeepSeek-AI 團隊在北京舉行發(fā)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(fā)表。這一突破性技術不僅顯著提升了人工智能在數(shù)學、編程及STEM領域問題的推理能力，也為中央空調等行業(yè)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(shù)據的依賴，實現(xiàn)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(yōu)化推理過程，并通過獎勵機制持續(xù)提升執(zhí)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(tǒng)的智能化管理，可通過實時感知環(huán)境數(shù)據、動態(tài)調節(jié)運行參數(shù)，實現(xiàn)能源效率最大化。

此次技術突破對中央空調行業(yè)的智能化發(fā)展具有積極影響。借助類似 DeepSeek-R1 的推理模型，中央空調系統(tǒng)可實現(xiàn)對建筑環(huán)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(tǒng)運行成本，進一步推動行業(yè)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(yōu)化和推廣，中央空調行業(yè)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(xiàn)，并在智慧建筑、綠色能源管理中發(fā)揮更大價值。