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天水监测中心分析科办公室里，副科长刘军轻敲键盘，关联的水环境质量监测数据及监测报告瞬间呈现在屏幕上。刘军介绍，在服务支撑驻地低温枯水期流域水污染防治时，水环境质量现状包含了大量指标，需要处理大量数据并做出分析。
通过本地化部署DeepSeek大模型，可以将监测方法、标准规范、监测数据、快报简报等全部录入模型中，构建一个小型智慧库，环境管理部门需要哪条河流数据、哪个监测报告时，只需向模型提问，就能迅速整合相关信息，给出相应报告或数据，对于简单的问题，AI也能根据现有数据进行深度整合并给出参考，这为科室进一步掌握流域情况提出意见建议奠定了基础。
在中心生态科，科长赵晓莉正在探索AI工具在“知识蒸馏”方面的应用。她从15个自动监测站点每天2160个数据中精炼提取“核心数据”，保留关键信息，这样压缩有利于在保持自动监测数据做好“日报”、“周报”“月报”报告支撑的同时，显著减少计算资源和存储需求，也更方便部署到中心内部机房。
本地化部署就像为生态环境监测本地数据筑好一个个“蜂巢”，模型在本地化部署后能够实现秒级响应，局域网内的用户可以随时访问，显著提高了工作效率。
天水监测中心始终坚持以科技赋能、数智转型为动力引擎，深入贯彻落实习近平总书记“构建美丽中国数字化治理体系，建设绿色智慧的数字生态文明”的重要指示精神。对标对表年度全省生态环境保护工作会暨“九大行动”启动会议精神，精准聚焦加快建立甘肃现代化生态环境监测体系的主线要求，积极探索人工智能与传统监测的深度融合。
未来，中心将继续把学习作为首要任务，加强理论学习与技术业务培训，提升DeepSeek等AI工具的学习和应用能力。通过不断优化和创新，更好地为驻地生态环境管理提供服务支撑，用“最强大脑”护航甘肃美丽建设，推动传统监测向智慧监测的全面转型升级。
编辑：吴波 责编：宋佳
审核：张燕 终审：吴玉萍
原标题：天水监测新突破：DeepSeek 驱动传统监测向智慧监测跃升
