DeepSeek 引发的思考：大模型在 PLM 领域的机遇与挑战

在科技的浪潮中，DeepSeek 大模型犹如一颗耀眼的新星，引发了广泛的关注和深刻的思考。它在自然语言处理方面展现出的卓越能力，不仅为通用领域带来了新的变革，也为产品生命周期管理（PLM）领域注入了新的活力，但同时也带来了一系列需要我们深入思考的问题。

一、大模型在自然语言处理上的突破与价值

DeepSeek 在诗词创作等方面的出色表现，充分证明了其在词汇量、知识储备以及文字推理组织能力上的深厚底蕴。只要给出恰当的提示词，它就能创作出符合诗词格律且意境优美的作品，远超普通的写作水平。这一成果不仅仅是技术上的胜利，更意味着在自然语言的理解和内涵推理方面，大模型已经达到了一个相当高的水平。

这种突破在人机交互领域产生了巨大的影响。大量公司纷纷宣称将自己的大模型或语音助手与 DeepSeek 深度融合，这股风潮也吹进了 PLM 领域。通过这种融合，PLM 系统的人机交互得到了显著改善，用户可以使用自然语言与系统进行交互，大大提高了系统应用的效率和效果。例如，在理解用户的设计和分析意图上，大模型能够精准把握；在智能检索推荐方面，它可以像知识图谱一样为用户提供更精准的信息。

二、PLM 与大模型融合的现状与重点

现阶段，大模型与 PLM 的结合主要体现在人机的自然交互上。可以将其看作是为 PLM 系统披上了一层大模型的外壳，大模型负责解析自然语言和推理用户意图，并将其转换为 PLM 系统自身的操作执行指令。具体来说，当前的融合重点主要有两个方面。

一方面是本地化或专业化知识训练。PLM 涉及到产品从概念设计到报废的整个生命周期，具有大量特定的行业知识和专业要求，大模型需要通过针对性的训练来掌握这些知识，以便更好地为 PLM 服务。另一方面是对大模型分析结果参数化的获取及与现有 PLM 系统执行的集成。这就像是建立了一个映射关系，将大模