摘要：随着人工智能技术的快速发展，DeepSeek作为一款高性能的开源大模型，逐渐成为行业关注的焦点。深入探讨了DeepSeek在终端本地部署的背景、优势及面临的挑战，并从硬件适配、端网协同、多模型适配和完整体验交付四个层面提出了针对性的技术建议。首先硬件适配通过量
DeepSeek在终端本地部署的解决方案与发展研究
戴国华，武晓鸽，詹文浩
（中国电信股份有限公司研究院，广东 广州 510630）
【摘 要】随着人工智能技术的快速发展，DeepSeek作为一款高性能的开源大模型，逐渐成为行业关注的焦点。深入探讨了DeepSeek在终端本地部署的背景、优势及面临的挑战，并从硬件适配、端网协同、多模型适配和完整体验交付四个层面提出了针对性的技术建议。首先硬件适配通过量化压缩和多线程并行化技术，可显著降低模型对硬件资源的需求；端网协同能力适配借助边缘计算技术和智能调度算法，可有效减少网络延迟和带宽占用；多模型适配与混合式AI能力的构建，可提升终端设备在多样化应用场景中的灵活性；完整体验交付与产品创新则实现了用户体验的进一步优化。此外，还分析了DeepSeek在智能家居、智能驾驶和工业检测等领域的实际应用效果，并对其未来发展方向进行了展望，为DeepSeek在终端设备上的高效部署提供了全面的参考。
【关键词】DeepSeek；本地部署；硬件适配；端网协同；AI终端
doi:10.3969/j.issn.1006-1010.20250314-0002
中图分类号：TN929.5 文献标志码：A
文章编号：1006-1010(2025)03-0100-07
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近年来，人工智能大模型在自然语言处理、图像识别、智能决策等领域取得了显著进展，成为推动行业智能化转型的关键技术之一[1]。其中，DeepSeek（深度求索）作为一款开源且性能强大的大模型，凭借其高效的推理能力和灵活的部署方式，逐渐成为企业级AI（Artificial Intelligence，人工智能）应用的首选[2]随着应用场景的不断拓展，不同行业对DeepSeek本地部署的需求日渐提高。终端作为用户第一界面，在终端本地部署DeepSeek具备以下优点：首先，本地部署确保数据完全存储在本地，避免了敏感信息外泄，符合企业对数据隐私的严格要求[4]；其次，本地部署不受网络波动和服务器压力的影响，能够提供更稳定的AI服务[4]；再次，通过优化硬件适配和推理效率，DeepSeek能够在本地环境中高效运行，降低了企业的运营成本；最后，DeepSeek开源特性使得企业可以根据自身需求对模型进行定制和优化，打造专属的AI解决方案。然而，尽管DeepSeek在终端本地部署具备上述优势，其实现过程仍面临诸多挑战。首先，DeepSeek作为一款大模型，对硬件资源的需求较高。而终端设备通常受到CPU（Central Processing Unit，中央处理器）、GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）、内存和散热等硬件限制，难以直接运行完整的DeepSeek模型；其次，尽管DeepSeek可以通过本地部署实现高效运行，但在某些复杂任务中仍需要与云端资源协同工作，然而，当前的端网协同架构仍存在延迟、带宽和功耗等问题，影响了整体性能[5]；再次，当前终端硬件架构和智能体设计仍难以满足在不同模型之间灵活切换和协同工作的混合式AI能力，不利于多模型适配；最后，用户对AI产品的期望不仅局限于模型性能，还包括产品的外观设计、交互体验和整体功能[6]。这些挑战表明，终端本地部署并非简单的模型移植，而是需要综合考虑硬件适配、端网协同、用户体验等多方面因素的复杂过程。本文将围绕DeepSeek在终端本地部署的技术挑战提出技术建议，介绍DeepSeek在智能家居、智能驾驶和工业检测等领域的实际应用，并探讨其未来发展方向，为DeepSeek在终端设备上的高效部署提供指导。
1 DeepSeek本地部署的技术建议
为了充分发挥DeepSeek在终端设备上的优势，解决当前DeepSeek终端本地部署中的问题，本节从硬件适配与优化、端网协同能力适配、多模型适配与混合式AI能力及完整体验交付与产品创新四个层面提出切实可行的解决方案。
1.1 硬件适配与优化
硬件适配与优化是实现DeepSeek高效本地部署的基础，具体来说：
（1）硬件适配：针对DeepSeek模型的特点，优化CPU、GPU和NPU（Neural network Processing Unit，神经网络处理器）的适配方案。例如，量化压缩技术可实现将DeepSeek模型参数从浮点数到低位宽整数的转换，有效降低存储和计算需求，进而提升硬件资源的利用效率，为模型在低功耗设备上的运行提供可能[7]。具体来说，针对CPU，利用SIMD指令集（如AVX-512或NEON）加速计算密集型操作，并通过多线程并行化技术分解模型前向传播任务，充分利用多核CPU的并行计算能力[8]。针对GPU，采用显存池化技术优化显存分配，减少碎片化，同时通过计算图优化（如操作融合、算子重排）降低计算开销[9]。针对NPU，结合量化压缩和稀疏化处理降低模型存储和计算需求，并适配专用指令集，提升神经网络计算效率[7]（2）算力优化：开发高效的推理引擎，如基于TensorRT的优化版本，通过深度优化计算图结构，减少不必要的计算节点，进一步提升模型的推理速度。同时，采用动态量化与混合精度计算，在关键节点使用高精度计算，非关键节点使用低精度计算，平衡精度与效率[10]。此外，通过分页注意力机制和显存优化策略，将注意力计算分解为小块逐块计算，降低单次显存占用；并通过异构计算资源协同，将不同任务分配给CPU、GPU和NPU，充分发挥各自优势，提升整体运行效率，降低硬件的性能门槛，使得更多终端设备能够支持DeepSeek模型的运行。值得注意的是，硬件适配与优化技术难点主要包括模型量化压缩后的精度损失、硬件资源的高效利用以及不同硬件平台的适配性。具体来说：
（1）量化压缩技术
技术难点：传统的量化压缩方法（如线性量化）虽然能够显著降低模型的存储和计算需求，但往往会牺牲模型精度。
解决方案：
1）量化感知训练[11]：在训练阶段引入量化感知损失函数，引导网络学习对量化友好的特征，从而减少量化过程中的精度损失。
2）创新的量化方法[12]：采用非线性量化或自适应量化技术，根据输入数据的分布动态调整量化参数，以更好地保留数据特征。
3）华为专利技术[13]：借鉴华为的专利方法，通过将权重向量的符号位和尾数位作为浮点数的输入数据，实现整型数与浮点数的有效运算，显著降低量化压缩对模型精度的负面影响。
（2）硬件资源适配
技术难点：不同硬件平台（如CPU、GPU、NPU）的计算能力和资源限制不同，适配这些平台需要解决硬件资源的高效利用问题。
具体实施步骤：
1）模型量化：将模型参数从浮点数转换为低位宽整数（如INT8），减少存储和计算需求。
2）显存优化：通过分页注意力机制和显存池化技术，优化GPU的显存使用。
3）推理引擎开发：开发针对不同硬件的高效推理引擎，进一步提升模型的运行效率。
1.2 端网协同能力适配
端网协同能力的优化是确保DeepSeek在复杂应用场景中高效运行的关键，具体来说：
（1）端网架构优化：为了实现终端设备与云端的高效协同，优化端网架构。例如，采用边缘计算技术，将部分计算任务从云端卸载到终端设备，减少网络延迟和带宽占用，可将网络延迟降低30%～50%，尤其是在复杂任务中，延迟降低效果更为显著[14]。通过智能调度算法，根据任务的复杂度和实时性要求，动态分配计算资源，带宽占用可减少20%～30%，系统响应速度可提升20%～35%。由此提升系统响应速度及资源利用效率[15]（2）通信协议优化：开发高效的通信协议，确保终端设备与云端之间的数据传输快速、稳定且安全。例如，采用轻量级的MQTT协议或WebRTC技术，实现低延迟的实时通信，通信延迟可降低40%～60%，数据传输量减少30%～50%[16]。同时，结合AES-256加密算法和身份认证机制[17]，数据传输安全性提升90%以上，有效防止未授权访问。（3）模型更新与同步：终端设备需要定期从云端获取模型更新，以保持其性能和功能的最新状态。可设计高效的模型更新机制，支持增量更新和差分更新，模型更新数据量减少70%～80%[18]。由此可显著降低系统维护成本，提高模型的适应性，降低系统维护成本。在实际应用中，端网协同能力适配技术难点主要包括云边端设备的异构性、网络环境的复杂性以及资源管理和调度的动态性，具体来说：
（1）云边端协同计算方法
技术难点：云边端设备的异构性强，传统的协同计算方法不完全适用于这种场景。例如，计算密集型任务和数据密集型任务需要根据设备的计算能力和资源利用率进行合理分配。
解决方案：
1）计算密集型任务：分配给云端节点，利用其强大的计算能力。
2）数据密集型任务：分配给边缘节点，减少数据传输量。
3）任务切分与协同执行：将复杂任务切分为多个子任务，分配给不同的设备执行，最后合并结果。
具体实施步骤：
1）任务分析：根据任务的计算量和数据量，确定任务类型。
2）资源评估：实时监测云边端设备的资源状态，动态分配任务。
3）结果合并：将各设备执行的子任务结果进行合并，得到最终结果。
（2）端到端跨域保障机制
技术难点：云边端协同网络中，网络环境复杂，资源管理和调度需要解决跨域保障问题。
解决方案：跨域保障机制：设计端到端的跨域保障机制，确保任务在不同域之间的高效传输和执行。
具体实施步骤：
1）网络优化：采用轻量级通信协议（如MQTT或WebRTC），减少网络延迟。
2）数据加密与身份认证：确保数据传输的安全性和可靠性。
3）智能调度算法：根据任务的实时性和复杂度，动态调整任务的执行位置。
然而，端网协同也带来了多种网络安全风险，如中间人攻击和拒绝服务攻击。中间人攻击可能导致信息泄露和篡改，防范措施包括采用加密通信（如HTTPS、SSL/TLS）、验证数字证书、避免不安全网络、启用多因素认证（MFA）以及部署网络安全工具（如防火墙和IDS）[19]。DoS/DDoS攻击则通过流量淹没目标，导致服务中断，其防范措施包括流量过滤与清洗、多路径路由、云服务防护（如Azure DDoS防护）、合理配置带宽以及安全审计与监控[20]为应对这些风险，端网协同需建立多层次安全保障机制：数据加密与身份认证（如AES-256）、智能调度与流量优化、以及跨域安全协同[17]。这些措施确保了数据传输的安全性和系统稳定性，为DeepSeek在复杂场景中的高效部署提供了有力支持。1.3 多模型适配与混合式AI能力
多模型适配与混合式AI能力是终端设备适应多样化应用场景的关键，具体来说：
（1）智能体设计：构建自适应的智能体，灵活适配多种大模型。通过开发通用的API接口和模型管理工具，实现不同模型之间的无缝切换，提升终端设备的灵活性，为用户更广泛的AI应用选择。具体来说，不同大模型在设计上各有侧重：语言生成模型（如DeepSeek）擅长自然语言处理，视觉模型（如ViT）专注于图像识别，多模态模型（如CLIP）则在跨模态任务中表现出色。智能体首先分析任务类型，判断其更适合的语言、视觉还是多模态模型。例如，语音交互任务选择语音模型（如Whisper），图像分类任务选择视觉模型，复杂多模态任务则切换到多模态模型。同时，智能体通过通用API接口实现模型的无缝切换，并利用缓存机制保存中间结果，确保任务连续性。此外，智能体内置模型管理工具，监控模型性能、优化参数并管理版本，根据设备资源状态动态调整模型配置。
（2）混合式AI架构：设计支持混合式AI的硬件架构，在本地和云端之间动态分配计算任务。轻量级任务由本地设备处理，复杂任务则通过云端完成，进而优化了资源分配，提升系统整体性能和响应速度。具体来说，混合式AI架构实时监测任务复杂度（计算量、数据量、实时性要求）和本地设备资源状态（CPU/GPU利用率、内存占用）及网络状态（带宽、延迟），根据评估结果动态决定任务执行位置。例如，智能家居中的设备控制任务因对实时性要求高而优先在本地执行；智能驾驶中的复杂场景分析任务因计算量大而部分或全部卸载到云端。混合式AI架构通过智能调度算法实现本地与云端的高效协同，提升响应速度，降低功耗和资源消耗。同时，混合式AI架构根据任务执行结果和用户反馈动态调整任务分配策略，进一步优化资源利用和系统性能。
1.4 完整体验交付与产品创新
完整体验交付与产品创新是终端设备赢得市场的关键，具体来说：
（1）软硬件一体化设计：提供软硬件一体化的解决方案，确保用户获得无缝的AI体验。除了优化模型与硬件的适配性，还需要在用户界面、交互设计等方面进行创新。例如，开发直观易用的图形化界面，让用户能够轻松配置和管理DeepSeek模型，同时提供实时反馈和性能监控功能。
（2）产品形态创新：突破传统设备的形态限制，结合DeepSeek的AI能力，设计更具吸引力和实用性的产品。开发集成语音交互、智能显示和环境感知功能的终端设备，满足不同行业的需求。在提升产品功能性基础上，拓展AI技术的应用边界。
（3）用户体验优化：除了性能和功能，用户体验也是决定产品成功的关键因素。通过关注优化终端设备的响应速度、功耗控制等细节，确保用户在使用过程中感受到高效、便捷和稳定的体验。
综上，通过硬件适配与优化、端网协同能力适配，多模型适配与混合式AI能力的构建以及完整体验交付与产品创新的实施，DeepSeek能够在终端设备上实现高效部署，为用户提供更具价值的AI解决方案，推动DeepSeek在更多场景中的广泛应用。
2 DeepSeek终端本地部署应用探讨
为验证DeepSeek在终端本地部署的技术可行性和市场潜力，本文选取智能家居、智能驾驶和工业检测三个典型应用场景进行分析，同时对不同行业对DeepSeek本地部署意愿的分析。
2.1 智能家居
在智能家居领域，DeepSeek模型可广泛部署于智能音箱、智能摄像头和智能控制器等终端设备。通过本地部署，这些终端设备能够实时响应用户语音指令，快速完成设备控制、场景切换和信息查询等功能。为验证部署效果，可以短期实验数据为参考：选取2 000户家庭作为实验样本，涵盖不同家庭结构（单身公寓、二人世界、三口之家、多代同堂）。以1周为实验周期，对比传统智能家居系统（基于规则的自动化控制）与DeepSeek驱动的智能家居系统。例如，海尔智能家居系统接入DeepSeek技术后，用户对智能家居系统的满意度提高了30%，设备操作便捷性提升35%，操作失误率降低40%[21]。在实现过程中，海尔智能家居系统技术团队重点优化了设备控制和场景切换功能。首先，针对设备控制功能，采用模型剪枝和量化技术[22]，优化推理引擎，显著降低模型对硬件资源的需求，使得智能音箱和控制器能够在低功耗设备上高效运行，同时保持较高的语音识别准确率。此外，开发了高效的推理引擎，进一步提升了模型的推理速度，确保设备控制指令能够实时响应。同时，DeepSeek结合云端的深度推理能力，能够实现更复杂的任务。例如，智能摄像头可以通过本地模型实时检测异常行为，并将复杂场景的分析任务上传至云端，实现高效的家庭安全防护。具体实现过程中，对于场景切换功能，采用混合式AI架构。在“回家模式”场景中，智能音箱通过本地模型识别语音指令后，将任务分解为多个子任务，并通过边缘计算技术将部分计算任务卸载到云端。这种架构不仅确保了场景切换的流畅性，还显著降低了系统的延迟，进而提升了系统的响应速度和稳定性。
考虑对不同终端设备适配情况的差异，智能家居设备（如智能音箱、智能摄像头）通常采用低功耗处理器，计算能力和存储资源有限。此外，用户对智能家居设备的响应速度有较高要求，需要在本地快速完成任务。其优化策略为：
（1）模型量化与蒸馏：采用INT8量化技术，将模型参数从浮点数转换为低位宽整数，显著降低计算需求。同时，通过模型蒸馏技术将DeepSeek压缩为轻量版本（如DeepSeek-V2-Lite），适合边缘设备[22]。（2）硬件适配：选择适合智能家居场景的AI处理器，如瑞芯微RK3588，具备6 TOPS INT8推理能力，支持深度学习推理。
2.2 智能驾驶
在智能驾驶领域，DeepSeek模型可深度集成于自动驾驶辅助系统中。终端设备（如车载传感器和计算单元）负责实时感知车辆周围的环境信息，包括道路标志、行人和车辆位置等，并进行初步决策。例如，通过本地部署的DeepSeek模型，车辆能够实时识别交通标志并调整行驶速度，或在检测到行人时发出预警并采取制动措施。在实现过程中，面对硬件适配与实时性挑战，采用NPU进行硬件加速，并通过分页注意力机制优化模型的显存占用，确保模型能够在低延迟条件下运行。此外，通过开发高效的推理引擎，进一步提升了模型的推理速度，确保车辆能够在复杂的驾驶场景中实时做出决策。
同时，云端可提供全局路径规划和复杂场景的深度推理支持。例如，在多车交互或恶劣天气条件下，云端能够基于实时数据进行更精准的路径规划和决策优化。通过边缘计算技术将部分计算任务卸载到车辆本地，同时采用轻量级通信协议（如WebRTC）优化数据传输，将网络延迟降低至毫秒级，显著提升了系统的可靠性和安全性[17]。由此，智能驾驶系统不仅能够实现更安全、更高效的自动驾驶功能，还能通过持续的模型更新和优化，不断提升系统的可靠性和适应性。考虑对不同终端设备适配情况的差异，智能驾驶场景需要处理复杂的图像识别和实时决策任务，对算力要求极高。然而，车载设备需要在低功耗环境下运行，不适合直接执行大型模型。其优化策略为：
（1）硬件加速：适配高性能车载AI芯片，如NVIDIA Jetson Orin，支持TensorRT量化优化，加速DeepSeek推理。
（2）云边协同：本地设备处理轻量任务，复杂任务通过5G/Wi-Fi 6低延迟网络上传云端进行深度推理。
2.3 工业检测
在工业领域，DeepSeek模型可部署于智能检测设备上，用于产品质量检测和设备故障诊断。通过本地部署，终端设备能够实时检测生产线上的产品缺陷和异常，并及时发出警报。为验证部署效果，可以短期实验数据为参考：以120万台设备为实验样本，涵盖不同生产批次和工艺条件。以1周为实验周期，覆盖不同生产阶段和优化周期。对比传统生产流程（基于固定参数的机器人调度）与DeepSeek的强化学习模型。例如，富士康在iPhone主板贴片环节部署DeepSeek技术后，节拍时间缩短12%，产能提升至120万台/日[21]；比亚迪利用DeepSeek的工业视觉质检方案，漏检率从0.3%降至0.05%，每年减少质量损失超2亿元[21]。实现过程中，考虑工业检测场景中存在多种产品型号和检测需求，通过开发多模型适配的智能体，实现了不同检测任务的无缝切换，并通过通用API接口管理多种模型，提升了系统的灵活性。同时，结合云端的模型更新和数据分析能力，设备能够不断优化检测算法。例如，云端可以根据不同产品的检测数据，动态调整模型参数，进一步提高检测精度和效率。实现过程中，通过智能体的动态适配机制，确保设备能够根据不同的生产任务快速调整检测策略。此种模式不仅可确保生产连续性和稳定性，还可降低人工检测成本，提升工业生产的智能化水平。
考虑对不同终端设备适配情况的差异，工业检测需要处理高精度的图像识别和数据分析任务，对模型精度要求极高。此外，工业设备种类繁多，硬件架构差异大，适配难度高。其优化策略为：
（1）模型优化与适配：采用DeepSeek-V3等高性能模型，通过量化和蒸馏技术适配工业设备。例如，海光DCU成功适配DeepSeek-V3和R1模型[25]。（2）边缘计算：部署边缘计算设备，如昇腾AI处理器，支持本地推理，减少对云端的依赖。
综上所述，DeepSeek在终端本地部署具备技术优势，端网协同模式在提升系统性能、优化资源分配和改善用户体验方面具有巨大潜力，为DeepSeek在更多行业的推广和应用提供了宝贵的经验和参考。
3 DeepSeek本地部署的发展方向
随着技术的不断进步和市场需求的日益多样化，未来DeepSeek在终端本地部署的发展将聚焦于硬件加速、模型优化、端网融合、多模态融合以及安全隐私保护等关键领域。这些发展方向不仅将推动DeepSeek在更多场景中的高效应用，还将进一步提升其性能、适应性和用户体验。
3.1 硬件加速与专用芯片
硬件加速是提升DeepSeek模型性能的关键技术方向。未来，硬件厂商将致力于开发更多专用AI芯片，如GPU、NPU和FPGA等，以满足模型对算力的高需求。这些专用芯片将具备更高的计算效率、更低的功耗和更好的适配性，从而为终端设备提供强大的AI支持。具体来说，GPU是深度学习的传统主力，其并行计算架构适合处理矩阵运算，如NVIDIA的A100 GPU在大规模矩阵乘法中表现出色。然而，GPU在功耗和专用性上存在局限性。例如，某科技企业结合NVIDIA V100 GPU和DeepSeek框架开发智能语音助手，训练周期显著缩短，但功耗问题仍待优化。TPU是谷歌为深度学习定制的芯片，采用脉动阵列架构，大幅降低了数据搬运带来的性能损耗。TPU v2在BERT模型训练中表现优异，但其专用性限制了其在其他任务中的通用性。NPU则专注于特定场景的优化，功耗低且效率高。而FPGA则因其可编程性和灵活性，能够针对特定任务进行定制化加速，但其在深度学习领域的应用相对有限。随着硬件技术的不断进步，未来，GPU和ASIC（如TPU）将逐渐融合，兼具通用性和专用性。AI芯片将更加注重架构的灵活性和可重构性，以适应多样化的深度学习任务。同时，随着工艺技术的进步，AI芯片将朝着更低功耗、更高性能的方向发展，神经拟态芯片和可重构计算芯片将成为未来的研究重点。此外，国产芯片在DeepSeek适配方面取得显著进展。例如，龙芯3号处理器成功运行DeepSeek-R1 7B模型，性能卓越且成本优异[26]。国产芯片通过与DeepSeek的深度适配，正在逐步打破国外芯片的垄断。专用芯片将成为DeepSeek本地部署的重要支撑，推动其在更多终端设备上的广泛应用。
3.2 模型压缩与优化
为了进一步降低DeepSeek模型对硬件资源的依赖，模型压缩和优化技术将成为未来研究的重点。通过量化、剪枝和蒸馏等技术，模型的参数量和计算复杂度将大幅降低，同时保持其性能。例如，剪枝技术则通过去除冗余的神经元或连接，优化模型结构，提升推理效率[22]。此外，开发更高效的模型架构，如稀疏模型和模块化模型，也将成为未来的发展方向[27]。这些优化手段不仅将使DeepSeek能够在资源受限的终端设备上高效运行，还将进一步提升其在复杂任务中的表现能力。3.3 端网融合与协同智能
端网协同将成为未来AI应用的重要趋势。通过构建端网融合的AI架构，可有效实现终端设备与云端的无缝协同。本地部署的DeepSeek终端设备负责实时感知、初步决策、语音交互和设备控制任务，云端则提供全局规划和深度推理支持。这种协同模式不仅优化了资源分配，还提升了系统的整体性能和用户体验。通过端网协同，AI应用将具备更强的实时性和适应性。
3.4 多模态融合与通用智能
未来，DeepSeek模型将不仅仅局限于单一模态的处理，而是向多模态融合方向发展。结合语音、图像、文本等多种数据，模型将实现更全面的感知和理解能力。多模态融合不仅将提升模型的泛化能力，还将使其具备更强的通用智能，能够适应更多复杂的应用场景。通过多模态数据的融合，DeepSeek将为用户提供更自然、更智能的AI体验。
3.5 安全与隐私保护
随着AI技术的广泛应用，数据安全和隐私保护的问题日趋重要。未来，DeepSeek在安全与隐私保护方面将重点关注以下几个方向：
（1）数据加密与匿名化：在数据传输和存储过程中，采用强加密算法（如AES-256）对数据进行加密，确保数据不被未授权访问。同时，对数据进行匿名化和脱敏处理，去除能够直接或间接识别用户身份的信息。
（2）访问控制与权限管理：采用严格的访问控制策略，只有经过授权的人员才能访问用户数据，且所有访问行为都会被记录和审计。此外，通过身份认证和权限管理机制，进一步防范数据泄露和不当使用的风险。
（3）模型安全与鲁棒性：建立完善的模型安全评估标准和测试方法，对模型进行全面的安全测试，及时发现和修复安全漏洞。同时，研究对抗性攻击方法与防御机制，提升模型在复杂环境下的鲁棒性和可靠性。
（4）端网融合环境下的安全机制：
1）在端网融合的AI架构下，终端设备与云端的协同工作增加了数据传输和访问的安全风险。为应对这一挑战，未来将重点构建层次化的纵深防御安全体系：
2）基础设施层：部署边界安全设施，防止通用资源池中的安全攻击，满足法律法规中的安全防护能力要求。
3）数据层面：确保数据在传输和存储过程中的机密性、完整性和可用性。采用抗量子密码技术、认证机制和安全路由机制，防范中间人攻击、拒绝服务攻击等威胁。
4）应用层面：结合隐私保护的机器学习技术，如同态加密和安全多方计算，保护模型训练过程中数据的隐私。
5）合规性与政策支持：DeepSeek将严格遵守相关法律法规，如《网络安全法》《数据安全法》和《个人信息保护法》，确保数据处理过程符合法律要求。此外，通过设立专门机构监督AI模型的隐私保护和数据安全，进一步完善相关政策法规。
安全与隐私保护技术的发展将为DeepSeek的广泛应用提供坚实的保障，增强用户对AI技术的信任。
4 结束语
DeepSeek作为一款高性能的开源大模型，在终端本地部署方面具有广阔的应用前景。通过硬件优化、端网能力适配、混合式AI设计、和完整体验交付等技术手段，可以有效解决当前DeepSeek在终端本地部署面临的问题。未来，随着硬件加速、模型压缩、端网融合、多模态融合及隐私保护等技术的发展，DeepSeek将在更多领域实现高效部署和广泛应用，为行业智能化转型提供强大支持。
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★原文刊发于《移动通信》2025年第3期★
作者简介戴国华：硕士毕业于华南理工大学，现任职于中国电信股份有限公司研究院，主要研究方向为工业产品研发、行业应用开发、终端技术研究等武晓鸽：博士毕业于中山大学，现任职于中国电信股份有限公司研究院，主要研究方向为5G技术、人工智能、终端技术等詹文浩：硕士毕业于香港科技大学，现任职于中国电信股份有限公司研究院，主要研究方向为5G技术研究、终端新技术等。《移动通信》★往期推荐★【25专题征稿】6G卫星互联网、语义通信、通感算一体化
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