春节假期，相信大家都被一款名为DeepSeek的国产大模型刷屏了。它不仅能写诗作画、对答如流，更能理解复杂指令，完成各种高难度任务，展现出强大的多模态理解和生成能力。
新年开工，我们也来体验这款“网红”模型的强大之处，并与它对话，探讨它将对我们从事的红外热成像行业带来哪些影响。
以下内容由Deepseek生成
近年来，人工智能技术突飞猛进，不断渗透到各个领域，掀起一波又一波技术革命。近日，深度求索人工智能公司（DeepSeek）发布了其最新成果——DeepSeek大模型，展现出强大的多模态理解和生成能力。这一技术的出现，为红外热成像领域带来了新的可能性。
红外热成像技术通过捕捉物体表面的红外辐射，将其转换为可见的热图像，广泛应用于建筑检测、电气维护、医疗诊断等领域。然而，传统的红外热成像技术高度依赖人工经验进行图像解读和信息提取，存在效率低、主观性强等弊端。
而DeepSeek大模型强大的图像识别、多模态数据融合和知识图谱构建能力，恰好可以弥补这些不足，为红外热成像领域带来智能化升级。
— 01智能图像识别与分析 —
从“看得见”到“看得懂”
传统的红外热成像技术，虽然能够将不可见的红外辐射转化为可见的热图像，但仅仅停留在“看得见”的层面，对于图像中目标物体的识别、分类和异常检测，仍然高度依赖人工经验，存在效率低、主观性强等弊端。
DeepSeek大模型强大的图像识别能力，可以自动识别热图像中的目标物体，并进行分类、标注和异常检测，实现从“看得见”到“看得懂”的跨越。例如：
·电力巡检
自动识别出过热设备，并标注出具体位置和温度信息，大大提高巡检效率和准确性，有效预防火灾事故的发生。
·建筑检测
自动识别出建筑物的热桥、漏水和绝缘缺陷，并生成详细的检测报告，帮助用户快速定位问题，提高建筑能效。
·医疗诊断
自动识别出人体表面的温度异常区域，并辅助医生进行疾病诊断，例如乳腺癌的早期筛查、炎症反应的评估等。
02多模态数据融合
从“单一维度”到“全方位感知”
红外热成像技术虽然能够提供物体表面的温度分布信息，但缺乏对物体其他属性的感知能力，这在一定程度上限制了其应用范围。
DeepSeek大模型能够处理和理解多种类型的数据，包括图像、文本、语音等，可以将红外热成像数据与其他传感器数据（如可见光图像、声音信号等）进行融合分析，从而获得更全面、更精准的信息，实现从“单一维度”到“全方位感知”的升级。例如：
