隨著數(shù)據(jù)要素市場化進程加速，如何在保障隱私安全的前提下充分釋放數(shù)據(jù)價值，并基于當下大熱的開源模型DeepSeek實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型，成為數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的核心命題。

近日，優(yōu)刻得數(shù)據(jù)安全流通平臺“安全屋”已完成與DeepSeek全系列模型適配，將安全屋的數(shù)據(jù)隱私保護能力與DeepSeek推理能力進行技術融合，為數(shù)據(jù)要素流通提供了更高效、智能、安全的解決方案，更在醫(yī)療、金融、制造等多個垂直場景中展現(xiàn)出廣闊的應用潛力。

數(shù)據(jù)安全流通與AI賦能深度融合的

「典型應用場景」

1. 金融風控與普惠金融

行業(yè)痛點：

傳統(tǒng)金融領域存在多維數(shù)據(jù)孤島（銀行、政務、互聯(lián)網(wǎng)平臺間信息割裂），導致風險評估信息不對稱；征信覆蓋不足限制普惠金融發(fā)展；敏捷風控需求與隱私保護存在天然沖突。

安全屋+DeepSeek解決方案：

安全屋能夠構建強大的數(shù)據(jù)防護體系和新型數(shù)據(jù)協(xié)作網(wǎng)絡，已支持普惠金融平臺完成數(shù)百億元貸款發(fā)放，通過數(shù)據(jù)沙箱技術確保銀行調(diào)用公共數(shù)據(jù)時的隱私安全。

現(xiàn)在結合DeepSeek的模型適配能力，形成智能金融解決方案。金融機構可在安全環(huán)境中構建更精準的風控模型。例如，通過聯(lián)邦學習平臺訓練反欺詐模型，同時利用DeepSeek優(yōu)化算法效率，實現(xiàn)保證數(shù)據(jù)安全前提下的貸款審批速度與風險控制的雙提升。

2. 醫(yī)療數(shù)據(jù)科研與臨床輔助

行業(yè)痛點：

全國三甲醫(yī)院平均每年產(chǎn)生PB級醫(yī)療數(shù)據(jù)，但利用率不足5%；影像診斷誤診率高達28%；多中心研究因數(shù)據(jù)隱私限制常需6-8個月啟動周期。醫(yī)療數(shù)據(jù)因隱私要求嚴苛，跨機構共享難度大。

安全屋+DeepSeek解決方案：

優(yōu)刻得與醫(yī)院合作的醫(yī)療智能數(shù)據(jù)平臺，已通過安全屋實現(xiàn)數(shù)據(jù)“不出院”的聯(lián)合分析。現(xiàn)引入DeepSeek后，醫(yī)院可在保障數(shù)據(jù)安全前提下，利用大模型構建多模態(tài)特征融合引擎。

例如，在肺癌篩查場景，將CT影像、病理報告、基因檢測數(shù)據(jù)進行跨模態(tài)對齊，構建多維診斷模型，同時保障患者隱私；基于大模型的醫(yī)學知識圖譜實時擴充能力，構建智能輔助決策艙，聯(lián)合多家醫(yī)療機構訓練癌癥早期篩查模型，為臨床醫(yī)生提供個性化診療建議，提升科研效率與臨床決策精準度。

3. 智慧城市與政務治理

行業(yè)痛點：

城市治理的數(shù)據(jù)大多沉睡在部門專網(wǎng)；應急事件響應依賴人工經(jīng)驗導致處置延時；傳統(tǒng)數(shù)字平臺的AI適配率嚴重不足。

安全屋+DeepSeek解決方案：

通過安全屋與DeepSeekAI能力的技術融合，可協(xié)助政府部門構建"城市智能體數(shù)字基座"，進一步優(yōu)化城市管理場景：

交通調(diào)度：通過多部門數(shù)據(jù)的安全融合與模型訓練，預測高峰期交通流量并動態(tài)調(diào)整信號燈策略，提升高峰期的通行效率。

應急響應：利用安全屋的區(qū)塊鏈存證技術，結合DeepSeek的自然語言處理能力，實時分析輿情數(shù)據(jù)并生成應急方案。

4. 制造業(yè)智能化升級

行業(yè)痛點：

制造業(yè)的生產(chǎn)和運營長期面臨“高成本、低效率”的挑戰(zhàn)，生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理、質(zhì)量檢測等往往依賴于人工成本，數(shù)據(jù)孤島問題導致許多生產(chǎn)資源被浪費；因缺乏AI手段，設備故障預測準確率普遍較低。

安全屋+DeepSeek解決方案：

優(yōu)刻得可協(xié)助制造企業(yè)打造產(chǎn)業(yè)鏈智能協(xié)同的云平臺，通過安全屋建立數(shù)據(jù)共享機制，助力企業(yè)安全共享供應鏈數(shù)據(jù)，而DeepSeek的模型適配能力能優(yōu)化生產(chǎn)流程。例如，汽車制造商可通過聯(lián)邦學習平臺聯(lián)合上下游企業(yè)訓練供應鏈預測模型，減少庫存成本；同時利用DeepSeek的視覺算法提升質(zhì)檢效率。

5. 跨境數(shù)據(jù)安全合作

行業(yè)痛點：

跨國企業(yè)在進行全球化業(yè)務布局時需要考慮當?shù)貒业臄?shù)據(jù)合規(guī)要求，例如數(shù)據(jù)本地化部署的要求；以及因語言的障礙，會導致許多的研究成果無法實現(xiàn)有效轉(zhuǎn)化，阻礙業(yè)務創(chuàng)新進展。

安全屋+DeepSeek解決方案：

安全屋的可信數(shù)據(jù)沙箱與DeepSeek的本地化部署能力，可支持跨國企業(yè)在數(shù)據(jù)不出境的前提下完成聯(lián)合分析。例如，構建跨語言的協(xié)作平臺，國際藥企可通過安全屋平臺共享臨床試驗數(shù)據(jù)，并利用DeepSeek實現(xiàn)臨床試驗文檔自動翻譯，生成多語言研究報告，加速新藥研發(fā)。

「技術融合」

安全屋與DeepSeek的協(xié)同優(yōu)勢

優(yōu)刻得安全屋自2017年推出以來，通過數(shù)據(jù)沙箱、安全多方計算、可信數(shù)據(jù)空間等一系列技術，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)“可用不可見、可用不可拿”的安全流通模式，并在政務數(shù)字治理、金融數(shù)字分析、醫(yī)療數(shù)據(jù)科研等領域廣泛應用。而DeepSeek作為開源、高性能的AI大模型，其低成本、高適配性特點正被企業(yè)級用戶廣泛采用，覆蓋金融、制造、醫(yī)療等場景。

安全屋與DeepSeek具備高度一致的行業(yè)賦能屬性，兩者的結合將形成以下核心優(yōu)勢：

1.安全與智能的雙重保障：

安全屋確保數(shù)據(jù)流通的合規(guī)性，在去除敏感信息的基礎上，確保DeepSeek模型訓練時僅調(diào)用已授權數(shù)據(jù)。在此基礎之上，結合DeepSeek高效的數(shù)據(jù)分析與模型本地化訓練能力，實現(xiàn)數(shù)據(jù)“安全可用”與“智能應用”的無縫銜接。

2.降低AI應用門檻：

DeepSeek的開源特性結合安全屋的標準化平臺，可幫助中小企業(yè)以更低成本開發(fā)垂類AI應用，加速行業(yè)創(chuàng)新。安全屋有助于打通跨企業(yè)、跨部門、跨平臺之間的數(shù)據(jù)，通過加速數(shù)據(jù)流通并釋放數(shù)據(jù)價值，助力企業(yè)基于DeepSeek快速打造私有化知識庫，并構建多模態(tài)的預訓練模型，增強在垂直領域的推理應用能力。

3. 技術互補性：

安全屋彌補了大模型在數(shù)據(jù)隱私保護上的潛在短板，通過構建信任環(huán)境，輸出更多高質(zhì)量的行業(yè)數(shù)據(jù)，以此不斷提升模型的泛化能力，而DeepSeek的算力優(yōu)化能力則提升了安全屋在復雜場景下的數(shù)據(jù)處理效率。

優(yōu)刻得安全屋對DeepSeek實現(xiàn)全面適配，標志著數(shù)據(jù)安全流通與 AI 大模型技術融合開啟全新篇章。據(jù)行業(yè)預測，數(shù)據(jù)可信空間技術服務市場規(guī)模將在未來三年繼續(xù)增長，AI 大模型的廣泛普及，正為數(shù)據(jù)應用市場撬開千億級別的廣闊增長空間。

安全屋與 DeepSeek 的深度結合，為DeepSeek模型的高效安全落地構筑了“技術+場景”的雙重保障。在這一創(chuàng)新融合模式的驅(qū)動下，更多行業(yè)領域的數(shù)據(jù)流通與智能化轉(zhuǎn)型將迎來前所未有的發(fā)展契機。