從字面意義“DeepSeek”可釋義為深度探索，從技術路徑可以解析為“用AI深度學習大模型進行探索。陸續爆火的ChatGPT、DeepSeek都是人工智能深度學習大模型的現實運用，其實深度學習技術在我們日常生活中早已廣泛運

用，例如人臉識別、自動駕駛汽車、智能家居設備、光電分選設備……

中科光電作為業內率先將深度學習技術引入光電分選領域的先行者，在光電分選領域構建起全球先進的"智慧之眼

"，更貼近產業變革的智能革命正在悄然助力改寫中國民族工業中國智造的未來圖景。

自1月20日杭州深度求索公司引爆DeepSeek-R1話題以來，人工智能熱潮持續升溫。在這場全球AI競賽中，中科光電早在2019年就布局深度學習技術研發，在光電分選工業場景中跑出驚艷的"中國加速度"：通過將深度神經網絡與光電傳感深度融合，智能分選系統實現快速、精準識別。

那么，人工智能在光電分選領域到底是怎么實現的？

這個答案，早在23年2月的時候小編就在中科光電的公眾號中做出了主觀回答，感興趣的朋友可以點擊下方鏈接了解。

從ChatGPT到DeepSeek，這里面不僅僅是簡單的升級，更是一次技術突破，一次創新，也是中國一次人工智能技術的創新在世界展示。

中科光電從深度學習的首次運用到如今的滿足不同復雜需求的技術，中間同樣經歷著一次次技術創新，也在慢慢的向世界展示“中國創新”、“中國造”。

今天小編想換個有關人工智能的話題聊，那么中科光電在光電分選領域結合人工智能的實際運用怎么樣了呢？小編在這里帶大家回顧和感受中科光電人工智能深度學習技術的最近幾年技術變化和發展。

2025中科光電深度學習技術迭代

中科光電深度學習技術的實際運用

中科光電深度學習技術最先運用于瓜子，到目前在瓜子分選領域也在廣泛使用。目前深度學習技術可以實現在原料瓜子中分選出有顏色、形狀、生物特征等差異的次品瓜子，以及混有的塑料、石(土)塊、葵盤等惡性雜質。

深度學習在瓜子分選中的運用

正是因為這些深度學習技術運用的不斷探索與創新，如今中科光電在瓜子霉變分選難點上發展迅速。

成熟的深度學習技術在瓜子霉變分選上的運用體現

通過采圖、特征標記、海量數據等深度學習技術支撐，瓜子外部霉變特征和內部缺陷特征都能清晰識別。

部分瓜子分選需求

除此之外，中科光電分選深度學習技術還在堅果類、豆類、大米、玉米、辣椒、花椒、花生、干果、海產、中藥材、茶葉等糧食食品領域以及塑料回收、礦石、煤炭等工業領域都已經廣泛運用。

當我們驚嘆于DeepSeek、ChatGPT等AI的對話魅力時，中科光電的"工業大腦"已為全球30多個國家、2000多條產線

注入智能基因。從巴西咖啡豆到南非金屬礦，從美國巴旦木到東南亞塑料回收廠，這套融合卷積神經網絡與遷移

學習技術的智能分選系統，正在重新定義"中國智造"的全球競爭力。