中新网上海新闻11月24日电(许婧)上海海事大学港口物流数智化研究团队承接并协同打造了全球首个“能源+数字孪生”的港口综合能源管控平台，是创新科技赋能全球港口物流行业升级的一大成功案例。为此，中远海运港口有限公司向上海海事大学物流科学与工程研究院丁一教授团队发送感谢信，鼓励海大团队在钱凯项目的专业精神和卓越贡献，助力项目成果在钱凯港开港和未来的深度应用，为双方合作树立了新的标杆，成为港口行业产学研合作的典范，并期待双方未来在绿色和智慧港口的进一步深度合作。

中远海运港口聚焦钱凯港数字化、智能化、绿色化平台赋能增效，作为全球领先的港口运营商，委托上海海事大学推动中远海运港口全球数字孪生能源管控平台研发，充分融合双方在全球港口数字孪生综合能源管控平台(一期)项目技术开发合作成果，深入研发钱凯港能源孪生管控系统，并融入中远海运港口全球能源孪生平台，团队共同推进钱凯港生产运营实时感知、设备用能绿色智慧、零碳运营数智管控，协同打造南美首个智慧港口，助力输出中国智慧港口解决方案。

本项目构建的钱凯港能源孪生管控系统，研发了PortMeta3D全球数字孪生引擎，覆盖港口运营相关的所有实体三维可视化呈现，包括全部港机设备、岸线船舶、1.8公里隧道与泛美高速，通过“能耗+孪生”的有效监管，以能碳预警实现能效预警体系化，构建港口预警规则引擎，实时监控码头运营能效动态。构建港口能源管控和运营能效决策分析框架，自主研发港口实时大数据运筹决策优化模型和智能算法库，赋能港口智慧运营和能效管控。推进构建全球港口作业强度和碳排放标准体系，首次形成“能源管控”与“数字孪生”高度耦合的绿色低碳解决方案，支持能源数字孪生平台标准化评估港口资源配置效能，为港口实现“碳达峰、碳中和”提供了决策支持。

未来，上海海事大学将继续助力中远海运港口持续助推钱凯港数智化升级，将构建一套基于能源孪生的运营能效拟真的决策支持系统，通过历史重演、未来推演和智能算法融合验证，持续闭环优化未来港口运营能效。（完）

高校部署DeepSeek的不同方案

2月中旬，全国多所高校宣布完成了DeepSeek的满血版部署。据悉，根据各校信息化基础设施条件的差异，高校的DeepSeek部署大致可分为本地部署、本地部署+云端部署、云端部署等方式。

本地部署是将大模型安装到校园本地计算机内，可确保稳定、安全和灵活调用。DeepSeek本地部署依托高校自身的算力资源，将科研数据等不便公开的内容保存在学校内部，确保隐私安全，还可快速接入知识库赋能学科交叉创新。

东南大学、浙江大学等最先推出DeepSeek满血版的高校，就是基于学校自建的算力基础设施完成了本地部署。

东南大学网络与信息中心副主任胡轶宁表示，从2023年开始，东南大学就开始探索如何利用AI赋能学校的核心业务——人才培养和科学研究。基于上述目标，东南大学建成了纯国产云智算一体化平台，并积极推广国产化生态。在DeepSeek之前，平台已成功适配Llama3.2、Qwen2.5、GLM-4V等国内外主流开源大模型。正是由于前期打下的良好硬件基础，当DeepSeek发布之后，学校很快就完成了满血版R1的本地部署。

浙江大学信息技术中心总工程师张紫徽指出，在ChatGPT出现后，学校就预料到，算力若跟不上，将会成为制约AI发展的关键因素，于是开始谋划“西湖之光”算力联盟的建设。依托浙大“西湖之光”的算力资源，浙江大学在深度融合智能体“浙大先生”之上部署了DeepSeekV3、R1，它基于CARSI资源共享平台，覆盖了教学、科研、生活等全场景，还会面向全国829所CARSI联盟高校开放共享。

通过对校内自有硬件资源进行统筹与整合，高校还可有针对性地对优势学科进行DeepSeek的本地部署。

南京理工大学科技处处长李千目表示，经过几轮探讨，学校正筹备向优势学科、科研方向部署包括DeepSeek在内的开源大模型。通过对各学院的资源进行统筹，发现学校现有的硬件基础设施能够满足满血版本地部署的基本要求，未来必要时还可进行扩容。

部分高校推出的满血版DeepSeek是基于学校的算力平台和云厂商的算力资源。在一些学校发布的DeepSeek上线公告中强调：使用云端大模型请注意数据安全风险，尽量避免提交涉及个人隐私、敏感数据或涉密内容，在使用过程中遵循“最小必要”原则提交数据。

华中科技大学的DeepSeek部署基于学校高性能算力平台和公有云厂商的算力资源，覆盖教学、科研和日常办公场景，共部署了1个本地化模型和2个云端模型。本地模型为DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B，算力由公有云厂商提供支持，对话页面默认使用本地模型。云端模型包括DeepSeek-R1-70B（进阶版）和DeepSeek-R1-671B( 满血版 )，满血版的算力由华中科技大学计算机学院提供支持。

武汉理工大学与运营商合作完成了满血版DeepSeek模型本地与云端部署。“本地+云”双端部署契合师生的多元应用要求。本地版支持学校重点科研项目与教学创新，为科研工作提供技术支撑；云端版则面向全校学子提供便捷的智能服务。

除了本地部署，部分高校选择了云端部署满血版DeepSeek，通过租用云服务提供商的算力，可突破本地硬件性能的限制，处理更大规模、更复杂的任务。

如重庆大学等高校与运营商合作部署了DeepSeek-R1满血版模型，运营商提供具备算力支持、大规模数据处理、模型开发和训练能力的服务平台，师生通过校园网即可免费使用R1大模型。

上海海事大学教务处副处长王玉平表示，在人工智能技术迅猛发展的时代背景下，算力资源已成为支撑科研创新和人才培养的重要基础设施。高校作为知识生产和技术创新的前沿阵地，若长期缺乏对算力建设的战略投入，可能在教学科研体系更新、跨学科融合创新等方面面临发展滞后风险。值得关注的是，已有部分院校通过建立智能计算中心、校企联合实验室等方式积极构建算力支撑平台，这种主动拥抱技术变革的举措，不仅提升了科研竞争力，更有利于培养符合智能时代需求的复合型人才。因此，适度加强算力基础设施建设应被视为高等教育机构保持学术活力和履行社会使命的重要战略选择。

来源：《中国教育网络》2025年1月刊