从字面意义“DeepSeek”可释义为深度探索，从技术路径可以解析为“用AI深度学习大模型进行探索。陆续爆火的ChatGPT、DeepSeek都是人工智能深度学习大模型的现实运用，其实深度学习技术在我们日常生活中早已广泛运

用，例如人脸识别、自动驾驶汽车、智能家居设备、光电分选设备……

中科光电作为业内率先将深度学习技术引入光电分选领域的先行者，在光电分选领域构建起全球先进的"智慧之眼

"，更贴近产业变革的智能革命正在悄然助力改写中国民族工业中国智造的未来图景。

自1月20日杭州深度求索公司引爆DeepSeek-R1话题以来，人工智能热潮持续升温。在这场全球AI竞赛中，中科光电早在2019年就布局深度学习技术研发，在光电分选工业场景中跑出惊艳的"中国加速度"：通过将深度神经网络与光电传感深度融合，智能分选系统实现快速、精准识别。

那么，人工智能在光电分选领域到底是怎么实现的？

这个答案，早在23年2月的时候小编就在中科光电的公众号中做出了主观回答，感兴趣的朋友可以点击下方链接了解。

从ChatGPT到DeepSeek，这里面不仅仅是简单的升级，更是一次技术突破，一次创新，也是中国一次人工智能技术的创新在世界展示。

中科光电从深度学习的首次运用到如今的满足不同复杂需求的技术，中间同样经历着一次次技术创新，也在慢慢的向世界展示“中国创新”、“中国造”。

今天小编想换个有关人工智能的话题聊，那么中科光电在光电分选领域结合人工智能的实际运用怎么样了呢？小编在这里带大家回顾和感受中科光电人工智能深度学习技术的最近几年技术变化和发展。

2025中科光电深度学习技术迭代

中科光电深度学习技术的实际运用

中科光电深度学习技术最先运用于瓜子，到目前在瓜子分选领域也在广泛使用。目前深度学习技术可以实现在原料瓜子中分选出有颜色、形状、生物特征等差异的次品瓜子，以及混有的塑料、石(土)块、葵盘等恶性杂质。

深度学习在瓜子分选中的运用

正是因为这些深度学习技术运用的不断探索与创新，如今中科光电在瓜子霉变分选难点上发展迅速。

成熟的深度学习技术在瓜子霉变分选上的运用体现

通过采图、特征标记、海量数据等深度学习技术支撑，瓜子外部霉变特征和内部缺陷特征都能清晰识别。

部分瓜子分选需求

除此之外，中科光电分选深度学习技术还在坚果类、豆类、大米、玉米、辣椒、花椒、花生、干果、海产、中药材、茶叶等粮食食品领域以及塑料回收、矿石、煤炭等工业领域都已经广泛运用。

当我们惊叹于DeepSeek、ChatGPT等AI的对话魅力时，中科光电的"工业大脑"已为全球30多个国家、2000多条产线

注入智能基因。从巴西咖啡豆到南非金属矿，从美国巴旦木到东南亚塑料回收厂，这套融合卷积神经网络与迁移

学习技术的智能分选系统，正在重新定义"中国智造"的全球竞争力。