DeepSeek提振消費的 內在邏輯與實踐路徑

基金項目：本文系國家社會科學基金項目“數字化賦能科創企業間接融資的風險識別與協同機制研究”（24BJY075）、2024年度江蘇省全省黨校系統調研課題“江蘇加快打造發展新質生產力重要陣地研究”（XT24015）、2024年度江蘇省社科應用研究精品工程課題重點資助項目“江蘇因地制宜發展新質生產力路徑研究\"（24SYA-019）的階段性成果。

問題的提出

在全球經濟下行壓力持續加大的背景下，提振消費已成為抵御經濟寒流、穩定經濟增長的迫切需求，更是驅動經濟轉型升級、推動我國經濟高質量發展、滿足人民日益增長的美好生活需要的長遠之計①。黨的二十屆三中全會強調了構建新發展格局的重要性，其中擴大內需、提振消費被置于關鍵位置，凸顯了提振消費在國家經濟發展戰略中的核心地位。然而，當前消費市場面臨居民消費信心不足、消費結構單一且升級緩慢等諸多挑戰，制約了消費潛力的充分釋放，凸顯了提振消費的緊迫性。在當前消費市場復雜多變、消費行為加速分化的背景下，傳統消費提振策略面臨新的挑戰。DeepSeek作為前沿生成式人工智能技術，憑借其強大的數據處理與分析能力，在提振消費、促進經濟高質量發展方面展現出巨大的潛力，為破解消費市場困境提供了創新解決方案。

基于技術賦能、政策驅動等視角，現有研究為揭示DeepSeek 提振消費的內在邏輯提供了重要理論依據。從技術賦能角度，DeepSeek作為生成式人工智能的典型代表，通過提升農村金融服務可及性、降低融資成本，激發了農村經濟活力、促進了農民增收，為消費能力提升奠定了物質基礎①;通過人工智能發展對勞動力市場的重構效應，提升生產效率、優化就業結構，進而間接地促進了消費 ② 。從政策干預角度，企業社保減負政策的研究表明，通過減輕企業負擔，正規部門的就業規模得以擴大、工資水平提升，直接增強了居民消費能力③，凸顯了政府在促進就業、保障民生方面的關鍵作用。從宏觀經濟循環角度，提振消費對于暢通國民經濟循環具有重要作用。數字經濟時代，需綜合施策以擴大內需，為消費市場的持續繁榮提供制度保障。

基于此，本文提出DeepSeek憑借其強大的數據處理與智能交互能力，能夠直接作用于消費場景創新與消費環境優化，形成技術賦能與消費升級的良性循環，為數字經濟時代的消費提振提供新路徑。本文聚焦于以下核心問題：DeepSeek 能否打破傳統市場壁壘，實現消費市場結構升級，推動供需兩側的精準匹配與協同發展;探討依托DeepSeek構建數據驅動的決策體系，從而提升市場響應速度和消費者滿意度，進而釋放消費潛力;考慮如何在有效利用數據資源的同時保護消費者隱私，避免數據濫用；分析 DeepSeek能否成為連接國際國內市場的橋梁，促進消費市場的全球化與國內市場的優化升級。

二DeepSeek提振消費的價值意蘊

在經濟全球化與數字化交織的消費變革中，DeepSeek通過多維數據整合與智能算法創新，重構消費市場邏輯與價值創造范式。DeepSeek提振消費的價值意蘊體現為三重維度：賦能消費群體，解鎖便捷個性體驗;激活消費市場，驅動供需精準匹配，提升市場效率與競爭力；聯通國際國內消費市場，推動國內市場優化升級，助力經濟高質量發展。

（一）賦能消費群體，解鎖便捷個性體驗

在消費市場多元化與個性化需求激增的背景下，消費者對需求的即時滿足與體驗優化的訴求成為驅動消費升級的核心動力。DeepSeek憑借其強大的數據處理與分析能力④，能整合多渠道、多維度的消費數據（如消費者瀏覽記錄、購買歷史、搜索偏好等），構建覆蓋需求識別、體驗優化與信任增強的技術賦能體系。例如，在購買環節，通過分析消費者對“環保材質”、“智能交互\"等功能的持續關注，生成個性化需求標簽，并基于協同過濾與深度學習技術，為消費者精準匹配符合其偏好的商品或服務。在支付環節，DeepSeek與支付系統的深度融合，使消費者借助生物識別技術能夠實現更加便捷的“無感支付”;通過區塊鏈技術的應用，確保交易數據的全程可追，有效降低資金安全風險。在物流配送環節，DeepSeek能實時跟蹤物流信息，優化配送路線，提高配送效率③，使生鮮電商等時效敏感型消費場景的配送時間大大縮短;消費者可通過移動端實時查詢商品運輸狀態和異常預警等，提升消費信任度，尤其增強了年輕群體對新興消費模式的接受度。

在消費升級背景下，個性化定制表征了消費需求演進的高級階段。在DeepSeek的技術支撐下，其實現了從“被動接受\"到\"主動創造”的轉變。基于消費群體的行為數據與偏好分析，DeepSeek可生成定制化設計方案。例如，在服裝消費場景中，消費者通過AR試衣鏡虛擬搭配面料、版型與配飾，系統實時生成3D效果圖并同步至柔性生產線，實現“72小時定制交付\"的極速響應;在家居消費場景中，DeepSeek結合消費者房屋戶型數據與風格偏好，自動生成全屋定制方案，并通過3D打印技術制造異形構件，提升房屋空間利用率；在服務消費場景中，DeepSeek通過分析消費者健康數據、出行記錄與消費習慣，可定制個性化旅游路線、健身計劃、教育課程等。這種\"需求驅動一數據賦能一體驗升級\"的個性化消費模式，滿足了消費者對獨特性與參與感的需求，推動消費市場從“基礎功能供給\"向“體驗共鳴\"轉型，為消費潛力的持續釋放提供了技術驅動力。

（二）激活消費市場，驅動創新高效發展

在傳統消費模式中，消費市場潛力的挖掘長期受制于信息不對稱與消費需求洞察的碎片性。消費者對高品質、個性化及綠色健康產品的潛在需求往往潛藏于分散的數據中，導致市場供需匹配效率較低①。DeepSeek憑借其強大的數據處理與分析能力，為破解這一困境提供了技術支持。通過構建多維消費行為數據庫，DeepSeek能夠識別消費者對新興品類或特定功能產品的隱性偏好。例如，通過分析社交媒體互動數據、電商搜索記錄及線下消費軌跡，DeepSeek能夠精準定位尚未被市場充分滿足的細分需求。這種需求挖掘機制有助于企業提前進行市場布局，推動消費市場形成“需求預測一產品創新一消費反饋”的良性循環。以智能家居消費領域為例，DeepSeek通過分析用戶對語音交互、能源管理等功能的關注度變化，可預測智能家電的迭代方向，從而引導市場資源向更具潛力的產品或領域集聚，實現消費市場的需求側激活。

在需求側激活的基礎上，DeepSeek進一步推動消費市場供需兩側的協同創新與結構升級。在需求側，DeepSeek通過消費行為對比分析，能夠揭示消費需求的差異化特征。例如，通過對比消費者在健康食品營養成分、品牌口碑、價格敏感度等方面的差異化表現，DeepSeek可提供數據驅動的決策支持，促進區域消費潛力協同釋放。在供給側，DeepSeek驅動的消費數據洞察能夠重塑產業鏈創新模式。以新能源汽車產業為例，DeepSeek能整合消費者對續航里程、智能駕駛、充電便利性的需求數據，指導汽車企業在電池技術、車機系統及充電網絡布局方面實現創新。同時，DeepSeek通過構建消費場景模擬模型，可預判“線上消費 + 線下體驗”、“即時零售 + 本地服務\"等融合業態的市場接受度，推動消費市場向全渠道、場景化方向發展。供需兩側的協同創新提升了消費市場的運行效率，催生了即時配送、供應鏈金融等新業態，為消費者創造了更好的消費體驗②。

消費市場的創新效能需依托資源要素的動態優化配置實現，而DeepSeek的數據驅動能力為其提供了系統性支撐。通過實時監測消費數據流，構建覆蓋供應鏈、庫存管理及營銷資源配置的智能決策體系，DeepSeek實現了資源的高效配置與精準調度。在供應鏈層面，DeepSeek 基于歷史銷售數據與實時需求預測，可動態調整原材料采購計劃與生產排期，如通過分析季節性消費波動與突發事件對供應鏈的影響，能夠優化供應鏈響應速度與效率;在庫存管理層面，DeepSeek結合消費者地理分布與購買行為數據，優化商品陳列策略與倉儲布局，能夠降低區域性缺貨率。DeepSeek基于數據驅動的資源優化機制，通過雙重路徑激活市場效能：一方面，降低交易成本與信息摩擦;另一方面，通過提升消費可及性與場景適配性，提升市場運行效率，持續釋放消費市場的增長動能。

（三）聯通國際國內消費市場，助力市場經濟騰飛

在經濟全球化背景下，消費市場打破了傳統的消費空間和時間界限③，消費市場的國際化趨勢越來越明顯。DeepSeek有強大的數據處理和跨語言分析能力，為國際國內消費市場的聯通提供了有力的支持。DeepSeek能夠整合全球范圍內的消費數據，如不同國家（地區）消費者的偏好、市場需求狀況、相關政策法規等信息，助力企業打破地域限制，更好地拓展國際市場。具體而言，DeepSeek可以為企業分析國際市場的消費發展趨勢和潛在需求，制定有針對性的國際市場進人策略;DeepSeek 跨語言處理能力讓企業更加便捷地與國際消費者進行溝通，減少語言障礙產生的交易成本，助力中國品牌全球化，促進內外貿一體化。

在國內市場，DeepSeek通過強大的數據整合與消費需求洞察能力，為市場經濟騰飛注人新的活力。它能夠整合國內各個地區的消費數據，并深度剖析不同區域和消費群體的獨特需求，幫助企業優化資源配置，提升市場響應速度;通過分析產業鏈上下游的數據，幫助企業發現合作契機，優化供應鏈管理，有效降低生產成本④。這種跨地域、跨領域的數據整合與分析，使得DeepSeek 成為推動消費市場結構優化的重要力量。

此外，以DeepSeek為代表的人工智能大模型企業，通過算法技術創新、自主供應鏈打造、開源生態建設以及降本推行普惠服務等策略，構建起算力經濟的新模式。這一模式有效促進了商品和服務的自由流通，推動了現代市場經濟體系向更完善、更高效的方向邁進。基于這一模式，政府能夠利用 DeepSeek深人分析國內外消費市場數據，制定科學、合理的經濟政策與發展戰略 ① ，如實施減稅降費、優化消費環境等措施，以進一步激發消費市場活力;企業根據 DeepSeek 提供的市場分析結果，可以靈活調整生產計劃與營銷策略，提升市場競爭力，共同推動消費市場的繁榮與發展。

三DeepSeek提振消費的內在邏輯

DeepSeek提振消費的核心邏輯在于技術驅動重組消費市場價值鏈。其通過數據要素整合、算法模型優化、消費決策賦能、智能成本革新等實現消費結構升級與市場活力釋放。

（一）數據要素整合：打破信息孤島，實現對消費需求的精準洞察

消費市場的數據要素呈現分散、割裂的狀態，制約了消費市場信息流通的效率與資源的優化配置，進而影響了整體經濟運行效率。不同企業和平臺所掌握的數據局限在自身業務范疇內，這種數據割裂現象容易形成信息孤島。例如，線上的電商平臺有消費者瀏覽、購買等方面的數據，但缺乏線下消費場景體驗的反饋信息；線下門店可以記錄顧客到店的消費行為，卻很難獲取顧客線上社交互動和偏好方面的信息。數據分散導致企業很難全面、精準地把握消費者的需求，無法提供消費者期望的產品和服務，限制了消費意愿向實際消費行為的轉化。

DeepSeek依靠自身強大的數據整合能力，能打破信息孤島的困局，為精準洞察消費者需求創造了條件。它可以自由跨越不同的平臺、渠道及業務場景，并且能對分散的數據進行高效整合和清洗工作。一方面，DeepSeek能夠連接各種數據源，如電商平臺的交易數據、社交媒體的互動數據以及線下門店的消費記錄等多種類型數據。另一方面，借助先進的數據處理技術與算法模型②，DepSeek能對整合后的數據進行深度分析與挖掘，揭示隱藏在數據背后的消費者行為模式、偏好特征及潛在需求。通過分析消費者在不同消費平臺的瀏覽、搜索與購買行為，DeepSeek 能夠精準地洞察消費者需求的變化，幫助企業提前布局市場，調整產品策略與服務模式，實現供需的精準匹配，從而有效提振消費。

（二）算法模型優化：提升預測精度，引領消費趨勢

傳統算法模型存在表征能力受限、動態適應不足等局限性，導致其難以捕捉數據中的細微變化和潛在關聯。DeepSeek采用先進的機器學習算法（如深度學習里的神經網絡算法），能自動學習數據中的復雜模式③。通過調整神經網絡的層數、節點數以及激活函數等，DeepSeek構建的神經網絡模型能夠更好地擬合消費數據的分布；借助強化學習算法，該模型還能與消費數據進行環境互動，不斷地優化策略，進而提高預測的準確度。例如，在對消費者的購買行為進行分析時，算法模型會全面考慮消費者的購買記錄、上網瀏覽記錄以及社交平臺上的互動情況等因素，挖掘消費者潛在購買意愿，為精準預測消費趨勢奠定基礎。

基于優化的算法模型，DeepSeek的精準預測能夠引領消費趨勢，充分激發消費市場的創新活力。算法模型能夠綜合分析宏觀經濟數據、行業動態以及消費者行為等多種數據，預測不同商品和服務的市場需求變化和消費趨勢。企業可根據預測結果開展產品和服務以及商業模式的創新。例如，在智能家居消費領域，按照消費者對便捷、舒適生活的不斷追求，企業可以推出更智能化、個性化的家居解決方案。

（三）消費決策賦能：從經驗依賴到智能決策，降低決策成本

基于傳統消費決策模式，消費者和企業大多依靠經驗來決策。消費者大多根據以往的購買經歷或聽從別人的意見來作出選擇;企業大多根據歷史銷售數據和市場經驗積累來制定生產計劃和營銷策略。但消費者根據經驗進行決策存在較大的局限性，如信息渠道有限、認知偏差等，導致決策不準確；企業按照經驗進行決策，可能無法適應市場的變化，錯失最佳市場進入時機。DeepSeek的出現突破了經驗依賴的局限，為消費者和企業的消費決策提供了可能性與支撐。它依托先進的算法模型，從海量數據中挖掘高價值信息與潛在規律，為消費者和企業提供更精準的決策支持。基于DeepSeek 構建的智能決策系統，能夠依據輸人的需求和偏好信息，迅速地篩選出符合條件的商品或服務，并且能提供詳細的比較與分析內容，實現消費決策的智能化①。此外，智能決策系統還可以根據掌握的實時數據和消費市場的變化情況，及時動態地對推薦結果進行調整，從而保證消費者和企業接收到最新、最優的決策建議。

智能決策能夠降低消費者和企業的決策成本。對于消費者而言，決策成本的降低主要體現在時間和精力的節省。借助DeepSeek提供的智能決策推薦，消費者能夠更迅速地找到符合自己需求的商品和服務，減少搜索的時間成本;同時，消費者買到自己不滿意商品的概率降低，這也減少了由于退貨、換貨等情況而產生的額外成本。對于企業而言，決策成本的降低主要表現為生產和營銷成本的降低。智能生產決策可以實現產量的精準把控，減少庫存積壓或缺貨，降低庫存成本;營銷中，企業可以借助DeepSeek精準定位消費者，優化推廣策略，降低營銷投入，助力企業以更低價格吸引消費者。

（四）智能成本革新：打破資源壟斷，迎來普惠智能

在傳統智能技術的發展中，高昂的研發成本、復雜的技術架構以及專業人才的稀缺，使得智能應用局限于少數大型企業和科技巨頭。這些企業依靠資源優勢，在智能技術的研究和應用方面占據了優勢，進而形成了資源壟斷。中小型企業因為資金有限、技術能力不足，很難涉足智能應用領域。這種資源壟斷限制了智能技術的廣泛運用，阻礙了消費市場的持續發展。DeepSeek引領的智能成本革新能打破資源壟斷。它通過創新算法設計與優化計算架構，降低了智能技術研究與應用的成本②。在算法方面，DeepSeek采用了高效的模型壓縮與加速技術，減少了模型參數的數量和計算量，從而使智能應用能夠在成本較低的硬件設備上運行。例如，在智能安防監控場景，傳統的智能分析系統需要配備高性能的服務器，而基于DeepSeek技術的系統則可以在普通的嵌入式設備上實現即時分析，大幅降低了企業硬件采購成本和技術門檻，讓更多企業能夠參與智能應用的開發，打破了大型企業對智能技術的壟斷。在計算構建方面，DeepSeek通過分布式計算與異構計算架構的深度融合，實現了計算資源的高效整合與動態調配，提升了智能應用的運行效率與穩定性，為智能技術的普惠應用提供了堅實的計算支撐。

智能成本革新推動的普惠智能趨勢，能夠激發消費市場的無限活力。對消費者而言，普惠智能使消費者能夠以更低的價格享受智能產品和服務帶來的各種便利。例如，隨著智能家居產品的普及，消費者僅憑借手機 App 便能遠程控制家電設備，實現家居生活的智能化管理。這種便捷的生活方式能夠吸引大量消費者購買智能家居產品，進而推動智能家居市場的快速發展。對企業而言，無論規模大小，企業都能借助DeepSeek技術開發特色產品與服務。小型創業公司可以憑借創新智能應用快速入場，推動產業升級創新；制造業企業可以利用DeepSeek技術實現生產智能化，提升效率與質量。

四DeepSeek提振消費面臨的挑戰

在消費數據收集、技術應用、隱私保護及市場競爭等關鍵環節，DepSeek 面臨數據存在偏差、技術適配局限、隱私風險、競爭加劇等多重挑戰，制約了DeepSeek在提振消費方面的效能發揮。

（一）數據存在偏差，難以精準匹配消費需求

有效捕捉并精準響應消費需求是DeepSeek提振消費的核心能力，但數據偏差會影響消費趨勢判斷的準確性和決策的科學性。目前的消費數據主要來源于線上電商平臺、線下實體店鋪的銷售記錄以及一部分市場調研報告。線上數據僅能反映部分消費者的購物行為，忽視了以線下或線上線下相結合的方式進行消費的群體。有關數據顯示，2024年我國網民規模為11.08億人，互聯網普及率達 78.6% ，但仍有超過 20% 的人口未接入互聯網①。這部分人群的消費行為難以通過線上數據全面捕捉。如老年消費者通常在菜市場、超市等消費，他們的消費習慣和偏好很難通過線上數據獲取。實體店鋪銷售記錄大多只記錄商品種類、購買數量及交易金額，難以捕捉消費者購買動機、決策過程等信息。而市場調研數據也存在諸多局限：一方面，市場調研樣本選取缺乏廣泛性與代表性，如部分調研聚焦于城市核心商圈的年輕消費群體，對城鄉接合部、農村地區的消費者覆蓋不足，導致對消費者消費特征的分析具有片面性;另一方面，市場調研多采取問卷調查或訪談形式，方法單一，難以深入挖掘消費者的潛在需求與消費心理。此外，不同地區調研資源投入不均，如經濟發達地區調研頻次高、樣本量大，而欠發達地區調研頻次低、樣本量小，進一步加劇了數據的地域性偏差。因此，消費數據來源的局限性導致數據偏差，制約了DeepSeek對消費者需求進行全面洞察、精準預測的能力。

在數據處理過程中，數據偏差問題可能被系統性放大②，導致模型輸出偏離真實需求。在數據清洗環節，針對重復數據與錯誤數據的剔除操作，可能因算法局限性或人工判斷誤差，導致有價值信息被誤刪，或無效數據被誤留。清洗不徹底會削弱后續數據分析的精確性與可靠性，進而影響基于數據分析所作決策的有效性。同時，不同標注人員對同一數據的理解和標注方式可能不同③。例如，在對消費者評價開展情感分析并進行標注時，部分標注人員可能會把中性評價判斷為積極或消極的評價，這樣會影響 DeepSeek對消費者滿意度的判斷。此外，在數據整合的過程中，由于不同來源數據在格式和標準上的不統一，可能會出現數據丟失或者錯誤匹配。這會讓數據偏差更加嚴重，導致DeepSeek難以精準匹配消費者的實際需求，進一步限制了DeepSeek對消費者需求的精準把握。

（二）技術適配局限，難以拓展智能消費場景

DeepSeek向智能消費場景拓展面臨的重要障礙之一是其技術和具體消費場景不適配。不同的消費場景具有不同的特點和消費需求。例如，在零售消費場景中，消費者更注重商品展示、銷售狀況及庫存管理；在餐飲消費場景中，消費者更關注菜品推薦、服務流程優化等。若要實現DeepSeek技術與具體消費場景深度適配的目標，需要針對具體場景開展定制化開發工作。然而，目前DeepSeek 技術具有較強的通用性卻缺乏針對性。例如，在零售消費場景中，它雖能夠實現商品智能推薦和庫存智能管理，但對于一些特殊商品，如生鮮食品，在保鮮和配送環節的智能化支持并不完善;在餐飲消費場景中，它雖能夠進行菜品推薦，但在廚房操作的智能化監控與優化以及與顧客互動的智能服務等領域，還有很大的提升空間。技術適配的局限使得DeepSeek 技術向智能消費場景拓展遇到了諸多阻礙，一定程度上削弱了DeepSeek 在提振消費中通過技術革新創造新消費場景的能力。

技術實施的成本和復雜性也是拓展智能消費場景的重要障礙。引入DeepSeek技術，企業需要投入大量資金用于硬件設備采購、軟件系統開發與維護以及人員培訓，而中小企業難以有效分攤并承受上述技術實施及運維過程所產生的成本。同時，DeepSeek技術集成涉及多個系統和平臺對接（如企業ERP系統、電商平臺等），不同的系統和平臺有著不同的數據格式和接口標準，數據實現互聯互通和協同工作需要投入大量時間和精力進行技術開發和調試。此外，技術實施過程存在系統兼容性、數據安全隱患等問題，這些情況提高了技術實施的險阻程度和成本，限制了DeepSeek 技術在智能消費場景的拓展空間，對 DeepSeek 在提振消費中通過技術賦能擴大消費規模構成了障礙。

（三）隱私風險，難以保障消費信任基礎

數據收集作為DeepSeek提振消費的基礎環節，為精準匹配消費需求提供了可能，卻也帶來了隱私泄露的風險。為更精準地洞察消費者需求，DeepSeek需要廣泛收集消費者的聯系方式、消費記錄及地理位置等信息。若數據收集過程缺乏規范性，如未明確告知消費者數據使用的自的與范圍，或在消費者不知情下擅自收集敏感信息，將嚴重威脅消費者的隱私安全。部分電商消費平臺在信息收集上的不規范行為，損害了消費者權益，削弱了消費者對平臺的信任，導致消費者對使用DeepSeek相關服務的意愿降低，從而制約了DeepSeek提振消費的效果。

數據存儲和傳輸過程中也存在安全風險①。數據管理方將收集到的數據存儲于服務器，若安全防護措施不足，服務器容易成為黑客攻擊的目標，導致消費者個人信息泄露；在數據傳輸過程中，若加密技術落后或傳輸通道不安全，數據容易被截獲并被篡改，特別是在公共無線網絡環境下，數據傳輸風險更高。對隱私安全的擔憂使消費者對DeepSeek相關產品與服務產生顧慮。例如，在智能醫療消費領域，消費者因擔心健康信息泄露而拒絕使用智能健康監測設備;在電商消費領域，消費者因擔心個人信息被濫用而減少購物行為。隱私風險不僅影響了相關服務提供方的市場份額與經濟效益，更對消費市場的健康發展構成了威脅。因此，在利用DeepSeek提振消費時，如何有效保障消費者的隱私安全，成為亟待解決的重要問題。

（四）競爭加劇，難釋放消費增長潛力

隨著DeepSeek技術在消費領域的廣泛應用，市場參與主體爭相進入，導致市場競爭日趨激烈，這對DeepSeek提振消費的效能構成了較大的挑戰。

一方面，同行業內的競爭愈發激烈，眾多企業因創新能力不足，轉而采取模仿策略，導致市場上的產品和服務趨于同質化。以智能推薦為例，多家電商平臺推出的商品推薦功能在算法和展示方式上高度相似，使得消費者難以感知產品間的差異。同質化競爭使得消費者在選擇產品和服務時更側重產品價格與品牌知名度，而非產品特色與創新；同質化競爭使企業陷入價格戰的惡性循環，壓縮了企業的利潤空間，削弱了企業的市場競爭力，從而限制了DeepSeek在提振消費中通過差異化競爭激發消費潛力的能力。

另一方面，DeepSeek提振消費還面臨著跨界競爭的嚴峻挑戰。科技的迅猛發展打破了行業界限，非傳統消費企業憑借強大的技術實力和資源優勢，利用DeepSeek技術進軍消費市場;科技巨頭企業憑借其深厚的技術積累和資源整合能力，在智能家居、智能出行等消費領域對傳統消費企業構成強力的競爭擠壓。跨界競爭加劇了市場的不確定性，使得傳統消費市場參與者在鞏固核心優勢方面面臨更大挑戰，進一步抑制了消費意愿。

此外，DeepSeek技術的持續迭代要求消費市場參與者必須緊跟技術發展步伐，積極開展技術創新和產品升級，以維持市場核心競爭優勢。如人工智能算法的快速迭代要求參與者及時采用新算法優化智能推薦系統，否則將影響推薦精準度 ② ，損害用戶體驗和市場競爭力，使企業在競爭中處于不利地位。同時，高水平人才作為科技創新的關鍵要素 ③ ，其稀缺性加劇了消費市場參與者之間的競爭。

五DeepSeek提振消費的實踐路徑

面對提振消費過程中的多維約束，DeepSeek需構建“數據一場景一安全一技術\"四位一體的賦能體系，充分釋放其提振消費的潛力。

（一）完善數據治理體系，精準匹配消費需求

利用DeepSeek技術提振消費，核心在于構建完善的數據治理體系，以實現消費需求的精準匹配。這需要政府、企業與消費者形成合力，協同發力，充分發揮DeepSeek在數據處理與分析方面的優勢，為消費提振注入強大動力。

政府在數據治理中發揮著引領與協調的關鍵作用。為實現數據治理優化與消費需求精準匹配，需借助DeepSeek技術完善高效協同的多元數據收集體系④。一方面，利用DeepSeek技術，規范與拓展傳統數據收集渠道，確保線上電商平臺、線下實體店鋪銷售記錄以及市場調研機構報告等數據的全面性與準確性。另一方面，與社交媒體平臺建立深度合作，積極推動新興數據來源的接人，打造動態化、多維度的數據供給體系。借助DeepSeek技術通過合法合規的途徑收集消費者在社交平臺的搜索記錄、消費討論等信息；利用DeepSeek的自然語言處理技術，對非結構化數據進行高效解析，為消費需求分析提供豐富的信息來源。同時，考慮到不同地區消費數據的差異性，政府可利用DeepSeek搭建區域數據合作“橋梁”，推動經濟欠發達地區與發達地區的企業或數據機構開展合作，實現數據資源的互補與共享。政府應出臺一系列政策措施，如提供資金補貼與稅收優惠，降低企業數據收集成本，提高企業參與數據收集的積極性與準確性，從而更好地發揮DeepSeek在數據收集與分析方面的作用，為提振消費提供有力支撐。

企業作為數據治理與消費需求匹配的執行者，需強化基于DeepSeek的數據處理與分析能力。在數據清洗環節，企業應積極引人先進算法和工具，如運用DeepSeek支持機器學習算法自動識別和糾正數據錯誤信息，減少人工干預誤差①，提升數據清洗的效率與質量。在數據標注方面，企業應制定統一的標準和規范，加強標注人員培訓和管理 ② ，鼓勵專業標注團隊或與專業數據標注公司合作，保障標注結果的準確性；借助DeepSeek的自然語言處理與圖像識別等技術，實現部分數據的自動標注，提高標注效率。在數據整合過程中，企業可采用數據集成平臺，將不同來源的數據進行整合、匹配，解決格式與標準不一致的問題，為消費需求精準匹配提供有力支撐。此外，企業應建立數據質量監測機制，定期對數據匹配效果進行評估，持續提升精準匹配消費需求的能力，通過DeepSeek技術實現消費者需求與企業供給的良性互動，更好地滿足消費者需求，推動消費增長。

消費者是消費需求的主體，其反饋與互動對于動態調整數據匹配策略至關重要。利用DeepSeek 技術建立暢通的消費者反饋渠道，鼓勵消費者對產品和服務進行評價，如構建智能化用戶線上反饋平臺，設置便捷的評價入口和多樣化的反饋形式，實現消費情緒實時感知；同時，及時整理分析消費者反饋，將有價值的意見納人數據匹配優化策略，從而不斷提升數據匹配的精準度與契合度，更好地利用DeepSeek技術滿足消費者需求，實現消費提振的目標。

（二）拓展多元應用場景，推動智能消費升級

政府在創新應用場景、推動智能消費升級中發揮著政策引導與環境營造的作用。依托DeepSeek 的智能技術引擎，政府可通過數字基建、專項補貼、場景融合等組合政策，推動智能消費升級。一是加強數字基礎設施建設。通過完善5G網絡覆蓋、建設智能物流配送體系等，為DeepSeek在智能消費場景中的實時數據處理與傳輸提供必要的硬件支持。二是設立專項扶持資金。對在VR/AR 購物、無人零售、智能健康消費等新興領域開展研發與應用的企業給予資金補貼，實現對新興領域的精準市場定位與用戶需求分析，降低企業利用DeepSeek進行創新研發的成本與風險，激發企業的創新活力。三是推動跨行業場景融合。針對不同行業間的互補性與協同性，制定跨行業合作規劃，引導企業打破行業壁壘，探索多元化的商業模式和應用場景。如鼓勵商場與智能餐廳、智能出行與旅游行業等開展合作，對成功實現跨行業融合的企業給予稅收減免、財政補貼等政策支持，促進智能消費場景的多元化發展。

企業作為智能消費場景的創新主體與實施者，需深入挖掘新興消費場景，推動跨行業場景融合和消費結構升級。首先，企業應打破行業界限，加強跨行業合作。如加強商場與智能餐廳的合作，利用DeepSeek 整合雙方數據，為消費者提供個性化推薦，實現購物與用餐無縫連接的便捷體驗;加強智能出行服務企業與旅游行業的合作，通過DeepSeek分析游客出行與消費數據，為游客提供全面的智能化旅游出行服務。其次，企業應以DeepSeek技術為核心驅動，打造全域智能消費場景，全面提升消費體驗。在智能消費場景中，企業應精心設計場景布局與服務流程，優化智能消費場景體驗;在智能零售消費場景中，企業可運用DeepSeek技術優化店鋪布局與商品陳列，提供智能導購服務；在智能餐飲消費場景中，企業可借助DeepSeek分析顧客偏好，優化服務流程，提升服務質量;在智能娛樂消費場景中，利用DeepSeek開發互動游戲，提高消費者的認可度與滿意度，吸引更多消費者參與智能娛樂消費，推動消費結構升級。

消費者是智能消費場景的最終使用者與體驗者，其反饋與互動對于智能消費場景的優化至關重要。消費者應積極參與新興消費場景和跨行業融合的智能消費場景體驗，及時反饋使用過程中DeepSeek技術實現功能存在的問題。通過消費者的積極參與與反饋，推動企業利用DeepSeek不斷優化智能消費場景，提升場景的吸引力與競爭力，為提振消費注人持續動力。

（三）構建安全防護機制，筑牢消費信任基礎

在強化安全保護方面，政府承擔著立法與監管的重要職責。首先，政府應加快完善數據安全與隱私保護的相關法律法規。應明確數據收集、存儲、使用和共享等環節的安全規范與法律責任;制定嚴格標準，規范企業在利用 DeepSeek進行數據收集和使用的行為，為數據安全保護提供堅實的法律保障。其次，政府要加強對數據的監管力度，建立健全監管機制。要加大對違規收集和使用數據企業的處罰力度，促使企業自覺遵守數據安全規定，確保DepSeek在合法合規的框架內服務消費市場。再次，鼓勵和支持科研機構開展數據安全與隱私保護技術研發，為數據安全保護提供強大的技術支持。

企業作為數據的使用者和消費者服務的提供者，應借助DeepSeek技術加強數據安全保護。一方面，企業要建立健全數據安全管理體系，完善內部安全制度，明確各環節的安全責任；加強對員工的數據安全培訓課程，利用DeepSeek為員工提供定制化的安全培訓，提高員工的數據安全意識和操作技能，保障 DeepSeek運營中的數據安全。另一方面，企業要加大隱私保護技術研究的投人。借助DeepSeek技術開發和應用先進的隱私保護算法和工具;為消費者提供基于DeepSeek 的智能隱私設置選項，讓消費者能夠自主控制個人信息收集和使用范圍，增強消費者對DeepSeek服務的信任度。

消費者應增強數據安全與隱私保護意識。在使用DeepSeek相關服務時，消費者應充分了解信息使用范圍，謹慎授權個人信息;依托DeepSeek智能交互平臺，消費者可實時反饋安全訴求，驅動企業動態優化數據服務安全體系，夯實智能消費的信任基石，為DeepSeek提振消費奠定信任基礎。

（四）深化技術優勢，驅動消費增長

為助力DeepSeek提振消費，一方面，政府可設立專項研發基金，引導社會資本投入DeepSeek技術研發領域，為技術研發提供堅實的資金保障。通過資金扶持，鼓勵科研機構和企業聚焦 DepSeek 的核心算法優化、數據處理能力提升等方向，為消費市場的智能化升級奠定技術基礎。同時，制定稅收優惠、財政補貼等政策，激勵企業加大技術創新投人，降低企業運用DepSeek等生成式人工智能前沿技術開發產品的成本與風險，激發企業的創新積極性。另一方面，搭建產學研合作平臺，推動建立高校、科研院所與企業的長效合作機制，聯合開展關鍵技術攻關與共性技術研發，加速技術成果轉化。例如，高校、科研院所與企業共同探索DeepSeek 在消費領域的創新應用模式，將科研成果快速轉化為實際生產力，推動消費市場的智能化變革。此外，政府還應加強對行業前沿技術的動態監測與引導，及時發布技術發展趨勢報告，為企業提供決策參考，助力企業引進并運用新技術提升DeepSeek技術性能與功能，使其更好地滿足消費市場的多樣化需求。

企業作為技術創新的主體，應持續深化DeepSeek技術優勢。企業應加大運用DeepSeek等生成式人工智能前沿技術開發產品的投人，打造結構合理、能力互補的研發團隊;建立完善的技術成果轉化機制，緊密對接市場需求，加速推進DeepSeek等生成式人工智能前沿技術成果的產業化落地，實現技術優勢向多元應用場景的高效轉化；加強與其他企業的合作，實現技術成果互補與共享，共同助力消費市場提質擴容。

消費者應積極參與DeepSeek技術的應用體驗，在親身體驗中發現技術的優點與不足。這些反饋成為企業持續創新的核心動力，推動DeepSeek技術的深度應用，不斷優化消費者的個性化體驗，滿足消費者的多樣化需求。這種良性循環不僅為消費者帶來持續的消費動力，也為整個消費市場注入了新的活力，推動消費市場向更高層次發展。

[責任編輯：鐘秋波]