既然，DeepSeek是推理引擎，那么只是搜索、推理，给出较准确（的 找答案）结果么？

当然不是了。

既然它是推理引擎，那么就可以让它训练我们专业需要的控制系统功能数据。最终得到一个数据模型。这个数据模型+推理引擎就构成了专业化的智能系统。

我们知道，一个控制系统简单的描述，就是输入-处理-输出；但它们建立的方法可以有很大的不同。

传统的处理控制方法，就是我们经典的方法-写程序。也就是传统算法；它的特点就是“遵照执行”；例如：逻辑控制、PID算法等等。

另一种，就是模糊控制方法。它不需要计算，只是根据一些输入参数在模型库中的“落点”，直接给出输出。而这个库是经过学习的。

例如：一套生产线的操作，可以找经验丰富的工人操作，操作过程（如何加速、如何减速、什么速度产品质量最佳等等）是可以完全记录的，同时操作需要评判。不断的记录操作和评判（学习过程），就能找到各种状态下的操作边界。形成这个生产线、这个产品的过程控制数据库。

实际控制过程，相当于“查表”，没有传统的（PID）计算（算法）。

但这个并非智能系统。因为它与传统控制系统没有很大区别。太“呆板”。它只会这一种产品的生产操作过程。换一种产品，又得学习训练、收集操作数据一次。

同样的，传统控制系统，生产新品也要调试；给出新的“配方”。

那么智能控制系统应该是什么样的呢？

参考上述那个模糊控制方法；若我们获得了多个产品生产操作数据集之后。那么我们就有可能找到了这条生产线的产品边界“包络线”形成大数据集；在此基础之上，利用推理引擎，推理出边界内的新产品操作控制方法。而不需要再学习。

毫无疑问，这类智能控制系统需要更多的传感器作为状态输入。