從倉（cāng）儲規劃，看DeepSeek的實用（yòng）性、局限性和突破（pò）之道

  DeepSeek爆火以（yǐ）來，迅速成為物流行業熱（rè）議的話題。憑借其強大的（de）AI能（néng）力，DeepSeek被認為有望為物（wù）流（liú）行業的複雜問（wèn）題提供高效解決方案。許（xǔ）多業內人（rén）士紛紛（fēn）嚐試利用這一（yī）工具解決實際（jì）問（wèn）題，以驗證其在物流行業中的實用性。

  一、DeepSeek在倉儲布局規劃中的（de）應用嚐試

  公眾號“環（huán）球物流谘詢規劃”率先對DeepSeek在倉儲（chǔ）布局規劃中的應用進行探索，發布了（le）以《用deepseek進行倉儲布局規劃》為主題的文章。該文嚐試利用DeepSeek在MATLAB環境中運行代碼，生成倉庫（kù）布（bù）局模型，旨在深入了（le）解DeepSeek的思考方式，並搭建一個高效的倉儲布局模型框架，以（yǐ）提高物流規劃（huá）的效率。

  具體步驟如下：

  首先，讓（ràng）deepseek構建一個基本的倉庫功能區色塊;

  再，引導deepseek優化倉庫功能區的大小（xiǎo）;

  然後，引導（dǎo）deepseek在各個功能（néng）區中建立貨架或緩衝貨位;

  最後（hòu），用（yòng）豆包（bāo）進行代碼交叉解讀，並計算倉庫（kù）指標。

  與deepseek的對話過程，請滑動查看下圖：

  1.deepseek生（shēng）成一個倉儲功能區色塊圖

  deepseek生成的代碼（mǎ）運行結果：

  2. 引導deepseek對倉儲功能區色塊定（dìng）義尺寸

  deepseek生（shēng）成的代碼運行結果：

  3. deepseek構建存儲區中的貨架布局

  deepseek生成的代碼運行（háng）結果：

  4. deepseek優（yōu）化存儲區（qū）布局

  deepseek生成的代碼運行結果：

  5. deepseek構（gòu）建（jiàn）分揀區中的（de）貨位

  deepseek生成的代碼運行結果：

  6. deepseek構建出庫集貨區中的貨位

  deepseek生成的（de）代碼運行結果（guǒ）：

  7. deepseek構建倉儲物流動（dòng）線

  deepseek生成的代碼運行（háng）結果：

  8. deepseek構建卸貨區的卸貨位

  deepseek生成的代碼運行結果：

  9. deepseek對倉儲功能區進行說明

  10. 用豆包交叉讀取代（dài）碼，計（jì）算倉庫（kù）績效

  通過這一實踐，作者總結了DeepSeek在物流規劃中的優勢和需要注意的問題。

  優（yōu）勢：1. 物流規（guī）劃的知（zhī）識儲備完整;2. 可（kě）以幫助規劃者快速的搭建一個（gè）倉儲場景框架（jià）;3. 可以給有規劃（huá）者（zhě）帶來很多規劃思路;4. 技術上（shàng），代碼結（jié）構清晰，可讀（dú）性強;5. 規劃（huá）以坐標數據為基礎完成，與其它規劃工具的交互性強。

  需要注（zhù）意的問題：1.使（shǐ）用者需要儲備規劃知識框架，以便更好（hǎo）的組織問題;2.使用者需要能理（lǐ）解deepseek的思考方式，以便對其回答的結果進行再提問（wèn）引導。

  文章作者指出，如果能夠（gòu）熟練掌握AI工具進行物（wù）流規劃，將（jiāng）極大地提高規劃效率。

  二、DeepSeek在倉庫規劃（huá）中的局限性

  《用deepseek進行倉儲布局規劃（huá）》發出後引發行業熱議，公眾號“聞道-供應鏈思維”在《Deepseek在（zài）倉庫規劃中的局限性：基於案例研（yán）究》一文中（zhōng）指出該內容主要聚焦於Matlab編程，與倉庫規劃本質（zhì）相去甚遠，認（rèn）為倉庫規劃（huá）需要綜合（hé）考慮戰略、戰術與運（yùn）營層麵的決策，形成多層次框架，具體包括總體結構設計、麵積與布局優化、設備選擇與自動化配置、運營策略設計(包括存儲策略、揀選策略（luè）及補貨策略)，促使大家深入探討Deepseek在倉庫規劃中的局限性（xìng），並指出（chū）當前AI在專業領域應用中（zhōng）存在一個普遍（biàn）問題：過分關注技術工具本身，而忽視了專業（yè）領域的本（běn）質需求。

  同時（shí），該文通過一個具體的零售企業配上中心的規劃案例，讓Deepseek模型對同一任務進行三次規（guī）劃嚐試，分析其表現。

  經過測試，該作者發現了幾大（dà）關鍵問（wèn）題，例（lì）如：

  1.結果（guǒ）顯著（zhe）的不一（yī）致性：

  三次規劃的（de）總麵積分別（bié）為12000㎡、15000㎡和7250㎡，差異超過100%。每次規劃都配有看似合理的推導過程，但結論截然不同，反映出Deepseek在處理多變量決策時的不（bú）穩定性。

  2.專（zhuān）業概（gài）念理解偏差：

  最典型錯誤：將“70%的SKU為拆零”誤解為“70%的庫存量需要拆零存儲”，導致存儲空間被高估、揀（jiǎn）選設備配置（zhì）不合理、人力（lì）資源規劃偏離實際需求等一係列問題。

  其他問題包括設備選擇不符合零售行業特點、過道寬度設計不合理等，還有一些一本正經胡說（shuō）八道的內容。

  3.思維邏輯的不穩定性：

  每次規劃雖都展現出都展（zhǎn）現出完整的思維鏈的（de）關注點和深度不同，缺乏專業性穩定的思考邏輯框架。

  第一（yī）次（cì）規劃（huá）偏重行業標準比例

  第二次更注重自動化升級空間

  第（dì）三次采用更務實的空間規劃思路

  4.創新能力評估：缺乏深（shēn）度行業經驗和創新思維

  為進一步測試Deepseek在倉（cāng）庫規劃中的創新能力（lì），作者在基礎案（àn）例中增加了一（yī）個極具挑戰性的條件："每年兩次大促，訂貨量會（huì）增加3倍"。

  麵對這個挑戰，Deepseek一開始忽略了這個新增（zēng）的條件，再次追問給出一個完整的（de）方案：增設臨時存儲（chǔ）區、配置可拆卸式貨架係統、建立分揀能力三重保障等。仔細分析這些建議，可以（yǐ）發現Deepseek的解決方案停留在簡單資源疊加層麵，缺乏（fá）深度（dù）行業經驗和創新思維。

  與deepseek的對話過（guò）程，請滑動查看下圖：

  Deepseek第一次回答

  Deepseek第二次回答（dá）

  Deepsee針對大（dà）促的回答

  上下滑動查看

  通過幾次（cì）對話，作者總結（jié）Deepseek的優勢為：

  思維鏈（liàn）的白盒化：每個規劃（huá）方案都附帶詳細推導過程，有助於專業（yè）人員理解和優化方案。

  係統性思維：盡管解決方案（àn）不完美，但展（zhǎn）示了多維度思考能（néng）力，對物流專家也有參考價（jià）值（zhí）。

  持續學習和適應潛力：如果輸入更多行業細分場景的實際案（àn）例，Deepseek有望做出更專業、更有針對性的方（fāng）案。

  最後，作（zuò）者認為AI與人類專家的協作模式可能是未來物流（liú）規劃的最（zuì）佳實踐，建議重新定位（wèi）AI規劃的角色，將其定位為增強人類專業能力的得力助手。AI能夠快速處理數據、提供（gòng）係統化思維框架（jià），而人（rén）類專家可以基於經驗優化方案。

  三、Deepseek+物流專家知識：從混沌到秩序、從質疑到突破

  在探討Deepseek在倉儲規劃的局限性後，公眾號“聞道-供應鏈思維”緊接著又發布《Deepseek+物流專家知識：從混沌到（dào）秩序、從質疑到突破》一文，進一步探討了（le）Deepseek與（yǔ）專家知識相結合的（de）潛力和價（jià）值。當（dāng）引入物流專家（jiā）的方法論後，Deepseek的表現是否會有所改善呢?

  作者邀請了零售物流規劃專家（jiā）董劉先生，基於前文（wén）中的案（àn）例(零售企業的配送中心（xīn）規劃)提供了一套詳細的（de）專家方法論，包括基礎數據計算、各功能區域（yù）麵積（jī）的計算方法等。

  那麽，AI與專家知識結合後的表現如何（hé）?

  從混沌到秩序：引入專家方法論後，Deepseek的規（guī）劃（huá）結果高度收斂，連（lián）續兩次方案的麵積均在8,100平方米左右(第一次8163平方米，第二（èr）次8177平方米)，差異主（zhǔ）要源於大（dà）模（mó）型對數字的驗算不夠精準。不僅（jǐn）倉庫（kù）麵積計算趨於一致，設備推薦也形成了統一性，顯示出Deepseek在專家知識引導下對專業概念（niàn）的準確把握和對計算邏輯的深入理解。

  從質疑到突（tū）破：Deepseek並（bìng）未止步於簡單執行專家方法論，而是（shì）展現（xiàn）出獨立思考的能力。例如，它對專家方法論中“64個滑道（dào）一組”的（de）拆零（líng）區計算方（fāng）式提（tí）出質疑，並提（tí）出基於（yú）每個SKU需要（yào）獨立滑道的新計算方法。在第三次規劃中，Deepseek突破了專家方法論的限（xiàn）製，將拆零區麵積從806平方米調整到3168平方米，體現（xiàn）出AI在（zài）專業框架下的創新思維（wéi）。

  針對Deepseek的創新，董劉先生指出，其提出的“拆（chāi）零區是閣樓，投影麵積含（hán）上下左右四組”的概念被Deepseek誤（wù）解，說明在專業領域中（zhōng）仍存在大量“隱形知識”，這些知識需（xū）要逐（zhú）步顯性（xìng）化並納入AI的（de）學習範圍。

  與deepseek的對話過程，請滑動查看（kàn）下圖：

  附錄：題目：規劃（huá）一個零售企業的配送中心（xīn），具（jù）體參數包括：

  日均訂單量：200個門店

  平均訂貨量：75箱/店

  庫存周轉：15天（tiān）

  SKU數量：2500個

  拆零比例：70%的SKU需要拆零作業

  總結

  以上三篇文（wén）章共同構成了一個有意義的探索過程，揭示了AI與物流（liú）專業領域結（jié）合的局限、挑（tiāo）戰及潛力（lì），也為（wéi）物流行業如何（hé）運用AI，需要、培（péi）養怎樣的人才提供了思路（lù）。

  正如公眾號“聞道-供應鏈思維（wéi）”的作者（zhě）指出，AI在專業領域中的角色不應僅僅是規（guī）則執行（háng）者，而應成為能夠在專（zhuān）業框架下實現創新的（de）思考（kǎo）者，未來專業決策可能采用新（xīn）模式，即將AI視為專家的智能夥伴，而非單純工具。這意味著未來物流行業需要既懂物流又懂AI的複合型人（rén）才，他們能夠將專業知識與AI技術相結合，推動物流行業的發展。

  這種觀（guān）點與理想汽車CEO李（lǐ）想提（tí）出的“AI的教練”不（bú）謀而合。“AI的（de）教練”負責後訓練，將“最佳實踐”轉化為AI能力。這類人才需（xū）要具備強大的業務(BT)、技術(IT)和數據(DT)能力，了（le）解業（yè）務需求，掌握（wò）高質量數據的收集和訓練方法（fǎ）。其角（jiǎo）色包括原代碼開發者、產品經理和業務專家，他們需要通過學習轉型為AI教練。

  李想指出，除（chú）了“AI的教練”，“AI的教授”、計算支持者也是人工智（zhì）能時（shí）代的全新工種。“AI的教授”負責預訓練，將各種（zhǒng）人類知識匯集起來，使（shǐ）其具備廣泛的專（zhuān）業知識，類似於擁有多（duō）個學（xué）位的專家;計算支持者負責為AI提供計算支持，這是AI研發的核心。例如，自（zì）動駕駛需要駕駛數（shù）據(DT)，To C產品（pǐn）需要人（rén）類對話記憶數據(DT)。

  “今天從事各種專業的人，需要在這三個方（fāng）向中尋（xún）找自己的（de）未（wèi）來之路。”

  作者 | logclub，感謝（xiè）公眾號“環球物流谘詢（xún）規劃”、“聞道-供應鏈思維”的觀點