從倉儲規（guī）劃，看DeepSeek的實（shí）用性、局限性和（hé）突破之道

  DeepSeek爆火以（yǐ）來，迅（xùn）速成為物流行業熱議的（de）話題。憑借其強大的AI能力，DeepSeek被認為有望為物流行業的複雜問題（tí）提供高效解決方案（àn）。許多業（yè）內人士紛紛嚐試利用（yòng）這一工具解決實際問題，以驗證其在物（wù）流行業中的實用性。

  一、DeepSeek在倉儲布局規劃中的應用嚐試

  公眾號“環（huán）球物流谘詢規劃”率先對DeepSeek在倉儲布局規劃中的應用（yòng）進行（háng）探（tàn）索（suǒ），發布了以《用deepseek進行倉儲布局（jú）規劃》為（wéi）主題的文章。該文嚐試利用DeepSeek在MATLAB環境中運行代（dài）碼，生成倉庫布局模型，旨（zhǐ）在深入了解DeepSeek的（de）思考方式，並搭建一個高（gāo）效的倉儲布局模型框架，以提高物流規劃的效率。

  具體步驟如下：

  首先，讓（ràng）deepseek構建（jiàn）一個基本的倉庫功能區色塊;

  再，引導（dǎo）deepseek優（yōu）化倉庫功（gōng）能區的大小;

  然後，引導deepseek在各（gè）個（gè）功能區中建立貨架或緩衝貨位;

  最（zuì）後，用（yòng）豆包進行代碼交叉解讀，並計算倉庫指標。

  與deepseek的對話過程，請滑動查看下圖：

  1.deepseek生成一（yī）個倉儲功能區色塊圖

  deepseek生成的（de）代碼運行結果：

  2. 引導deepseek對倉儲功能區色塊定義尺寸

  deepseek生成的代碼運行結果：

  3. deepseek構建（jiàn）存儲（chǔ）區中的（de）貨架布局

  deepseek生成的代碼運行結果（guǒ）：

  4. deepseek優化存儲區布局

  deepseek生成的（de）代碼運（yùn）行結（jié）果：

  5. deepseek構建分揀區中的貨位

  deepseek生成的代碼運行結果：

  6. deepseek構建出庫集貨區中的貨位

  deepseek生成的代碼運行（háng）結果：

  7. deepseek構建倉儲物流動線

  deepseek生成（chéng）的代碼運行結（jié）果：

  8. deepseek構建卸貨區（qū）的卸貨位

  deepseek生成的代碼運行結果：

  9. deepseek對倉儲功能區（qū）進行說（shuō）明

  10. 用豆包交叉讀（dú）取代碼，計算倉庫績效

  通過這（zhè）一實踐，作者總結了DeepSeek在物流規劃中的優勢和需要（yào）注意的問題（tí）。

  優勢：1. 物流規劃的知識（shí）儲備完整;2. 可以幫助規劃者快速的搭建一個倉儲場景框架;3. 可以給有規劃（huá）者帶來很多規劃思（sī）路（lù）;4. 技術上，代碼結構清晰，可讀性強;5. 規劃（huá）以坐標數據為基礎完成（chéng），與其它規劃工具的交互性強。

  需（xū）要（yào）注意的問題：1.使用者需要儲備規劃知識框架，以便更好的組織問題（tí）;2.使用者需要能理解deepseek的思考方式，以便對其回答的結果進行再提問引導。

  文章作者指出，如果能夠熟（shú）練掌握AI工具進（jìn）行物流規（guī）劃，將極大地提高規劃效率。

  二、DeepSeek在倉庫規劃中的局限性

  《用deepseek進行（háng）倉儲布局規劃》發出後引發行（háng）業熱議，公（gōng）眾號“聞道-供應鏈思維（wéi）”在《Deepseek在倉庫規劃（huá）中的局限性：基於（yú）案例研究》一文中（zhōng）指出（chū）該內容主要聚焦於Matlab編程，與（yǔ）倉庫規劃本質相（xiàng）去甚遠，認為倉庫規劃需（xū）要綜合考慮（lǜ）戰略、戰術與運營（yíng）層麵的決策，形成多層次框（kuàng）架，具體包括總體結構設計、麵積與布局（jú）優化、設備選擇（zé）與自動化配置、運（yùn）營策略設計(包括存（cún）儲策略、揀選策略及補貨策（cè）略)，促使大家深入探討（tǎo）Deepseek在倉庫規劃中的局限性，並指出當前AI在專業（yè）領（lǐng）域應用中存在一個普遍問題：過（guò）分關注技術工具本身，而（ér）忽視了專業領域的（de）本質（zhì）需（xū）求。

  同（tóng）時，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劃嚐試，分析其表現。

  經過（guò）測試，該作者發現了幾大關鍵問題，例如：

  1.結果顯著的不一致性：

  三次規（guī）劃的總麵（miàn）積（jī）分別為（wéi）12000㎡、15000㎡和7250㎡，差（chà）異超過100%。每次規劃都配有看似合理的推導過程（chéng），但結論截然不同（tóng），反映（yìng）出Deepseek在處（chù）理（lǐ）多變量決（jué）策時的不穩定性。

  2.專業概念理解偏差：

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

  其他問題包括設（shè）備選擇不（bú）符合零售（shòu）行業特點、過道寬度設計不合理（lǐ）等，還有一些一本正經胡說八（bā）道的內容。

  3.思維邏輯的（de）不穩定性（xìng）：

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

  第一次規劃偏重行業標準比例

  第二次更注重自動化升級空間

  第（dì）三次（cì）采用更務（wù）實的空間規劃（huá）思（sī）路

  4.創新（xīn）能力評估：缺乏（fá）深度行業經驗和創新思維

  為進一步測（cè）試Deepseek在倉庫規劃中的創新能力，作者在基礎案（àn）例中（zhōng）增加了一個極具挑戰性的條件："每年兩次（cì）大促，訂貨量（liàng）會增加3倍"。

  麵對這個挑戰，Deepseek一開始忽略了這（zhè）個新增的條件，再次追（zhuī）問給出一個完整的方案：增設臨時存儲區、配置可拆卸式貨架係統、建立分揀能力三重保障等。仔（zǎi）細分（fèn）析這些建議，可以發現Deepseek的解決方案停留在簡單（dān）資（zī）源疊加層麵，缺乏深度行業（yè）經驗和創新思維（wéi）。

  與deepseek的對話過程，請滑動查（chá）看下圖：

  Deepseek第一（yī）次回答

  Deepseek第二次回答

  Deepsee針對大促的回答

  上下滑動查看

  通過幾次對話（huà），作者（zhě）總結Deepseek的優勢為：

  思（sī）維（wéi）鏈的白盒化：每個（gè）規（guī）劃方案（àn）都附帶詳細（xì）推導過程，有助於（yú）專業人（rén）員理解和優化方案。

  係統性思維：盡管解決方案不完美，但展示了多維度思考能（néng）力（lì），對物流專家（jiā）也有參考價值。

  持續學習和適應潛力：如果輸入（rù）更多行業（yè）細分場景的實（shí）際案例（lì），Deepseek有望做出更專業、更有針（zhēn）對性的方案。

  最後，作者認（rèn）為AI與人類專家的協作模（mó）式可能是未來物流規劃的最佳實踐，建議重新定位AI規劃（huá）的（de）角色，將（jiāng）其定位為增強人類專（zhuān）業能（néng）力的得力助（zhù）手。AI能夠快速（sù）處（chù）理數據、提供係統化思維框架（jià），而人類專家可以基於經驗優化方案。

  三、Deepseek+物流專家知識：從混沌（dùn）到秩序、從質疑（yí）到突破

  在（zài）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（liú）專家知（zhī）識：從混沌到秩序、從質疑到突破》一文，進一步探討了Deepseek與（yǔ）專家知識相結（jié）合的潛力和價值。當引入物流專家的方法論後，Deepseek的表現是否會有所改善呢?

  作者（zhě）邀請了零售物流規劃專家（jiā）董（dǒng）劉先生，基於前文（wén）中（zhōng）的案例(零售（shòu）企業的配送中心規劃)提供了一套詳細的專家（jiā）方法論，包括基礎數據計算、各（gè）功（gōng）能區域麵積的計算方法等。

  那麽（me），AI與專家知識結合後的表現如（rú）何?

  從混沌到秩序：引入專家方法論後，Deepseek的（de）規劃結果高（gāo）度收（shōu）斂，連續兩次方（fāng）案的（de）麵積均（jun1）在8,100平方米左右(第一（yī）次8163平方米，第二次8177平方米)，差異主要（yào）源於大模型對數字（zì）的驗算不夠精準。不僅倉庫麵積計算趨於（yú）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（yè）概念的準（zhǔn）確把握和（hé）對（duì）計算邏輯的深入理解。

  從（cóng）質疑到突破：Deepseek並未止步於簡單執行專家方法論，而是展現出獨立思考的能力。例如，它對專家（jiā）方法論中（zhōng）“64個滑道一組”的拆零區計算方式提出質疑，並提出基於每（měi）個（gè）SKU需要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（lùn）的限製，將拆零（líng）區麵積從806平方米調整到3168平（píng）方米，體現出AI在（zài）專業（yè）框架下的創新思維。

  針對（duì）Deepseek的（de）創新（xīn），董劉先生（shēng）指出，其提（tí）出的（de）“拆零區是閣樓，投影麵積（jī）含（hán）上下左右四組”的概念被（bèi）Deepseek誤（wù）解，說明在專業領（lǐng）域中仍存在大量“隱（yǐn）形知識”，這些（xiē）知識需（xū）要逐步顯性化並納入AI的學習範圍。

  與deepseek的對話過程，請滑動查看下圖：

  附錄：題（tí）目：規劃一個零售（shòu）企業的配送中心，具體參數包括：

  日均訂單量：200個門店

  平均訂貨量：75箱/店

  庫存周（zhōu）轉：15天

  SKU數量：2500個

  拆零比例：70%的SKU需（xū）要拆零作業

  總結

  以上三篇文章共同（tóng）構成（chéng）了一個有（yǒu）意義的探索過程，揭示了（le）AI與物流（liú）專（zhuān）業領域結合的局限、挑戰及潛力，也為物流行業（yè）如何（hé）運用AI，需要、培（péi）養怎樣的人才提供了思路（lù）。

  正（zhèng）如公眾號“聞道-供應鏈思（sī）維”的作（zuò）者指出，AI在專業（yè）領域中的角色不應僅（jǐn）僅是規則執行者，而應（yīng）成為能夠在專業框架下實現創新的思（sī）考者，未來專業決策可能采用新模式（shì），即將AI視為專家的智能（néng）夥伴，而非單純工具。這意味著未來物流行業（yè）需要（yào）既懂物流又懂AI的複合型人才，他們能夠將專業知識與AI技術相結（jié）合，推動物流行業的發展。

  這種觀點與理想汽車CEO李想提出的“AI的教練”不謀（móu）而合（hé）。“AI的教練”負責後（hòu）訓練，將“最（zuì）佳實踐”轉化為AI能力。這類人才需要具備強大的業務(BT)、技術(IT)和數據(DT)能力，了解業務需求（qiú），掌握高質量數據的收（shōu）集和訓練方法。其角色包（bāo）括原代（dài）碼開發者、產品經（jīng）理和業務專（zhuān）家，他們需（xū）要通（tōng）過學習轉型為AI教練。

  李想指出，除了“AI的教練”，“AI的教授”、計（jì）算支持者也是人工智能時代的全新工種。“AI的教授”負責預訓練，將各種（zhǒng）人類（lèi）知識匯集起來，使其具（jù）備廣泛的專業知識，類似於擁有多個學位的專家;計算支持者負責為（wéi）AI提供計算支持，這是AI研發的核心。例如，自動駕駛需要（yào）駕駛數據(DT)，To C產品需要人類對話記憶數據(DT)。

  “今天從事各種專業（yè）的人，需要在這三個方向（xiàng）中尋找（zhǎo）自己的未來之路。”

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