從倉儲規劃，看DeepSeek的實用性、局限（xiàn）性和突破之道

  DeepSeek爆火以來（lái），迅速成為物流行業熱議的話題。憑借其強大的AI能（néng）力（lì），DeepSeek被（bèi）認為有望為物流行業的複雜問題提供高效（xiào）解決（jué）方案。許多業內人士紛紛嚐試利用這一工具解決實際問題，以驗（yàn）證（zhèng）其在物（wù）流行業（yè）中的實（shí）用性。

  一、DeepSeek在倉儲布局規劃中的應用嚐試

  公眾號“環球物（wù）流谘詢規劃”率先對DeepSeek在倉儲布局規劃中的應用進行探索，發布了以《用deepseek進行倉儲布局規劃》為主題的文章。該文嚐試利（lì）用DeepSeek在MATLAB環境中運行代碼，生成倉庫布局模型，旨在深入了解（jiě）DeepSeek的思考方式，並搭建一（yī）個高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deepseek構建一個基本的倉庫功能區色塊;

  再，引導deepseek優化倉庫（kù）功（gōng）能區的大小;

  然後，引導deepseek在各個功能區中建立貨（huò）架（jià）或緩（huǎn）衝貨位（wèi）;

  最後，用豆（dòu）包（bāo）進行代碼（mǎ）交叉解讀，並計算倉（cāng）庫指（zhǐ）標。

  與deepseek的對話（huà）過程，請滑（huá）動查看下圖：

  1.deepseek生成一個倉儲功能（néng）區色塊圖

  deepseek生成的代碼運行結果：

  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構建存儲區中的貨架布局

  deepseek生成的（de）代碼運行結果：

  4. deepseek優化存儲區布局

  deepseek生成的（de）代碼運行結（jié）果：

  5. deepseek構（gòu）建分揀（jiǎn）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（yùn）行結果：

  7. deepseek構建倉儲物（wù）流（liú）動線

  deepseek生成的代碼運行結果：

  8. deepseek構建卸貨區的卸貨位

  deepseek生成的（de）代碼運行（háng）結（jié）果：

  9. deepseek對倉儲功能（néng）區進行說明（míng）

  10. 用豆包交叉讀取代碼，計算倉庫績效

  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（tí）。

  優（yōu）勢：1. 物流規劃的知識儲備完整;2. 可以幫助（zhù）規劃者（zhě）快速的搭建一個倉儲場景框架;3. 可以給有規劃者帶來很多規劃思路;4. 技術上（shàng），代（dài）碼結構清晰，可讀性強;5. 規劃以坐標數據為基礎完成，與（yǔ）其它規（guī）劃工（gōng）具的交互性強。

  需要注意的問題（tí）：1.使用者需要（yào）儲備規劃知識框架，以便更好的組織（zhī）問題;2.使用者需要能理解deepseek的思考方（fāng）式，以便對其回答的結果進（jìn）行再提（tí）問引導。

  文章作者指出，如果能夠熟練掌握AI工具進行物流規劃，將極大地提高規劃效率。

  二、DeepSeek在倉庫規劃中的（de）局限（xiàn）性

  《用（yòng）deepseek進行倉儲布局規（guī）劃》發出後引發行（háng）業熱議，公眾號“聞道-供應鏈思（sī）維”在《Deepseek在倉（cāng）庫規劃中的局限性：基於案例研究》一（yī）文中指出該內容主要聚焦（jiāo）於（yú）Matlab編程，與倉庫規劃本（běn）質相去甚遠，認為倉庫規劃需要綜合考慮戰（zhàn）略、戰術與運營層麵的決策，形成多層次框架，具體包括總體結構設（shè）計、麵積與（yǔ）布局優化、設（shè）備選擇與（yǔ）自動化配（pèi）置、運營策略設計(包括存儲策略、揀選策（cè）略（luè）及補貨策略（luè）)，促使大家深入探討Deepseek在（zài）倉庫規（guī）劃中的局限性，並指出當前AI在專業領域應用中存在一個普遍問題：過分關注技術工具（jù）本身，而忽（hū）視了專業領域的本質需求。

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

  經過測試，該作者發現了幾大關鍵問題，例如（rú）：

  1.結果顯著的不一致性：

  三次規劃的總麵積分（fèn）別為12000㎡、15000㎡和7250㎡，差（chà）異超過100%。每次規劃（huá）都配有看似合理的推導過程，但結論截然（rán）不同，反映出Deepseek在處理（lǐ）多變量決策時的不穩定性。

  2.專業概念理解（jiě）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（jiān）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（liè）問題。

  其他問題包括設（shè）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八道的內容。

  3.思維（wéi）邏（luó）輯的不穩定性：

  每次規劃（huá）雖都展現出都展現出（chū）完（wán）整的思維鏈的關注（zhù）點和深度不同，缺乏專業性穩定的思考邏輯（jí）框架（jià）。

  第一次規劃（huá）偏重行業標準比例

  第二（èr）次更注重自（zì）動化升級空間

  第三次采（cǎi）用更務實的空間規劃思路

  4.創新能力評估：缺乏深度行業經驗和創新思維

  為進一步測（cè）試Deepseek在（zài）倉庫規劃中的創新能力（lì），作者在基礎案例中增加了一（yī）個極（jí）具挑戰性的條件："每年兩次（cì）大促，訂貨量會增加3倍"。

  麵對這個挑戰，Deepseek一（yī）開始忽略了這個新（xīn）增的條件，再次追問給出一個完整的方案：增設臨時存儲區、配置（zhì）可拆卸式貨架係（xì）統、建立分揀能力三重保障等。仔細（xì）分析這些（xiē）建議，可以發現Deepseek的解（jiě）決方案停留在簡單資（zī）源疊加層麵，缺乏深度行業經驗和創新思維。

  與deepseek的對話過（guò）程，請滑動查（chá）看下圖：

  Deepseek第一次回（huí）答

  Deepseek第二次回答

  Deepsee針對大促的（de）回答

  上下滑動（dòng）查看

  通過幾（jǐ）次對話，作者（zhě）總結Deepseek的優勢為：

  思維鏈的白盒化：每個規劃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：盡管解決方案不完美，但展示了（le）多維度思考能力，對物流（liú）專（zhuān）家也有參考價值。

  持續學習和適應潛力：如果輸入更多（duō）行（háng）業細分場景的實際案例，Deepseek有望做出更專業、更有針對（duì）性的方案（àn）。

  最後，作者認為AI與人類專家的協作模式可能是未來物流規劃的最佳實踐，建議重新定位（wèi）AI規（guī）劃的角色，將其定位為增（zēng）強人類專業能力的得力助手。AI能夠（gòu）快速處理數據、提供係統化思維框（kuàng）架，而人類專家可以基於經驗（yàn）優化方案。

  三、Deepseek+物（wù）流專家知識：從混沌（dùn）到秩序、從（cóng）質疑到突破

  在探討Deepseek在倉儲規劃的局限性後，公眾號“聞（wén）道-供應鏈（liàn）思維”緊接著又發布《Deepseek+物流專家知識：從混沌（dùn）到秩序、從質疑到突破》一（yī）文，進（jìn）一（yī）步（bù）探討了Deepseek與專家知識相結合的潛力和價值。當引（yǐn）入物流專家的方法論後（hòu），Deepseek的表（biǎo）現是否會有所改（gǎi）善呢?

  作者邀請（qǐng）了（le）零售物流規（guī）劃專家董劉先生，基於前文中的案例(零（líng）售企業的配送中心規（guī）劃)提供了（le）一套（tào）詳（xiáng）細的專家方法論（lùn），包括基礎數據計算、各功能區域麵積的計算方法等。

  那麽，AI與專家知識結（jié）合（hé）後的表現如何?

  從混沌（dùn）到秩序：引入專家方法論（lùn）後，Deepseek的規劃結果高（gāo）度收（shōu）斂，連續兩次方案（àn）的麵積均在8,100平方米左右(第一次8163平方米，第二次8177平方米)，差異主要（yào）源於大模型對數字的驗算不夠精準。不僅倉庫麵積計算趨（qū）於一致，設備推薦也形成了統一性，顯示出Deepseek在專（zhuān）家知識引導下對專業概念的準確把握和對計算邏輯的深入理解。

  從質疑到突破：Deepseek並未止步於簡單（dān）執（zhí）行專家方法論，而是展現出獨立思考的能力。例如，它（tā）對專家方法（fǎ）論中“64個滑道一組”的拆（chāi）零區計算方式提出質疑，並（bìng）提出基於每個SKU需要獨立滑道的新計算方法。在第三次規劃中，Deepseek突（tū）破了專（zhuān）家方法論的限製，將拆零區麵積從806平方米調整到3168平（píng）方米，體現（xiàn）出AI在專業框架下（xià）的創（chuàng）新思維。

  針對Deepseek的創新，董劉先生指出，其提出的“拆零區是（shì）閣樓，投影麵積含上下左右四組”的概念被Deepseek誤（wù）解，說明在專業領域中仍存在大（dà）量“隱形知識”，這些知識需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：題目：規劃一個零售企業的配送中心，具體參數包括：

  日均訂（dìng）單量：200個門（mén）店

  平均訂貨量：75箱/店

  庫存周轉：15天

  SKU數量：2500個

  拆零（líng）比例：70%的SKU需要拆零作業（yè）

  總結

  以上三篇（piān）文章（zhāng）共同構成了一個有意義的探索過程，揭示了AI與物流專業領域（yù）結合的局限、挑（tiāo）戰及潛力，也為（wéi）物流行業如（rú）何運用AI，需要、培養怎樣的人（rén）才提供了思（sī）路。

  正如公眾號（hào）“聞道-供應鏈（liàn）思（sī）維”的作者指出，AI在專業領域中的角色不應僅僅是規則執行者，而應成為能夠（gòu）在專（zhuān）業（yè）框（kuàng）架下實現創新的思考者，未來專業決策可能采用新模式，即將AI視為專家的智能夥伴，而非單純工具。這意味（wèi）著未來物流行業需要既懂物流又懂AI的複合型（xíng）人才，他們能夠將專業知（zhī）識與AI技術（shù）相結合，推動物流行業的（de）發展。

  這種觀點與（yǔ）理想汽車CEO李想提出的“AI的教練”不（bú）謀而合。“AI的教練”負責後（hòu）訓練，將“最（zuì）佳實踐”轉（zhuǎn）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，了解業務（wù）需求，掌握高質量數據的收集和訓練方法。其角色包（bāo）括原代碼開發者、產（chǎn）品經理和業務專（zhuān）家，他們需要通過學習轉型為AI教練（liàn）。

  李（lǐ）想（xiǎng）指出，除了“AI的教練”，“AI的教授”、計算支持者也是（shì）人工智能時代的全新工種。“AI的教授（shòu）”負責預訓練，將（jiāng）各種（zhǒng）人類知識匯集起來，使其具備廣泛的專業知識，類似於擁有多個學位的專家;計算（suàn）支持者負責為AI提供計（jì）算支持，這是AI研發的（de）核心。例（lì）如，自動駕駛需要駕駛數據（jù）(DT)，To C產品需（xū）要人類對話（huà）記憶數據(DT)。

  “今天從（cóng）事各種（zhǒng）專業的人，需要在這三個方向中尋找自己的未（wèi）來之路。”

  作者 | logclub，感謝公眾號（hào）“環球物流（liú）谘詢規劃”、“聞道（dào）-供應鏈思維”的（de）觀點