網經社李芏巍：DeepSeek推動物流與供應鏈智能化轉型

　　DeepSeek爆火后，在本地端部署大模型的熱潮迅速興起業內預測，端側AI的發展將明顯提速。這不僅拓展了人工智能的應用模式，也為相關產業帶來了新的發展契機。

　　對此，中國著名物流專家，中國物流策劃研究院執行院長，廣州大學建筑設計研究院物流規劃中心主任;大灣區物流與供應鏈促進委員會輪值主席，中國物流與供應鏈智庫核心專家李芏巍表示，DeepSeek作為一款高性能的人工智能大模型，其應用潛力巨大。DeepSeek在成本和效率上的優勢，以及AI技術在提高物流效率，降低成本，物流優化、需求預測、智能倉儲、運輸管理等方面的巨大潛力。同時,并提升加強供應鏈的韌性和適應性。

　　1. 預測與預警

　　①DeepSeek可以通過分析歷史設備運行數據，預測設備可能出現的故障，從而實現預測性維護，提高物流設備的可靠性。

　　②商用汽車高級駕駛輔助系統 (ADAS)中，例如車道偏離預警、碰撞預警、自動緊急制動等功能，需要端側AI進行實時感知和決策。

　　③運輸路線規劃：LLMs(人工智能領域大型語言模型)可以分析多種運輸方案，計算出最經濟、最安全的運輸路線。

　　④貨運車輛調度：LLMs能夠根據貨物類型、運輸時間等因素，智能調度運輸車輛。

　　2. 智能質量與自動化設計優化

　　①DeepSeek能夠處理和分析大量的質量數據，幫助物流企業識別和優化質量控制流程，減少不合格產品的流通，提高供應鏈的整體質量。

　　②在物流自動化設計中，DeepSeek可以優化設計方案，提高設備的能效和作業效率，降低運營成本。

　　4. 柔性制造與智能化協作

　　DeepSeek在物流自動化中的應用，可以幫助實現柔性和智能化的制造流程，提高供應鏈的適應性，尤其是在處理多樣化產品時。

　　5. 供應鏈與物流優化

　　①路線規劃:優化運輸路線和降低物流成本，DeepSeek可以通過分析實時交通狀況、貨物類型和運輸成本等因素，優化運輸路線，減少運輸時間和成本。

　　②智能倉儲管理:提升倉庫自動化和運營效率，通過分析歷史數據，LLMs可以預測未來商品的需求量，幫助物流企業合理安排庫存，更精準地預測需求，減少庫存積壓和缺貨情況，提高供應鏈的響應速度。

　　③LLMs可以優化倉庫內貨物的存儲位置，提高存儲效率。LLMs能夠根據庫存情況生成自動化指令，指導機器人進行貨物搬運。

　　④風險管理:DeepSeek能夠識別供應鏈中的潛在風險，如自然災害、政治不穩定等，并提前采取措施。

　　⑤LLMs可以分析供應鏈中的各種風險，提前預警，減少損失。改善供應鏈的可視化和風險管理。

　　6. 數據分析與決策輔助

　　DeepSeek強大的數據處理和分析能力，可以為物流企業提供深入的洞察. LLMs可以整合供應鏈中的各種信息整合，為決策者提供全面的數據支持。輔助決策者做出更加精準的決策。LLMs可以從海量數據中挖掘有價值的信息，LLMs可以將復雜的數據轉化為易于理解的圖表，為決策者提供依據。

　　7. 與實體產業的深度融合

　　a.生產性物流:在生產性物流中，DeepSeek可以應用于設備故障預測、產業鏈優化、供應鏈管理等方面。

　　b. 物流垂直應用:DeepSeek-R1等大型語言模型(LLMs)在物流領域的應用，確實能夠極大地推動物流行業向智能化和自動化方向發展。

　　c.智能客服：LLMs可以模擬人類客服，解答客戶疑問，提高客戶滿意度。

　　d.個性化推薦：LLMs可以根據客戶的歷史訂單和偏好，為其推薦合適的商品。

　　e. .碳排放優化：LLMs可以根據運輸路線和貨物類型，優化碳排放，推動物流行業向綠色環保方向發展。將有助于提高物流行業的整體效率，推動行業向綠色環保的方向發展。

　　總結：從物流與供應鏈的角度來看，DeepSeek的爆火，預示著新一代AI技術正在以更高效、更經濟的方式滲透到各行各業。拓展行業應用場景: DeepSeek會積極拓展在物流行業的應用場景，開發基于DeepSeek的行業解決方案，提升其商業價值。隨著技術的不斷發展和應用案例的增加，相信未來，DeepSeek的應用能夠隨著AI技術的不斷進步和DeepSeek等大模型的普及，物流與供應鏈行業將迎來更加智能化、高效化的新時代。