从仓储规划，看DeepSeek的实用性、局限性和突破之道

DeepSeek爆火以来，迅速成为物流行业热议的话题。凭借其强大的AI能力，DeepSeek被认为有望为物流行业的复杂问题提供高效解决方案。许多业内人士纷纷尝试利用这一工具解决实际问题，以验证其在物流行业中的实用性。

一、DeepSeek在仓储布局规划中的应用尝试

公众号“环球物流咨询规划”率先对DeepSeek在仓储布局规划中的应用进行探索，发布了以《用deepseek进行仓储布局规划》为主题的文章。该文尝试利用DeepSeek在MATLAB环境中运行代码，生成仓库布局模型，旨在深入了解DeepSeek的思考方式，并搭建一个高效的仓储布局模型框架，以提高物流规划的效率。

具体步骤如下：

首先，让deepseek构建一个基本的仓库功能区色块；

再，引导deepseek优化仓库功能区的大小；

然后，引导deepseek在各个功能区中建立货架或缓冲货位；

最后，用豆包进行代码交叉解读，并计算仓库指标。

与deepseek的对话过程，请滑动查看下图：

1.deepseek生成一个仓储功能区色块图

deepseek生成的代码运行结果：

2. 引导deepseek对仓储功能区色块定义尺寸

deepseek生成的代码运行结果：

3. deepseek构建存储区中的货架布局

deepseek生成的代码运行结果：

4. deepseek优化存储区布局

deepseek生成的代码运行结果：

5. deepseek构建分拣区中的货位

deepseek生成的代码运行结果：

6. deepseek构建出库集货区中的货位

deepseek生成的代码运行结果：

7. deepseek构建仓储物流动线

deepseek生成的代码运行结果：

8. deepseek构建卸货区的卸货位

deepseek生成的代码运行结果：

9. deepseek对仓储功能区进行说明

10. 用豆包交叉读取代码，计算仓库绩效

通过这一实践，作者总结了DeepSeek在物流规划中的优势和需要注意的问题。

优势：1. 物流规划的知识储备完整；2. 可以帮助规划者快速的搭建一个仓储场景框架；3. 可以给有规划者带来很多规划思路；4. 技术上，代码结构清晰，可读性强；5. 规划以坐标数据为基础完成，与其它规划工具的交互性强。

需要注意的问题：1.使用者需要储备规划知识框架，以便更好的组织问题；2.使用者需要能理解deepseek的思考方式，以便对其回答的结果进行再提问引导。

文章作者指出，如果能够熟练掌握AI工具进行物流规划，将极大地提高规划效率。

二、DeepSeek在仓库规划中的局限性

《用deepseek进行仓储布局规划》发出后引发行业热议，公众号“闻道-供应链思维”在《Deepseek在仓库规划中的局限性：基于案例研究》一文中指出该内容主要聚焦于Matlab编程，与仓库规划本质相去甚远，认为仓库规划需要综合考虑战略、战术与运营层面的决策，形成多层次框架，具体包括总体结构设计、面积与布局优化、设备选择与自动化配置、运营策略设计（包括存储策略、拣选策略及补货策略），促使大家深入探讨Deepseek在仓库规划中的局限性，并指出当前AI在专业领域应用中存在一个普遍问题：过分关注技术工具本身，而忽视了专业领域的本质需求。

同时，该文通过一个具体的零售企业配上中心的规划案例，让Deepseek模型对同一任务进行三次规划尝试，分析其表现。

经过测试，该作者发现了几大关键问题，例如：

1.结果显著的不一致性：

三次规划的总面积分别为12000㎡、15000㎡和7250㎡，差异超过100%。每次规划都配有看似合理的推导过程，但结论截然不同，反映出Deepseek在处理多变量决策时的不稳定性。

2.专业概念理解偏差：

最典型错误：将“70%的SKU为拆零”误解为“70%的库存量需要拆零存储”，导致存储空间被高估、拣选设备配置不合理、人力资源规划偏离实际需求等一系列问题。

其他问题包括设备选择不符合零售行业特点、过道宽度设计不合理等，还有一些一本正经胡说八道的内容。

3.思维逻辑的不稳定性：

每次规划虽都展现出都展现出完整的思维链的关注点和深度不同，缺乏专业性稳定的思考逻辑框架。

• 第一次规划偏重行业标准比例

• 第二次更注重自动化升级空间

• 第三次采用更务实的空间规划思路

4.创新能力评估：缺乏深度行业经验和创新思维

为进一步测试Deepseek在仓库规划中的创新能力，作者在基础案例中增加了一个极具挑战性的条件："每年两次大促，订货量会增加3倍"。

面对这个挑战，Deepseek一开始忽略了这个新增的条件，再次追问给出一个完整的方案：增设临时存储区、配置可拆卸式货架系统、建立分拣能力三重保障等。仔细分析这些建议，可以发现Deepseek的解决方案停留在简单资源叠加层面，缺乏深度行业经验和创新思维。

与deepseek的对话过程，请滑动查看下图：

Deepseek第一次回答

Deepseek第二次回答

Deepsee针对大促的回答

通过几次对话，作者总结Deepseek的优势为：

思维链的白盒化：每个规划方案都附带详细推导过程，有助于专业人员理解和优化方案。

系统性思维：尽管解决方案不完美，但展示了多维度思考能力，对物流专家也有参考价值。

持续学习和适应潜力：如果输入更多行业细分场景的实际案例，Deepseek有望做出更专业、更有针对性的方案。

最后，作者认为AI与人类专家的协作模式可能是未来物流规划的最佳实践，建议重新定位AI规划的角色，将其定位为增强人类专业能力的得力助手。AI能够快速处理数据、提供系统化思维框架，而人类专家可以基于经验优化方案。

三、Deepseek+物流专家知识：从混沌到秩序、从质疑到突破

在探讨Deepseek在仓储规划的局限性后，公众号“闻道-供应链思维”紧接着又发布《Deepseek+物流专家知识：从混沌到秩序、从质疑到突破》一文，进一步探讨了Deepseek与专家知识相结合的潜力和价值。当引入物流专家的方法论后，Deepseek的表现是否会有所改善呢？

作者邀请了零售物流规划专家董刘先生，基于前文中的案例（零售企业的配送中心规划）提供了一套详细的专家方法论，包括基础数据计算、各功能区域面积的计算方法等。

那么，AI与专家知识结合后的表现如何？

从混沌到秩序：引入专家方法论后，Deepseek的规划结果高度收敛，连续两次方案的面积均在8,100平方米左右（第一次8163平方米，第二次8177平方米），差异主要源于大模型对数字的验算不够精准。不仅仓库面积计算趋于一致，设备推荐也形成了统一性，显示出Deepseek在专家知识引导下对专业概念的准确把握和对计算逻辑的深入理解。

从质疑到突破：Deepseek并未止步于简单执行专家方法论，而是展现出独立思考的能力。例如，它对专家方法论中“64个滑道一组”的拆零区计算方式提出质疑，并提出基于每个SKU需要独立滑道的新计算方法。在第三次规划中，Deepseek突破了专家方法论的限制，将拆零区面积从806平方米调整到3168平方米，体现出AI在专业框架下的创新思维。

针对Deepseek的创新，董刘先生指出，其提出的“拆零区是阁楼，投影面积含上下左右四组”的概念被Deepseek误解，说明在专业领域中仍存在大量“隐形知识”，这些知识需要逐步显性化并纳入AI的学习范围。

与deepseek的对话过程，请查看下图：

附录：

题目：规划一个零售企业的配送中心，具体参数包括：

• 日均订单量：200个门店

• 平均订货量：75箱/店

• 库存周转：15天

• SKU数量：2500个

• 拆零比例：70%的SKU需要拆零作业

第一次规划全文：

第二次规划全文：

第三次规划全文：

总结

以上三篇文章共同构成了一个有意义的探索过程，揭示了AI与物流专业领域结合的局限、挑战及潜力，也为物流行业如何运用AI，需要、培养怎样的人才提供了思路。

正如公众号“闻道-供应链思维”的作者指出，AI在专业领域中的角色不应仅仅是规则执行者，而应成为能够在专业框架下实现创新的思考者，未来专业决策可能采用新模式，即将AI视为专家的智能伙伴，而非单纯工具。这意味着未来物流行业需要既懂物流又懂AI的复合型人才，他们能够将专业知识与AI技术相结合，推动物流行业的发展。

这种观点与理想汽车CEO李想提出的“AI的教练”不谋而合。“AI的教练”负责后训练，将“最佳实践”转化为AI能力。这类人才需要具备强大的业务（BT）、技术（IT）和数据（DT）能力，了解业务需求，掌握高质量数据的收集和训练方法。其角色包括原代码开发者、产品经理和业务专家，他们需要通过学习转型为AI教练。

李想指出，除了“AI的教练”，“AI的教授”、计算支持者也是人工智能时代的全新工种。“AI的教授”负责预训练，将各种人类知识汇集起来，使其具备广泛的专业知识，类似于拥有多个学位的专家；计算支持者负责为AI提供计算支持，这是AI研发的核心。例如，自动驾驶需要驾驶数据（DT），To C产品需要人类对话记忆数据（DT）。

“今天从事各种专业的人，需要在这三个方向中寻找自己的未来之路。”

ps：感谢公众号“环球物流咨询规划”、“闻道-供应链思维”的观点