在快速发展的物流行业，仓储规划的复杂性不断加剧，如何高效地解决这一难题已成为众多业内人士关注的焦点。AI工具DeepSeek的崛起，为仓储布局规划带来了新的契机。然而，它的实际应用效果是否能够完全满足行业需求呢？通过探索DeepSeek的应用案例，我们发现了其潜在的优势与局限，激发了对未来物流规划模式的再思考。
一、DeepSeek在仓储布局中的创新应用
公众号"环球物流咨询规划"在其文章《用DeepSeek进行仓储布局规划》中，率先对DeepSeek在仓储布局规划中的应用进行了探讨。文章通过在MATLAB环境中运行DeepSeek的代码，成功生成了多个仓储布局模型。这一过程不仅展示了DeepSeek的思维方式，也构建了高效的仓储布局模型框架。
具体实施步骤如下：
- 深入引导DeepSeek构建仓库基本功能区的色块模型
- 优化仓库功能区的尺寸，以确保各区域的合理使用
- 在各功能区中配置货架及缓冲货位
- 利用豆包进行代码交叉解读，以计算出相关仓库效率指标
通过这一实践，作者提炼出DeepSeek在物流规划中的四大显著优势：
- 拥有完整的物流规划知识储备
- 可以快速构建仓储场景框架
- 提供大量创新规划思路
- 代码结构清晰，具备良好的交互性
二、DeepSeek在仓储规划中的局限性
在紧接着的分析中，公众号"闻道-供应链思维"发布了《DeepSeek在仓库规划中的局限性：基于案例研究》，强调了DeepSeek在实际使用中面临的挑战。
主要问题集中在两个方面：
1. 不一致性的结果： 对同一问题进行多次规划尝试后，DeepSeek生成的仓库总面积差异显著，分别达到12000㎡、15000㎡和7250㎡。这种不稳定性反映出其对多变量决策处理能力的不足。
2. 专业概念的误解： DeepSeek在理解特殊行业术语和策略时，出现了偏差，例如将拆零比例的概念错误运用，导致仓储方案的多项重要设计出现偏差。而且设备选择及区域设计未能符合行业标准，存在较大的思维逻辑不稳定性。
同时，文章还提到，如果没有丰富的行业背景知识，DeepSeek也难以制定针对性的解决方案。
三、DeepSeek与物流专家知识的协作
在探索中，"闻道-供应链思维"进一步探讨了DeepSeek如何与领域专家的知识相结合，以突破当前的局限。在文章《DeepSeek+物流专家知识：从混沌到秩序、从质疑到突破》中，文章邀请到零售物流规划专家董刘先生，基于先前案例提供专业的方法论。
引入专家的方法论后，DeepSeek的表现显著提升，规划结果收敛，方案一致性提高。通过结合传统的计算方式和AI的创新思维，DeepSeek能够在三次规划中产生接近统一的仓库面积(在8100平方米左右)，显示出AI在专业框架下的适应能力与准确性。
更为重要的是，DeepSeek展现出对专家方法论的一定质疑能力，提出更精准的计算方法，在多次规划中逐步调整与优化。
如李想所言，未来的行业人才需要兼具物流与AI技术的复合能力，能够推动行业向前发展。
总结
整体而言，DeepSeek的应用不仅展示了AI在物流规划中的潜力，也暴露了其局限性和发展需求。通过与行业专家的结合，AI工具有望不再仅仅依赖于技术本身，而是更好地服务于专业知识，并推动更高效的决策模式。
未来对AI的应用将以创新思维为核心，同时强调人类专家的主导作用，形成"AI的教练"与"专家"之间良好的互动关系。
