(网经社讯)DeepSeek爆火后，在本地端部署大模型的热潮迅速兴起业内预测，端侧AI的发展将明显提速。这不仅拓展了人工智能的应用模式，也为相关产业带来了新的发展契机。
对此，中国著名物流专家，中国物流策划研究院执行院长，广州大学建筑设计研究院物流规划中心主任；大湾区物流与供应链促进委员会轮值主席，中国物流与供应链智库核心专家李芏巍表示，DeepSeek作为一款高性能的人工智能大模型，其应用潜力巨大。DeepSeek在成本和效率上的优势，以及AI技术在提高物流效率，降低成本，物流优化、需求预测、智能仓储、运输管理等方面的巨大潜力。同时,并提升加强供应链的韧性和适应性。
1. 预测与预警
① DeepSeek可以通过分析历史设备运行数据，预测设备可能出现的故障，从而实现预测性维护，提高物流设备的可靠性。
②商用汽车高级驾驶辅助系统 (ADAS)中，例如车道偏离预警、碰撞预警、自动紧急制动等功能，需要端侧AI进行实时感知和决策。
③运输路线规划：LLMs（人工智能领域大型语言模型）可以分析多种运输方案，计算出最经济、最安全的运输路线。
④货运车辆调度：LLMs能够根据货物类型、运输时间等因素，智能调度运输车辆。
2. 智能质量与自动化设计优化
①DeepSeek能够处理和分析大量的质量数据，帮助物流企业识别和优化质量控制流程，减少不合格产品的流通，提高供应链的整体质量。
②在物流自动化设计中，DeepSeek可以优化设计方案，提高设备的能效和作业效率，降低运营成本。
4. 柔性制造与智能化协作
DeepSeek在物流自动化中的应用，可以帮助实现柔性和智能化的制造流程，提高供应链的适应性，尤其是在处理多样化产品时。
5. 供应链与物流优化
①路线规划:优化运输路线和降低物流成本，DeepSeek可以通过分析实时交通状况、货物类型和运输成本等因素，优化运输路线，减少运输时间和成本。
②智能仓储管理:提升仓库自动化和运营效率，通过分析历史数据，LLMs可以预测未来商品的需求量，帮助物流企业合理安排库存，更精准地预测需求，减少库存积压和缺货情况，提高供应链的响应速度。
③LLMs可以优化仓库内货物的存储位置，提高存储效率。LLMs能够根据库存情况生成自动化指令，指导机器人进行货物搬运。
④风险管理:DeepSeek能够识别供应链中的潜在风险，如自然灾害、政治不稳定等，并提前采取措施。
⑤LLMs可以分析供应链中的各种风险，提前预警，减少损失。改善供应链的可视化和风险管理。
6. 数据分析与决策辅助
DeepSeek强大的数据处理和分析能力，可以为物流企业提供深入的洞察. LLMs可以整合供应链中的各种信息整合，为决策者提供全面的数据支持。辅助决策者做出更加精准的决策。LLMs可以从海量数据中挖掘有价值的信息，LLMs可以将复杂的数据转化为易于理解的图表，为决策者提供依据。
7. 与实体产业的深度融合
a.生产性物流:在生产性物流中，DeepSeek可以应用于设备故障预测、产业链优化、供应链管理等方面。
b. 物流垂直应用:DeepSeek-R1等大型语言模型（LLMs）在物流领域的应用，确实能够极大地推动物流行业向智能化和自动化方向发展。
c．智能客服：LLMs可以模拟人类客服，解答客户疑问，提高客户满意度。
d.个性化推荐：LLMs可以根据客户的历史订单和偏好，为其推荐合适的商品。
e. .碳排放优化：LLMs可以根据运输路线和货物类型，优化碳排放，推动物流行业向绿色环保方向发展。将有助于提高物流行业的整体效率，推动行业向绿色环保的方向发展。
总结：从物流与供应链的角度来看，DeepSeek的爆火，预示着新一代AI技术正在以更高效、更经济的方式渗透到各行各业。拓展行业应用场景: DeepSeek会积极拓展在物流行业的应用场景，开发基于DeepSeek的行业解决方案，提升其商业价值。随着技术的不断发展和应用案例的增加，相信未来，DeepSeek的应用能够随着AI技术的不断进步和DeepSeek等大模型的普及，物流与供应链行业将迎来更加智能化、高效化的新时代。
【小贴士】
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(网经社讯)DeepSeek爆火后，在本地端部署大模型的热潮迅速兴起业内预测，端侧AI的发展将明显提速。这不仅拓展了人工智能的应用模式，也为相关产业带来了新的发展契机。
对此，中国著名物流专家，中国物流策划研究院执行院长，广州大学建筑设计研究院物流规划中心主任；大湾区物流与供应链促进委员会轮值主席，中国物流与供应链智库核心专家李芏巍表示，DeepSeek作为一款高性能的人工智能大模型，其应用潜力巨大。DeepSeek在成本和效率上的优势，以及AI技术在提高物流效率，降低成本，物流优化、需求预测、智能仓储、运输管理等方面的巨大潜力。同时,并提升加强供应链的韧性和适应性。
1. 预测与预警
① DeepSeek可以通过分析历史设备运行数据，预测设备可能出现的故障，从而实现预测性维护，提高物流设备的可靠性。
②商用汽车高级驾驶辅助系统 (ADAS)中，例如车道偏离预警、碰撞预警、自动紧急制动等功能，需要端侧AI进行实时感知和决策。
③运输路线规划：LLMs（人工智能领域大型语言模型）可以分析多种运输方案，计算出最经济、最安全的运输路线。
④货运车辆调度：LLMs能够根据货物类型、运输时间等因素，智能调度运输车辆。
2. 智能质量与自动化设计优化
①DeepSeek能够处理和分析大量的质量数据，帮助物流企业识别和优化质量控制流程，减少不合格产品的流通，提高供应链的整体质量。
②在物流自动化设计中，DeepSeek可以优化设计方案，提高设备的能效和作业效率，降低运营成本。
4. 柔性制造与智能化协作
DeepSeek在物流自动化中的应用，可以帮助实现柔性和智能化的制造流程，提高供应链的适应性，尤其是在处理多样化产品时。
5. 供应链与物流优化
①路线规划:优化运输路线和降低物流成本，DeepSeek可以通过分析实时交通状况、货物类型和运输成本等因素，优化运输路线，减少运输时间和成本。
②智能仓储管理:提升仓库自动化和运营效率，通过分析历史数据，LLMs可以预测未来商品的需求量，帮助物流企业合理安排库存，更精准地预测需求，减少库存积压和缺货情况，提高供应链的响应速度。
③LLMs可以优化仓库内货物的存储位置，提高存储效率。LLMs能够根据库存情况生成自动化指令，指导机器人进行货物搬运。
④风险管理:DeepSeek能够识别供应链中的潜在风险，如自然灾害、政治不稳定等，并提前采取措施。
⑤LLMs可以分析供应链中的各种风险，提前预警，减少损失。改善供应链的可视化和风险管理。
6. 数据分析与决策辅助
DeepSeek强大的数据处理和分析能力，可以为物流企业提供深入的洞察. LLMs可以整合供应链中的各种信息整合，为决策者提供全面的数据支持。辅助决策者做出更加精准的决策。LLMs可以从海量数据中挖掘有价值的信息，LLMs可以将复杂的数据转化为易于理解的图表，为决策者提供依据。
7. 与实体产业的深度融合
a.生产性物流:在生产性物流中，DeepSeek可以应用于设备故障预测、产业链优化、供应链管理等方面。
b. 物流垂直应用:DeepSeek-R1等大型语言模型（LLMs）在物流领域的应用，确实能够极大地推动物流行业向智能化和自动化方向发展。
c．智能客服：LLMs可以模拟人类客服，解答客户疑问，提高客户满意度。
d.个性化推荐：LLMs可以根据客户的历史订单和偏好，为其推荐合适的商品。
e. .碳排放优化：LLMs可以根据运输路线和货物类型，优化碳排放，推动物流行业向绿色环保方向发展。将有助于提高物流行业的整体效率，推动行业向绿色环保的方向发展。
总结：从物流与供应链的角度来看，DeepSeek的爆火，预示着新一代AI技术正在以更高效、更经济的方式渗透到各行各业。拓展行业应用场景: DeepSeek会积极拓展在物流行业的应用场景，开发基于DeepSeek的行业解决方案，提升其商业价值。随着技术的不断发展和应用案例的增加，相信未来，DeepSeek的应用能够随着AI技术的不断进步和DeepSeek等大模型的普及，物流与供应链行业将迎来更加智能化、高效化的新时代。
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