DeepSeek点燃物流行业AI竞技场新烽火
在科技日新月异的当下，人工智能领域不断传来重磅消息。国产AI企业深度求索（DeepSeek）发布了新一代推理大模型DeepSeek-R1，宛如一颗投入平静湖面的巨石，瞬间掀起了物流行业AI竞技场的新浪潮。
作为新一代推理大模型，DeepSeek在数据处理、逻辑分析和决策支持等方面展现出了卓越的性能。其强大的推理能力，能够快速、准确地处理海量复杂的物流数据，从货物的运输路线规划、仓储管理优化，到供应链的动态调整等各个环节，都能提供精准且高效的解决方案。
由此，众多物流企业敏锐地捕捉到这一前沿技术的潜力，纷纷宣布接入DeepSeek。
“DeepSeek-R1通过极低的训练成本（仅需OpenAI约1/20的算力投入）和开源策略，打破了传统大模型对昂贵算力的依赖，证明了高效算法与优化架构可以显著降低技术门槛。”近日，G7易流首席科学家王守崑接受《中国物流与采购》杂志采访时介绍说，DeepSeek-R1采用的混合专家（MoE）架构和强化学习优先的训练方法，使得模型在保持高性能的同时减少了激活参数，从而降低推理成本。
王守崑认为，过去，由于算力资源的限制和成本的制约，许多复杂的大模型只能在云端或大型数据中心运行。然而，如今算力的显著提升打破了这一局面，使得规模不大的大模型有了放置在端上运行的可能性。
DeepSeek赋能潮起，我们深刻感受到了人工智能真正开启了属于它的“大航海时代”。如果说以前大家还在港口摇旗呐喊，要去发现新大陆。那么现在，无论是大轮船还是小舢板，都可以尽快出海了。
重构物流行业运行逻辑
“作为新一代推理大模型，DeepSeek在数据处理、逻辑分析和决策支持等方面展现出了卓越的性能。其强大的推理能力，能够快速、准确地处理海量复杂的物流数据，从货物的运输路线规划、仓储管理优化，到供应链的动态调整等各个环节，都能提供精准且高效的解决方案。”日前，清华大学工业工程系物流工程实验室主任蔡临宁接受《中国物流与采购》杂志记者采访时表示。
在北京邮电大学邮政发展研究中心主任、国邮智库专家赵国君看来，物流企业接入DeepSeek意味着开启了一扇通往智能化、高效化运营的大门。
特别对于物流这类传统重资产行业，甚至能起到重构运行逻辑的效果。这给物流行业带来机遇的同时，也有必须直面的挑战。
从机遇上来讲，一直困扰行业的效率、成本、质量多重矛盾裹挟，顾此失彼问题可以因DeepSeek从多源信息与数据的集合而得到很好解决，可使诸如仓储空间、运输效能、智能履约、服务响应等效率与品质提升的同时，成本却大幅降低；
就挑战而言，DeepSeek改变了行业管理与运营传统，从管理到操作岗位皆要发生相对较大的改变，从资源投入、组织架构、人员知识结构等都要随之进行调整。不是所有的企业都具有这样的意识与能力，行业竞争会越来越激烈，也将会越来越两级分化。
对于传统经营模式的中小企业而言，其将无生存与发展能力与空间；头部企业可以降低传统成本，但在技术进一步应用、数据资源的跨领域集成等方面也将付出更多成本。
“无论是DeepSeek的大模型还是其他类似的大模型，都必然会对软件行业产生重塑作用，而且这一过程实际上已经在发生。”王守崑认为，一方面，它将极大地改善或促进软件行业的效率提升。另一方面，大模型与Agent的结合很可能会改变软件的形态。
如此一来，在未来，软件或许不再有如今这般清晰的边界，不像现在使用某个软件时，其功能范围一目了然。王守崑坚信，大模型与Agent的结合必将彻底重塑软件行业。
而对于物流行业而言，情况可能会有所不同，尤其是那些与物理世界直接相关的行业，它们同样会受到大模型的影响，但变化的速度、节奏以及具体的改变内容会因行业而异。
王守崑强调，在物流领域，最终的操作与执行环节若要发生改变，必然需要大模型与具体执行环境紧密结合。比如与仓储中的机器人协同作业，或者与自动驾驶技术相融合等，只有这样才能真正实现变革。仅仅依靠大模型和Agent是远远不够的，还需要众多其他条件和环境的支持。
值得提到的是，大模型与Agent的结合对软件行业的重塑这一趋势，势必会对物流软件供应商产生极大的影响。
一是技术升级压力。大模型与Agent的结合要求物流软件供应商具备更高的技术水平和研发能力。对于一些小型或技术实力较弱的供应商来说，这无疑是一个巨大的挑战。
二是业务模式调整。传统的物流软件业务模式主要基于固定的功能模块和收费标准。然而，随着软件形态的变革，用户对物流软件的需求将更加多样化和个性化。物流软件供应商需要重新审视自己的业务模式，从单纯的软件销售向提供定制化的解决方案和服务转变。
三是数据安全与隐私问题。大模型的训练需要大量的数据支持，而物流行业涉及到大量的敏感信息，如客户订单、运输路线、货物信息等。在利用大模型和Agent的过程中，如何确保数据的安全和隐私成为了物流软件供应商必须面对的重要问题。
掀起本地化部署热潮
当下，京东物流、顺丰同城、极兔速递、申通、圆通速递、物产中大、湖北港口集团等众多知名企业纷纷入场进行部署和适配。DeepSeek在物流、快递、仓储以及平台型企业中掀起了一股本地化部署的热潮。
以京东物流为例，今年2月初，京东物流第一时间接入了Deep－Seek，并率先应用在数十个物流核心业务的关键环节。
“DeepSeek大模型在京东物流大模型应用的异常管控、智能交互、流程自动化三大板块均已开始落地应用，发挥对长文本的推理优势。”近日，京东物流相关负责人向《中国物流与采购》杂志记者介绍说，在DeepSeek深度推理思维链的加持下，大模型相对过去能明显更好的理解物流运营的流程环节、客服的事件全貌、资深员工的工作经验，对工单自动化处理这样的流程自动化应用、以及物流风控这种依赖多维度信息整合的决策支持等方面都更上一层楼。
另外，在低频高价值的决策场景，DeepSeek接入物流垂域知识库和数据后，也能为京东物流管理者提供有效的辅助决策支持，提升决策质量和效率。
对于众多企业快速落地Deep-Seek应用，王守崑认为其过程会因公司体量、行业和业务模式而异。有的公司可能从边缘业务切入，有的则直接从主流业务开始；有的选择内部系统；有的则从外部系统着手；还有的会选择自建或与他人合作。这些选择取决于不同公司的组织特点和能力。
AI时代对物流行业影响深远，技术壁垒渐消，同质化竞争凸显。对于G7易流这样的物流技术服务商而言，需明确新技术影响及受众，确定投入策略，抓住变革机遇。
“传统技术易致行业停滞与内卷，新变量是破局关键，也助力市场拓展，如央国企客户因成本降低愿尝试新技术，为我们带来机会。”王守崑透露，接下来他们将通过组织结构调整、业务模式调整和技术调整的有机结合，来应对当下技术大变革。
赵国君的观点是，基于Deep-Seek的多领域深度信息处理能力与优势，适用于需要广泛信息类别、强作业联运能力和动态瞬时决策的企业，如跨境物流、同城即时配送和综合物流服务提供商。
而依赖人工分拣和经验决策的传统企业及缺乏多语言处理能力的区域性企业，未来可能面临被头部企业整合的风险。
同时，DeepSeek推动企业技术转型，催生物流细分领域专业化发展，有望破解低价竞争顽疾，重塑物流行业格局，企业生存发展将取决于数据整合、场景理解与技术迭代等能力。
关于物流企业接入DeepSeek后的落地路径，蔡临宁指出：企业需结合自身业务、客户特点及能力储备来考虑。
一是技术公司视角：应将DeepSeek视为战略核心，尽早（去年更佳，今年亦不晚）布局大模型应用，这是未来几年的关键技术和战略决策。
二是业务主导公司视角：若业务核心为流程信息处理，大模型结合Agent将带来显著影响，因其擅长此类任务。若业务与物理世界紧密相关（如运输、仓储），短期内业务结构稳定，大模型+Agent虽不能直接操作物理世界，但竞争对手和客户会利用此技术提升效率。因此，为保持竞争优势，企业亦需探索如何借助该技术优化运营。
积极拥抱“人机共生”新范式
目前来看，虽然DeepSeek对市场主体的促进作用也不会迅速显现。但我们的确已经站在了一个新的历史起点上，DeekSeep作为人工智能与云计算深度融合的产物，正以其强大的数据处理和分析能力，引领着物流行业大趋势。
“DeepSeek的出现，不仅仅是技术层面的突破，更是生态链的重构。这意味着，无论是技术研发、市场推广还是资本运作，DeepSeek都能为我们提供丰富的延伸性机会，帮助我们在激烈的市场竞争中抢占先机。”王守崑认为，面对这样的大趋势，如果我们选择视而不见、固步自封，那么很可能就会成为行业的局外人。
曾经，物流行业的诸多工作环节高度依赖大量人工，从客服解答到车辆调度、路由规划等，都需要众多人力投入，且对高端人才的需求尤为突出。然而，随着智能客服和DeepSeek等先进技术的广泛应用，这一局面正在发生根本性的改变，劳动密集性和知识密集性逐渐走向平衡。
虽然人工智能是大势所趋，但不可忽视的是：人类仍然具有相当的不可替代性。因为以DeepSeek等为代表的AI系统训练与优化是人完成的，AI是机器，AI的权限是人类赋予的。
“DeepSeek应用中，战略决策与全局把控，特别是复杂环境下的动态调整、融合性宏观及微观趋势预判与洞察、极致个性化的解决方案，皆需依赖人类对多变环境的深度理解与经验，AI无法具有温度与全面深入的理解力。”赵国君指出，对于基于伦理判断与价值守护的一些非标场景、应急突变、商业道德决策、企业社会责任守护等层面，尚无法被AI完全建模，仍需人类经验与人类的隐性知识体系。AI处理标准化流程，人类聚焦高价值创造是共生常态。
的确，信息化时代，各行各业都存在被广泛替代的现实，被替代的从业者就必须进行转型以求发展，从“劳动力”到“创造力”转型求取发展空间，积极发展、参与新兴业态工作机遇，跟随增值服务领域在其中拓展，保持终身学习能力，发展自己的核心竞争力，不断进行技能升级与角色转换。
“在AI大发展的背景下，应逐步建立并完善普惠性民生兜底政策保障与社会支持体系。从宏观上建立趋势预研与政策储备，在支持相关人员再就业培育、岗位对接、稳定就业等方面提供全方位支持，在其重新就业前，有从培训到生活上的相应保险保障。”赵国君坦言。
历来，技术革命中皆有受冲击者，目前这场波及全球的“体力付出”向“智力创造”的职业技能转变浪潮。
一方面给被动者造成压力，另一方面也会促使一些人转向更高价值创造的工作，主动拥抱“人机共生”新范式，把行业经验转化为驾驭智能技术能力是所有人面对新时代的共同课题。
