在人工智能技術(shù)的迭代浪潮中,大模型(Large Language Models, LLM)正從文本生成、圖像創(chuàng)作走向垂直行業(yè)賦能。2025年新年,國產(chǎn) AI 大模型 DeepSeek 橫空出世,憑借其低成本、高精度和多模態(tài)能力,迅速成為“新晉網(wǎng)紅”,并在各行各業(yè)引發(fā)廣泛討論。
物流作為全球經(jīng)濟的“血管系統(tǒng)”,長期面臨效率瓶頸、成本高企和需求波動等痛點。而大模型的介入,或?qū)㈤_啟一場從“經(jīng)驗驅(qū)動”到“智能驅(qū)動”的行業(yè)重塑。本文將從DeepSeek的技術(shù)特性出發(fā),解析大模型將如何推動“AI+物流”的融合創(chuàng)新。
01.從“粗放”到“精細”的技術(shù)
底座DeepSeek的革新與升級
不同于ChatGPT的"溫室花朵"形象,DeepSeek-R1自誕生就帶著"基建狂魔"的基因:在AI領(lǐng)域,傳統(tǒng)模型如ChatGPT系列,訓(xùn)練時依賴大量算力堆疊,不僅成本高昂,面對復(fù)雜需求時,會出現(xiàn)靈活性不足、針對性差的問題。DeepSeek憑借低成本、高精度、推理性、場景適配度等特性實現(xiàn)了跨越式發(fā)展。
1. 低成本輕量化運行
DeepSeek-R1基于自研的混合專家架構(gòu)MoE(Mixture of Experts)。運行時,它像醫(yī)院分診一樣,精準(zhǔn)激活最相關(guān)的 “專家模塊”,而非啟用整個龐大模型。通過動態(tài)分配計算資源,在保證推理精度的同時,將訓(xùn)練和推理成本降低至同類模型的30%。
2. 部署使用靈活便捷
DeepSeek 通過壓縮模型體積,結(jié)合動態(tài)量化與剪枝技術(shù),能在國產(chǎn)芯片(如華為昇騰)上低功耗運行,甚至支持手機端部署。這降低了傳統(tǒng)物流企業(yè)的技術(shù)門檻,部署和員工操作都更簡單。
3. 垂直領(lǐng)域場景適配度高
R1-Zero是DeepSeek推出的首個完全依賴強化學(xué)習(xí)實現(xiàn)推理的開源模型,它的出現(xiàn)標(biāo)志著AI推理技術(shù)的一個重要里程碑。DeepSeek 具備多模態(tài)融合能力,不僅能理解文字,還能解讀圖片、分析傳感器數(shù)據(jù)。在物流場景中,它能對 “人 - 車 - 貨 - 場” 進行統(tǒng)一分析,有力支持各環(huán)節(jié)協(xié)同,滿足復(fù)雜需求。
4. 主動思考的決策升級
對比國際大廠模型,DeepSeek的“推理型”特性使其能夠更好模擬人類的決策邏輯,在物流場景展現(xiàn)出一系列優(yōu)勢。例如,在動態(tài)路徑規(guī)劃方面,它能夠基于實時路況、天氣等數(shù)據(jù)為運輸車輛規(guī)劃出成本最優(yōu)的路線。同時,DeepSeek具備風(fēng)險預(yù)判能力,能夠提前預(yù)警高風(fēng)險運輸任務(wù),為物流企業(yè)的運輸安全保駕護航。
02.多個場景劇透
當(dāng)物流遇上AI“最強大腦”
作為當(dāng)前技術(shù)變革最為迅猛的領(lǐng)域之一,大模型技術(shù)不僅重塑了傳統(tǒng)物流作業(yè)流程,更是在提升運營效率、優(yōu)化資源配置、增強決策智能化等方面發(fā)揮著不可替代的作用。
場景1:
無人駕駛與智能運輸
——全局調(diào)度與實時糾偏
在無人駕駛領(lǐng)域,多模態(tài)大模型的核心價值在于通過端側(cè)高效推理能力,推動智能駕駛系統(tǒng)從“感知驅(qū)動”向“認知驅(qū)動”升級。依靠大模型的路徑規(guī)劃、分布式?jīng)Q策和協(xié)同算法,能夠自主決策、避開擁堵,并實時調(diào)整路線。
場景2:
多式聯(lián)運與智能銜接
——提升效率與運輸安全
在智慧物流所呈現(xiàn)的多式聯(lián)運場景中,AI技術(shù)展現(xiàn)出了獨特的優(yōu)化效能。它綜合考慮貨物的具體特性、運輸時效要求以及各類運輸方式當(dāng)前的運力狀況等多重因素,運用智能算法精心策劃出最優(yōu)的轉(zhuǎn)運方案。運用大模型后,轉(zhuǎn)運等待時長會大幅縮短,不同運輸方式之間因銜接不佳而產(chǎn)生的延誤概率和成本也能顯著降低。結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù),大模型還能實現(xiàn)單證數(shù)字化流轉(zhuǎn)與智能化審核,降低錯誤率。
場景3:
智能倉儲決策引擎
——重構(gòu)空間價值網(wǎng)絡(luò)
基于時空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),大模型可構(gòu)建倉儲價值熱力地圖。通過融合電商平臺實時消費數(shù)據(jù)與社交媒體輿情指數(shù),建立需求波動預(yù)測矩陣。同時,倉儲機器人、分揀系統(tǒng)等終端設(shè)備可以直接嵌入AI能力,無需過度依賴云端算力,為物流企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供更為高效、靈活且低成本的解決方案?;趯崟r訂單熱度,可動態(tài)調(diào)整倉儲機器人巡邏路徑,減少空駛里程,實現(xiàn)從 “人找貨” 到 “AI 驅(qū)動貨找人” 的倉儲自動化變革。
場景4:
供應(yīng)鏈智能調(diào)諧系統(tǒng)
——打造產(chǎn)業(yè)共振生態(tài)
智慧物流的高效運行離不開供應(yīng)鏈上下游各方的緊密合作,而AI技術(shù)正是搭建這一協(xié)同體系的核心橋梁。大模型能夠整合上下游企業(yè)生產(chǎn)計劃、銷售數(shù)據(jù)和市場趨勢等多維度信息,深入分析后為物流企業(yè)提供精準(zhǔn)需求預(yù)測。物流企業(yè)據(jù)此提前調(diào)配資源、規(guī)劃倉儲,靈活應(yīng)對市場波動,減少庫存積壓或缺貨,加快供應(yīng)鏈響應(yīng)速度。
場景5:
可持續(xù)物流智慧中樞
——構(gòu)建低碳運籌體系
隨著歐盟CBAM法規(guī)對物流領(lǐng)域碳排放的監(jiān)管日益嚴格,倒逼出口企業(yè)采用AI驅(qū)動的碳足跡核算工具,跨境物流企業(yè)手動測算碳排放數(shù)據(jù)變得愈發(fā)復(fù)雜,且容易出錯。基于機器學(xué)習(xí)算法,大模型可以為企業(yè)構(gòu)建動態(tài)碳足跡模型,實時更新數(shù)據(jù),并預(yù)測未來的碳排放趨勢,幫助企業(yè)提前規(guī)劃減排策略。
作為全球智慧物流與智能駕駛領(lǐng)域的先行者,西井科技已不是簡單將AI作為效率工具,而是將其轉(zhuǎn)化為重構(gòu)產(chǎn)業(yè)關(guān)系的“價值操作系統(tǒng)”。目前,西井已打造了覆蓋海、陸、空、鐵、工廠等多個集裝箱物流場景的全棧人工智能解決方案,產(chǎn)品和服務(wù)已在全球28個國家和地區(qū)落地。
未來,隨著多模態(tài)大模型與物理世界的深度融合,我們也將持續(xù)以技術(shù)創(chuàng)新為驅(qū)動,積極探索“AI+物流”的無限可能,構(gòu)建一個開放、協(xié)同、共贏的智慧物流生態(tài)系統(tǒng)!
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原文標(biāo)題:西「景」洞察丨“新晉網(wǎng)紅”DeepSeek出世,大模型如何重塑“AI+物流”行業(yè)?
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