DeepSeek行业应用案例——物流

一 、简介

在数字化浪潮汹涌澎湃的当下，DeepSeek 以其强大的技术实力，如同一股创新的洪流，席卷众多行业，为各领域带来了前所未有的变革与突破。本案例集初步收录了 40 多个来自农业、制造业、汽车行业、手机行业、智能家居、物流、云服务、办公、 网络安全、金融、医疗、教育等多个关键行业的应用案例。从助力农业实现病虫害精准预测与智能灌溉，到推动制造业生产故障 预警与产品质量提升；从优化汽车智能交互体验与智能驾驶辅助， 到升级手机语音助手功能；从革新智能家居控制场景，到重塑物流配送路线与订单调度；从提升云服务模型推理效率与一键部署 能力，到增强办公软件 AI 助理和视觉内容平台效能；从强化网 络安全防护，到助力金融行业实现智能合同质检、信贷审核优化、 投资策略生成等；从医疗领域的疾病诊断辅助、多模态数据治理， 到教育行业的智能化教学升级与智能教学辅助。这些案例多方位、 多角度展示 DeepSeek 在不同行业的落地实践与显著成效，为各行业从业者提供了宝贵的参考与借鉴，引领大家一同探索智能时代的无限可能，见证 DeepSeek 如何成为推动各行业迈向智能未来的核心驱动力。

二 、行业案例

3 交通运输、 仓储和邮政业

（1）智能订单分发与骑手调度优化

行业领域：物流（即时配送）

挑战描述：订单与骑手匹配效率低，配送路线规划不合理， 导致配送时间长、成本高，骑手接单意愿不稳定。

DeepSeek 应用方式：顺丰同城接入 DeepSeek 大模型，结合 自身在物流领域的运营沉淀和内容积累，利用 DeepSeek 在意图 理解、多模态生成等优势，实现智能业务规划及营销管理、骑手 融合调度及智能订单分发、智能运营优化等功能。通过大数据分 析和 AI 算法，综合统筹前端营销策略、骑手分布和调度、路线规划、接起意愿和补贴、到店等待时间和配送时间等因素，实现 不同行业、场景和复杂配送网络中订单与骑手之间的最优匹配。

应用成果：有效预测订单波动情况，提升订单与骑手匹配的 准确性和效率，降低运营成本。官方数据显示，顺丰同城平台上 有 2200 万活跃用户、55 万活跃商家以及 100 万活跃骑手，若成 本削减，将带来显著经济效益。

数据来源：

https://www.toutiao.com/article/7470532820810498614/?upstream_ biz=doubao&source=m_redirect

DeepSeek 的火“烧”到物流领域！顺丰同城首批接入大模型如何重塑物流行业？

每经记者：赵雯琪 每经编辑：魏官红

DeepSeek 的火终于“烧”到了物流领域

2 月 12 日，《每日经济新闻》记者获悉，顺丰同城已接入 DeepSeek 大 模型，成为物流行业首批接入DeepSeek 的企业。顺丰同城披露，此次接 入 DeepSeek 大模型，将依托其在物流领域的运营沉淀和内容积累，结合 DeepSeek 在意图理解、多模态生成等优势，探索更多大模型技术在即时物流行业的应用场景。

早在 2023 年 ChatGPT 横空出世引发全球探讨时，顺丰集团董事长王卫就 公开表达了对这项技术的足够兴趣和危机感。“科技高速发展的进程里，顺 丰不可以偷懒，需要借助新事物、新工具，做到不落后。”王卫曾在内部平 台表示，并直言“我们在这个时代，都是被科技或者创新的老虎分分钟吃掉， 而不是被同行干掉的”。

去年 8 月，顺丰推出了自主研发的“ 丰知”物流决策大模型，如今，顺丰同城作为物流行业首批“ 吃螃蟹的人”接入 DeepSeek ，也可以看出顺丰对于 新技术足够的兴趣和探索欲望。

快递专家赵小敏向《每日经济新闻》记者分析称，大模型未来将重塑物流 行业，有前瞻性的物流公司需加大投入，打造更强大的技术团队，加强持 续学习和大数据分析能力，提升创新能力。如果自身不具备相关能力，也要尽快想办法和人工智能或科技公司合作，加速智能化进程。

顺丰同城：希望通过 DeepSeek 削减运营成本

摩根士丹利报告显示，DeepSeek R1 的训练成本仅为 Chat GPT 的三十分 之一。顺丰同城方面表示，希望通过引入 DeepSeek ，削减顺丰同城的运 营成本。官方数据显示，顺丰同城平台上有 2200 万活跃用户、55 万活跃 商家以及 100 万活跃骑手，如果这方面成本得以削减，对于顺丰同城来说将是不小的数目。

而在大模型的运用层面，顺丰同城表示，目前已实现智能业务规划及营销 管理、骑手融合调度及智能订单分发、智能运营优化等三大功能，在大数 据分析和 AI 算法加持下，系统能有效预测订单波动情况，并综合统筹前端 营销策略、骑手分布和调度、路线规划、接起意愿和补贴、到店等待时间 和配送时间等因素，可以实现不同行业、场景和复杂配送网络中订单与骑 手之间的最优匹配。

顺丰同城同时披露，公司已经与国内多个大模型厂商达成合作，包括火山 豆包、腾讯混元、百度文心一言等。

值得一提的是，业内对于大模型技术在即时配送领域的运用早有期待。这 两年来，美团先后通过投资、收购等方式布局 AI（人工智能）大模型，百 联咨询创始人庄帅曾向《每日经济新闻》记者表示，人机结合可以提高骑 手的效率，降低履约成本，同时 AI 工具可以帮助平台商家降本增效。

赵小敏表示，对即时配送行业而言，大模型技术能够提高运行效率，实现 配送线路智能化，同时可以助力消费者需求分析，包括地点偏好、购买习 惯和精准时效等分析预测，而在末端领域，大模型在包括车辆、交通、 自 动驾驶和无人机领域也会带来更大的技术层面提升。

他同时分析，2024 年顺丰已率先发布物流行业的大模型技术，如今顺丰同城在物流行业首批接入 DeepSeek ，种种信号可以看出，顺丰可能会继 续加大在人工智能和物流领域的投入，进一步巩固领先地位。

大模型将如何重塑物流行业？

实际上，将大模型技术与物流场景结合的企业，不仅是顺丰，过去两年， 菜鸟、京东物流、货拉拉等早有探索，面向物流供应链领域发布了大模型 产品。

其中，菜鸟供应链推出基于大模型的数字化供应链产品“天机π” ; 京东推出 言犀大模型，致力于深入物流产业场景；百度地图则推出物流大模型 Beta 版，率先在物流地址解析、物流调度决策两大领域开展应用。

去年 3 月，货拉拉介绍自研货运无忧大模型，据官方透露，该大模型货运 事实性问答准确率超过 90% 。同月，物流行业首个专注于大模型应用研究 与实践的联盟“物流智能联盟”成立，该联盟由阿里云、菜鸟、高德地图、 中远海运、东航物流、圆通速递、 申通快递、中通快递、德邦快递、G7 易流、地上铁、浙江大学智能交通研究所等在 2024 数智物流峰会上共同 成立。

去年 8 月，顺丰推出了自主研发的“ 丰知”物流决策大模型，据官方介绍， 该模型旨在将大模型技术应用于物流供应链的智能化分析、销量预测、运 输路线优化与包装优化等决策领域。

在赵小敏看来，大模型未来必将继续重塑物流行业，物流公司在拥抱新技 术、加大技术投入的同时，还要优化公司运营流程和网络架构，使其更具 灵活性和快速反应能力。

不过，对于物流领域的大模型技术，福佑卡车技术合伙人陈冠岭曾向《每 日经济新闻》记者表示，目前物流大模型依然处于很早期的阶段，在物流 这种垂直行业，因为做的不是创意类的产品，对大模型输出的准确性要求 很高，而当下的大模型准确性不够，随机性比较强，还需要更多算法上的 改进，以及大量的数据和场景的丰富来解决这个问题，这也是当下物流大 模型面临的最大挑战。

每日经济新闻

（2）物流配送路线优化

行业领域：物流

挑战描述：物流配送路线规划涉及众多因素，传统方式主要依赖人工经验和简单的导航工具，无法全面考虑实时路况、配送 地点的分布、车辆的装载能力和行驶限制等，导致配送路线不合 理，配送时间长，成本居高不下，严重影响客户体验和企业竞争力。

DeepSeek 应用方式：国内一家大型物流企业引入 DeepSeek智能路线规划系统，该系统结合实时路况信息（通过与交通数据平台对接获取）、配送地点的详细地址和时间窗要求、车辆的类 型和载重等信息，运用先进的算法实时计算出最优配送路线。在配送过程中，若遇到突发路况（如交通事故、道路临时管制）， 系统能迅速重新规划路线，确保货物按时送达。

应用成果：应用 DeepSeek 后，油耗降低了 15% ，配送效率提升了 23%，直接给公司省下了 200 多万的运营成本。货物能够 更快地送达客户手中，客户满意度大幅提升。

数据来源：

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzk2NDE5OTg2NQ%3D%3D &mid=2247483850&idx=1&sn=04cae74ddb1b41596456e72b046dd 8b9&scene=0&from=kdocs_link

物流业升级 ：DeepSeek 路径优化节省百万运输成本

大家好啊 ，今天咱聊个特别接地气的话题 - 送快递。

前两天和朋友吃饭 ，他抱怨说现在电商太火 ，每天要处理几百个包裹 ，配送路线规划搞得他头都大了。这不就聊到了最近特别火的 DeepSeek 在物流领域的应用吗？说实话 ，要不是亲眼见证 ，我都不敢相信 AI 能把送快递这件事儿玩出这么多新花样。

先跟大家讲个真实案例 。 去年底 ，某知名快递公司在华东区域试点了 DeepSeek 的智能路径规划系统 。结果怎么样？ 一个月下来 ，油耗降低了15% ，配送效率提升了23% ，直接给公司省下了200 多万的运营成本 。

这事儿我专门找了几个快递小哥聊过 ，他们说现在送货轻松多了 ，再也不用自己绞尽脑汁想路线了。

那这个DeepSeek 到底是咋回事呢？

简单来说 ，它就像是个超级地图导航 ，但比普通导航牛逼多了 。它不光知道哪条路堵 ，还能根据每个快递的时效性、包裹大小、收件人时间要求等几十个因素 ，实时计算出最优配送方案。

举个栗子：假设你是个快递小哥 ，手上有 100 个包裹要送 。传统方式下， 你可能就是凭经验走 ，或者用个普通导航 。但DeepSeek 会帮你考虑：这个收件人只在中午在家、那个小区每天早上堵车、这批包裹特别着急、那个地方下午要修路......然后给出一个最优解 ，不仅能保证准时送达 ，还能省油省时间。

有人可能要问了 ，市面上不是已经有挺多物流优化系统了吗？ 确实是这样。

但是经过我的深入调研 ，发现 DeepSeek 有几个独特优势：

学习能力特别强 。它能从每天的配送数据中不断总结经验 ，越用越聪明。 比如它发现某个小区周二上午特别好停车 ，就会优先安排这个时段送货。

适应能力强 。下雨了？ 临时修路了？ 系统分分钟重新规划路线 ，一点都不慌。

成本真的能省 。之前提到的那家快递公司，现在每个网点平均每月能省 3-5 万块钱 ，主要是省在油费和人力成本上。

不过话说回来 ，DeepSeek 也不是完美无缺 。

比如：前期投入有点大 ，对小型物流公司来说压力不小需要司机有一定的数字化意识 ，老师傅可能不太适应系统稳定性还有提升空间。

但是从长远来看 ，这种智能化升级是大势所趋 。据业内预测 ，到 2026 年， 国内物流行业的智能化市场规模可能突破千亿 。现在入场的企业 ，无疑能在未来竞争中占得先机。

说到这儿 ，我突然想起前几天在朋友圈看到个段子 ：以后快递小哥可能都不用自己想路线了 ，打开手机点点点 ，就像打游戏一样 。这话说得还挺有道理的 ，科技发展就是要让工作变得更轻松嘛。

最后聊聊我的个人感受 。作为一个经常网购的人，我特别期待这种技术能更广泛地普及 。想想看，快递更准时了 ，快递员工作压力小了，企业成本降低了，这不是挺好的事儿吗？

这需要时间，也需要整个行业共同努力 。但我相信，随着像 DeepSeek 这样的技术不断成熟，咱们的物流业一定会越来越智能化、人性化。

好了，今天就聊到这儿 。如果你也对这个话题感兴趣 ，欢迎在评论区和我交流讨论！