上海交通大学苏州人工智能研究院;中国物流与采购联合会采购与供应链管理专业委员会;
文章聚焦于DeepSeek(深度求索)与AI(人工智能)技术在智慧供应链领域的深度融合与创新应用。通过分析传统供应链管理的固有痛点(如单模态数据局限性、复杂场景适应性差及决策滞后性),系统阐述了多模态AI与生成式AI如何重构智能管理范式，实现供应链全链路的价值跃升。文章研究对比了DeepSeek-V3与其他主流模型(如Claude-3.5、GPT-4o等)的性能，指出其在高性价比、中文处理及开源灵活性等方面的核心优势。同时，提出了“多模态AI四维重构模型”(感知—决策—协同—体验)与“生成式AI三阶跃迁框架”(战略生成—战术优化—执行纠偏),并通过采购、计划、交付等环节的案例展示了AI技术的实际应用价值。文章还展望了AI驱动的供应链优化未来趋势，包括全链路智能化、与物联网及区块链的融合、可持续性发展等，并针对技术、人才与数据挑战提出了应对策略，呼吁构建多方协同的AI供应链生态系统。文章的研究为供应链智能化转型提供了理论与实践参考。
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基本信息:
DOI：10.19868/j.cnki.gylgl.2025.05.001
中图分类号:TP18;F274
引用信息:
[1]蔡鸿亮,彭新良.基于DeepSeek技术创新与实践路径的多模态AI重构智慧供应链研究[J].供应链管理,2025,6(05):5-14.DOI:10.19868/j.cnki.gylgl.2025.05.001.
基金信息:
国家商务部、国家工信部、国家生态环境部、农业农村部、中国人民银行、国家市场监督管理总局、中国银行保险监督管理委员会、中国物流与采购联合会重大项目“商务部等8单位关于开展供应链创新与应用示范创建工作的通知”(商流通函[2021]113号); 国务院国有资产监督管理委员会研究中心课题“中央企业供应链体系智能化建设研究”(国资研函[2024]73号)