案例 06 · 跨境物流装载

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但随着跨境贸易规模扩大，这种方式逐渐暴露出问题。
首先，是车辆空间判断不准确。
俄罗斯方面提供的很多车辆信息是车厢外部尺寸，但真正能够使用的内部空间会受到车
厢壁厚、保温层等因素影响，实际可利用空间往往比理论数据少5%～8%。
其次，是空间利用率不高。
过去没有标准化的三维规划方案，装车主要靠人工经验。同样一批货，不同装车人员可
能得到不同结果，整体空间利用率通常只有60%～65%左右，大量空间没有被充分利
用。
第三，是复杂场景下人工很难找到最优方案。
比如企业面对不同车型、不同尺寸货物，以及多辆车同时安排运输时，需要同时考虑空
间、重量、运输效率等多个因素，这已经超出了人工经验能够处理的范围。
但在调研过程中，我发现最关键的问题其实是算出来以后落地不了：算得出最优解，不
代表现场能够执行。
很多算法方案能够告诉企业理论上的最佳摆放方式，但现场工人真正执行时，会遇到很
多问题：货物应该从哪里开始放？装载顺序是否合理？是否需要进入车厢内部操作？这
样的方案是否符合现场安全要求？
所以，这个问题本质上是连接业务现场、算法能力和执行流程的综合问题，远不止算法
优化本身。
攻克技术问题只是第一步，真正要做的是让AI进入业务流程并产生实际价值。
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