AI落地（三）：5小时装车变2小时，AI如何把蛋糕做大？

导语： 跨境物流中，货车装载效率直接影响运输成本。过去，企业主要依靠装车人员经验完成货物摆放，但面对复杂车型和多种货物组合时，很难快速找到最优方案。一套AI方案把单车载装时间从约5小时压缩到约2小时，让工人、物流公司、货主三方在“增量”里共同受益。

一个真实的困境

这个场景发生在中俄跨境贸易的货车装载环节。

当地很多企业通过公路运输方式向俄罗斯出口机电产品。跨境运输的运费按“方”计算，也就是说，这本质上是一场关于“车厢容积”的生意。

这里有一条非常硬的经济线：一辆约110方的货车，老师傅人工装载通常要5个小时，能装到95到98方；而98方就是保本线。更关键的是，每超过保本线1立方米，就能额外增收100美元运费。所以装载率不是技术指标，是利润开关：装不满98方就亏，装得越满、越过保本线越多，赚得越多。

简单来说，一辆货车无论装多少货，都需要支付同样的运输费用，包括司机成本、燃油成本、过境费用等。如果一辆车只装了一部分空间就发出去，剩余空间浪费掉，但运输成本并不会降低。

因此，对于企业来说，提高单车装载量、尽可能利用车厢空间，就意味着同样一趟运输可以承载更多货物，降低单件商品的物流成本，提高整体利润。

但在实际业务中，“把货装满”远不是往车里塞更多东西那么简单，这本质上是一个复杂的空间优化问题。

过去，企业装车主要依靠经验丰富的老师傅完成。他们根据货物尺寸、数量以及过往经验判断：哪些货物应该放在哪里；哪些空间还能利用；怎样摆放能够装得更多。

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%到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%到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，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。

过去是怎么解决的？

在我参与之前，企业主要依靠经验丰富的装车人员进行规划，但是会耗费时间长一些。通常一辆车的装车时间是5到6个小时，并且达不到最优化的装车效果。装车员其实靠的是体力和时间来获得收入。

通常情况下，老师傅会根据过去积累的经验判断：什么货应该放下面；哪些货物可以组合摆放；哪些空间可以利用。

这种方式在业务规模较小时能够运行，但随着跨境贸易规模增加，问题越来越明显。

首先，经验无法复制。一个优秀装车工人的经验，需要多年积累，新人很难快速掌握。

其次，人工无法解决复杂组合问题。如果只是几十件货物，人工还能判断。但当车型、货物种类、数量不断增加之后，人工很难快速找到最优方案。

另外，还有一个容易被忽视的问题：过去很多企业尝试过数字化工具，但效果并不好。原因是这些工具通常只解决计算问题，没有考虑实际执行。比如系统生成了一个复杂的三维方案，但是现场工人看不懂，最后还是回到人工经验。

所以算法本身不难获得，真正缺乏的是一个连接技术和现场的角色。

AI是怎么切入的？

整个解决过程的起点，是先重新理解业务，技术开发要放在后面。

第一步，进入现场。

需要先弄清楚：工人到底怎么装？为什么这么装？哪些环节影响效率？哪些事情机器可以替代？哪些事情必须符合人的习惯？

通过现场观察，发现装车流程其实可以拆解成几个步骤：车辆真实尺寸获取、货物信息整理、装载方案计算、多车调度优化、生成装车指导、现场执行以及结果反馈。其中，前面的规划和计算环节适合AI参与，但最终必须回到人的执行。

第二步，采用“大模型负责调度，专业算法负责计算”的方式。

很多人会误以为大模型可以直接解决所有问题，但实际上三维装箱涉及复杂空间计算，大模型在这方面难以胜任。所以设计思路是，让大模型理解人的需求并负责调用不同工具，让专业算法完成确定性的计算。

具体来说，大模型负责：理解业务人员提出的问题；解析任务需求；调用装箱算法；解释最终结果。而真正的三维空间计算，则由Python算法完成，包括高度图3D空间追踪、贪心放置、多策略排序和遗传算法等。

第三步，把算法结果转化成工人能直接使用的形式。

最开始，团队希望通过三维可视化系统让工人查看方案。但现场调研后发现，工人在装车环境中并不适合频繁操作手机或者电脑。所以最后把算法结果转化成更加简单的形式，就是一张工人能够直接使用的装车指导图，里面包含货物编号、摆放方向、截面示意以及装载顺序。让算法结果真正变成现场可以执行的动作。

效果与变化

目前项目已经完成原型验证。在测试过程中，针对长16.4米、宽2.47米、高2.67米（内净约108方）的真实运输车辆进行模拟装载，并结合11种不同规格电动车产品目录进行测试。

从结果看，AI系统在不依赖老师傅的前提下，实测稳定达到约99方，逼近车厢容积上限；更重要的是，它把一个原本要靠老师傅5小时经验判断、且结果波动的过程，压缩为分钟级、可复用的标准方案，让“每一车都稳定冲过98方保本线”从靠人变成靠系统。

而在现场执行层面，价值更明显：人工装一车通常要约5小时，引入AI规划与指导后，预计可压缩到约2小时，装车效率提升约100%，同样工时内可装载的车次接近翻倍。工人装完一车不用再等、不用再耗，可以立刻接着装下一车。

这条时间线一旦打通，收益是三层叠加的：第一，工人同样工时能装更多车，按车次计的收入直接增加；第二，物流公司整体周转效率提升、单车装载最大化，运营效率随之提高；第三，货主每一车都稳定越过98方保本线、逼近容积上限，按“超1方加100美元”的计费结构，多出来的每一方都是实打实的增收。

所以，这个项目的意义不是零和博弈里谁省了钱，而是做增量。把5小时压成2小时，多出来的车次、多出来的方，工人、物流公司、货主三方一起分，三方共赢。

可复用的经验

第一，从业务问题和背后多人群的真实需求出发，把技术当作解决手段，而非出发点。 很多企业做AI项目时，会先想“我们能不能接入一个大模型？”但真正应该问的是：“业务中哪个问题最值得被解决？”

第二，做好技术和业务之间的翻译。 大模型很强，但需要用对地方。像这个案例，让大模型负责理解和调度，把专业计算交给专业算法，充分发挥各自的优势。

第三，重视落地过程中的细节。 AI项目最后能不能成功，往往取决于这些小问题：工人愿不愿意用？流程是否改变太大？成本是否企业能接受？

第四，AI落地要算清“经济账”。 运费按方算、98方保本、每方增收100美元，这些商业机制直接决定了装载优化的价值落点。只有既懂算法、又懂业务账的FDE，才能把技术提升真正翻译成客户可感知的成本节约。

第五，好的AI落地不是零和博弈，而是做增量。 这个项目让人、物流公司、货主三方都从“多出来的车次、多出来的方”里受益。把蛋糕做大，比在旧蛋糕里抢份额更有价值，也更能走远。

下篇预告： 制造业AI落地（四）：物料找不到，怎么一步步变成采购浪费？