外观
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跨境物流货车装载优化
用算法生成可执行的装车指导方案，让货车稳定逼近容积上限、压缩装车时间，工人、物流方与货主共享增量收益。
能力亮点： 算法调度落地
行业： 供应链与物流 适合参考的团队： 跨境物流企业、公路货运车队、出口贸易企业
这是黑河自贸区一家做中俄跨境公路运输的物流企业，货主以机电产品出口为主。跨境运费按“方”计价：一辆约110方的货车，98方是保本线，每多装1方增收100美元——装载率不是技术指标，是利润开关。装不满就亏，越过保本线越多，赚得越多。
原来的业务问题
过去装车靠经验丰富的老师傅：看货物尺寸和数量，判断什么放下面、哪些能组合、哪些空间还能利用。一辆车装5个小时，通常装到95—98方，且结果时好时坏；整体空间利用率往往只有60%—65%。老师傅的经验多年才能养成，新人很难复制；车型、货物种类、多车调度一复杂，人工就找不出最优解。
还有两个隐蔽的坑：俄方提供的多是车厢外部尺寸，受壁厚、保温层影响，实际可用空间比理论数据少5%—8%；企业也试过数字化工具，但系统算出的三维方案现场工人看不懂——从哪儿开始放？要不要进车厢里搬？方案再优，落不了地，最后还是回到人工经验。装车工人按车次计收入，装得慢、干等着，耗的是自己的时间。
项目怎样推进
实施团队先进现场拆流程：车辆真实尺寸获取、货物信息整理、装载方案计算、多车调度、生成装车指导、现场执行、结果反馈——前面的规划计算适合AI，最终必须回到人的执行。第一个转折来自一线反馈：算法最初只追求空间利用率最大化，现场人员指出有些方案要工人进车厢里搬、频繁调整位置，理论最优、实操困难。目标随即改写为效率、安全和操作便利之间的平衡，并设计了“截面法”：按车厢截面从里向外规划装载顺序，工人站在车门位置就能操作。
技术分工上，大模型负责理解需求、解析任务、调用算法、解释结果，真正的三维空间计算交给专业算法：高度图3D空间追踪、贪心放置、多策略排序和遗传算法。数据是另一道坎：专业扫描设备太贵，企业接受度有限，最终用iPad Pro的LiDAR加激光测距采集车辆真实内径，把硬件成本控制在约8500元。
交互形态也推翻重来。最初想用三维可视化系统让工人看方案，现场调研发现装车环境根本不适合频繁摆弄手机电脑，于是算法结果被转译成一张工人直接能用的装车指导图：货物编号、摆放方向、截面示意、装载顺序，一目了然。原型验证针对长16.4米、宽2.47米、高2.67米（内净约108方）的真实运输车辆，结合11种规格电动车产品反复模拟试装。
工具与系统
案例未明确统一产品名称；本文按业务过程介绍，不补写产品品牌。
做成了什么
原型测试中，AI系统在不依赖老师傅的前提下实测稳定装到约99方，逼近车厢容积上限，让“每一车都稳定冲过98方保本线”从靠人变成靠系统。现场执行层面，人工装一车通常约5小时，引入AI规划与指导后预计压缩到约2小时，装车效率提升约100%，同样工时能装的车次接近翻倍。多出来的车次和方数，工人按车次增收、物流公司周转提速、货主按“超1方100美元”实打实增收，三方分的是增量。这条链路验证的，是把老师傅脑子里的经验变成数据、算法和可执行方案的能力。
| 指标 | 项目结果 |
|---|---|
| 单车装载量 | 原型测试中实测稳定约 99 方 |
| 装车耗时 | 由约 5 小时预计压缩至约 2 小时 |
披露范围： 按项目披露的试点与实施进展整理。结果由项目方在该项目范围内披露；不代表其他企业采用相同方法即可达到同样效果。
对同类企业的启发
跨境运费按方计价，98方是保本线，每多装1方可增收100美元；人工装车依赖老师傅经验，约5小时仅装到95～98方且结果波动，空间利用率约60%～65%，理论最优方案现场往往难以执行。
算法不能只追求数学最优，须兼顾效率、安全与操作便利，规划顺序要贴合现场习惯；车辆真实内径是计算基础，采集精度与硬件成本需权衡；一线人员接受度决定成败，指导形式须足够简单。
如评估同类项目，可以先核对：
- 方案经现场试装验证可执行
- 装载容积与实测结果人工核对
- 不要求工人进入车厢内部操作
以上为同类业务的实施建议，需结合实际数据、系统条件和产品授权验证。