01 / 企业与问题
问题发生在哪里？
案例来自黑河自贸区的中俄跨境公路运输。单车可用空间与装载方式影响运输成本，但车辆外部尺寸不等于内部可用尺寸，货物规格和重量也各不相同。好的计算结果还需要符合现场的操作顺序和安全条件。
装载主要依赖老师傅判断，同批货物由不同人员安排可能产生不同结果。多车型、多规格、多车调度让人工优化更困难。有些理论方案能算出来，却没有说明从哪里开始装、怎样摆放以及工人是否方便执行。
02 / 原案例做法
AI 进入了哪些环节？
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先还原现场条件
记录车辆实际内部尺寸、货物规格、重量和装载限制，跟随工人观察真实动作，避免以理想化容积代替可用空间。
- 02
让模型与算法分工
大模型理解任务、调度工具并解释结果，三维空间规划交给专门的 Python 算法完成，不让语言模型直接猜摆放方案。
- 03
把规划变成指导图
将结果转换为货物编号、摆放方向、截面示意和装载顺序，让工人在作业环境中能够直接理解。
- 04
结合实际车辆验证
围绕真实车辆参数与产品目录做模拟装载验证，再检查现场可执行性。规划时间和实际装车时间分别记录。
03 / 原案例反馈
发生了什么变化？
原文将项目阶段明确为原型验证，记录了针对一种真实车辆和十一种产品规格的模拟测试，规划可形成分钟级标准方案。原文对现场装车由约五小时到约两小时使用的是“预计”表述。
模拟装载结果与实际运输收益之间还有现场验证环节。不能把预计装车时间写成已实现效果，也不能忽略承重、货物稳定、作业安全和运输约束。
04 / OPC 中国整理建议
你的企业，可以从哪里开始？
选一种常用车型和一组历史货单，先离线比较人工方案与算法方案。由现场人员核对装载顺序和安全可行性，通过后再安排受控试装。
开始前准备
- 车辆内部尺寸及载重限制
- 货物尺寸、重量与摆放要求
- 历史装车记录和现场作业约束
一起看这些结果
- 规划所需时间
- 可执行的空间利用情况
- 实际试装耗时与调整次数
具体范围、实现方法与验收方式，需要结合你的业务进一步沟通。
本文根据 Datawhale《FDE案例100》 No.6「从经验装车到智能规划：FDE用AI优化跨境物流装载效率」摘要编排。原资料记录于 2026 年 9 月，PDF 第 56—67 页。项目进展与效果为原案例记录；“你的企业可以从哪里开始”为 OPC 中国整理的建议。本案例为第三方行业实践参考。
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