物流调度上 AI：先做发车计划复盘，不做实时改派
4 个字段就能开始复盘，比先上实时改派稳得多。
本页只讨论工程路径与验收口径，不承诺时效提升幅度；具体约束以现场为准。
一、为什么从复盘开始
调度员每天做的是在信息不全时拿主意，而模型的强项是把昨天的信息整理成可比较的选项。先让它复盘：昨天的计划为什么这么排、哪些单临时变了、变更是因为客户改时间还是车辆没到位。复盘不需要实时性，错了只错一份报告，也不会把在路上的司机折腾一遍。
| 环节 | 输入 | 输出 | 错了的代价 |
|---|---|---|---|
| 发车计划复盘 | 当日计划、实际执行、变更记录 | 差异原因清单 | 一份报告重写 |
| 建议排线 | 订单、车辆、时窗、限行 | 两到三个可行方案 | 调度员否决一次 |
| 实时改派 | 定位、路况、客户变更 | 新指派与通知 | 一车货与后续时窗 |
| 单证与对账 | 回单、异常单 | 结构化条目 | 返工补录 |
二、四个可复盘指标
- 计划空驶里程占比：同一批订单，人与机器各排一次，比空驶。
- 时窗达成率：到得太早也算未达成，因为要等卸货。
- 临时变更次数：变更频率高的线路，本身就不是排线问题。
- 调度员采纳率：机器给三个方案，被选用了几个、改了几处。
三、数据准备清单
起步只要四个字段：订单地址与时限、车辆载重与可装载量、司机工时与时窗、实际执行偏差。最后一项最容易被忽略，但没有偏差记录就只能比“顺不顺眼”，不能比“好不好”。限行、装卸排队、客户收货时间是常见的隐性约束，宁可先手工写进规则，也不要指望模型自己发现。
四、算力怎么算：先分清求解器与推理
路线优化是求解器负载，跑在 CPU 上，不需要 GPU；真正的 GPU 开销在自然语言复盘与单证提取，量很小。所以这类项目不该按“自动驾驶级别”备算力。先小幅台月租起步，随单量增加再扩；卡型选择见 卡型选型，按台月还是按卡时计费见 计费口径。
当期站内已登记的价格口径：H100 一年期 9.3 万元/台/月（32 台，2026-09-28）；H20 3 台推理机当期可租（数量按当日书面确认为准）。价格随时点变动，成熟前以书面报价为准。
五、反例：这些情况不要上
①没有实际执行偏差记录：先补数据，否则复盘无法验证。②车辆与司机都是外部承运商、无法实时获取状态：先解决数据接入。③每天少于 20 趟：人手排得更快。④以罚款为主要管理手段的车队：模型给出的方案会被人为改回，先改流程。
六、常见问题
能不能直接买一套现成 TMS 插件？
可以，但先看它能不能导入你们的实际偏差记录。不能导入的插件，只能做地图级的“顺路”，做不了你们自己的约束。
复盘结果调度员不认可怎么办？
先找不认可的那几条，逐条看是数据不齐还是规则没写进去。前两周的复盘正确率低于七成是正常的，但两周后还上不去，说明输入数据不够。
什么时候能让它出排线方案？
连续两周复盘被调度员认可后。此时它已经掌握了你们的约束写法，出方案的可用率会高很多。