顺丰 数智供应链行业科技算法团队× 浙江大学关于车辆调度的联合研究正式被国际顶级期刊 Transportation Research Part E（TRE）录用
每天，顺丰都要调度十几万台干支线车辆，把数千万单包裹送往全球。每一票货物出发前，都有一个牵动全盘的判断：派哪辆车、走哪条线、先送谁。这道“派车排线”的路径规划难题，运筹学界已经研究了近70年。
规模越大、约束越杂，这道题就越难解。近日，顺丰数智供应链行业科技算法团队联合浙江大学完成的异构车队车辆路径优化研究给出了新的解题思路，成果被国际顶级期刊《Transportation Research Part E》（TRE）正式录用。这已是双方团队继时序预测研究入选ICDE、装箱优化研究入选IJCAI-ECAI 2026之后，半年内第三次登上国际顶级期刊与会议的成果。
一、近70年的运筹难题：不只难在路线规划，更在“车不一样”
车辆路径优化是运筹学的经典问题，自1959年提出至今，始终没有完美解法。它要回答的核心问题是：给定一组客户的位置和需求，如何安排车辆按最优顺序访问、规划路线，使总运输成本最低。可行方案的数量随配送点增多呈指数级膨胀，精确求解的计算量在大规模场景下无法在可接受时间内完成——这正是它至今仍被研究的原因。
而真正的复杂性更在于——车不一样。真实的运输场景里，不同车辆的载容量、启用成本、每公里成本各不相同；车型选择又和“走哪条路、先送谁”紧紧咬在一起。学界为此单独立名：异构车队车辆路径问题（HFVRP），它是标准车辆路径问题中更难的分支。顺丰与浙大这项研究的切口正在于此：直面“车不一样、约束复杂”的难题，用算法和AI把求解速度推进到“秒级”。
二、顺丰的难题：日均千万件量，准时与成本要同时赢
对学界，这是一道数学题；对顺丰，这是每天必须交卷的运营题。 顺丰运营着全球最复杂的物流网络之一：十几万干支线车辆，覆盖全国339个地级行政区和2000+县级行政区，日均千万级件量。这道题压着两个互相拉扯的目标：客户要快、要准时，运营要成本最优。车派大了空跑烧钱，派小了装不下要跑两趟；路绕多了时效掉，绕少了又装不满。 经验丰富的调度员能凭经验把握一城一地的平衡，但到了全网、全天候、还不断有临时加单和大促洪峰的规模，人力就触到了天花板。顺丰的选择是让AI进入调度席——不是取代人，而是让决策者在更大、更动态的盘面上，依然做出更优的规划。
三、秒级算出近最优解：顺丰把选车与排线一次算清
面对同一批货物，用什么车、按什么顺序送，可能有成千上万种安排。传统运筹算法擅长在这些方案中不断搜索、比较，找到更好的选择。但当客户更多、车型更杂、要求更复杂时，高质量方案往往需要更长的计算时间。
基于强化学习与神经网络的AI方法，则能从大量训练中积累调度“经验”，把学到的策略用于新的任务，更快给出高质量方案。就像一位经过反复演练的调度员，面对新订单，能够迅速判断怎样搭配车辆、怎样安排路线更划算。
这种方法的优势，在于训练形成的能力可以反复使用，让每一次调度更快响应。对于订单不断变化、计划需要频繁调整的物流业务，求解速度的提升，也意味着留给执行和应变的时间更多。
让AI规划路线，已有不少研究探索。顺丰与浙江大学这次进一步关注的是：当车不一样、业务要求也不一样时，AI还能不能把整个调度方案统筹好？研究围绕三个方面作出了改进：
● 选车与排线一起考虑。这项研究让AI在安排路线时，就同时权衡车辆大小、启用费用和行驶成本，把“用什么车”和“怎么走”放在一起算，追求整体成本更优。
● 把不同车辆用在更合适的地方。大车装得多，却未必每趟都划算；小车更灵活，也可能需要增加车次。研究让AI更充分地考虑车辆与货物的匹配关系，结合整条路线作出判断，让车型搭配服务于整盘运输计划。
● 同一套模型，适应更多业务要求。有的客户要求按时送达，有的任务需要送货后顺路取货，有的路线还有里程限制。研究让模型同时学习多类业务约束，在测试中遇到训练时未见过的约束组合，也能无需重新训练，继续给出有效方案。这为业务变化后减少模型适配工作提供了可能。
实验结果显示，这套AI方法不仅能更快给出方案，也能兼顾运输成本，并适应不同的业务要求。
● 算得更快，调度响应更及时。相比传统对比求解器，AI方法可以实现秒级输出，明显缩短了求解时间，为订单变化、计划调整时快速重新规划提供了支持。
● 方案质量接近高性能求解器。在不同规模的测试中，AI方法都取得了接近传统高性能求解器的成本表现，展现出速度与方案质量兼顾的优势。
● 业务要求变化，模型仍能适应。面对训练中未出现过的约束组合，同一模型无需重新训练，仍能给出较好的方案，展示了服务多类业务场景的潜力。
四、从顺丰的网络，到客户的供应链
车辆调度从经验驱动走向秒级重算，直接改变的是客户的履约体验：派车排线越接近最优，货物绕路越少、交付越准时；时间窗、回程取货等复杂约束统一处理，大促、临时加单时，企业拿到的是更可控的履约计划。
这正是顺丰车辆调度AI能力向客户开放的理由。任何拥有多车型、多客户网络的企业，都面临同样的问题——车辆大小搭配、自有外部运力混合、客户收货时间不一。顺丰在自身最复杂的物流网络中验证成熟的这套能力，企业客户可以直接使用。它意味着三点：多种车型不再依赖经验指派，而是基于全局成本自动匹配最优方案；业务模式变化时，无需为每种场景重建系统；面对临时加单、车辆故障，路线方案实时重算，不再依赖人工救火。
顺丰的技术路径始终一致：前沿AI能力先在自身每天千万级订单的网络中跑通跑稳，再通过丰知大模型、丰智云供应链操作系统等产品开放给企业客户。企业无需自建算法团队，即可获得经过超大规模场景检验的路径优化能力。在此基础上，顺丰数智供应链提供从咨询诊断到运营陪伴的全链路服务，已服务680余个客户项目：帮助某全球头部咖啡连锁品牌将仓网配送成本降低15%，帮助某乳制品头部企业将订单处理效率提升50%，帮助某半导体（881121）显示全球龙头将物流费用降低5%。
五、当AI深入供应链：数智化不是概念，是确定性
过去，企业的供应链建立在经验之上：需求靠预估，路线靠人工，库存靠多囤。算法AI深入供应链之后，这套经验体系正在被重写——预判需求，让备货先于订单到来；优化装载，让每一车都装得下、装得满；调度车辆，让每一票货都有近最优的路径与运输成本。
科技创新的意义，最终要落到产业里。算法与AI的价值，不在于跑出多漂亮的数字，而在于把“接近最优”，变成每天都能发生的事。从预判需求、把货装好到把车调度好，这条由业务难题驱动的数智创新之路，顺丰会一直走下去——让科技的每一次进步，都变成客户更优的成本、更准的时效、更稳的履约，持续为供应链注入确定性。
