让供应链AI更“长记性”：任务排序降低持续学习遗忘

旺季一到，物流系统的“世界观”就会被迫刷新：临时加开的仓、爆发的退货、航线改道、承运商时效波动……很多团队发现一个尴尬事实：模型越勤快更新，历史能力越容易掉线。昨天刚把“华东某承运商的延误模式”学明白，今天加入“新仓的拣选节拍数据”，原来学会的判断就开始失灵。

这不是你们的数据管道出了问题，而是持续学习（Continual Learning）里最臭名昭著的坑：灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting, CF）。2025-12-19 发布的一篇研究提出了一个很实用、也很容易被忽视的角度：别只盯着怎么学，先想清楚“先学什么、后学什么”。他们用“任务排序（sequencing）”来显著缓解遗忘，而且还能跟回放、正则化等常见策略叠加增益。

本文属于「人工智能在科研与创新平台」系列：我们不只复述论文，而是把它翻译成供应链团队能用的思路——如何把任务排序当成一项“科研方法”，让你的物流AI更稳定、更可控、更适合长期在线演进。

灾难性遗忘为什么会在供应链里特别要命

答案很直接：供应链任务天然是“长期、动态、多目标”，而遗忘会把系统变成一次性模型。

在实验室里，遗忘通常表现为：学完新任务后，旧任务精度大幅下降。在供应链场景，它会变得更隐蔽、更昂贵：

• 路径规划：加入新城市路网或新交通规则后，原先对老线路的耗时估计变差，导致“越优化越绕路”。
• 需求预测：吸收促销、节日、直播带货等新特征后，对常态商品的稳定性反而下降，安全库存被迫上调。
• 库存与补货：门店层级的个性化策略更新后，区域层级的平衡策略被破坏，出现“局部缺货、整体高库”的反直觉结果。
• 异常检测：新型欺诈或新型破损模式加入后，旧模式的召回率下降，造成漏报。

我见过最典型的情况是：团队为了跟上旺季节奏，每周滚动训练一次；结果两个月后，模型对“非旺季结构”几乎失忆，淡季一来需要重新大修。持续学习如果解决不了遗忘，就只剩“持续返工”。

传统抗遗忘方法的盲区：你只是在“补救”，没在“编排”

要点：抗遗忘不只有五大类方法，任务呈现顺序本身就是一根很大的杠杆。

论文回顾了常见抗遗忘路线（行业里也基本对应得上）：

1. 回放（Replay-based）：保留旧数据或生成旧样本，穿插训练。
2. 正则化（Regularization-based）：限制重要参数变化（例如对旧任务关键权重“上锁”）。
3. 优化（Optimization-based）：在梯度、学习率、约束上做文章，降低冲突。
4. 表征（Representation-based）：学习更通用的特征，让不同任务共享底座。
5. 结构（Architecture-based）：加分支、加模块，给新任务“开新房间”。

这些都很有效，但很多供应链团队会撞上三个现实问题：

• 成本：回放要存数据、控隐私、算力也更贵。
• 复杂度：结构扩展让部署链路更脆弱，版本管理更难。
• 时效性：优化和正则化需要调参，旺季窗口往往不等人。

而“任务排序”属于另一类思路：同样要学这些任务，但把顺序排好，遗忘就会少很多。这像仓网规划里常说的“先打通干线、再做支线”，不是多买车，而是先把路修顺。

论文核心：用“零样本评分”找到更好的任务学习顺序

结论先说：作者证明了智能排序能显著降低灾难性遗忘，并且与传统方法叠加效果更强。

这项研究的关键点有两个：

1) 把“任务顺序”当成一个可优化对象

持续学习通常默认任务按时间来：今天来的数据就是今天学。但在企业里，任务并不总是严格按时间线：

• 你可以决定先上线“路线时效模型”，再上线“运价波动模型”；
• 也可以决定先吸收“华南仓”再吸收“华北仓”；
• 甚至可以把“促销周数据”拆成多个任务分批吸收。

一旦你承认顺序可控，就可以问一个工程化的问题：哪种排列能让模型学得更稳？

2) 用受“神经架构搜索（NAS）”启发的零样本评分

作者提出用一种“零样本（zero-shot）”的评分思路去评估不同任务顺序的优劣：

• 不需要对每个排序都完整训练到收敛（否则组合爆炸，成本不可承受）。
• 通过某些快速可计算的“得分”，预测该排序更可能减少遗忘、提升整体表现。

你可以把它理解为：先用体检指标筛掉不健康的排序，再对少量候选做深度训练。对供应链来说，这是非常友好的工程路线：少走弯路，减少无效训练。

一句话概括：把“先学什么后学什么”做成可计算的决策，而不是靠经验拍脑袋。

迁移到物流与供应链：把“任务”定义对，你就已经赢了一半

关键做法：把业务变化拆成“可连续吸收的任务块”，再做排序。

论文谈的是任务序列。落到供应链，你需要先把“任务”划分得可操作。下面是我更推荐的三种拆法：

1) 按网络拓扑拆：干线→支线→末端

适合时效预测、路由规划、装载率预测。

• 先学稳定、覆盖大的结构（干线/枢纽）
• 再学局部波动更强的末端（区域路况、社区限制）

这样做的直觉很朴素：先建立“骨架”，再补“肌肉”。很多遗忘来自新任务把底层表征带偏。

2) 按数据分布漂移强度拆：稳态→促销→极端事件

适合需求预测、退货预测、履约风险预警。

• 先训练稳态数据，让模型掌握长期规律
• 再引入促销、节日的规律
• 最后才加入极端事件（大面积延误、爆仓、政策调整）

我倾向于把极端事件当成“高权重但低频”的任务块处理，并配合少量回放；否则极端数据很容易把模型推向“过度警惕”。

3) 按决策层级拆：预测→解释→动作

适合库存优化与补货策略。

• 先稳住预测（需求、到货、履约时效）
• 再加入解释性任务（驱动因素归因、可视化特征）
• 最后训练动作/策略（补货量、调拨、优先级）

原因是：动作层通常放大误差。如果预测层被新任务扰动，策略层会把偏差“执行到底”。

可落地的“任务排序 + 持续学习”实施清单（面向LEADS）

答案：用一套轻量流程，把排序变成可复用资产，而不是一次性实验。

第一步：建立你的任务库与切片标准（1-2周）

• 定义任务颗粒度：按仓、按品类、按渠道、按时段、按区域等
• 为每个任务记录：样本量、分布漂移指标、与其他任务的相似度（例如特征分布距离）

输出物：一个任务注册表（task registry），像管理数据资产一样管理任务。

第二步：做“快速评分”，筛出候选排序（1周）

把论文的思路工程化：

• 用轻量训练或零样本指标给任务对/任务序列打分
• 生成 3-5 条候选顺序（而不是只给一条“最优”，因为业务会变）

你不一定要复刻论文评分公式，但要坚持一个原则：排序的评估要比完整训练便宜一个数量级。

第三步：与传统抗遗忘策略叠加（2-4周）

排序不是替代，而是“地基”。建议组合：

• 排序 + 小规模回放（保留每个任务少量代表样本）
• 排序 + 正则化（锁住关键参数）

经验上，供应链数据噪声高、漂移强，单靠一种方法往往不够。

第四步：上线监控，专门盯“旧任务回退”

持续学习的KPI不要只看新任务提升，要强制加入：

• 旧任务指标回退幅度（例如 MAE 增幅、OTD 下降）
• 跨区域一致性（例如华北改善是否导致华东变差）
• 灾难性遗忘告警阈值（触发回滚或重排任务顺序）

一条很实用的规则：新模型上线前，旧任务的关键指标不允许超过既定回退线。这比“整体平均更好”更贴近业务风险。

常见追问：任务排序会不会违背“按时间学习”的现实？

不会。更准确地说：你仍然按时间接收数据，但你可以按排序组织“学习批次”。

现实里你没法让 12 月的数据等 1 月再来，但你可以：

• 把新增数据拆成多个任务块（不同仓/不同渠道/不同漂移强度）
• 在同一训练窗口里按排序安排学习顺序
• 或者做分阶段训练：先巩固旧能力，再吸收新分布

这就是持续学习从“被动应付”变成“主动编排”的区别。

结尾：真正可靠的供应链AI，必须学会“长期学习而不失忆”

任务排序缓解灾难性遗忘的价值，不在于多一个学术名词，而在于它给企业一个可控按钮：当系统需要持续演进时，你不必在“更新”和“稳定”之间二选一。

对于做物流与供应链的团队，我的立场很明确：如果你的模型要长期在线迭代，排序应当成为持续学习管线的标配步骤，就像特征校验、数据质量检测一样。它的ROI往往来自减少回滚、减少旺季事故、减少“越训越差”的灰度成本。

如果你正在搭建科研与创新平台，把研究成果更快更稳地迁移到业务里，那么可以从一个小试点开始：选一个高频更新、指标敏感的场景（如时效预测或补货），建立任务库、做候选排序、叠加轻量回放，然后用“旧任务回退率”来验收。

接下来真正值得追问的是：你的供应链AI，哪些能力绝对不能忘？你准备把这些能力写进持续学习的“排序规则”里吗？