让AI“看例子就会”：DeepOSets把科研式学习带进物流供应链

2025年末，很多供应链团队都在同一件事上被“卡脖子”：模型越来越多，场景越来越碎，落地越来越慢。旺季刚过，仓配网络、干线运力、门店补货、退货回流、跨境清关——每个环节都能做AI，但真正难的是让AI在新场景里快速适应，而不是每来一个新站点、新SKU、新承运商就重训一次。

这也是我看到一篇新研究（DeepOSets 的多算子上下文学习）时最兴奋的点：它把“上下文学习”（In-Context Learning, ICL）从大家熟悉的注意力/Transformer路径里，带到了一个更偏“科学计算”的框架——学习“算子”。换句话说，模型学的不是某个固定的预测函数，而是“从参数到解”的映射机制；并且在遇到没见过的新系统时，只靠你在提示里塞几组示例，就能推断新系统的映射规律，不需要更新权重。

把这个能力放到物流与供应链里看，意义很直接：我们想要的往往不是“一个模型包打天下”，而是一个模型能临场换挡——看到本地的几条历史、几段仿真、几次调度结果，就能对新仓、新线路、新约束快速给出决策建议。

DeepOSets到底新在哪：把“上下文学习”从文本搬到“系统规律”

先给结论：这项工作证明了DeepOSets 可以做“多算子”的上下文学习，能从提示中给出的若干“参数-解”示例里，恢复一个训练中没见过的新PDE（偏微分方程）的解算子，还给出了一个很强的理论结果：在一定连续算子类别上，DeepOSets 是通用的一致逼近器。

如果你不是做PDE的，也别急着跳过。供应链里很多问题本质上是“系统动力学 + 约束优化”的组合：

• 订单到货与分拣出库形成“流”
• 车辆路径与时窗形成“控制”
• 库存与补货形成“状态演化”

PDE只是科学计算里对“系统规律”的一种标准表达。对物流而言，我们不一定直接求解PDE，但我们经常需要学习一种“从参数到结果”的稳定映射：

• 参数：天气、时段、价格、拥堵、库容、班次、服务水平约束
• 结果：时效分布、缺货率、在途库存、拥堵传播、仓内排队

DeepOSets的价值在于：它把“从示例推断新规律”这件事做成了一个可迁移的机制，而不是依赖巨型注意力模型的偶然涌现能力。

一个更贴近业务的类比：

把“算子”理解成你们的“业务引擎”：

• 同一个补货策略（算子）在不同门店参数下输出不同订货量
• 同一个路由规则（算子）在不同路况参数下输出不同路线

过去我们训练的是“某个地区、某些约束下的一个引擎”。DeepOSets讨论的是：给你几组这个地区的输入输出样例，你就能拼出一个新的引擎。

为什么“多算子学习”对供应链更关键：现实里从来不止一种规则

供应链的难，不在于预测一个数，而在于同一家公司内部就可能同时存在多种“运转规律”：

• 不同承运商的妥投/延误机制不同
• 不同仓型的拣选瓶颈不同
• 不同国家的清关随机性不同
• 不同大促机制下需求弹性不同

这对应研究里的“multi-operator”：模型训练时接触过很多“算子族”，推理时遇到一个新算子，只需要提示里给少量示例，就能在不改参数的情况下适配。

我见过不少团队踩过一个坑：把所有区域/品类/承运商硬塞进一个大模型，结果是平均效果看起来不错，但关键场景崩得很彻底；另一些团队则反过来，为每个场景训一个模型，维护成本爆炸。

多算子上下文学习提供了第三条路：

• 训练阶段：让模型见过足够多的“系统类型”（仓内、干线、末端、逆向）
• 线上阶段：对每个新站点用少量本地样例做“提示适配”

这对“LEADS”类目标也很友好，因为它更像一种平台能力：给客户看得见的结果——接入快、试点快、迭代快。

从论文到物流：三类可落地场景（路径规划、预测、仓内自动化）

下面我用“Answer First”的方式，把它怎么变成物流生产力讲清楚。

1）路径规划与调度：用“上下文示例”适配新约束

核心观点：路径与调度真正难的是约束经常变（限行、装卸时窗、司机工时、冷链温控、充电桩可用性）。如果每次约束变动都要重训或重新做大规模参数调优，业务跟不上。

可以怎么做：

• 把每个城市/承运商/班次规则视为一个“算子”
• 提示里放入少量历史：(输入参数, 真实可行路线/调度结果)
• 对新规则、新线路用示例“定调”，再回答新的参数查询

落地建议（更现实的工程路径）：

1. 先做“仿真-优化”闭环：用启发式/OR求解器输出高质量解作为示例
2. 再让模型学“从少量示例推断该地区的可行域与成本结构”
3. 线上以提示方式更新，而不是频繁训练发布

一句话总结：把“规则变更”从训练问题变成提示问题。

2）需求预测与库存：让模型学“需求机制”，不是只拟合时间序列

核心观点：很多预测失败不是模型不够大，而是它只学到了历史相关性，没学到“机制差异”。比如同样是周五，天气、促销、竞品、配送时效变化会把需求曲线扭成不同形状。

多算子ICL的用法是：

• 一个“算子”代表一种需求机制（大促机制、价格弹性段、渠道结构）
• 提示里给几组“机制样例”（例如某次促销的价格-曝光-下单曲线、履约时效变化后的转化变化）
• 让模型对新活动、新品类用少量样例快速归因并预测

可操作的提示结构（业务团队也能理解）：

• 3-10组：(活动/供给参数, 观察到的需求响应)
• 1组查询：(新参数, 预测响应)

这样做的好处是：预测不再是“盲猜明天卖多少”，而更像“看懂这次活动的脾气”。

3）自主仓储与产线式物流：用示例推断“本仓瓶颈”

核心观点：仓内自动化（AGV/AMR、分拣线、波次、库位策略）最大的变量是系统耦合。同样的WMS策略在不同布局、不同订单结构下会产生不同的排队与阻塞。

如果把仓内看作一个“连续系统”，那么：

• 参数：人机配比、巷道布局、补货频率、波次大小、订单结构
• 解：吞吐、在制、拥堵热区、平均拣选路径、异常率

DeepOSets类方法的启发是：

• 不必为每个仓从零构建复杂仿真模型
• 先收集少量“参数-结果”对（来自历史运行或短期A/B）
• 用上下文学习快速形成该仓的“响应算子”，用于策略搜索与在线调整

这对年底常见的“临时扩仓、临时人力、临时产能”特别有用：你没有时间做长期建模，但你有几天的运行样本。

你需要的数据与系统改造：把“提示样例”当成新资产

要让上下文学习在供应链里可用，关键不是“模型多先进”，而是你能否稳定产出可用的示例对。

我建议把数据资产分成三层：

1. 参数层：可控输入（班次、时窗、价格、库位策略、阈值）与不可控输入（天气、拥堵、节假日）
2. 结果层：业务关心的解（成本、时效、缺货、拥堵、异常率），要有统一口径
3. 对齐层：把参数与结果对齐到同一粒度（小时/班次/波次/路线段），这一步通常最费劲

工程上最容易忽略的点：提示样例必须“干净”。如果你把噪声很大的观测（比如末端妥投受大量不可见因素影响）直接当示例喂给模型，模型会把脏信号当规律。

可落地的治理清单：

• 把示例按“可解释性”打分：是否缺字段、是否有异常、是否包含临时管控
• 为每个算子族建立“最小示例集”：例如每个城市至少覆盖工作日/周末、晴雨、早晚高峰
• 为线上提示设置预算：例如最多放入K=8组示例，强调代表性而不是数量

常见疑问：它会取代Transformer吗？线上成本会不会太高？

Q1：既然大模型也能上下文学习，为什么还要看DeepOSets这类结构？

A：供应链很多问题不是语言序列，而是连续系统映射。DeepOSets的思路是把“上下文学习”做成结构归纳偏置：集合学习（示例无序）+ 算子学习（参数到解）。这通常意味着更可控的输入输出、更强的可解释接口，以及在小样例条件下更稳定的行为。

Q2：提示里放样例，会不会导致线上推理很慢？

A：会增加一定的推理开销，但它替代的是“反复训练、反复发布、反复验收”的组织成本。更现实的折中是：

• 提示样例做缓存（按城市/仓/承运商/活动模板）
• 只在检测到分布漂移或规则变更时更新提示

Q3：我没有PDE，也能用“算子学习”吗？

A：能。PDE只是论文验证的载体。在物流里，算子可以是“仿真器+规则+人”的组合黑盒。你只要能拿到(参数, 结果)对，就能把问题包装成“学算子”。

写在系列里：科研式AI正在变成供应链平台能力

在“人工智能在科研与创新平台”这个系列里，我们一直在讲一个趋势：科研里的方法论（算子学习、仿真学习、物理约束）正在外溢到产业。DeepOSets这篇工作的信号很清晰——上下文学习不必被锁死在注意力机制里；它也可以成为一种更贴近“系统建模”的能力。

如果你正在推进供应链智能化，我更愿意给一个明确立场：与其把所有希望押在“更大的模型”，不如把精力放到两件事上——

• 把关键业务系统抽象成可复用的“算子族”（仓内、干线、末端、库存）
• 把高质量示例沉淀成可调用的“提示资产”

当模型可以“看例子就会”，你的试点周期会从“按季度”缩到“按周”。而真正值得思考的是：当适配新场景不再需要训练发布，你的组织流程会怎么重构？