上下文半监督学习：用少量标注撬动物流预测与决策

年底旺季最容易暴露供应链系统的“基本功”。同一套需求预测模型，平时看着还行，一到双12、年终大促、春节备货周期，就开始出现两种尴尬：新品和长尾SKU几乎没标注数据，而真实业务又要求“今天就要能用”。我见过不少团队为了解决这个缺口，把精力都砸在补标注、补规则、补特征工程上，结果依然跟不上业务节奏。

一篇最新研究提出的方向值得物流与供应链团队认真看一眼：In-Context Semi-Supervised Learning（上下文半监督学习，IC-SSL）。它讨论的是：当你只给模型少量“带标签示例”，再给它大量“无标签示例”放在同一个上下文里，Transformer 这类模型能不能把无标签部分也吃透，并形成与当前上下文强相关的表示（representation），从而在低标注场景下也能做出更准的预测。

这篇文章属于我们「人工智能在科研与创新平台」系列的一部分：科研侧的算法洞见，怎么更快落到生产系统。下面我会把 IC-SSL 的核心思想翻译成供应链语言，并给出可落地的应用场景、实施路线与风险清单，方便你评估它在需求预测、路径规划、仓内调度等环节的价值。

IC-SSL到底解决了什么痛点？

**核心结论先说：IC-SSL把“无标签上下文”从噪音变成了可用的信息源。**传统的 in-context learning（上下文学习）理论大多假设你在提示（prompt）里放的是成对的“输入-标签”示例。但真实业务往往不是这样：你能拿到少量已确认的标签（比如“缺货原因已复盘”“异常订单已判定”），同时又有大量未标注但很有结构的信息（比如“订单行为序列”“站点拥堵特征”“车辆轨迹片段”）。

研究提出的 IC-SSL 场景是：

• 上下文里有少量标注样本（labeled examples）
• 同时配合大量无标注样本（unlabeled points）
• Transformer 能利用无标注上下文学习到稳健、依赖上下文的表示

换成物流语言：

• 你可能只有 20 条“已确认延误原因=分拨爆仓”的工单
• 但你有 2 万条“同城市、同线路、同时间窗”的运输轨迹与扫描事件（没标签）
• IC-SSL要做的是：让模型从这 2 万条里提炼出“当前网络在这个时间段的运行状态”，再用那 20 条标签把“状态→结果”的映射钉住

一句话我很喜欢：**“标签决定方向，无标签决定地形。”**供应链里地形往往比方向更复杂。

为什么它对需求预测与补货更友好？

答案很直接：需求预测最缺的不是数据，而是“可迁移的标签”。

新品、长尾、渠道变更：标签永远追不上

• 新品没有历史销量标签
• 长尾SKU销量稀疏，标签噪声大
• 渠道策略变化（同城即时配、前置仓上新、直播爆品）让旧标签失效

IC-SSL的启发是：把“无标签上下文”设计成对预测有帮助的“同类参考集合”，模型可以在上下文中学出更贴近当下业务状态的表示。

一个可落地的提示结构（供你参考）

把一次预测任务组织成一个“上下文包”（context pack）：

• 少量标注：
  • SKU-门店-日期 → 实际销量/是否缺货/是否促销异常
• 大量无标注（同一时间窗、同类SKU、相邻门店、相似价格带）：
  • 曝光、加购、搜索、到店客流、竞品价、库存水位、配送时效、天气/节假日特征（可无标签）
• 待预测目标：
  • 给定目标SKU-门店-日期 → 预测销量区间/缺货概率/补货建议

这类组织方式的关键不在“多塞信息”，而在无标签样本要形成结构：同一片区域、同一类人群、同一条供应链路径的“局部世界观”。

可抽取的业务结论：当标签稀缺时，把上下文做成“局部相似世界”，比盲目扩大训练集更有效。

从需求预测到路径优化：IC-SSL如何支持实时决策？

**IC-SSL更像一种“上下文内的临时建模能力”。**这对实时路径优化、运力调度尤其有用，因为这些问题最大的敌人是：

• 路网与站点状态随时变
• 规则一多就僵化
• 纯监督模型一旦分布漂移就变慢、变脆

场景1：同城即时配的动态路径与派单

你可以把“无标签上下文”设为：

• 过去 30 分钟同区域的骑手轨迹片段（无标签）
• 当前路段速度、红绿灯密度、商家出餐波动（无标签） 再配少量“标注”：
• 某些订单的真实履约时长/是否超时（标签）

模型先从无标签轨迹与状态学出“当下拥堵表示”，再用少量履约标签把“拥堵→时长/风险”映射建立起来。好处是：更贴近实时态，而不是依赖昨天的统计特征。

场景2：干线运输的异常预警与原因归因

异常标签通常很少（例如“封路”“排队超阈值”“装卸异常”），但无标签数据丰富（GPS、ETC、围栏进出、扫描事件）。IC-SSL思路能让模型在上下文里形成“本趟线路的正常节奏表示”，再用少量已归因的异常样本做分类或回归。

我对团队的建议是：先做“异常风险评分”，再做“原因归因”。前者对标签要求更低，ROI更快。

在仓库自动化里，它更像“少样本工艺迁移”

答案：仓内任务的标签贵、分布碎、变化快，IC-SSL正对症。

仓库里很多任务并非没有数据，而是标签难拿：

• 拣选路径的“最优”难定义
• 货位调整的收益要滞后观察
• 设备故障的根因需要工程师确认

适合IC-SSL的仓内用例

• 拣选波次策略：少量标注（某些波次的KPI结论）+ 大量无标签（订单结构、库位分布、拥堵热区）
• AGV/AMR调度：少量标注（拥堵/死锁事件）+ 大量无标签（轨迹、任务队列、充电行为）
• 质检与破损识别：少量标注（确认为破损）+ 大量无标签（图像/传感器流）

这里“上下文”可以按仓、区、班次、SKU族切片，模型学到的是“这个切片下的运行规律”。

落地路线：从科研概念到供应链系统的3步走

**我更倾向把IC-SSL当成“系统设计模式”，而不是单一算法按钮。**落地可以按三步：

1）先选“标签稀缺但无标签丰富”的任务

优先级排序建议：

1. 需求预测中的新品/长尾SKU缺货概率
2. 运输异常风险评分
3. 仓内拥堵/死锁预警

判断标准很简单：

• 标签获取成本高（人工复盘/跨系统对账）
• 无标签数据量大且结构稳定（事件流、轨迹、扫描）
• 结果能快速闭环（1-2周可评估）

2）把上下文做成“可控的样本包”，而不是随手拼接

实践中最常见的失败原因是：上下文太杂，模型学到的是噪声相关性。

一个好用的“上下文包”要满足：

• 同一业务切片：同仓/同线路/同商圈/同时间窗
• 相似的决策边界：同一服务承诺（时效、温控、优先级）
• 可解释的相似性规则：相邻门店、相似价格带、相似周转天数

3）评估别只看MAPE：要加“低标签鲁棒性”指标

如果你用IC-SSL，评估必须体现它的强项：低标签。

• 固定无标签量（例如每次上下文 500 条无标签）
• 逐步减少标签量（例如 50→20→10→5）
• 观察指标退化曲线（越平越好）

供应链里我更推荐的组合指标：

• 需求预测：WAPE + 缺货召回率 + 高库存率
• 路径/履约：超时率 + 平均履约时长 + 尾部P95
• 仓内：拥堵事件数 + 吞吐/人效 + 恢复时间

可抽取的一句话：IC-SSL是否有价值，看的是“标签从20降到5时，你的KPI掉多少”。

常见疑问：IC-SSL会带来哪些新风险？

答案：它会把“上下文数据治理”变成系统关键路径。

Q1：无标签数据会不会引入偏差？

会。无标签数据通常来自“发生过的行为”，天然带选择偏差。例如只记录成功履约的轨迹，会让模型低估风险。

应对方法：

• 把“失败/取消/异常”相关的无标签事件也纳入上下文
• 对不同来源的无标签样本做比例控制（采样配比）

Q2：上下文越大越好吗？

不。上下文太大会稀释相关性，且成本高。

经验上（供你做AB时的起点）：

• 先从 100-500 条无标签样本/上下文包开始
• 然后按“相似性更强”优先扩充，而不是盲目加量

Q3：它适合所有供应链问题吗？

不适合那种标签充足、规则稳定、分布漂移小的问题，比如长期稳定的干线时刻表预测。IC-SSL更适合“变化快 + 标签贵”的地带。

把科研成果用成生产力：我建议你从一个小试点开始

IC-SSL这类研究最有价值的地方，是提醒我们：大模型并不只能吃标注对，它也能从“同一上下文里的无标签结构”中学出可用表示。对物流与供应链来说，这几乎是常态数据形态：标签少、事件多、状态变。

如果你正在做智能物流、供应链预测或自动化决策系统，我建议从一个两周可闭环的试点切入：选一个业务切片（比如某城市群的即时配、某仓的高峰班次、某类新品），构建“上下文包”，把标签量刻意压到很低，再看模型的鲁棒性曲线。

下一步你可以思考一个更尖锐的问题：在你的链路里，哪些决策其实不缺数据，只缺“把无标签数据组织成可学习上下文”的方法？