KOSS长序列建模：让供应链预测更稳、更准、更可控

物流和供应链团队最怕的不是“预测不准”，而是预测在关键时刻失真：旺季备货压错，补货节奏滞后，运输计划被突发波动打乱。尤其到每年12月，年末大促与跨年返工叠加，需求与履约的波动更密集，模型一旦被“噪声”和“干扰信息”带偏，后续几周甚至几个月的计划都会跟着跑偏。

我一直认为，供应链预测真正的难点不在“能看多远”，而在“在长周期里持续做对选择”：什么时候该记住，什么时候该忘掉；哪些信号可信，哪些只是短期扰动。最近一篇来自 arXiv（2025-12-19 发布）的研究提出了 KOSS（Kalman-Optimal Selective State Spaces），把“选择性记忆”这件事从经验技巧推进到更像工程学的闭环控制：用卡尔曼增益按上下文动态调节信息传播，让模型在长序列上更稳定、更抗干扰。

这篇文章属于「人工智能在科研与创新平台」系列。我会用科研论文的核心思想做底座，但重点放在：KOSS 这类方法为什么对AI+物流与供应链有意义、能落到哪些业务场景、以及落地时怎么评估与集成。

KOSS解决的核心问题：长周期预测里“选择性失灵”

直接说结论：很多长序列模型并不是不会预测，而是不知道在复杂上下文里该保留哪些信息。选择机制如果缺乏理论约束，就容易出现两类典型失败：

1. 被干扰项牵着走：促销噪声、异常缺货、临时运力变化等短期信号，可能被模型当作“长期趋势”记住。
2. 对上下文不敏感：同样的销量波动，在“正常补货周期”和“供应中断恢复期”含义完全不同，但选择机制可能一视同仁。

KOSS的切入点很硬核，但业务上很好理解：它把“选择”定义成一个明确目标——最小化潜在状态的不确定性。换句话说，模型不是凭感觉挑信息，而是问自己：

“我把这条新信息写进‘记忆’，能不能让未来状态估计更确定？”

这对供应链尤其重要，因为供应链系统本质上就是一个动态系统：库存、在途、产能、需求、到货周期互相耦合；你做的每个决策都在改变下一段序列的数据分布。

从Mamba类模型到KOSS：差别不在“更复杂”，而在“闭环”

近年的选择性状态空间模型（如 Mamba、Mamba-2）之所以火，是因为它们在长序列上通常比纯注意力更省算力，也能学到一定的选择性。但论文指出一个关键不足：选择机制缺少估计理论支撑，也难以从“隐状态动力学”层面做上下文选择。

KOSS把卡尔曼滤波的思想引入“隐状态更新”：用卡尔曼增益来调节“新观测”对“隐状态”的影响强度。增益高，说明新信息更可信/更关键；增益低，说明新信息噪声更大或与当前上下文不匹配。

对业务读者来说，可以把它类比为：

• 促销当天的异常峰值，是不是要写进长期趋势？多数时候不该。
• 供应中断期间的到货延迟，是不是要强烈影响未来预测？大概率要。

KOSS想做的就是把这种“经验判断”变成可学习、可收敛、可解释的机制。

KOSS的关键机制：用卡尔曼增益做“内容+上下文”的选择门控

一句话概括：KOSS用卡尔曼增益实现闭环、上下文感知的选择性更新。

论文里KOSS采用连续时间的潜在更新形式，并由卡尔曼增益驱动信息传播。你不需要记住公式，但要抓住三点业务含义：

1）“不确定性最小化”比“相关性最大化”更适合供应链

很多模型在做选择时，本质在学“当前输入和输出的相关性”。问题是供应链里最麻烦的往往是：

• 高相关 ≠ 高可信（例如短期情绪需求）
• 高相关 ≠ 可执行（例如预测到缺货但无产能可补）

KOSS把目标切到“降低状态估计的不确定性”，更贴近计划系统：计划不是为了讲故事，而是为了降低决策风险。

2）“闭环”意味着模型会根据状态动态调整更新强度

闭环的价值在于：当系统进入不同阶段（旺季/淡季、缺货恢复、渠道切换、供应波动），模型可以自动调节“记忆写入速率”。

这在物流预测里很现实：

• 旺季时，系统变化快，增益应更灵敏
• 平稳期时，增益应更保守，避免被噪声冲击

3）工程侧：稳定与可扩展同样被当成设计目标

论文还强调了两点工程实现：

• 全局谱微分：在频域估计导数，追求稳定计算（你可以理解为“在连续时间更新里避免数值发散”）。
• 分段扫描（segment-wise scan）：让处理更硬件友好，接近线性扩展。

对企业落地来说，这一点很重要：供应链预测不是学术demo，往往要在有限GPU/CPU预算下跑成千上万条SKU、数百条线路、多个时效粒度。

研究结果到底说明什么？用“抗干扰”解释更贴近业务

论文给了几个非常“供应链味”的结果，我建议用两条主线来解读：抗干扰与长周期稳定性。

选择性复制任务：79% vs 20% 的意义

KOSS在带干扰项的选择性复制任务上达到79%以上准确率，而基线模型低于20%。这类任务听起来抽象，但对应到业务就是：

• 输入流里混着大量“看似重要但其实无关”的噪声
• 模型必须在正确的时点提取关键信息并在很久之后仍能用上

把它映射到供应链场景，就是：

• 把“真实的需求拐点”从“促销噪声/渠道波动/缺货回补”中分离出来
• 在长提前期品类（例如海外直采、长生产周期）中保持一致判断

九个长周期预测基准：MSE降低2.92%—36.23%

更直接的结果是：在九个长周期预测基准上，KOSS将均方误差（MSE）降低2.92%到36.23%，并且在准确性和稳定性上持续优于现有方法。

对供应链团队来说，这类提升的价值不是“论文指标更好看”，而是：

• 安全库存有机会下降（误差分布收窄）
• 缺货率可控（极端误差减少）
• 补货节奏更平滑（预测曲线更稳定）

当然，论文指标不能直接等价到你的业务指标，但它至少表明：KOSS类机制更擅长处理“长周期+干扰多”的时间序列。

把KOSS放进物流与供应链：3个最值得优先验证的场景

这里给三个我认为最容易跑出结果、也最能体现KOSS优势的方向。它们共同点是：序列长、噪声大、上下文切换频繁。

1）需求预测与库存优化：从“点预测”转向“风险可控”

KOSS强调不确定性最小化，与库存优化天然契合。建议优先在以下场景试点：

• 长提前期SKU（海运/进口/定制生产）
• 易受活动影响的品类（美妆、零食、服饰）
• 多渠道合流（电商+门店+即时零售）

落地动作（务实版本）：

• 先不改计划系统，只替换或并行预测模块
• 输出除均值外的不确定性指标（哪怕是经验校准后的置信区间）
• 用“缺货成本/资金占用成本”做最终评估，而不是只看MAPE

2）运输与路由预测：应对不规则间隔与噪声观测

论文里用二次监视雷达（SSR）跟踪做案例，证明其在不规则时间间隔和噪声条件下仍鲁棒。

这对物流很贴合：到港、提柜、干线到站、末端签收，本来就可能是稀疏、延迟、缺失的观测。优先方向包括：

• ETA预测（港口拥堵、天气、排队导致的观测噪声）
• 干线异常检测与恢复曲线预测
• 运力池动态调度（需求和供给的双随机性）

3）仓内自动化与设备健康：长序列状态估计比“分类”更值钱

仓内设备（输送线、分拣机、AMR）产生大量传感器序列。很多团队只做告警分类，但真正能省钱的是：

• 对“隐状态”（磨损、偏移、卡顿概率）做连续估计
• 让维护计划从“坏了再修”变成“风险驱动”

KOSS的闭环选择机制更像控制系统思路，适合做这种“长期状态跟踪”。

企业落地时怎么评估KOSS类模型？给一套可执行的清单

直接给一套我常用的验证路径，避免只停留在“模型A比模型B高一点”。

评估指标：别只盯MAPE

建议至少覆盖四类指标：

1. 点预测误差：MAE/MSE/SMAPE（按业务习惯选）
2. 稳定性：滚动预测的方差、预测抖动次数（例如周粒度预测方向反转的频率）
3. 极端风险：P95/P99误差、缺货相关的尾部损失
4. 决策收益：库存周转天数、缺货率、加急运输占比、履约OTIF

一句话：供应链里“少犯大错”通常比“平均更准一点”更值钱。

数据与特征：把“上下文”喂给模型，而不是只给销量

KOSS强调上下文选择，你得提供上下文：

• 活动日历（大促、品牌日、发券、直播）
• 价格与投放（折扣、曝光、渠道补贴）
• 供应侧状态（在途、产能、缺货、替代料）
• 履约约束（截单时间、仓容、运力、线路时效）

模型再聪明，没有上下文也只能瞎猜。

集成策略：先做“并行影子模式”

我更推荐分三步：

1. 影子预测（不影响生产）：跑4-8周滚动，收集误差与稳定性
2. 局部决策接管：先接管低风险品类或某一区域仓
3. 闭环优化：把实际执行反馈纳入训练（例如缺货导致销量被压制的处理）

供应链系统耦合深，直接全量切换往往得不偿失。

结尾：KOSS带来的启发，是把预测做成“可控系统”

KOSS最打动我的地方不是某个榜单成绩，而是它传递的工程哲学：长序列建模应该像控制系统一样工作——有目标、有反馈、能收敛。对物流与供应链来说，这意味着预测模型不只是“拟合历史”，而是在不确定性里持续做对选择，为计划与执行提供更可靠的依据。

如果你正在做需求预测、库存优化、ETA、或仓内设备状态估计，我建议把“KOSS式的卡尔曼最优选择机制”加入你的技术雷达：先从一个高噪声、长周期、上下文切换频繁的场景开始影子验证，往往最容易看到差异。

接下来一年（2026），供应链AI的分水岭会越来越清晰：**能跑出更低平均误差的模型很多，但能在复杂现实里保持稳定、并把不确定性变成可决策信息的模型，才是真正值得投入的平台能力。**你更想优先解决哪一个“长期预测失真”的场景？