红海试航背后：AI如何优化航线与跨境供应链韧性

2025-12-19，马士基宣布旗下集装箱船 Maersk Sebarok（约6,500 TEU） 在 12-18 至 12-19 成功通过 曼德海峡—红海 航段。这条消息之所以“刺耳又关键”，是因为它不是简单的通航新闻，而是在提醒所有做跨境供应链的人：世界还没恢复常态，航线选择仍然是风险管理问题。

更耐人寻味的是，马士基同时明确表示：并不计划全面回归苏伊士运河航线。这等于向市场释放了一个现实信号——未来一段时间，“绕行好望角”与“谨慎试行红海”可能会并存，而企业要在两套路径之间做切换，靠的不能只是经验和拍脑袋。

这篇文章放在《人工智能在物流与供应链》系列里，我想把这次红海试航当作一个样本：当航运通道变成动态变量，AI驱动的路径规划、风险预警与需求协同，开始从“加分项”变成“生存技能”。

红海能通一次，不等于供应链能回到过去

直接结论：单次成功通航证明“可行性”，但不等于“可复制性”。 对于货主、货代和供应链团队而言，最容易踩的坑就是把一次顺利当成趋势。

这次试航的意义在于两点：

1. 验证通行窗口：说明在特定安全阈值与护航/安保条件下，红海航段存在可操作的“窗口期”。
2. 验证组织能力：更隐性的价值是验证承运人内部的风险决策、应急响应、信息联动是否能支撑“渐进式恢复”。

但马士基强调“不会全面回归”，原因也很直白：安全风险仍在。对于跨境供应链来说，风险不是抽象词，它会体现在：

• 预计到港（ETA）波动扩大，库存与补货节奏被打乱
• 船期不稳定导致甩柜、改港、转运拥堵
• 保险、安保、绕航燃油等成本在不同路线之间跳动

我更倾向于把当前环境定义为：航线不再是固定参数，而是需要实时重算的决策变量。

“绕行非洲 vs 走苏伊士”：别用单一成本做决策

直接结论：比较两条路线，必须用“总成本 + 总风险 + 总服务水平”一起算。 市场上常见的讨论是“油价下降后绕行更划算”“苏伊士通行费太贵”。这些说法可能都对，但它们只盯着一两个变量。

现实的供应链核算更复杂，至少要把这三类指标放进同一个框里：

1）总成本（TCO）不只是油费与通行费

• 燃油成本（油价波动、航速策略、空船/满载差异）
• 运河通行费与附加费（旺季、拥堵、安保）
• 保险与风险附加（战争险、安保费）
• 港口与内陆衔接成本（改港后的拖车、铁路、仓储）

2）总风险来自“概率×损失”的乘积

• 安全事件概率（区域冲突、袭击、封锁）
• 运营中断概率（临时绕航、停航、取消航次）
• 合规与贸易风险（制裁、检验、航运限制）

3）总服务水平决定你能否接住订单

• 交付周期（是否影响电商大促、节后补货）
• 准时率（OTIF：按时足量交付）
• 可预测性（波动越小，库存越省）

到 12 月这个节点，很多企业还要面对春节前后备货与欧美季末补货的双重节奏。路线一旦选错，可能不是“多花点钱”，而是“错过窗口期”。

AI在海运路径规划上的真正价值：把不确定变成可管理

直接结论：AI不是替你“选一条最短路”，而是持续输出“最可控的方案集”。 在红海这种高不确定场景里，路径规划的目标从“最省”变成“稳、快、可解释”。

1）从“静态航线”升级到“动态路线组合”

传统做法往往是：定一条主航线，必要时人工切换备用方案。问题是人工切换的触发条件通常滞后——等你发现异常，船已经在路上。

AI更适合做的是：

• 同时评估多条走廊（红海/苏伊士、绕好望角、改港转铁路等）
• 给出 分层策略：主路线 + 备选路线 + 紧急绕行
• 用实时数据刷新建议（安全态势、港口拥堵、天气、燃油、船期可靠性）

一句话：AI让“路线”变成可随时间滚动更新的计划，而不是一次性决定。

2）用预测模型把“ETA”从猜测变成可经营指标

对跨境业务来说，ETA波动就是库存成本与缺货损失的来源。AI在这里能提供两类关键输出：

• ETA预测区间：不是一个点，而是 P50/P80 到港时间（比如“80%概率在某日期前到港”）
• 延误归因：延误可能来自海上航速控制、改道、港口拥堵、转运衔接失败

当你能拿到“区间 + 概率”，库存策略就能变得更精细：哪些SKU要提前压货，哪些可以走更经济但更慢的路线。

3）把安全风险纳入“可计算的阈值”

马士基提到“安全阈值”，这其实是供应链决策里最难量化的一块。AI可以把风险拆成可计算的输入特征：

• 区域安全事件频率与近期趋势
• 航段脆弱点（曼德海峡等关键咽喉）
• 船舶类型、船旗、历史航行轨迹
• 护航资源、通行窗口、通讯与应急能力

企业不需要对外宣称具体阈值，但内部必须有：

“当风险评分超过X，默认不走红海；当低于Y且连续Z天稳定，进入试行；若出现某类事件，立即切换。”

这就是 AI + 规则引擎 的典型组合：模型给概率，规则给底线。

从承运人到货主：AI协同的三步落地法

直接结论：想把AI用在航线与供应链韧性上，先把数据、流程和KPI对齐，比买工具更重要。 我见过不少团队花大钱上系统，最后还是靠Excel。

1）先统一“路线决策”所需的数据口径

最容易被忽略的是：同一家公司内部，采购、物流、销售对“准时”“延误”“缺货损失”的口径往往不一致。

建议先做一个最小数据集（MVD，Minimum Viable Data）：

• 订单承诺交期（客户侧）与内部交付目标
• 船期计划、实际节点（开航/到港/提柜/入仓）
• 成本拆分（运费、附加费、仓储、缺货罚金/损失）
• SKU维度的毛利与替代性（决定是否值得“花钱买时间”）

2）用“情景规划”替代单一预测

在不确定环境里，单一预测不够用。更实用的是三情景：

1. 保守情景：绕行好望角为主，强调稳定与可预测
2. 平衡情景：以安全阈值触发红海试行，动态切换
3. 激进情景：追求最快交付，接受更高波动与附加成本

AI的作用是：为每个情景输出 成本/时效/风险的量化对比，让管理层决策不再“凭感觉”。

3）把KPI从“运费最低”改成“履约最优”

如果KPI还停留在“每箱成本最低”，团队天然会排斥更稳的方案。

更贴近业务的指标组合是：

• OTIF（按时足量交付）
• 端到端交付周期（下单到入仓/到店）
• 延误波动（标准差/区间宽度）
• 缺货损失与加急成本（用金额衡量）

当KPI变了，AI建议才会被认真执行。

你现在就能用上的清单：把“可选航线”变成“可运营能力”

直接结论：越早把替代航线做成制度化能力，越能在突发事件里保持现金流与客户体验。 下面这份清单适合货主、3PL、跨境电商与制造企业的供应链团队直接照做。

1. 建立航线风险分级：把红海/苏伊士、绕行、改港转运按风险等级分层
2. 设置触发器：风险评分、延误天数、港口拥堵指数达到阈值即切换
3. 准备“双合同/双舱位”策略：关键SKU在旺季保留备份运力
4. 库存策略与路线绑定：高毛利/爆品走更稳路线，长尾SKU走更经济路线
5. 每周复盘模型偏差：对比预测ETA与实际，持续校准特征与权重

这些动作看起来“管理味很浓”，但它们是AI能发挥作用的前提。AI擅长优化，但前提是你给它明确目标和可用数据。

写在最后：红海试航更像一次“压力测试”

马士基这次红海试航的意义，不在于“红海又能走了”，而在于它把行业推向一个更现实的阶段：航运走廊会周期性变动，跨境供应链必须具备动态重算与快速切换的能力。

在《人工智能在物流与供应链》这个系列里，我越来越确信一件事：AI最直接的价值不是炫技，而是让企业在不确定环境下维持确定的履约能力。你不需要预言未来，但你必须能在未来变化时，第一时间拿出可执行的方案。

如果你的团队正在考虑：如何把海运路径规划、需求预测、库存策略、供应链风险预警串成一体，下一步可以从“建立情景规划 + 风险阈值 + ETA区间预测”开始。等这些跑顺了，再谈更大规模的自动化与优化。

当红海下一次出现通行窗口时，你的系统能不能比竞争对手早 24 小时做出切换决策？这往往就是旺季里最真实的差距。