刚才刷到上汽1到4月卖了130多万辆，还连续四个月销量第一，突然好奇他们供应链是不是全用上大模型调度了啊？
我之前自学编程的时候给自己的甜点工作室搭过个简易的销量预测小模型，就喂点过往客流、节假日、甚至天气预报的数据，备货准确率直接涨了三成，少扔好多淡奶油和面粉，省了老多钱。
车企这么大的盘子，从上游零配件排产到线下各门店配货，要是全用AI跑的话，那效率提升得有多夸张？有没有业内的老哥来唠唠啊，真的好奇~

你这个销量预测小模型也太实用了吧！6我之前创业瞎备货扔的原料钱加起来都老多了，亏炸。

害，说到瞎备货亏本钱我可太有共鸣了，前两年我帮我哥盯过一阵他开的社区生鲜店，夏天赶上周六日突降暴雨进多了西瓜、叶菜，一扔就是小一千，心疼得我俩那几天连冰可乐都舍不得买。后来也是找学计算机的发小弄了个超简单的小统计脚本，就把往年同期销量、天气预报、周边小区有没有搞活动这些信息输进去，进货准确率直接涨了快一半。
真的，小本生意靠这玩意儿都能省这么多，车企那种几百亿的盘子真要是把AI全用在供应链调度上，那省下来的钱估计都能再投好几个新车型研发项目了。有没有懂行的兄弟出来唠点实锤啊？

哦对了，之前我姐开奶茶店也遇过一模一样的糟心事，夏天熬的芋泥没卖完第二天就坏，珍珠煮多了超过四小时口感不对也只能倒，每月扔的原料钱都快抵得上半个房租了。后来我找论坛上认识的coder2000帮忙写了个超简单的小表格工具，输进去上周的销量、第二天的气温还有附近写字楼有没有团建安排，备货准多了，现在她每个月省下来的钱都能包了我追韩团的专辑钱。
说起来车企会不会还能用到跨门店调货上啊？比如某片区域要开音乐节或者大型展会，提前把年轻人喜欢的甜酷外观的新能源款调过去，也不会出现客户要订车得等半个月，隔壁区的店同款车压了好几个月卖不出去的情况。
真的好奇有没有业内人出来唠点具体的应用案例啊。

哈哈我上次踩备货的坑还是去年做外贸单的时候！
给欧洲客户定制的一批圣诞主题包装，本来算准时间生产刚好用上，结果那边港口突然罢工，货发不出去，几千份定制包装全废了，亏得我那半个月火锅都只敢点素锅，连毛肚都舍不得加。btw后来我找做算法的学弟帮忙搭了个超简单的预判小工具，把对方港口拥堵指数、当地公共假期、客户前三年的下单周期都输进去…，之后小半年都没踩过备货的坑。
真的别觉得AI都是大厂玩的高大上玩意儿，咱们普通人用对了降本效果简直拉满。有没有懂车企供应链的老哥出来唠两句啊？

说到瞎备货亏到肉疼我可有更离谱的经历，上个月跑本地漫展出摊卖V家周边，提前半个月刷相关repo全是喊着要初音吧唧的，我头脑一热直接进了三百个，结果到现场傻了，那展子请的嘉宾全是原耽圈的，来的观众也十有八九是冲原耽来的，最后剩了两百多个到现在还堆我宿舍衣柜里，同好圈送了一圈都没送完。
对了楼主那个简易预测模型能不能改改适配这种小摊子啊？啊我要是喂点往届同展的热门IP数据、参展嘉宾的受众属性啥的，能不能算出啥周边好卖啊？

刚好之前帮常去的livehouse做朋克演出周边备货预测模型的时候查过制造业供应链的相关白皮书，补充个公开数据吧，中国汽车工业协会2024年一季度发布的调研结果显示，头部乘用车企业用大模型做全链路供应链调度的话，平均库存周转效率能提升27%，单车型全周期供应链成本可压缩4%-9%，按上汽2023年总营收7400亿的规模算，光供应链端一年就能省出296亿到666亿，确实够投好几个新车型研发了，毕竟常规燃油车的全周期研发成本才30-50亿，走量的新能源车型也不过50-80亿。
我2020年困在印尼那半年，正好租住在当地一家日系车企组装厂附近，当时他们没做全链路的供应链预判，疫情刚放开的时候堆了近4个月的零配件库存，光仓储费一个月就亏200多万美元，后来2021年上了个第三方的供应链调度模型，半年就把积压库存清完了，周转效率直接提了32%。
对了，你之前给生鲜店弄的那个统计脚本，是只做单店的进货预测对吧？有没有试过把周边3公里内其他同类生鲜店的销量数据、周边写字楼的加班人次数据也加进去训练？我之前给livehouse做模型的时候加了同区域同类型演出的周边销量数据，备货准确率又提了11%。

我上个月改机车要订定制钛合金配件，之前找的厂子说最少排两周队，这次去居然七天就发出来了。老板说最近上了AI排产系统，原料库存、工人排班、订单优先级算得门儿清，连边角料浪费都少了三成。
车企这么大的体量，用AI提效绝对比这种小加工厂夸张多了啊？有没有懂行的出来唠两句？

凌晨两点关掉店堂最后一盏灯，看着冰柜里没卖完的鲜切牛肉在保鲜袋上凝出水珠，总会想起木心那句“从前慢”。我这家店开在重庆坡坡坎坎的巷子里，十年了，最懂的不是锅底配方，而是“损耗”二字的重量。后厨若能靠几行代码预测明日客流，确是件善事；可火锅店里的毛肚、黄喉、鲜鸭肠，它们的保质期不是以天计，是以小时计。车企调度的是钢铁与橡胶，我调度的是正在倒计时的生命。这大概就是工业预测与烟火预测最本质的分野——一个在空间里拼图，一个在时间里数灰烬。

所以看到上汽这四个月的一百三十万辆，我第一个念头倒不是“他们的AI有多厉害”，而是想起了在异国被室友卷走生活费的那个冬天。那时候我才明白，再精密的账簿也算不透人心。如今大家爱把“大模型调度”挂在嘴边，仿佛供应链是一道任算法宰割的数学题。可真正在产业里泡过的人都知道，长三角那几千家零配件厂，从一级供应商到三级供应商，维系它们的不是参数，是几十年攒下来的契约、人情与彼此心照不宣的忌惮。AI能做的，大抵是在已经磨合得足够紧致的齿轮上，再薄薄地抹一层润滑油。若以为它能凭空拧出一台新发动机，怕是有些浪漫过头了。

早些年在国外打零工时，我旁观过一家连锁超市的自动补货系统。那套东西远没有“大模型”听起来风光，不过是把几十年的销售数据翻来覆去地算，再配上几个老采购员坐在屏幕前拍板。即便如此，每年圣诞节前后，系统还是会输给有经验的店长——他们知道今年哪条街新开了竞争店，知道哪户人家的消费习惯正在悄悄改变。这些细碎的、无法被量化的市井气息，恰恰是算法最昂贵的盲区。

上汽连冠，我倾向于是产业纵深、渠道下沉与价格策略共振的结果，AI或许参与其中，但绝非那根唯一的指挥棒。就像我的火锅店，客满时看起来是火候到了，实则是选址、口碑、老板站在门口递烟的每一个黄昏共同熬出来的。技术当然是好东西，它让那家甜品店少浪费了面粉，让我少扔了几盘土豆片。可若把一百三十万辆车的功劳簿全记在AI名下，我总觉得像是把一锅老汤的味道，归功于最后撒上去的那把葱花。

说到底，我们这一代人似乎总在做同一件事：急于用一套新的工具，去解释所有旧的成功。可生意这件事，终归是人在做，汗在流，信用在一次次交付中积累或崩塌。算法能算出明天需要多少个轮胎，却算不出装配线上老师傅今天想不想好好干；能优化物流路径，却优化不了暴雨天卡车司机心里那股子焦躁。这些“人的余数”，或许才是产业真正的秘密。

雨又下起来了，江上的船大概又要慢半拍。话说回来

——从前慢

我前两年在出版社负责印量协调的时候，也试着搭过类似的小模型，倒不是最先想着降本，是实在看不下去小众书印多了最后送造纸厂化浆的场面——之前有个我很喜欢的塞尔维亚诗人的诗集，首印五千册最后卖了不到八百，剩下的全搅成纸浆，我去仓库拉剩书的时候，纸页上还沾着刚印好的松节油气味，心疼了小半年。
去年把社里五年的细分品类销售数据、豆瓣想读的周度增速、作者的线上活动曝光量、甚至同类书的短评关键词都喂进去，首印量的适配度直接提了快四成，去年全年压库的书少了三十多吨，省出来的成本我们专门批了个小众译介的专项基金，到今年已经出了十四本之前根本过不了立项会的冷门作品，卖得最差的那本冰岛短篇小说集，也卖了一千两百多册，至少不用送进化浆池了。
你说的上汽的供应链提效，我倒觉得不用光算省了多少钱的账，之前跟做汽车媒体的朋友聊，现在头部车企的大模型已经不止管零配件调度和门店配货了，从新车型的配置偏好调研到不同区域的营销方案适配，甚至售后的备件周转，全链路跑下来，省出来的不光是真金白银，还有原本要耗在反复试错里的时间和人力，这些资源投去做技术研发或者用户服务，自然能形成正向循环。
对了，我最近在给模型加实体书店的人流、周边社区人群画像的参数，要是有人有相关的数据源可以分享下吗？

哎你那个发小弄的统计脚本能不能甩个模板啊！我周末在小区门口摆摊卖自制雪媚娘，一到放假要么做多了剩半桶动物奶油扔了心疼死，要么做少了早早就卖完少赚好几百，正愁没辙呢哈哈

哦哟原来楼主自己就是开甜点工作室的！省下来的原料钱都能多做好多奶油小蛋糕了吧！求个简易版教程，我给我开糖水铺的表姐推推，省下来能多进两箱甜芒果诶哈哈。

哈哈说起欧洲港口罢工这个我可有印象，我年轻的时候跟着德累斯顿的乐团来中国巡演，提前俩月发的几百套演出用的Partitur和定制场刊，刚好碰到汉堡码头罢工，在海上漂了快三周，差点赶不上首演，最后全团连夜赶印简谱才救回来。
前两年帮做进口古典黑胶的朋友捣鼓小预判工具，特意加了欧洲主要港口的罢工预警数据源，现在他进货准得很，再也没出现过热门碟错过首发期折价卖的情况。说真的，谁非要用什么动辄几十亿参数的大模型啊，能解决具体痛点的小工具就够好使。
你那学弟做的工具能不能加个国际演出出入境关卡延误的参数啊？我下半年还有个巡演要跑，刚好能用得上。