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source_url: "https://www.snai.edu/mim/2026/1021/92984.shtml"
title: "ASU资讯 | ASU研究员找到了解决货运成本最高里程问题的方案"
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publish_date: "2026-10-21"
modify_date: "2026-10-29"
author: "上海国家会计学院"
publisher: "上海国家会计学院"
category: "新闻中心"
language: "zh-CN"
priority: 0.5
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# ASU资讯 | ASU研究员找到了解决货运成本最高里程问题的方案
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## 一、详细说明 
(该文章转自“ASU在线”微信公众号)

美国的货运体系堪称现代物流的奇迹，可一旦出现意外便不堪一击。一场暴雪、一次用工短缺，或是核心枢纽外一辆货车延误，整个流程就会开始动荡。

包裹错过配送窗口、货架空置、成本飙升。

这些时刻暴露的并非运气不佳，而是整个系统都建立在“世界可预测”的假设之上。可现实是，货运始终在混乱中运行。

这正是LacyGreening想要解决的问题。

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Greening是亚利桑那州立大学(ArizonaStateUniversity,ASU)富尔顿工程学院计算与增强智能学院的工业工程助理教授。

她近期入选美国交通部基础设施高级研究计划局(ARPA-I)创新挑战赛15强半决赛名单。

该评选从全国448个项目中脱颖而出，这份认可让她跻身竞争激烈的精英小组，受邀展示具有高风险、高回报潜力、有望重塑美国基建运行模式的创新方案。

**卡在“中间里程”的物流痛点**： 

她的创意始于一个简单的问题：如果美国货运系统能通过实时学习、协同与自适应的网络变得更智能、更具韧性，将会怎样？

目前的货运物流并非如此运作。规划系统支离破碎，一旦出现问题，工作人员只能手动拼凑协调。

**“如今所有工作都是按顺序规划的，路线规划、码头调度、分拣计划各自独立。某一环节一旦延误，就需要人工干预才能修复下游所有问题。”**： Greening说道。

她提出的解决方案采用自主智能体AI。Greening摒弃了用单一巨型优化模型一次性解决整个货运网络问题的思路。

她转而设计多个小型AI智能体，在本地自主判断、全局协同联动，打通原本孤立的规划系统。

实际应用中，货运网络的每个环节都能实时调整，并将变化同步给系统其他部分，无需等待人工介入。

Greening说：“不可能一次性解决全部问题，规模实在太庞大了，目前我们使用专用模型，但问题在于它们彼此不通。我们希望它们能直接通信，不再需要人工转接。”

该项目与普渡大学(PurdueUniversity)助理教授里ReemKhir合作开展，团队将焦点放在货运链路中最易失效、成本最高的环节：中间里程。

如果说“首英里”是将货物从工厂、港口运入企业物流网络，“末英里”是将包裹配送到家门。

那么中间里程就是两者之间的全部环节，仓库、履约中心与区域枢纽之间的转运网络。

Greening表示“中间里程通常是整个系统最复杂的部分，这里需要大量货物整合，也是大量成本积压的环节。”

这也是现有工具最难以应对的部分。中间里程决策大多仍属于被动响应，一旦发生中断，人工调整方案在全网落地需要30至60分钟甚至更久，届时延误早已连锁扩散。

现代物流网络示意图，展示配送的首英里、中间里程与最后一英里环节。货物从生产商与港口出发，经由仓库和区域配送中心，再通过互联互通的中段运输线路，最终抵达配送站点并送到客户手中。制图：LacyGreening

**降低中断成本**： 

ARPA-I创新挑战赛(ARPA-IInnovationChallenge)的初衷正是打破现状，征集大胆、变革性的创意，提升全美基建的安全性、可靠性与成本效益。

Greening的方案采用三层自主AI架构：

**底层：**： AI智能体持续采集天气预报、交通状况、设备状态、人力情况等数据；

**中层：**： 规划智能体通过优化算法与机器学习，随环境变化重新规划货车路线、调整码头排班、重新调配资源；

**顶层：**： 人类始终掌握主导权，监督决策、验证结果，并在高风险场景下介入。

这相当于让货运网络拥有“应激反应”，在小问题演变为大麻烦前就做出应对。

“如果一场强暴风雪即将来临，会导致大量货物在某一地点延误，我们可以提前调整货车路线。”Greening解释道，“我们的方案旨在预防中断，而非仅仅被动应对。”

预防中断不仅关乎速度，更关乎成本。货物一旦延误，企业只能采取空运、双人驾驶、加班等高成本补救措施。

“延误引发问题，问题推高成本。”Greening说。

入围ARPA-I半决赛意味着项目进入更受关注的下一阶段。作为第一阶段的一部分，Greening已前往华盛顿特区参加美国交通部创新研讨会（U.S.DepartmentofTransportationInnovationWorkshop），展示方案并听取政府与行业专家反馈。

后续前景十分可观：第一阶段胜出者将在第二阶段提交完整研发提案，角逐最终五个奖项。

**快速成长的学术生涯**： 

Greening于2024年加入富尔顿工程学院，这份认可虽来得较早，却建立在深厚的行业经验之上。

她在佐治亚理工学院(GeorgiaInstituteofTechnology)获得博士学位，期间获DwightD.Eisenhower交通奖学金，与家得宝合作，并在亚马逊中间里程规划、研究与优化科学团队(Amazon’sMiddleMilePlanning,Research,andOptimizationSciencesgroup)担任研究科学家实习生。

她说：“工业工程师几乎能在所有行业解决问题、优化流程，供应链之所以脱颖而出，是因为这些问题真实存在，且每天都在影响人们的生活。”

计算与增强智能学院院长RossMaciejewski表示，Greening的入选既体现了其研究的全国性意义，也凸显了AI驱动决策在交通领域日益重要的地位。

“Lacy的研究展现出ARPA-I这类项目所倡导的系统级思维。她不只是将AI应用于交通问题，更是在重新思考复杂基建系统如何感知中断、实时自适应，并最终实现更大规模的高效运行。”Maciejewski说。

在供应链紧绷、中断事件频发的当下，格里宁的研究提出了一个尖锐问题：如果货运系统不只是承受混乱，而是从中学习，会发生什么？

答案或许将决定美国基建的韧性上限。

## 二、引用与来源
- 原文来源：<>
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