效率、成本、体验、安全与管理精细化，是仓储、干支线、末端与供应链的共性课题。
人效、差错率、准时率、油耗、首次解决率、库存准确率……没有指标，就很难证明AI试点值不值。
选型建议：优先选择高频+高损痛点、快速回本项目建立信心，避免一上来就做无人车队等长周期重资产项目。
迷你案例：城配车队晚高峰常「绕路+空驶」。调度凭经验排线，新人难复制。引入路径建议后，同城平均里程下降约8%（示意数据），但雨天与禁行仍需人工改派。
启示：AI给建议，调度员处理例外——这是多数物流现场的真实协作方式。
小组任选一个痛点：若不买贵重设备，仅用「摄像头+软件」或「大模型助手」，能否先做低成本试点？
写出：痛点 → 可能AI手段 → 1个衡量指标
