近日，亿砹科技团队代表汉得参加亚马逊云科技主办的AWS Agentic AI黑客松，凭借“AI增强的跨境多订单履约全局优化方案”，经过激烈的两轮角逐，汉得荣获亚军殊荣！

▲ AWS Agentic AI

黑客松现场排行榜

跨境履约不是单票订单的简单发运，而是多订单、多工厂、多港口、多前置仓、多船期、多费用规则共同作用下的复杂决策。

在典型跨境业务中，企业需要将全国多地工厂和代工厂的货物集货至不同港口，再发往北美、欧洲、日本等区域的海外仓、前置仓和客户仓。

业务人员需要同时判断订单合并、拆单、拼柜、库存可用、港口选择、船期匹配、费用成本和客户承诺达成。

单票订单局部最优不难

真正困难的是多订单履约的全局最优

汉得本次参赛方案以“多订单履约的全局最优”为核心定位，将订单池、库存池、船期池、费用池、规则池和客户承诺池统一纳入AI决策范围。

通过合单、拼柜、换港、换船期等方式降低整体物流成本。

优先保障关键客户、关键订单和紧急交付承诺。

综合考虑成本、交期、舱位、装柜率和操作复杂度。

选择舱位稳定、缓冲充足、异常可替代的履约路径。

这使跨境履约从“人脑 + Excel”的人工测算，升级为“AI+全局优化引擎”的智能决策。

▲基于Amazon Quick的

技能配置与智能体调用能力

H-ZERO + EI-SCM + AWS Agentic AI，该方案不是单点AI工具，也不是简单的大模型问答，而是将汉得企业应用底座与AWS Agentic AI能力进行融合。

H-ZERO提供企业级组织权限、流程引擎、微服务治理、集成平台和数据审计能力；

EI-SCM覆盖OMS、WMS、TMS、BMS、CMS、YMS、控制塔等供应链执行核心模块；

AWS Agentic AI则通过Amazon Quick、Bedrock、AgentCore、MCP、Knowledge Bases、Bedrock Data Automation等能力，支撑智能入口、模型推理、工具调用、单证解析和流程闭环。

✅ 能查：订单、库存、船期、费用

✅ 能算：柜量、成本、交期、风险

✅ 能解释：推荐理由与约束条件

✅ 能写回：计划、任务与控制塔

在现场Demo中，业务人员通过Amazon Quick输入任务：“请基于本周发往北美西仓的订单池，生成跨境履约全局最优方案，优先保障客户承诺，同时控制综合物流成本。”

AI自动识别订单池，通过MCP查询EI-SCM中的订单、库存、在制、在途、运输和费用数据，解析货代邮件、船期附件和订舱确认，再调用业务Skills完成柜量计算、成本测算、交期倒算和订舱成功率预测，最终生成多套全局方案并给出推荐理由。

Demo展示的核心价值在于：

▲以上指标用于说明典型业务场景下的优化方向，实际收益会随订单结构、线路组合、库存分布和运营规则不同而变化

跨境履约的复杂性决定了AI的价值不只是“节省人力”，更重要的是提升企业供应链决策质量。

方案能够将跨境履约方案生成从小时级缩短到分钟级，减少跨系统查询、Excel人工测算和人为错误，并在异常发生时快速生成替代方案。

在成本层面，AI通过合单、拼柜、换港、换船期、柜型优化等方式，减少低装载率和重复发运，降低紧急加急成本，以全局视角避免局部最优陷阱。结合典型业务测算，综合履约成本具备约5%~20%的优化空间。

在交付层面，系统可优先保障关键订单与高价值客户，推动OTD（准时交付率）提升10%~30%，并通过客户承诺可视化追踪和异常快速响应，增强供应链韧性。

更重要的是，系统可以持续沉淀履约规则、客户偏好、服务模式和异常处理经验，形成企业可复用的供应链智能决策资产。

本次方案不仅适用于跨境家居、跨境电商、出口制造和海外仓履约，也可以复制到智能订舱推荐、库存ATP分配、运输异常重算、费用智能审核、关务资料核对、客户服务自动化和供应链控制塔智能运营等场景。

通过“H-ZERO + EI-SCM + AWS Agentic AI”的组合，汉得与亿砹科技将持续推动企业供应链执行系统升级为行业级智能解决方案，帮助客户快速获得可落地、可运行、可复制的AI履约能力。

携手汉得，共铸硬核竞争力！