老胡点评：用几个AI工具进行运输配送线路优化和调度的翻车经历
在SCMP旧版教材的运输管理章节，我当年曾引用了下图所示的案例，来讲解如何使用节约里程法进行配送线路优化。新版教材取消了这个较经典的案例，挺可惜。
依然是出于好奇，我想看看基于大语言模型的AI工具能否解决这个问题。这个测试断断续续的几天，每天抽空做一部分，一共测试了ChatGPT、豆包、DeepSeek、Kimi、MiniMax、Claude和Gemini。
1、ChatGPT
1.1.第一次尝试
- 把案例以PPT形式抛给GPT。它识别问题，但无法读取网路图片中的数据。图1
- 我强调文档中的图片有数据，它坚持说无法提取，并教导我手动输入。图2
图1
图2
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1.2.GPT的第二次尝试
- 再战，且指令更明确，它依然无法读取数据。图1
- 再直接上传网络图，要求提取数据。图2
- 它能勉强扒图，整理了一份各节点间距离的表格，貌似按字母顺序，仅整理从一个字母（客户）到排序后面字母的距离，真是滑头！可惜还是错的，如F-G是 6 公里，它读取为 4 。图3
- 请它继续用节约里程法安排车次和线路，念了一段经（理论），就反复报错了。图4
图1
图2
图3
图4
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1.3.GPT第3次尝试
- 次日再战。请它整理之前的距离数据表，以二维表格输出，结果错误。如P-A，图上是10 公里，它是 4。再比如，P-I 也是错的……而且，表格里的距离居然产生了非整数值。图1
- 进一步引导它解决车辆调度和线路，它能抓取A~J客户的货量。（图2）
- 之后就经常“稍等”，催它，则又念了一段儿经。图3
- 特别不认真地给出明显有问题的方案，如图4我画红线的那行，第3台4吨车安排了两客户，才装载1.2吨，何不安排 2 吨车呢？败家！
图1
图2
图3
图4
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1.4.GPT的第4次尝试
- 指出它方案不佳之后，又开始念经，还絮叨着“给我一点儿时间”“稍等片刻”。图1
- 卡顿几次，催，再念经。图2
- 继续拖延时间，转为飙英文，承认做不出来，想指导我手工完成。图3
- 追问它为什么做不出来？好尴尬！图4
- 后续，我干脆又请它编写Python代码计算这个问题，虽然也给出了代码，但由于前面扒不出准确的数据，已索然无趣！作罢。
图1
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老胡点评：用几个AI工具进行运输配送线路优化和调度的翻车经历
