賽道 A：基於計算機視覺的集裝箱智能破損檢測

賽道 B：物流理賠風險識別及服務升級問題

咱們先把這兩個賽道的核心區別拎清楚——賽道A是純純“看圖片幹活”，專門找集裝箱上的破損；賽道B是“扒表格算賬”，琢磨物流理賠的風險，倆方向完全不搭邊，咱們逐個賽道、逐個問題掰開揉碎了説，都用大白話，不整那些生僻術語。

先看賽道A，集裝箱破損檢測這塊，適合的學生得是玩過圖片識別的，比如計算機科學、人工智能、自動化這些專業，尤其是平時接觸過“看圖片找東西”的同學，上手會快很多。咱們先講第一個問題：判斷圖片裏的集裝箱有沒有殘損。這是A賽道里最基礎的活，不用找破損在哪，就給個“有”或“沒有”的答案，有點像你刷手機看圖，判斷“這張圖裏有沒有貓”一樣，只是對象換成了集裝箱的破損。用到的模型也不用自己從零搭，像ResNet、EfficientNet這些現成的圖片分類框架，網上一搜全是代碼，改改輸入輸出就能用。但重點不在模型多複雜，而在“處理圖片”——你想啊，港口的圖片裏亂七八糟的，有機器、天空、地面，還有反光、陰影、下雨天的水痕，這些都容易讓模型認錯，得先給圖片“做個大掃除”，比如裁掉沒用的背景、調調亮度去掉陰影；另外，沒殘損的圖片可能比有殘損的多好多，要是模型光看這些“沒問題”的圖，最後可能就偷懶只認“沒殘損”，漏了真正有問題的，所以得想辦法平衡數據，比如多複製點有殘損的圖，或者少用點沒殘損的圖，這才是這個問題的關鍵。

接下來是A賽道的第二個問題，也是最難的：既要找到破損在哪，還得説出是“凹陷” “裂紋”還是“鏽蝕”。這就比第一個問題難多了，不光要知道“有”，還得用框把破損圈出來，甚至精確到每個像素——比如裂紋就幾像素寬，得讓模型能“看見”這麼小的東西，還得區分開長得像的破損，比如深凹痕和破洞，一不小心就認錯了。用到的模型一般是能同時幹“找位置+標細節”的，比如Mask R-CNN，既能畫框又能標像素；要是想快點出結果，也能用YOLO先畫框找位置，再用U-Net補細節標分割。這裏最頭疼的是“多尺度檢測”，大的鏽蝕還好認，小的裂紋可能就一條細線，模型很容易漏看，所以得讓模型像用放大鏡一樣，一層一層看圖片的不同大小細節；另外，區分相似破損也得下功夫，可能得專門給這些像的破損樣本做標註，讓模型多學幾遍。

最後是A賽道的第三個問題，評估前兩個模型好不好用。這就簡單了，不用建模，就是給模型“打分”。比如第一個問題判斷“有沒有破損”，不能只看“準確率”——因為沒殘損的圖多，準確率高不代表能把所有有破損的都找出來，得看“召回率”，也就是到底漏了多少有破損的；第二個問題檢測分割，要看“框得準不準”（行業裏叫mAP）和“分割得對不對”（叫mIoU）。這些指標用Python的sklearn庫就能算，重點是選對指標，別用錯了——比如第一個問題用準確率，看似分高，其實沒意義；另外，還得分析結果，比如召回率低，到底是因為小裂紋沒看見，還是背景干擾太大，得説清楚原因，不能光甩個分數就完事。

再來説賽道B，物流理賠風險識別，這個適合玩表格數據的同學，比如數據科學、統計學、金融工程，要是物流管理專業的同學懂業務，上手會更順，因為這個賽道全是跟運單相關的表格數據，不用碰圖片。第一個問題是給運單分三類：“合理訴求” “訴求偏高” “嚴重超額”，核心是根據“理賠差額”（實際賠的錢減客户要的錢）和“實際賠付金額”來劃界限。這一步不用急着建模，得先“摸透數據規律”——比如畫個直方圖看看，“合理訴求”的差額是不是堆在一起很密集，“嚴重超額”的是不是散在外面很稀疏，還得符合業務要求：嚴重超額的運單不能超過3%，合理訴求的得不少於85%。具體做的時候，先畫散點圖、直方圖看看數據分佈，再用K-means聚成3類，或者按“實際賠付金額”分檔——比如100塊以下、100到500塊、500塊以上，每檔裏再按差額的分位數劃界，比如每檔裏差額最小的5%算嚴重超額，這樣既符合數據規律，又能滿足業務佔比要求。這裏要注意別“一刀切”，比如實際賠1000塊和賠100塊的運單，就算差額一樣，也不能歸為一類，必須按賠付金額分檔定標準，不然就不符合實際業務邏輯了。

B賽道的第二個問題是預測實際賠付金額，也就是算“這單該賠多少錢”，屬於連續值預測，不難。用到的模型不用複雜的神經網絡，就用處理表格數據最順手的“樹模型”，比如隨機森林、XGBoost、LightGBM，這些模型抗干擾能力強，還不用怎麼調參。重點在“特徵工程”——表格裏有很多分類數據，比如“商品類型”是生鮮還是電子產品，得轉成數字（行業裏叫One-Hot編碼）；還有缺失值，比如有的運單沒填保價金額，得補上，用均值或者中位數都行；另外，像運單號這種跟賠付金額沒關係的特徵，得刪掉，不然會干擾模型。還有個小麻煩是異常值，比如有的運單賠幾萬塊，這種極少數的情況很容易帶偏模型，得先找出來處理，比如用“蓋帽法”把特別大的值限制在某個範圍裏。

B賽道最難的是第三個問題：用第一個問題的規則建模型，預測新運單的類別，還得處理“嚴重超額樣本少”的問題，最後對比兩種預測方法的好壞。嚴重超額的樣本只佔3%，要是直接建模，模型很可能只認“合理訴求”，漏了嚴重超額的，所以得想辦法處理——比如用SMOTE造點“嚴重超額”的假樣本，或者調模型的class weight，給嚴重超額的樣本更多“權重”，讓模型重視它。建模還是用XGBoost、LightGBM這些樹模型，重點是把之前處理好的特徵喂進去。對比方法的時候得客觀，不能只説哪個好：直接分類的好處是一步到位，不用先預測賠付金額，避免了兩次誤差疊加；但壞處是沒利用好“賠付金額+差額”的業務邏輯。而先預測賠付金額再分類，好處是符合實際業務流程，先算該賠多少再判斷合理不；但壞處是如果賠付金額預測不準，後面的分類也會錯，相當於誤差會累積。這部分得把優缺點説透，不能糊弄。

最後咱們總結下：想玩圖片、調視覺模型的，選賽道A，適合計算機、AI相關專業，最難的是問題2的檢測分割，核心是搞定多尺度和相似破損；想扒表格、玩數據的，選賽道B，適合數據科學、統計相關專業，最難的是問題3的不平衡處理和方法對比，核心是搞定少數樣本和業務邏輯。倆賽道門檻不一樣，但只要找準自己擅長的方向，上手都不算難。