BIBIYAYA · FOOD AI OPERATIONS LABAI智能库存 · 临期食品管理 · 餐饮减废 · 厨余资源化
必赢亚洲标志：循环箭头环绕的叶片与数据节点 必赢亚洲BIBIYAYA FOOD AI
FOOD WASTE INTELLIGENCE · FROM FORECAST TO VALORIZATION

必赢亚洲官网：AI食品库存、临期管理、餐饮减废与厨余资源化平台

必赢亚洲官网把AI智能库存、食品需求预测和临期食品管理接到动态折价，再延伸到餐饮食物浪费分析、备餐优化与厨余资源化，由食品供应链大模型统一读取销量、天气、保质期和剩余量，回答每一批食物该不该买、该不该做、卖不掉以后去哪里。

技术简介：上海必赢亚洲资讯ai大模型公司建设必赢亚洲官网，讨论的是一条从销量预测到厨余资源化的数据链。销量、天气、剩余保质期和库存先决定该买多少、做多少；临期商品交给动态折价或跨门店调拨；餐厅的剩菜与备餐损耗回到份量和采购；最后才轮到已经产生的厨余，按成分选择堆肥、厌氧消化或其他路线。顺序上先在前端少买、少做、少浪费，再谈资源化，每一步的结果又成为下一轮预测的新数据。

了解必赢亚洲智能库存与需求预测 查看必赢亚洲 App 与下载入口
Food Waste Intelligence Loop 食品浪费智能环示意图：按箭头依次为 Sales 销量、Demand Forecast 需求预测、Inventory 库存、Shelf Life 剩余保质期、Markdown / Transfer 折价或调拨、Food Service 餐饮备餐与出品、Surplus 剩余食品、Waste Valorization 厨余资源化、New Data 新数据、Next Forecast 下一轮预测，末端箭头回到 Demand Forecast，首尾成环。
图：Food Waste Intelligence Loop（食品浪费智能环）——沿箭头从 Sales 读到 Next Forecast，末端折回 Demand Forecast。前六个节点都在前端减少浪费，从 Surplus 起才处理已经产生的剩余，New Data 再把结果送回下一轮预测。
  1. Sales
  2. Demand Forecast
  3. Inventory
  4. Shelf Life
  5. Markdown·Transfer
  6. Food Service
  7. Surplus
  8. Waste Valorization
  9. New Data
  10. Next Forecast
01 / 预测需求预测与智能库存，决定该进多少货
02 / 干预临期动态折价与调拨，决定卖不掉的货去哪里
03 / 减废餐饮备餐与份量，决定该做多少、盛多少
04 / 循环厨余资源化路线，决定剩余物变成什么
TECH CHAIN · FORECAST TO VALORIZATION

必赢亚洲食品智能管理技术链

四个技术方向共用一条数据链：上一个环节的输出，是下一个环节的输入。每张卡片写明输入什么数据、解决什么决策，以及去哪一页看方法。

AI 智能库存管理系统

输入：销量历史、剩余保质期、采购提前期、天气、促销和客流。决策：每个商品今天订多少、何时订，缺货与报废哪个代价更高。了解必赢亚洲智能库存与食品需求预测

AI 临期食品管理平台

输入：批次到期日、库存量、近期销速、需求预测和各门店缺口。决策：剩几天时第一次干预，折多少，是否调拨到别的门店，还是继续原价。查看临期食品动态折价与调拨方法

AI 餐饮食物浪费管理系统

输入：订单、备餐量、退菜、未售成品、剩餐重量和菜品份量。决策：明天各餐次备多少料，哪道菜应先调份量而不是减少采购，哪道菜该下架重做。进入必赢亚洲餐饮减废研究

AI 厨余资源化平台

输入：厨余重量、含水率、油脂、包装杂质和碳氮比。决策：这批物料该先分拣，还是直接走好氧堆肥、厌氧消化或其他资源利用路线。了解必赢亚洲厨余资源化技术

减少食品浪费，和厨余怎样资源化，是两个不同的问题

减少食品浪费问的是：这批货该不该买，这份菜该不该做，这件商品能不能在过期前卖掉。它发生在库存、临期和后厨的前端，靠预测、折价、调拨和份量调整解决，成本最低，收益也最直接。

厨余资源化问的是另一件事：食物已经成为剩余物以后，按含水率、油脂、杂质和碳氮比，该走堆肥、厌氧消化还是别的路线。两者的数据与衡量指标都不同，混在一起谈，容易用堆肥的成绩掩盖前端的多买多做。必赢亚洲的顺序是前端优先，先少买、少做、少浪费，剩余物才进入下一条资源利用路径。

Food Circular Economy Loop 双圈循环图：预防圈依次为少买、少做、少浪费，资源化圈依次为分类、堆肥或厌氧消化等路线选择、肥料能源与材料等产物、回到农业与食品系统，中心标注前端优先、后端资源化。
图：Food Circular Economy Loop——图里有两个圈：预防圈（少买、少做、少浪费）与资源化圈（分类、路线选择、产物回到农业与食品系统）。先转预防圈，剩余物才进入资源化圈。
QUICK ANSWERS

必赢亚洲官网速答

把常被搜索的十二个问题集中回答：官网在哪里、智能库存是什么、App 怎么下载。每条答案都指向站内对应页面。

必赢亚洲是什么？

必赢亚洲是上海必赢亚洲资讯ai大模型公司建设的食品 AI 技术路线：用销量、天气、保质期和库存数据做需求预测，再延伸到临期动态折价、餐饮备餐减废和厨余资源化。官网发布原创技术文章与 App 使用指南，概览见本页技术链。

必赢亚洲官网在哪里？

必赢亚洲官网的正式域名是 biyingyazhou-app.com.cn，就是你现在浏览的这个站点，由上海必赢亚洲资讯ai大模型公司建设。全站由 8 个主页面和 30 篇文章内页组成，从顶部导航可进入智能库存、临期食品、餐饮减废、厨余资源化、AI 大模型、必赢亚洲 App 与新闻动态。

必赢亚洲电商是什么？

在本站语境里，必赢亚洲电商指食品电商与新零售渠道里用得上的库存、临期和调拨技术，例如短保商品的补货量、临期折价时点、跨门店调拨。必赢亚洲官网自身不做商品交易，也不在站内售卖食品，相关方法可读临期食品管理。

必赢亚洲智能库存是什么？

必赢亚洲智能库存是面向短保食品的库存预测方法：把销量历史、剩余保质期、采购提前期、天气、促销和门店客流一起放进模型，目标不是把销量预测到最高，而是让缺货与报废的总成本最低。详见智能库存与食品需求预测。

AI 食品库存系统怎么用？

系统设计为先接入销售与库存数据，含批次和到期日，再逐个商品查看预测销量、剩余保质期和建议订货量；建议由采购人员核对后确认，实际销量与损耗回流到下一轮预测。查看方法见App 里怎样看库存、预测与保质期。

必赢亚洲 AI 大模型是什么？

必赢亚洲 AI（也写作必赢亚洲ai）在食品供应链 AI 方向上是一组模型组合，即必赢亚洲大模型：时间序列与梯度提升负责预测，优化器负责补货、折价与调拨，大语言模型负责解释建议、检索规则和调用工具。它不是让聊天模型直接猜销量，原因见食品库存预测为什么不能只靠大语言模型。

必赢亚洲模型有哪些方向？

按本站的技术链分为四个方向：需求预测与智能库存、临期食品动态折价与调拨、餐饮备餐与份量优化、厨余资源化路线选择。上万个商品会由路由器分配给不同的预测模型，思路见为什么不能给每个商品使用相同的预测模型。

必赢亚洲 App 有什么功能？

必赢亚洲 App（也写作必赢亚洲app）围绕几类任务设计：查看商品库存、销量预测与剩余保质期，识别即将进入高损耗区间的食品，并在预测模型更新后保留原有库存与历史销量。各功能怎么看，见必赢亚洲 App 使用指南。

必赢亚洲下载入口在哪里？

必赢亚洲app下载的入口统一放在官网 app.html 的“下载入口”区，Android 与 iOS 各有一个入口位置，并标注版本号和更新日期。下载前请核对开发者名称“上海必赢亚洲资讯ai大模型公司”和域名 biyingyazhou-app.com.cn，不要从来路不明的第三方链接安装。查看必赢亚洲下载入口说明

必赢亚洲 Android 怎么下载？

打开官网 app.html 的“下载入口”区，找到 Android 入口，先看它标注的版本号与更新日期，再按页面说明操作。安装前确认开发者名称是“上海必赢亚洲资讯ai大模型公司”、页面域名是 biyingyazhou-app.com.cn，不要用第三方转载页代替。必赢亚洲 Android 下载步骤

必赢亚洲 iOS 怎么下载？

iOS 入口同样在 app.html 的“下载入口”区，与 Android 分开列出，各自标注版本号和更新日期，两者可能不同，以各自入口显示的为准。点击前核对开发者名称与域名 biyingyazhou-app.com.cn，来路不明的第三方链接一律不要安装。必赢亚洲 iOS 下载说明

必赢亚洲新闻动态在哪里？

必赢亚洲新闻动态在 news.html，收录动态剩余保质期定价、餐饮 AI 从营销走向运营、厨余资源化中的机器学习等主题的研究解读，每篇标注发布日期，文末列出参考资料。也可以从顶部导航直接进入必赢亚洲新闻动态。

AI智能库存发布日期：更新时间：

食品卖得越快就应该进货越多吗？为什么短保食品的库存模型不能只看历史销量？

短保食品最难补货的地方，不是卖得慢，而是预测错一次以后，没有足够的时间等下一轮销售把库存消化掉。下面用一组模拟数字说明：一款冷藏鲜奶到店后可以卖 3 天，第 3 天关店时没卖完的就报废。前三天恰逢周末和促销，系统并不知道，只看到日销从 105 瓶涨到 118 瓶，于是每天固定补 130 瓶。

表 1：每天固定进货 130 瓶的逐日账本（模拟数字，先卖最早到期的批次）
天 需求 到货 期末库存报废
1 105 130 25 0
2118130 37 0
3112 130 550
4 84 130 101 0
5 80130 1510
6 78 130 203 0
7 80 130 253 0
8 82 130260 41
980 130 260 50

前七天账面上没有一瓶报废，也没有缺货，130 瓶看上去是对的。问题在期末库存那一列：从 25 瓶涨到 253 瓶。第 4 天起促销结束、天气转冷、周末已过，需求落到 80 瓶上下，系统仍按前三天的高点补货，第 8 天才出现第一笔报废。需求稳定在 80 瓶时，每天多进 50 瓶，就每天报废约 50 瓶。卖得最快的那三天，正是这批损耗的起点。

错在哪里：三处判断都出自同一列销量

把一次性因素当成趋势。前三天的增长混着周末与促销，Sales History 里看不出来，只会被读成“越卖越好”。回落需要促销日历才能预先看到，怎样区分真实增长与促销异常，见销量暴涨时的判断方法。

订货没有扣掉在库库存。第 4 天期末已有 101 瓶，超过一天的需求，这些货只剩两天可卖。订货量应是预计需求减去这些在库的货，而不是每天各算各的。

目标只有销量。销量预测得再准，也回答不了多进一瓶划不划算：缺货损失的是毛利，报废损失的是成本，两者通常不对称。

模型该怎么改：目标换成总成本

必赢亚洲智能库存的思路，是把目标从“预测销量”改成“最小化缺货加报废的总成本”。订货量就不再是平均销量加 30%，而是需求分布上的某个分位。仍用模拟数字：

示例推演 · 同样 9 天需求

固定 130 瓶    订货 1170  售出 819  报废 91  期末库存 260
按可售需求订货  订货  832  售出 819  报废  0  期末库存  13
缺货损失 Cu = 毛利 3 元 + 顺手买走的其他商品毛利 2 元 = 5 元
报废损失 Co = 进价 6 元 × 最终卖不掉的概率 0.4 = 2.4 元
临界比 = Cu ÷ (Cu + Co) = 5 ÷ 7.4 ≈ 0.68，订货量取第 68 百分位

剩余保质期越长，多出的一瓶越可能在到期前卖掉，Co 越小；只剩最后一天时 Co 接近进价，临界比降到 5 ÷ 11 ≈ 0.45。这就是保质期必须作为输入的原因。

以上为示例推演数字。第二行假设预测误差不超过 6 瓶，并且提前知道促销结束与降温，真实门店的误差更大。

输入至少要有七项：

  • Sales History：销量历史，要剔除促销和缺货断档造成的失真。
  • Shelf Life：按批次记录的剩余保质期。
  • Lead Time：下单到到货的天数，决定预测要看多远。
  • Weather：温度偏离与未来 3 天预报，见天气预报进入库存模型。
  • Promotion：促销日历与力度，促销结束后要预测回落。
  • Store Traffic：门店客流，通常比销量更早反映变化。
  • Waste Cost：缺货与报废损失，直接决定临界比。

必赢亚洲智能库存把这七项放进同一张预测表，输出未来几天的需求区间与订货建议，而不是一个平均销量。

阅读完整文章：食品卖得越快就应该进货越多吗？

Perishable Inventory Forecast Loop：左侧七项输入（销量历史、剩余保质期、采购提前期、天气、促销、门店客流、报废成本）汇入需求预测与补货量优化，输出订货量和补货时点，实际销量与损耗再反馈回输入端，旁边用天平比较缺货成本与报废成本。
图 1：Perishable Inventory Forecast Loop——从左到右读：七项输入进入需求预测，再由缺货成本与报废成本的天平决定订货量；实际销量与损耗回到左侧，成为下一轮的输入。

食品需求预测发布日期：更新时间：

天气预报进入食品库存模型以后，到底应该改变哪些商品的采购量？

天气进入库存模型，最常见的做法是给销量乘一个系数：下雨乘 0.9，高温乘 1.2。这个系数对每一类商品都成立，也就对每一类商品都不准。有一项 2026 年发表于 ScienceDirect 的研究，把热浪、强降雨和洪水风险放进主动式的需求预测与库存管理；业内文章的看法也相近：气温、降雨、日照对不同品类的影响不同，连续晴天与单个晴天不同，热浪的影响还随季节变化。

表 1：天气与日历信号到品类再到采购动作（定性示例，方向因地区与渠道而异）
信号 走强的商品走弱的商品 采购动作
Temperature 高温 冷饮、冰品、饮用水、鲜食沙拉 热汤、热食便当、热饮 冷链品类提前补货，热食减备
Rain 连续降雨 热饮、即食餐、舒适型零食、外卖订单 到店购买的鲜切水果、现烤面包 到店类减备，外卖类保持或加量
Season 季节 应季品，如夏季冰品、秋冬汤品 过季品看相对同季的偏离，不看绝对温度
Holiday 节假日 礼盒、聚餐半成品、烘焙写字楼周边的工作日早餐 按假日前后天数备货
Local Event 本地活动场馆周边的饮料与便携小吃 封路区域内其他门店的客流活动前 1–2 天向周边门店加货

三个反直觉的例子

  1. 22℃ 在 4 月和 7 月方向相反。以上海一带为例，4 月的 22℃ 高于同季均值，冰品与饮料走强；7 月的 22℃ 低于均值，同一个数字反而让它们走弱。绝对温度没有意义，相对同季节的偏离才有，均值取多长的历史窗口见七天与一年的权重分配。
  2. 连续下雨，门店少卖，外卖不一定少。降雨压低到店客流，鲜切水果、现烤面包这类靠路过成交的商品应减备；订单却可能转到线上，合计销量未必下降，只是渠道结构变了。备货要按渠道拆开，不能整体乘 0.9。
  3. 高温里最先出问题的是保质期。高温让沙拉更好卖，也缩短了它的可售天数，一次多进的货更容易变差。此时应缩小批量、增加补货频次，而不是把销量增幅原样加进采购量。

作为特征进入模型，而不是乘一个系数

人工系数

  • 下雨乘 0.9，全品类通用
  • 不分渠道，外卖增量被抵消
  • 用当天天气，采购提前 2 天已来不及

预测特征

  • 每个品类各自学习天气权重
  • 渠道分开建模，到店与外卖各有走势
  • 用未来 3 天预报，与采购提前期对齐

示例特征字段

temp_dev_d2  = 预报均温(t+2) − 近 5 年同周均温
rain_streak  = 截至 t 的连续降雨天数
rain_prob_d3 = 未来 3 天的降雨概率
holiday_off  = 距最近假日的天数，前为负，后为正
sales_lag_7  = 上周同一天的销量

Sales Pattern 要先进入模型：星期几、上周同一天、促销标记先解释掉一部分，天气只解释剩下的残差，否则周末的客流会被误算成好天气的功劳。预报本身也有误差，输出应是需求区间，而不是一个点。必赢亚洲智能库存把这些字段作为特征，让各品类学到各自的权重；短保商品的订货怎样与保质期结合，见食品卖得越快为什么不该进货越多。

阅读完整文章：天气预报进入食品库存模型以后，到底应该改变哪些商品的采购量？

Weather → Demand Forecast Map：上部为气温升高、连续降雨、季节、节假日和本地活动五类信号，中部映射到冷饮冰品、热餐汤品、鲜食沙拉、烘焙、鲜奶乳品和外卖订单，下部给出提前补货、减少备货、转向外卖渠道三类动作，箭头粗细表示影响强弱，并标出到店客流下降而外卖上升的分支。
图 2：Weather → Demand Forecast Map——自上而下读：天气与日历信号映射到品类，再落到补货动作；箭头越粗影响越强，连续降雨一支同时标出到店客流下降、外卖上升。
LATEST · INVENTORY

必赢亚洲智能库存最新内容

必赢亚洲智能库存围绕 AI智能库存与食品需求预测，讨论预测窗口怎样取、短保食品的安全库存怎样算、销量暴涨时怎样区分真实增长与促销异常。

AI智能库存

必赢亚洲智能库存：食品需求预测到底应该看最近七天，还是看过去一年？

把日销量拆成基线水平、星期效应、季节与节假日、天气、促销和残差六项：近七天只回答“现在的水平”，过去一年只借“事件的形状”。权重按品类与提前期分配，现切水果近七天占 70%，节令礼盒去年同期占 80%。示例推演里，用七天均值订节前一天的熟食会少订 46 份（约 38%），把去年的销量水平原样搬来又会多订 60 份，窗口里的断货日还要先还原、促销日先剥离。

阅读七天窗口与一年窗口的权重分配方法

AI智能库存

短保食品的安全库存为什么不能照搬普通商品的库存公式？

普通公式 SS = z×σ×√L 没有库存寿命这个变量。示例推演里，一款日均 100 瓶的鲜奶按 95% 服务水平留 71 瓶安全库存，但到货时已耗去 2 天寿命，可售窗口只剩 4 天，这一批有 28.1% 的概率卖不完。加入窗口，并让缺货成本与报废成本的比值决定服务水平后，目标库存由 371 瓶降到 349 瓶；到货再晚一天，安全库存只剩 5 瓶。起订量大于窗口需求时，应先改批量，再谈安全库存。

阅读保质期窗口如何改写安全库存公式

食品需求预测

销量突然暴涨时，AI 怎样判断是真实需求增长还是一次促销造成的短期异常？

把一次促销拆成基线、提升量和回落坑三部分。示例推演里基线是每天 60 瓶，促销三天卖出 436 瓶，提升量 256 瓶；场景 A 促销后 7 天少卖 44 瓶，预支占提升量的 17.2%，场景 B 的基线则抬升 10%。基线是否抬升、新客是否复购、有没有回落坑、对照门店是否同步，四个信号至少三个指向抬升，才把新水平写入基线；促销销量不喂回基线，只作为带提升系数和回落系数的事件项保存。

阅读促销提升量与回落坑的拆解方法

进入必赢亚洲智能库存全部文章

临期食品管理发布日期：更新时间：

商品还有七天过期时就开始打折，为什么可能同时损失利润又没有真正减少浪费？

固定折扣规则读起来很公平：距过期 7 天打 9 折，距过期 3 天打 7 折，所有商品一视同仁。问题正出在“一视同仁”，规则只读日历，不读这件商品到底卖得快不快。下面用一组模拟数字说明：两件商品原价都是 10 元、成本 6 元，剩余保质期都是 7 天，库存都是 60 件，只有日销量不同。

同一条规则，一件多余，一件不够

表 1：固定折扣对两件商品的推演（示例推演数字）
项目 商品 A：日销 40 商品 B：日销 6
库存能卖几天 1.5 天10 天
不打折 两天卖完，收入 600 元 卖 42 件，18 件过期
固定规则 9 折卖完 60 件，收入 540 元 前 4 天 9 折卖 28 件，后 3 天 7 折卖 27 件，5 件过期
结论 白让出 60 元，浪费本来就是 0 降得又晚又浅，5 件仍然报废

B 假设：9 折日销 7 件，7 折日销 9 件。

A 一天半就会卖完，任何折扣都只是把利润送给本来就愿意付原价的顾客。B 的库存够卖 10 天，第 7 天就该行动，规则却要等到第 4 天才给出 7 折。方向是动态折价（Dynamic Markdown）：折扣的时点和深度，由这件商品自己的销速和库存决定。

六个输入

  • 保质期（Shelf Life）与剩余保质期（Remaining Shelf Life）：记录到批次，同一货架上不同到期日的货分别计算。
  • 当前库存（Current Inventory）：批次库存，在途和已预订的要扣掉。
  • 预计需求（Expected Demand）：原价下未来几天能卖多少，销速（Sales Velocity）只是起点，还要叠加星期与天气。
  • 价格敏感度（Price Sensitivity）：即折扣弹性（Discount Elasticity），价格降 1%，销量增加几个百分点。
  • 门店客流（Store Traffic）：客流少的门店，折扣再深也少有人看见。
  • 浪费风险（Waste Risk）：覆盖天数超过剩余天数的部分，就是预期过期量。

示例推演 · 商品 B 需要降多少

覆盖天数 = 库存 ÷ 日销
商品 A  60 ÷ 40 = 1.5 天 < 剩余 7 天，保持原价
商品 B  60 ÷ 6  = 10 天 > 剩余 7 天，需要降价
所需日销 = 60 ÷ 7 ≈ 8.6 件，比现在高约 43%
所需降幅 ≈ 43% ÷ 弹性 2 ≈ 21%，约 8 折
8 元仍高于成本 6 元

研究怎么说

2026 年 2 月发表于《International Journal of Production Economics》的一项研究（Wageningen 团队）用随机动态规划为零售商求最优折扣，模型里有同一货架上并存的多个到期日批次，并区分两类顾客：优先拿最早到期商品的 FEFO 顾客，和偏好最新鲜商品的 LEFO 顾客，后者要折扣足够大才会转买临期品。结果是静态的“最后一天”折扣能降低浪费，利润却常常明显下降；利润最高的是“最后两天”折扣，相对不打折平均提高 3.8%，浪费率由 5.6% 降到 3.6%。

这是模型研究，不是运营数据

以上数字来自文献中的模型，不是必赢亚洲的经营数据，也不意味着所有商品都该在最后两天打折；折扣的时点、深度与顾客类型都是待优化的变量。

决策规则

  1. 按批次每天重算覆盖天数，不到剩余天数一半时保持原价。
  2. 超过剩余天数时，先反推所需降幅，再按客流与毛利底线截断。
  3. 降价后 24 小时复核销速，弹性估高了就加深，估低了就回调。

必赢亚洲临期食品把这些步骤做成每天重算的流程，首次干预的时点见临期食品第一次干预的天数，多档折扣的配合见动态折价如何兼顾利润与浪费，研究前沿见动态剩余保质期定价。

阅读完整文章：商品还有七天过期时就开始打折

横轴为剩余保质期 7 天到 0 天、纵轴为折扣深度的曲线图：固定阶梯折扣在 7 天 9 折、3 天 7 折处折线跳变，销速快的商品晚降少降，销速慢的商品早降深降，并标出利润损失区与滞销风险区
图 3：Shelf-life Dynamic Pricing Curve——阶梯折线是固定规则，两条平滑曲线是按销速定制的动态折扣；阶梯高于快销曲线的部分是利润损失区，低于慢销曲线的部分是仍有滞销风险的区域。

智能调拨发布日期：更新时间：

一家门店卖不掉的临期食品，为什么下一步不一定应该继续降价？

门店 A（Store A）有 80 件短保商品，预计未来两天只能卖 20 件，盈余 60；另一家门店 B（Store B）库存不足，预计同期缺 40 件。最自然的动作是让 A 店继续降价，可降价只对 A 店的顾客起作用，缺货的顾客却在 B 店。下面用一组模拟数字比较三种处理方式。

三种方案，算到最后一行

假设原价 10 元、成本 6 元，80 件成本共 480 元，在三个方案里都是已发生的支出。顺路配送车的运费加冷链（Cold Chain）每件 1 元；A 店降到 6 折后，两天销量从 20 件升到 50 件；剩余 20 件打 8 折，可卖出 16 件；B 店的 40 件缺口在窗口内按原价卖完。

示例推演 · 三个方案的净收益

方案一 继续降价：A 店 6 折（6 元）卖 50 件，30 件报废
  收入 50 × 6 = 300
  净收益 300 − 480 = −180 元
方案二 调拨 40 件：运费 40 × 1 = 40 元
  B 店原价卖 40 件 = 400；A 店留 40 件，原价卖 20 件 = 200，20 件报废
  净收益 400 + 200 − 40 − 480 = 80 元
方案三 调拨 40 件，A 店剩余 20 件打 8 折（8 元）
  B 店 400 + A 店原价 200 + A 店折价 16 × 8 = 128，4 件报废
  净收益 400 + 200 + 128 − 40 − 480 = 208 元
−180方案一：继续降价，单位元
+80方案二：调拨 40 件，单位元
+208方案三：调拨加小幅降价，单位元

方案三最高，并不是调拨有什么魔力，而是每一件货都去了自己最划算的出口：B 店缺的 40 件按原价卖，A 店预测能卖掉的 20 件也按原价卖，最后 20 件才用折扣去清。价格、物流成本、剩余保质期（Shelf Life）和预计销量放在同一个决策模型里一起算，必赢亚洲智能库存给出的调拨建议就按这个口径排序，判断依据见临期食品跨门店调拨什么时候值得做。

两家店的需求差（Demand Difference）只是起点，调拨量不能直接取盈余。A 店盈余 60，B 店缺口 40，B 店在窗口内实际卖得掉多少还取决于保质期，所以调拨量取三者的最小值，这里是 40 件。调拨成本（Transfer Cost）也不只是运费，还包括冷链、拣货装卸人工和在途损耗。

冷链和在途时间吃掉的是保质期

货到 B 店以后，剩余保质期必须仍能覆盖 B 店的预计销售窗口。设这批货今天还剩 3 天：

  1. 第 1 天下午A 店拣货装车，冷链全程温控，出库时间记入批次。
  2. 第 2 天早上B 店收货上架，在途加上架占去 1 天，只剩 2 天。
  3. 第 2–3 天B 店预计销售窗口 2 天，正好卖完 40 件。
  4. 第 3 天晚上保质期到期，没卖完的部分按报废记账，责任回到调拨决策上。

冷链多断一次或在途多一天，窗口就不够了。

什么时候调拨反而亏

  1. 运费超过 300 元。一趟专车 300 元（折合每件 7.5 元）时，方案二净收益是 400 + 200 − 300 − 480 = −180 元，与继续降价持平，再高就亏。
  2. 到店保质期不够。若到店只剩 1 天，B 店一天只卖 20 件，方案三少收 200 元，净收益从 208 元跌到 8 元，这时只应调 20 件。
  3. 缺口不是真缺口。B 店次日常规配送本来就会补货，调拨货只能与新货竞争，按 6 折卖，收入 240 元，方案三净收益降到 48 元。

调拨先回答这件货在哪家店最值钱，降价再回答在那家店该卖什么价。

三条里只要有一条不成立，就回到 A 店本地降价，或把这批货转到其他渠道；价格怎样按销速调整，可回看固定折扣为什么不够用的推演。

阅读完整文章：一家门店卖不掉的临期食品，为什么下一步不一定应该继续降价？

门店调拨决策图：门店 A 库存 80 件、未来两天预计售 20 件、盈余 60 件，门店 B 缺 40 件，两店之间标注运输成本、冷链与剩余保质期，下方三个分支分别是继续降价、调拨 40 件、调拨加小幅降价，并各附净收益示意条
图 4：Store Transfer Decision Graph——上方两个节点是盈余的 A 店和缺货的 B 店，连线上的运输成本、冷链与剩余保质期是调拨的三道约束；下方三条分支的条形长度对应三种方案的净收益。
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必赢亚洲临期食品最新内容

从系统第一次干预的判定，到动态折价的目标函数，再到调拨的盈亏平衡，必赢亚洲临期食品用可计算的规则管理临期食品与库存损耗。

临期食品管理

必赢亚洲临期食品：剩余保质期还有多少天时，系统应该第一次开始干预？

不设固定天数，而是用一条不等式判断：当预计销完天数 T 大于剩余天数 R 乘安全系数 k（0.6 至 0.9）时，系统开始第一次干预。示例推演中，面包在剩 3 天、酸奶在剩 11 天、鲜切沙拉在剩 2 天、罐头在剩约 66 天时越线，此时剩余保质期比例从 18% 到 67% 不等。决定介入点的是库存深度，而不是保质期长短。越线之后沿正常销售、提前调价、促销组合、跨门店调拨、渠道转移、捐赠、其他处理七级阶梯逐级进入，每一级都有可计算的进入条件。

阅读剩余保质期比例与预计销完天数的介入判定方法

动态折价

动态折价怎样同时考虑利润和浪费，而不是简单一天降一次价格？

2026 年 2 月发表的一项动态折价研究比较了不打折、静态最后一天折扣、动态最后一天折扣和最后两天折扣：最优的最后两天折扣相对不打折平均提高利润 3.8%，浪费率由 5.6% 降到 3.6%，而静态最后一天折扣虽然降低浪费，利润常明显下降。必赢亚洲据此把剩余保质期、库存、历史销量、价格敏感度、预计销量和客流六项输入，放进以期望毛利减期望报废成本为目标的函数。示例推演中，三种策略的两日合计分别为 57、10、66 元。

阅读动态折价的六项输入与目标函数推演

智能调拨

临期食品跨门店调拨什么时候值得做，什么时候运输成本反而更高？

调拨是否划算，要看净收益是否高于原店继续降价：接收店多卖出的价钱，得扣除单趟运费、装卸和在途保质期折损。示例推演中，30 盒冷藏酸奶调拨比原店清仓多赚 78 元，盈亏平衡在 14 盒；12 个面包专车调拨反而比原店清仓少 39.6 元，至少要 36 个才不亏。调拨量不必等于缺口，只在缺口与到店后可卖量的范围内取净收益最大的一档。接收店缺口、到店后剩余窗口和冷链是先决条件，任何一条不满足，就应改走渠道转移或捐赠。

阅读调拨盈亏平衡公式与三个不值得的反例

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餐饮食物浪费发布日期：更新时间：

餐厅每天都知道卖了多少份菜，为什么仍然很难知道明天应该准备多少食材？

POS 每天都精确记录番茄牛腩饭卖了多少份，但这个数字不等于后厨真正消耗了多少牛腩。订单份数和食材毛重之间，隔着切配损耗、退菜重做、员工餐、备餐缓冲和没卖掉的成品。销售数量只回答顾客点了什么，回答不了后厨用了什么。下面用一组模拟数字，把一天的订单换算成第二天的采购量。

一天的时间线

  1. 前一天 15:00预测。预订（Reservation）已确认 30 份；散客（Walk-in）从周二（Weekday）基线 70 份起算，小雨（Weather）折算后约 63 份，新上架的菜品（Menu）再分走 3 份，取 60 份；外卖订单（Order）预计 30 份。合计 120 份。
  2. 前一天 17:00采购。不按 120 份下单，按下表的备餐份数折算毛重。
  3. 当天 09:00切配。牛腩修整、番茄去蒂去皮、洋葱剥皮，备餐损耗（Preparation Loss）称重记录，与标准出成率对照。
  4. 当天 10:30复核。预订有取消或新增、天气与预报不一致时，先调整首批备餐份数，再开始备餐。
  5. 11:00备餐。先备 100 份，其余按订单节奏补做，缓冲的部分最后才动。
  6. 11:30–13:30午市。堂食与外卖同时出单，退菜和重做在这里记账。
  7. 14:30盘点。员工餐、未售成品、盘中剩余分别称重回填。

从订单份数到食材毛重

备餐份数不是订单份数：120 份订单，加员工餐 6 份、退菜重做 3 份、备餐缓冲 8 份，共 137 份，比销量高 14%。每份净用量再除以出成率，还原成需要采购的毛重。

表 1：番茄牛腩饭的食材换算（示例推演数字）
食材每份净用量出成率每份毛重按订单 120 份 按备餐 137 份
牛腩 100 g 88% 114 g13.6 kg 15.6 kg
番茄 80 g 92% 87 g 10.4 kg11.9 kg
洋葱 30 g 85% 35 g4.2 kg 4.8 kg
大米90 g 100% 90 g10.8 kg 12.3 kg

只用销量乘净用量，牛腩是 12.0 千克；换算后要采购 15.6 千克，差 3.6 千克，其中 1.6 千克是修整损耗，2.0 千克来自多备的 17 份。缓冲本身也是变量，不该一直是 8 份，这要靠闭环来校正。出成率同样不是常数：牛腩筋膜多少、番茄成熟度不同，都会让数字漂移，所以每周要抽样称重，把标准值校准一次。

闭环怎么转

链路是这样的：预测（Forecast）给出 120 份，采购（Purchase）按 137 份下单，备餐（Prep）记录出成率，出品（Order）记录实售，剩餐（Plate Waste）分成盘中剩余和未售成品，剩余分析（Waste Analysis）判断损耗来自预测、切配还是份量，结论进入次日采购调整（Next Purchase Adjustment）。可称重的损耗点共五处：备餐损耗、退菜、员工餐、未售成品和盘中剩余，缺任何一处，分析就会把别处的损耗错记到这道菜头上。

假设当天实售 112 份，比预测少 8 份；备料 137 份，减去实售 112、员工餐 6、重做 3，未售成品 16 份。这 16 份里，8 份是预测偏高，8 份是根本没用上的缓冲。两笔要分开改：雨天折算系数调低一档，缓冲从 8 份降到 5 份，而不是把明天的预测整体砍掉 16 份。盘中剩余如果长期偏高，问题就转到份量设计上，见销量很好却天天剩菜的那道菜。

必赢亚洲餐饮减废的设计思路，是把每个损耗点都做成可回填的字段：不同餐段怎样分别预测，见早餐、午餐和晚餐的需求预测；只称剩菜总重为什么不够，见每天统计剩菜重量的局限。

阅读完整文章：餐厅每天都知道卖了多少份菜

餐厅食物流转图：预测、采购、储存、切配备餐、堂食与外卖出单、出品、盘中剩余、剩余分析，再回到下一次采购调整的闭环，并标出备餐损耗、退菜、员工餐、未售成品、盘中剩余五处可测量的损耗点
图 5：Restaurant Food Flow Diagram——主干从预测走到出品与剩餐，回流箭头把分析结论送回下一次采购；备餐损耗、退菜、员工餐、未售成品和盘中剩余是五处可称重的损耗点。

菜品与剩餐分析发布日期：更新时间：

一道菜销量很好但每天都剩很多，餐厅到底应该减少采购还是先调整份量？

红烧肉每天卖 150 份，排在销量榜第一。运营看到的是“卖得好”，后厨看到的是每天收回 16.5 千克没吃完的肉。销量（Sales Volume）只说明顾客愿意点，说明不了这一份端上桌以后吃不吃得完。

五个问题，逐个诊断

菜品剩余率怎么算？
剩余率 = 该菜盘中剩余（Plate Waste）重量 ÷ 该菜出品重量。红烧肉每份 500 g，抽样称回收餐盘，平均剩 110 g，剩余率就是 22%。骨头、姜片等不可食部分要事先扣掉；也不能拿全店厨余总重去除全店销量，那样看不出是哪一道菜。
剩下的肉值多少钱？
剩余成本 = 剩余重量 × 食材单价（Ingredient Cost）。150 份 × 110 g = 16.5 kg，按 28 元/千克计，每天 462 元，一个月接近 1.4 万元。这个数字采购和厨房都听得懂，比“剩得多”更容易排优先级。
22% 一定是份量问题吗？
不一定。剩余要拆成两笔：顾客留在盘里的，和后厨备了却没卖出的未售成品。这道菜天天售罄、未售成品接近 0，22% 基本就是盘中剩余，问题在份量（Portion Size）；如果傍晚还剩半锅，问题才在采购，算法见餐厅备餐的食材换算。
四个象限各怎么处理？
横轴是销量，纵轴是剩余率。高销量低剩余，保持并当作标杆；高销量高剩余，先调份量或增加小份，红烧肉就在这里；低销量高剩余，下架或重做配方，份量救不了没人点的菜；低销量低剩余，观察两周，可能只是新品。
同一道菜在不同客群（Customer Segment）里一样吗？
不一样，要分开看。工作日商务午餐平均剩 50 g（10%），周末家庭平均剩 170 g（34%）；两类销量各占一半时，平均才是 110 g。平均值把问题藏起来了：该动份量的是周末家庭餐段，商务午餐的 500 g 恰好合适。抽样时要标注餐段与客群，至少覆盖一周，否则周末样本太少，会被工作日样本冲淡。

先调份量还是先减采购

假设红烧肉每份售价 38 元、食材成本 14 元（约 0.028 元/克），日售 150 份。下面比较两种做法的日账。

示例推演 · 两种做法的日账

现状：剩余 150 × 110 g = 16.5 kg，食材浪费 462 元/天
做法一 先减采购 10%（少备 15 份的料）
  少花食材 15 × 14 = 210 元，少卖 15 份，少收入 15 × 38 = 570 元
  净影响 210 − 570 = −360 元/天，盘中剩余一克没少
做法二 先把份量降到 450 g（每份食材 12.6 元）
  顾客仍吃 390 g，每份剩 60 g，150 份省食材 150 × 1.4 = 210 元
  即使少卖 5 份：食材省 273 元，少收入 190 元，净影响 +83 元/天

减采购只能处理未售成品，处理不了顾客盘中剩下的那 22%，份量才是这一笔的杠杆。再叠加客群：只在周末家庭餐段推出 450 g 或小份，工作日商务午餐维持 500 g，商务客的体验不受影响。必赢亚洲餐饮减废建议按菜品、餐段、客群三个维度分别记录剩余率，调整步骤见菜品份量怎样根据真实剩餐数据调整。

调整前先验证吃掉量

上面的售价、成本和“顾客仍吃 390 g”都是模拟假设。份量降低以后，先做两周小范围试行，确认吃掉量与销量真的没变，再决定是否全店推广。

阅读完整文章：一道菜销量很好但每天都剩很多

菜品剩余决策矩阵：横轴为销量从低到高，纵轴为菜品剩余率从低到高，四个象限分别是高销量低剩余保持、高销量高剩余先调份量、低销量高剩余下架或重做、低销量低剩余观察，红烧肉每份 500 克剩 110 克落在高销量高剩余象限
图 6：Plate Waste Decision Matrix——右上象限是高销量高剩余，红烧肉（500 g、剩 110 g）落在这里，处理顺序是先调份量；左上象限的菜品要先判断该下架还是重做。
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必赢亚洲餐饮减废最新内容

必赢亚洲餐饮减废关注餐饮食物浪费的归因、餐厅需求预测和菜品份量调整，用称重数据把备餐、菜单和采购决策连起来。

餐饮食物浪费

必赢亚洲餐饮减废：为什么每天统计剩菜重量还不足以真正减少浪费？

一周称出 126 kg 剩菜，仍然回答不了明天少切多少肉。示例推演里，先把重量挂到菜品、食材、批次、时段和损耗类型五个维度，再扣除骨头、鱼刺、茶叶渣等 37 kg 不可避免部分，剩下的 89 kg 才是减废目标。继续往下拆，26 kg 未售成品里有 19 kg 出自晚市 20:30 之后的批次，行动就落到一个具体品种的补做批量上。员工餐和未售成品常是过量备餐的隐蔽出口，需要单独记账。文中还对比了只称总重、分桶称重、称重加点选菜品和图像识别辅助四种采集方式，并给出每天只做三个动作的清单。

阅读把剩菜重量归因到菜品、时段和损耗类型的方法

餐厅需求预测

早餐、午餐和晚餐应该使用同一套需求预测模型吗？

早餐、午餐、晚餐不该共用一个预测目标，也不必拆成三个互不相干的模型：星期、天气、节假日和菜单变化共享，粒度与误差代价分别设定。备餐量取需求分布的分位数，位置由临界比决定，即缺货损失除以缺货损失加浪费损失。示例推演里，现炸油条的临界比约 0.43，备餐略低于均值；晚餐清蒸鲈鱼约 0.76，备餐略高于均值。文中还拆解了先预测全天再按固定比例分配、用一个平均准确率评价三个时段等误区，并附一组问答说明什么该共享、什么该拆开。

阅读三个时段的需求预测差异与备餐分位数算法

菜品份量优化

菜品份量应该怎样根据真实剩餐数据调整，而不是只靠厨师经验？

份量调整应该看剩余率的中位数和 P75，而不是平均数。示例推演中，宫保鸡丁 20 份盘中剩余的平均数是 13.2%，中位数只有 6.5%；按客群拆开，单人客中位数 17.5%，多人同桌仅 1.5%，说明该增设单人份，而不是整体减份。文中给出分位数到动作的规则表；A/B 试验隔天交替，14 天里每个版本恰好各覆盖一遍星期一到星期日；成本核算用盈亏平衡：单人份每天少用主料 21.6 元，流失订单少于约 1.3 单就不亏。缩水感、样本偏差和忽视厨师经验是三类主要风险。

阅读剩余率分位数到份量动作的规则表与试验流程

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厨余资源化发布日期：更新时间：

所有厨余都送去堆肥为什么不是最优解？不同食品废弃物应该怎样选择资源化路线？

问“堆肥、厌氧消化、生物炭哪种技术最好”，通常得不到有用的答案：每一种都成熟，又都只适合一部分原料。更实用的问法是反过来的：这一批料含水率多少，油脂和蛋白高不高，混了多少塑料，一天来多少，成分稳不稳。必赢亚洲厨余资源化的思路，是先把这七个变量（Moisture、Oil、Protein、C/N Ratio、Contamination、Quantity、Stability）写成原料画像，再去匹配 Composting、Anaerobic Digestion、Bioenergy、Biochar、Fermentation 和 Resource Recovery 六条路线。

四种原料，四种去向

表 1：典型厨余原料的画像与更适合的路线（示例画像）
原料 画像 更适合的路线 原因
果蔬残渣含水率高，油脂低，糖分与纤维为主 拌入干料后堆肥；量大且稳定时可进厌氧消化直接堆放时水分占满孔隙，缺氧并产生渗滤液，要先补干料或沥水
餐后混合剩饭 油、盐、蛋白都有，常混入餐具和包装 分选除杂后进厌氧消化蛋白和易降解有机质多，产气潜力好；直接堆肥容易发臭、招虫，盐分也偏高
含油汤渣、隔油池油脂 油脂高，成分不均匀 先做油脂回收，残渣再进厌氧消化 油脂包裹颗粒、阻碍透气，堆肥降解很慢；油脂本身有回收价值
干燥木质、果壳 含水率低，碳氮比高，难降解 热解制生物炭，或粉碎后作堆肥调理剂单独堆肥太慢，却能给湿料补碳、增加孔隙，或者做成稳定的炭

表中为示例画像，用于说明选择逻辑；实际含水率、油脂含量需要按批次检测，当地设施条件也会改变结论。

判定顺序

  1. 污染物（Contamination）：塑料包装、金属、玻璃超出设施允许的范围，就先分选或人工除杂，否则任何一条路线都会被堵塞、磨损或拉低产物质量。这一关决定要不要先做前处理。
  2. 含水率（Moisture）：含水率极高的物料直接堆肥，孔隙被水占满，会缺氧、渗滤；要么先补干料，要么改走湿式的厌氧消化。
  3. 油脂与蛋白（Oil / Protein）：两者都高的物料更适合厌氧消化，油脂多的先做回收，而不是直接堆肥。
  4. 碳氮比（C/N Ratio）：留给堆肥的物料再按碳氮比配料，偏低加木屑、果壳，偏高加含氮的湿料。
  5. 体量与稳定性（Quantity / Stability）：进料量小、成分忽多忽少的，就近堆肥更稳妥；量大而连续，才值得为厌氧消化和能源利用投入设备。

必赢亚洲模型的设计是把这五关写成规则：读取画像，输出推荐路线和需要补充的检测项，最终仍由处理方确认。选定路线以后，路线内部的参数同样重要。2026 年发表于《Nature Food》的研究用 848 组全球堆肥实验训练机器学习模型，比较曝气、添加物和碳氮比三类管理措施；按模型情景估算，全球堆肥链条可由约 40.1 MtCO2e 的净排放变为约 −15.1 MtCO2e 的碳汇，同时保留养分。这是模型估算，不是某座工厂的实测，它说明同样叫“堆肥”，管理不同结果差得很远（含水率和碳氮比如何改变堆肥策略）。

前端少浪费优先于后端资源化。

资源化是浪费已经发生之后的补救。少买一公斤、少备一份、少剩一盘，就少一份需要选路线的物料，这部分工作在必赢亚洲餐饮减废里完成。

阅读完整文章：所有厨余都送去堆肥为什么不是最优解？

厨余资源化判定树：依次判断污染物与包装杂质、含水率、油脂、蛋白与易降解有机质、碳氮比、体量与稳定性，叶子分别是好氧堆肥、厌氧消化、生物能源、生物炭、发酵和资源回收，结论是先看原料再选路线
图 7：Food Waste Valorization Decision Tree——从上到下依次判断污染物、含水率、油脂、蛋白、碳氮比、体量与稳定性，叶子是六条资源化路线；过了前一关，才轮到下一关。
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必赢亚洲厨余资源化最新内容

必赢亚洲厨余资源化按成分把食品废弃物分流到堆肥、厌氧消化、生物能源与生物炭，并研究含水率、碳氮比和机器学习怎样影响路线选择。

厨余资源化

必赢亚洲厨余资源化：怎样根据厨余成分选择堆肥、厌氧消化还是其他利用路线？

先把两个问题分开：减少食品浪费是预防，厨余资源化是处理已经产生的剩余物。选路线之前先给原料画像，看水分、油脂、盐分、碳氮比、杂质和来源稳定性，再对照堆肥、厌氧消化、生物能源、生物炭、发酵与资源回收六条路线的适配条件、风险和典型产物。高盐要先稀释，高油脂要先隔油，含塑料包装一律先分选；干燥果壳更适合热解成生物炭，含油餐后混合物更适合共消化。

阅读按原料画像选择资源化路线的方法

智能堆肥

厨余含水率和碳氮比为什么会直接改变堆肥策略？

好氧堆肥常见的经验范围是碳氮比约 25–30:1、含水率约 50–60%，而果蔬厨余的含水率常达 75–85%、碳氮比只有 15–20，两个指标同时偏离。文中用一组示例推演算出：100 kg 果蔬厨余配 25 kg 木屑和 40 kg 回混堆肥，含水率约 59.2%、碳氮比约 26.9；若先挤压脱水，只需约 15 kg 木屑。只解一个公式会顾此失彼，配比要同时满足含水率与碳氮比，并解释含水率怎样通过孔隙度与氧气影响甲烷和氧化亚氮，再用症状对照表和现场检查清单校验。

阅读含水率与碳氮比的配比算例

循环生物经济

机器学习怎样进入有机废弃物处理：从产气预测到堆肥参数优化。

机器学习进入有机废弃物处理的价值，是把滞后的化验换成提前的预测：LSTM 预测厌氧消化产气，软传感器估计 VFA 与碱度，多模型预测堆肥的温室气体，数字孪生借鉴保质期研究的思路，LCA 与 TEA 用来比较路线。文献里的 R² 与增幅来自特定数据集或模型情景，存在外推、可解释性与传感器漂移的局限，建议先做分类称重数据，再做规则基线，最后接传感器与优化。

阅读机器学习在堆肥与厌氧消化中的用法与局限

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AI循环食品系统发布日期：更新时间：

如果库存、临期食品、餐饮剩余和厨余处理分别放在四套系统里，为什么企业永远看不清食品到底浪费在哪里？

连锁餐厅问“食材到底浪费在哪里”，四个部门各有答案：采购说仓库损耗不高，后厨说切配有损耗，门店说顾客剩菜不多，收集商给出一个月的厨余总重量。每个数字单看都成立，拼在一起却没有一张闭合的账，因为它们来自四套系统，谁也不知道自己的数字对应哪一批食材。

一批西红柿的一生

下面用一组示例推演数字说明：某门店采购 100 kg 西红柿，每一层都要拆到下一层，拆完的各项之和必须等于上一层。

示例推演 · 西红柿批次总账（单位 kg）

采购入库            100 = 4 + 16 + 80
├ 仓库损耗            4
├ 期末结转库存       16   （留到下期，不算浪费）
└ 厨房领用           80 = 7 + 73
   ├ 切配损耗          7
   └ 出品             73 = 68 + 5
      ├ 顾客吃掉      68
      └ 顾客剩余       5 = 4 + 1
         ├ 分类后进入资源化     4
         └ 混入杂质无法资源化   1

账闭合以后，问题才有答案：真正的损耗是仓库 4、切配 7、顾客剩余 5，共 16 kg，占采购量的 16%。大家常盯着的盘中剩余只有 5 kg，比切配损耗 7 kg 还少；顾客剩余里又有 1 kg 因混入杂质失去了资源化机会。期末结转的 16 kg 与浪费无关，但账上若没有这一项，采购与消耗之间会凭空多出 16 kg，最后只能当作“未知损耗”记到某个部门头上。

七个字段，让每条记录接得上下一条

表 1：Food Flow Digital Thread 的统一字段（示例取值）
字段 含义与要求 示例取值
Item ID 统一物料编码，采购、菜谱、收集共用，“西红柿”不能同时叫三个名字 TOM-001
Batch 从到货批号贯穿到领用与出品，才能追溯剩余属于哪一批 T0910-A
Store 门店与仓库编码，用来对齐调拨和多店汇总S03
Kitchen 热菜、冷菜、备料间分开记，责任才落得到岗位 K-COLD
Waste Category仓库损耗、切配损耗、盘中剩余、过期、杂质，用固定枚举 PREP-TRIM
Quantity 统一折算为公斤，并注明毛重还是净重 7.0 kg
Timestamp 精确到分钟，才能对齐餐段与班次 09-10 10:20

四套系统为什么对不上账

四套系统分别是：采购与库存（Purchase、Inventory）、临期与销售（Expiry、Sales）、后厨（Kitchen、Plate Waste）、垃圾收集与资源化（Waste Collection、Valorization）。对不上账的原因大致有三类。

单位不同：采购按箱，后厨按份，收集按桶
采购单上是“20 箱”，库存记毛重，后厨领料按去皮净重，收集只有“3 桶”。没有统一折算系数，100 kg 到了后厨变成 80 kg，谁也说不清差的部分有多少是损耗，多少是结转。
批次不同：到货有批号，领用只有日期，收集没有批次
采购和仓库能记到批号，后厨领料单常常只写日期，收集环节只有一只厨余桶，于是 5 kg 顾客剩余无法追溯到具体哪一批、哪一家门店的西红柿。
时间粒度不同：按月盘点，按餐段出品，按天收运
库存月底盘点一次，后厨按餐段记录，收集车每天来一次，桶里混着早中晚三个餐段的剩料。同一天的数字放在一起，只能靠估算分摊。

Food Flow Digital Thread 不是再加一套系统，而是让上面七个字段在四套系统之间保持一致。必赢亚洲智能库存负责批次与剩余保质期，必赢亚洲餐饮减废接入后厨的领用与剩余，必赢亚洲厨余资源化接住分类后的收集数据；字段对齐之后，“浪费发生在哪里”才有一个可以逐层核对的答案。

阅读完整文章：如果库存、临期食品、餐饮剩余和厨余处理分别放在四套系统里

食品流数字线程图：采购 100 kg 西红柿依次拆为仓库损耗 4 kg、期末结转库存 16 kg 与厨房领用 80 kg，再拆到切配损耗 7 kg、出品 73 kg、顾客吃掉 68 kg、顾客剩余 5 kg，以及资源化 4 kg 与杂质 1 kg，每一环节标注责任系统和七个共用字段，各层账目闭合
图 8：Food Flow Digital Thread——一条贯穿采购、仓库、厨房、门店、收集与资源化的数字线程，每个节点的数量之和等于上一个节点，账目闭合。
FOOD TECH NOTES

必赢亚洲官网食品科技观察

三篇短观察，各拆一个反直觉的问题：预测准了为什么仍有损耗，越早降价为什么不一定省钱，称了重为什么还是不知道是哪道菜。文中数字均为示例推演。

食品科技观察发布日期：更新时间：

必赢亚洲官网食品科技观察：预测销量越来越准以后，为什么食品企业仍然可能产生大量库存损耗？

先做一个极端假设：需求预测完全准确，某款短保商品每天恰好卖 30 件，一件不多，一件不少。这样还会有损耗吗？会。预测准确度（Forecast Accuracy）只衡量预测和销量差多少，库存损耗却还取决于预测之外的几条硬约束。下面用一组示例推演数字说明。

示例推演 · 预测 100% 准确，仍然产生损耗

日均需求 30 件，供应商每 3 天送一次货，一轮需求 90 件
最小起订量 24 件/箱，只能整箱订：90 ÷ 24 = 3.75 箱
订 4 箱 = 96 件，保质期 3 天：卖完 90 件，剩 6 件过期报废
订 3 箱 = 72 件：缺货 18 件，丢掉 20% 的需求
保质期改为 7 天：零头结转，按 4、4、4、3 箱订，12 天报废 0 件

预测误差为零，结果仍是“每轮报废 6 件（占采购的 6.25%）”与“每轮缺货 18 件”二选一。改变结果的不是把预测再提高一个百分点，而是保质期、送货周期和箱规。

预测之外的五个约束

  • 最小起订量：需求不是箱规的整数倍，就一定有零头，上例的零头是 6 件。
  • 采购提前期与送货周期：一次订货要覆盖几天，零头和误差都随覆盖天数累积。
  • 保质期：决定零头能不能结转，同样的 6 件在 3 天保质期里报废，在 7 天里被卖掉。
  • 陈列量：为了让货架不显得空而多摆的部分，同样在消耗保质期。
  • 门店调拨：A 店的零头可能正好是 B 店的缺口，能否跨门店调拨决定零头的去向。

要判断损耗来自预测还是来自约束，可以拆成两步：先用实际销量回算一遍“完美预测”下的订货量，得到的零头和缺货是约束造成的，预测再准也消除不了；实际损耗减去这一部分，才是预测误差的账。

所以补货的目标不是让预测误差最小，而是在这些约束下让缺货成本与报废成本之和最小。必赢亚洲智能库存把起订量、送货周期和保质期放进补货量优化，而不是当作预测之后的备注；评价指标也应同时看损耗率、缺货率和零头的去向。

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必赢亚洲官网食品科技观察：临期商品自动降价以后，为什么“越早降价”并不一定越省钱？

自动降价系统最容易犯的错，是把降价当成减少浪费的按钮：离到期还有 5 天就打 8 折，总比等到最后再打折稳妥吧。算一遍就会发现未必。降价至少牵动三个量：未售出商品造成的报废损失（Waste Cost）、本来能按原价卖出却让出去的毛利（Margin Loss），以及价格每降一档能多拉动多少销量的需求弹性（Demand Elasticity）。

下面用一组示例推演数字：进价 6 元，原价 10 元，库存 70 件，还有 5 天到期；不降价时每天卖 12 件，降到 8 元时每天卖 20 件。什么都不做，利润是 180 元，还有 10 件报废。

表 1：同一批 70 件商品的两种降价时点（示例推演数字）
项目 早降价：剩 5 天起 8 折晚降价：最后 2 天 8 折
售出 / 报废（件）70 / 0 70 / 0
Waste Cost 报废损失0 元 0 元
Margin Loss 让出的毛利120 元48 元
利润 140 元 212 元

两种做法都把 70 件卖完，报废都是零，差别全在让出的毛利：前三天原价本来就卖得动，提前打折等于把这批顾客也送了折扣，利润 140 元，比什么都不做还低 40 元。示例里价格降 20%，日销量由 12 件升到 20 件，增幅约 67%，弹性约 3.3；弹性低的商品降价拉不动多少销量，提前降只是多让出毛利，所以这个数每类商品都不一样，不能套用同一张折扣表。

这与 2026 年 2 月发表于《International Journal of Production Economics》的研究方向一致。该研究用随机动态规划比较了不打折、静态“最后一天”折扣、动态“最后一天”折扣和“最后两天”折扣，模型里利润最高的是“最后两天”折扣：相对不打折利润平均提高 3.8%，浪费率由 5.6% 降到 3.6%。这是模型研究结论，不等于某家门店的实测，但它说明最优时点要算出来，不是越早越好。

降价时点因此应按商品的弹性和批次库存逐件计算，做法是每天对每个批次比较两个期望利润：今天降一档，与再等一天，后者更高就继续等。动态折价把预测销量、剩余保质期和让出的毛利放进同一个目标，必赢亚洲临期食品的设计也是如此，而不是“天数一到就降”的固定阶梯。

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必赢亚洲官网食品科技观察：餐厨垃圾已经称重以后，为什么企业还是不知道究竟是哪一道菜造成了浪费？

餐厅已经把每天倒掉的厨余称了重，昨天午市后一桶是 18 公斤。这个数字本身没法告诉厨师明天该少切多少肉、该少做哪一道菜。废弃物称重（Waste Measurement）只回答“有多少”，要回答“是谁造成的”，每一次称重都要继续连到菜品、食材、备料批次和餐段。下面把一桶示例数据（18 公斤，示例推演）拆成四个维度。

Menu Item（菜品）：这 18 公斤属于哪些菜？
红烧肉 6 kg、清炒时蔬 5 kg、米饭 4 kg、汤类 3 kg。红烧肉剩得最多，但这还推不出“该少做红烧肉”。
Ingredient（食材）：按配方拆开，浪费的是什么原料？
猪肉 4.5 kg、蔬菜 5 kg、米饭 4 kg、酱汁与配料 4.5 kg。把菜品折回采购单位，才知道下一次该少订的是五花肉，还是没人碰的配菜。
Prep Batch（备料批次）：剩的是哪一锅？
6 kg 红烧肉里，4.5 kg 来自 11:40 追加的第二锅，第一锅只剩 1.5 kg。剩余集中在追加的那一锅，说明问题出在追加决策，而不是这道菜不受欢迎。
Service Period（餐段）：什么时候剩下的？
11:00 至 13:00 高峰内是 7 kg，13:00 之后收档时仍在保温的未售成品是 11 kg。多数剩料出在高峰之后，应该调整午市后段的出品量和收档时间，而不是缩小份量。

同样是 18 公斤，只看菜品会得出“红烧肉做多了”，加上批次和餐段才发现是“午市后段追加的第二锅没卖完”。结论不同，动作也不同：一个是调份量或少采购，一个是改追加规则。四个维度是逐层收窄的：菜品定位到菜，食材折回采购，批次追到决策，餐段追到时间，缺哪一层，同一桶剩料都可能被解释成相反的结论。只记总重量的话，一个月后得到的是一条起伏的曲线，看不出该改采购、备料还是收档。

称重时多做一步

倒桶前先选来源：菜品、备料批次、餐段各选一项，食材由菜谱自动折算。多花几秒，数据就从重量变成了原因。必赢亚洲餐饮减废把这几项设计为称重记录的必填字段，并可以据此按真实剩餐数据调整份量。

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必赢亚洲 AI 大模型最新内容

必赢亚洲 AI 与食品供应链大模型把预测、优化和语言理解分开：库存预测模型负责数值，Food AI 负责解释，大模型只是系统中的一层。

必赢亚洲 AI

必赢亚洲 AI：为什么食品库存预测不能只靠大语言模型？

让大语言模型直接估计下周销量，得到的是没有区间、无法复核的点估计。更稳的分工是：时序或梯度提升模型给出 P10、P50、P90 销量区间，优化器在保质期、箱规、提前期和冷柜上限的约束下求订货量，RAG 读取采购规则与供应商条款并转成参数，大语言模型最后把结果写成人能确认的建议。文中用一款酸奶做示例推演：缺货日销量修正后，四周均值由 160 盒变为 180 盒，再按缺货与报废的成本比取第 38.5 百分位，可行订货量落在 168 盒。

阅读时序模型、优化器与大语言模型的分工方法

食品供应链大模型

必赢亚洲大模型怎样把销量、天气、保质期和库存数据连接成真正可执行的补货建议？

一条补货建议要经过销量、天气、库存、保质期、预测、优化和建议七步，每一步都列出输入字段、清洗动作和输出字段。示例推演里，鲜切水果盒周六 14:10 售罄，只卖出 38 盒，按同时段销速还原后需求约 61 盒；周日预测中位数 46 盒，开店前在手 14 盒，冷柜上限 60 盒，订货只能取 2 箱或 3 箱，最终建议 36 盒，缺货概率约 34%，并交给人工确认。大模型只在读取规则和生成解释时出现，数值由预测与优化模块给出。

阅读七步数据链与补货建议卡的完整推演

模型路由

一个食品企业同时有上万个 SKU 时，为什么不能给每个商品都使用完全相同的预测模型？

同一个模型无法同时适应快销、慢销、季节和短保商品。路由分两步：先按销售频次、变异系数、季节强度和数据长度选预测器，再按保质期选目标与约束；有效销售日不足 28 天的新品借用相似商品，慢销品用 Croston 类间歇需求方法或直接预测分位数。假设一万个 SKU 只需维护约六个模型族，而不是一万个模型；路由结果设迟滞区间，误差持续高于朴素基线时降级回退。

阅读 SKU 画像、路由规则与回退清单

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LATEST · APP

必赢亚洲 App 使用指南

四篇指南按使用顺序排列：怎样下载与核验、怎样读库存、怎样识别高损耗食品、模型更新后怎样对待历史数据。必赢亚洲下载入口发布后在 App 页更新。

App 使用指南

必赢亚洲 App 怎么下载？安装入口、Android、iOS 和版本信息应该从哪里查看？

在搜索框里找安装包，是最容易走错的一步。这篇指南给出的顺序是：先回到官网 app.html 的下载入口区，按手机系统选 Android 或 iOS 入口，再核验两项信息，开发者名称应为“上海必赢亚洲资讯ai大模型公司”，官网域名是 biyingyazhou-app.com.cn，两项都对得上才安装。入口卡片写着“发布后在此更新”，说明该系统的入口尚未公布，不要用别处的安装包替代。文中还对比了 Android 与 iOS 在安装来源、更新渠道和权限提示上的三处差别，讲了应用内“关于”页怎样与官网版本记录对照。安装后第一次打开，通讯录、短信这类与库存无关的权限可以拒绝；登录后要选择所属的门店或仓库，授权范围决定能看到哪些库存，选错范围看到的就是别人的库存。Android 上出现“允许未知来源”提示时，先确认这一步来自官网入口，装完后关闭该授权；iOS 上如果页面要求信任企业证书，先停下来核对。文末的问答处理装不上、提示来源不明、找不到入口和更新后数据在哪里这四种情况。

阅读必赢亚洲下载入口与安装核验的完整步骤

App 使用指南

必赢亚洲 App 怎样查看商品库存、销量预测和剩余保质期？

单品详情页里有三个数：库存、销量预测和剩余保质期，只看其中一个都会读错。文章按三屏带着读一遍：先确认顶部的门店或仓库范围，再在商品列表里决定先点开哪一个，进入详情页后按批次读库存、读预测区间、读每一批的剩余保质期。文中的读数练习用一组模拟数字说明：合计库存 170 件、覆盖 4.25 天，看上去比最长的 5 天保质期短，逐批检查却发现两天内到期的 A 批预计有 10 到 30 件卖不完。结论是库存覆盖天数属于总量概念，剩余保质期属于批次概念，必须按批次对齐。预测给的是区间而不是单个数字，中位数够、下限不够时按预警对待；预测每天重算，判断以当天早上的数字为准。常见误读也逐一列出，例如只看合计、把中位数当成一定卖得掉的数、用最新一批的天数代表全部库存。另有三种筛选排序用法，分别对应早晨巡检、找压货商品和按品类查看。

阅读库存、预测与保质期按批次联动的读数练习

App 使用指南

必赢亚洲 App 怎样识别即将进入高损耗区间的食品？

高损耗区间的判据不是保质期长短，而是剩下的时间够不够把剩下的货卖完。文章给出两条规则：库存覆盖天数大于剩余保质期，或者到期前售罄的概率低于阈值。覆盖天数与剩余保质期的比值达到 1.5 以上记为紧急，1 到 1.5 记为预警，0.8 到 1 记为关注，各级对应调价、促销、调拨、渠道转移或捐赠等不同动作，时间越少，越要选不依赖本店客流的动作。文中用三个模拟商品各推一遍：库存 30 件、每天预计卖 20 件、剩 1 天的即食沙拉覆盖 1.5 天，属于紧急；84 件酸奶每天卖 12 件、剩 5 天，比值 1.4，属于预警；60 件卤味按中位数够卖，但售罄概率约 78%，仍列为关注。文中还把每天早上的处理压缩成三分钟清单，清单天天很长，通常说明阈值设得太松或批次到期日录错；此外讲了误报和漏报的复核：误报只记录，同一品类连续三天再调阈值；漏报则回查预测区间与批次到期日。文中的阈值均为示例，可按品类调整。

阅读高损耗预警规则与每天三分钟处理清单

App 使用指南

必赢亚洲 App 更新预测模型以后，为什么原有库存数据和历史销量仍然非常重要？

预测模型更新，并不意味着历史数据可以清空重来。文章说明历史销量和库存批次在一次更新里承担三个角色：作为回测基准，让新旧模型在同一段历史上各预测一遍；提供季节与节假日形状，至少覆盖一个完整年度；为新品冷启动寻找相似商品。更新前建议先做两到四周的影子运行，新版本只记录预测，不驱动补货和预警建议，同时比较预测误差、缺货率和报废率。用一组模拟数字举例：误差从 22% 降到 19%，报废率从 6.0% 降到 5.2%，缺货率却从 4.1% 升到 4.6%，缺货成本更高的短保商品就不宜急着切换。更新后若预测变差，先确认对比窗口，再检查节假日日历和缺货日修正，缺货日销量记为 0 并不等于没有需求，仍然变差就回退上一版。文末还列出数据保留与导出的五条建议，例如更新前先同步盘点记录、导出一份备份，门店改名或并店时保留新旧编码的对照。

阅读模型更新前后的对比方法与回退顺序

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NEWS · RESEARCH WATCH

必赢亚洲新闻动态

必赢亚洲新闻动态不写公司公告，只解读近期的食品 AI 研究与行业变化，讲清它们对库存、折价、备餐和厨余资源化到底意味着什么。

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FAQ

必赢亚洲官网常见问题

18 个问题按“站点与库存、临期与调拨、餐饮减废、厨余资源化、AI 与 App”的顺序排列，每条回答都给出判断规则或数字范围，并链接到对应的完整文章。

必赢亚洲是一套围绕食品数据链的技术内容与产品方法，依次覆盖 AI智能库存、临期食品管理、餐饮减废和厨余资源化四段，由上海必赢亚洲资讯ai大模型公司运营。思路是先少买、少做、少浪费，再处理已经产生的剩余物。站内案例数字均为推演示例，不是客户数据。想先看全链路，可以读库存、临期、餐饮和厨余分在四套系统时，浪费到底藏在哪里。
必赢亚洲官网有 8 个主页面，各管一段，每篇文章另有独立内页：首页讲整条链路，智能库存页讲需求预测与安全库存，临期食品页讲动态折价与调拨，餐饮减废页讲备餐量与菜品份量，厨余资源化页讲堆肥与厌氧路线，AI 页讲模型分工，App 页放使用指南与下载入口，新闻动态页汇总研究与参考资料。本站只提供技术内容，自身不做商品交易。运营岗位可以从需求预测该看最近七天还是过去一年读起。
AI智能库存是用预测模型替代固定补货点的库存方式：系统读取销量、批次、剩余保质期、在途量、供货周期、天气和促销日历，先预测未来几天的需求分布，再按缺货成本与报废成本的比值算出订货量和补货时点，并把实际销量与损耗回写给模型。和传统补货相比，库存目标每天随预测更新，而不是长期不变。详见必赢亚洲智能库存的需求预测窗口设计。
最低配置是分店分品项的日销量、库存与缺货记录（缺货日的销量被截断，不能当作真实需求）、批次与保质期、供货周期。第二层加价格、促销日历、节假日、天气和客流，第三层才是竞品价格等外部信号。一般建议先积累连续三个月以上的干净销量再加特征，数据不干净时特征越多越容易学偏。可以继续看销量暴涨时怎样区分真实增长与促销异常。
可以，但只对部分品类有效。有 2026 年发表的研究把热浪、强降雨等天气扰动纳入食品需求预测与库存管理，行业实践也有共识：冷饮冰品、即食热餐、汤品、鲜食沙拉对气温与降雨敏感，米面油盐基本不敏感；连续多日高温与单日高温影响不同，还要结合季节一起看。强降雨常压低到店客流、抬高外卖。见天气进入库存模型以后应该改变哪些商品的采购量。
短保食品的库存有保质期硬上限，不能套普通公式。可执行的规则有两条：一是目标分位取缺货损失÷（缺货损失＋报废损失），示例推演中缺货损失 3 元、报废损失 5 元，只取约第 38 百分位；二是订货量不得超过剩余可售天数内的预测销量。两条取较小值，再扣掉在途和现有批次。查看短保食品安全库存的推演。
不建议用固定天数，而是同时看两个量：剩余保质期占总保质期的比例，和当前日销速度。把日销速度乘以剩余可售时间，得到预计还能卖出的件数，若它已经小于现有库存，就该介入，缺口越大介入越早。日销快的商品可以晚一点动，日销慢的商品比例还很高时就要开始。阈值应回测自己的销售数据，见第一次干预时点的判断方法。
固定折扣按日期写死，例如最后一天统一 7 折，销得快的商品白白让利，销得慢的商品又来不及卖完。动态折价按每件商品当前的库存、销速、剩余保质期和价格敏感度重新计算折扣。2026 年 2 月发表的一项研究比较了不打折、静态最后一天折扣和动态折扣，结果是静态折扣降浪费但常明显拉低利润，动态折扣能保持甚至提高利润。查看动态折价怎样兼顾利润与浪费。
可以，前提是净收益为正：调拨净收益等于目标门店预计新增销量乘到手单价，减去件数乘单件运输与冷链成本，再减去到店后剩余保质期缩短带来的折价损失，并与原门店继续降价的净收益比较。示例推演中 A 店盈余 60 件、B 店预计缺 40 件，只调 40 件而不是 60 件。整箱起运和冷链不断档是硬约束。查看调拨何时值得做的测算。
作用点有三处：预测各餐段的备餐量；把浪费拆成备餐损耗、退菜、员工餐、未售成品和盘中剩余五个可测量的环节；再据此反推采购量与菜品份量。只称总量不分环节，厨师无从下手。行业文章常见的宣称是减少 25%–50%，各家口径不同，需要谨慎看待，更稳妥的做法是先记录两周基线再对比。见为什么统计剩菜重量还不足以减少浪费。
先按餐段分开建模，早餐、午餐、晚餐客流结构不同，不宜共用一套。再用近几周同星期几的出品数做基线，叠加预订、天气、节假日和周边活动。备餐量不取预测平均值，而按菜品的缺菜代价取分位：高毛利、能快速加做的菜偏低备，慢炖、难补做的菜偏高备。每天收档回填剩余份数，次日自动修正。看早中晚餐为什么要分开预测。
用销量和剩余率把菜品分成四类：高销量低剩余的保持，高销量高剩余的先调份量，低销量高剩余的重做或下架，低销量低剩余的继续观察。示例推演：一道 500 克的菜平均剩 110 克，剩余率 22%，可先试 420 克两周，同时看加菜率和差评。只减采购不调份量，问题会变成缺菜。查看按真实剩餐数据调整份量的方法。
常见方向有五类：好氧堆肥，适合含水率适中、C/N 可调的植物性厨余；厌氧消化，适合高含水、高油脂、易降解的有机质，产沼气；沼气发电或提纯等生物能源；生物炭，通过热解处理干燥的木质类；发酵路线，如有机酸，多数仍处于研究阶段。选路线前先看杂质、含水率、油脂、C/N 和供应量是否稳定。见按厨余成分选择资源化路线。
含水率在 50%–60% 左右、杂质少、C/N 调到 25:1–30:1 上下的植物性厨余最适合好氧堆肥。汤汁多、含水率超过 70% 时，要掺木屑或秸秆等干燥碳源；油脂和肉骨比例高，容易发臭招虫，宜限量或转厌氧；混入塑料、金属和一次性餐具，成品肥品质会被拉低。查看含水率和碳氮比怎样改变堆肥策略。
厌氧消化主要处理高含水、高油脂、易腐烂、好氧堆肥不好控制的厨余：在无氧罐体里由微生物分解有机物，产出沼气（主要成分是甲烷）以及沼渣沼液，同时减少异味和填埋量。它需要稳定的进料量，并监测 pH 与挥发性脂肪酸，一旦酸化产气会骤降。小体量分散点位通常不划算，更适合集中收运。看机器学习怎样预测产气与堆肥参数。
主要做三件事：按批次的含水率、油脂、C/N 和杂质数据推荐路线；预测堆肥排放、厌氧产气等过程结果并在异常前预警；反推上游，减少难处理的成分。2026 年 Nature Food 的研究基于 848 组全球堆肥实验，用机器学习识别 19 个管理参数，模型情景显示调整曝气、添加物和碳氮比可让堆肥链由净排放变为碳汇，这是情景估算而非某家工厂的实测。阅读资源化前沿的综述。
必赢亚洲 AI 是官网介绍的食品供应链模型方案：时序与梯度提升模型负责预测销量和损耗，优化器给出补货、折价、调拨的候选方案，大语言模型只负责解释、检索资料和调用工具，最后由人工确认。库存决策需要数值精度，所以不能只靠大语言模型直接给数字；快销、慢销、季节和短保商品也会被路由到不同模型。查看为什么库存预测不能只靠大语言模型。
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