貨櫃裝箱的AI計畫進入到一個新的階段，他們的一般工作流程是以一批剛出廠的貨物為起點，這批貨物會包含很多品項，必須搭不同的貨櫃船，在不同的日期，分別運送到世界各地的港口，交貨給不同的客戶！

我之前的工作著重在：如何將一批貨物最經濟有效，且安全的裝載到最少的貨櫃之中！貨櫃少或小當然運費就少，但除了省錢，裝載時還必須注意到貨物互相堆疊的安全與穩固，不能在海上晃蕩時貨物紛紛傾倒摔傷，某些脆弱貨品還不能被重壓等等。

現在這些自動規劃設計都做得不錯了！就要開始做批次處理了！基本上某日期要運到某港口的貨物就算是一次的裝載計畫！如上整批貨物計畫要分別送到九個港口，就是我的程式要將港口與日期配對，該日期該港口有貨要送，就要自動規劃出一個裝載計畫，最終就做出了九個規劃案，輸出為檔案資料了！

其實我的堆疊邏輯還比人為判斷略差，就是沒有一般人聰明啦！日後還要繼續研究精進，但是我的客戶已經覺得相當滿意，差強人意的部分在裝載現場微調一下即可。重要的是我的重量容積等整體規劃，在以往是很難用人力快速做得很精準的！簡單說就是要算半天，甚至可說算得半死啦！

現在呢？要分送九個港口的1217個貨物，只需要大約30秒就搞定了！以往這至少是一名熟練員工一整天，甚至好幾天的工作！我也很高興我的努力真的值得，客戶給我的研發費用真的賺得回來，還有剩！這就是AI的功效了！

所以大家真的不要把AI狹義化了！除了不應該認為只有使用ML等技術才算是AI之外，任何領域任何工作，只要我們可以用程式或機器取代人的思考判斷，達到一樣或至少近似的效果，都是AI了！

有點微妙的是，客戶主管問我：「你的程式這樣大量計算，會不會每次結果略有不同？」我的答案是絕對不會！只要資料一樣，條件一樣，答案就永遠一樣！這就是傳統演算法與精準科學的特性。正因為如此，如果有任何異常的結果，我也一定可以回溯追究到產生異常的處理程序加以修正！我的AI就可以穩定進步，越來越聰明了！沒有甚麼不穩定性的！

但是現在大家說的那些新潮AI技術，如ML、DL或CNN，都是幾乎完全無法追蹤解析個別案例處理過程的！這也是我絕對不敢隨便使用它們做產品的原因！因為無法做售後服務嘛！一旦軟體出錯，我只能兩手一攤說無解，那是會被客戶罵死的！想用那些AI技術開發軟體做生意的人，務必要知道這個天大的問題！