论文提出工业 AI 规划能力贡献的可观测证据标准
原文标题：When Does an Added Planning Capability Create Operational Value? An Observable Evidence Standard
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论文针对工业 AI 规划系统中新增能力难以归因的问题，提出可观测证据标准，区分行动机会、执行计划变更、运营后果、等价性、不确定性与适用范围。基于 Favorita、M5、Walmart 数据回放实验，揭示单一指标评估的三重局限，并给出能力级贡献证据记录框架。
- 问题
- 工业 AI 规划系统新增能力难以归因，整体指标提升无法证明单项贡献。
- 方法
- 提出可观测证据标准，区分行动机会、计划变更、运营后果、等价性、不确定性与适用范围，并用预测到计划回放验证。
- 结果
- 某控制仅改动 681 个执行计划中的 15 个；多周期能力在紧产能下成本高 7.6%；低成本诊断与全评估胜者仅 55.0% 一致。
- 影响
- 为工业 AI 规划的能力上线评审提供可操作的归因与验收框架，避免被复合指标掩盖的无效投入。
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