1.跨境电商物流大数据优化系统，其特征在于，包括数据采集单元（1）、数据存储单元（2）、装载算法单元（3）以及实时指导单元（4）；

所述数据采集单元（1）包括激光扫描装置、称重传感器以及图像分析模块，所述激光扫描装置用于采集货物尺寸，所述称重传感器用于获取货物重量，所述图像分析模块用于获取货物的形状数据；

所述数据存储单元（2）用于存储货物数据以及运输工具的内部空间数据，所述运输工具包括集装箱、货机以及货车，所述内部空间数据包括三维尺寸、承载重量限制和内部固定结构位置信息；

所述装载算法单元（3）根据运输工具的内部空间数据，将其划分为三维网格单元，每个单元具有坐标信息、可容纳重量以及体积属性，同时初始化货物列表和已占用空间列表，依据运输工具的承载重量限制，运用聚类分析算法对货物按重量进行分类，形成不同重量层级的货物组，对于每个货物，通过对其形状数据与运输工具内未占用空间的三维网格单元形状进行匹配，采用启发式搜索算法找到最佳的放置位置，同时根据不同目的地货物的配送顺序信息，结合物流网络拓扑结构和历史配送时间数据，运用路径规划算法对货物分组，将同一目的地且配送时间相近的货物集中放置，并按照预计卸货先后顺序依次排列货物；

所述实时指导单元（4）在装载过程中，持续接收新的货物数据和运输计划变更数据，如临时增加货物或更改目的地信息，重新运行装载算法，动态调整装载方案，并根据算法计算结果生成货物装载指导信息，指导货物在运输工具内的装载。

2.根据权利要求1所述的跨境电商物流大数据优化系统，其特征在于：所述装载算法单元（3）包括空间划分模块（31），所述空间划分模块（31）在划分三维网格单元时，对于运输工具内部的不规则空间部分，采用多边形网格划分方法进行处理，具体如下：从数据存储单元（2）中获取运输工具内部空间数据中的三维尺寸以及内部固定结构位置信息，并运用基于三维模型分析算法识别运输工具的内部空间轮廓；

根据不规则空间的形状特点选择基础多边形，所述形状特点为斜角空间和曲面空间，并设定每个多边形网格的面积范围和多边形的内角大小，最后根据选择的多边形确定网格生成算法；

为每个多边形网格顶点赋予三维坐标，并根据运输工具的承载重量限制和不规则空间的体积信息，按比例分配每个多边形网格的可容纳重量和体积。

3.根据权利要求1所述的跨境电商物流大数据优化系统，其特征在于：所述装载算法单元（3）在将运输工具空间划分为三维网格单元时，网格单元的边长根据运输工具的最小空间维度与预设精度系数确定，具体如下：从数据存储单元（2）获取运输工具的内部空间数据，比较长、宽以及高这三个维度的值，找出其中的最小值，将最小值定义为最小空间维度，并根据物流装载的精度要求和货物尺寸确定预设精度系数，最后将最小空间维度乘以预设精度系数得到网格单元边长。

4.根据权利要求1所述的跨境电商物流大数据优化系统，其特征在于：所述装载算法单元（3）包括重量分类模块（32），所述重量分类模块（32）中的聚类分析算法为K-均值算法，其聚类数量根据运输工具承载重量限制和货物重量分布特征动态确定，具体如下：从数据存储单元（2）中提取运输工具的承载重量限制信息，根据运输工具的承载重量限制和物流运营中货物重量分类粒度，初步划分理论上的重量区间数量，所述货物重量分类粒度用于决定重量区间划分的大小和精度；

从数据采集单元（1）获取货物重量数据列表，对货物重量数据进行统计分析，确定重量的分布范围和均值，根据统计结果，使用数据聚类识别货物重量的聚集区域；

综合分析运输工具承载重量限制下的理论重量区间数量和货物重量分布特征中的聚集区域情况，如果货物重量分布的均值小于等于第一阈值，表明货物重量分布集中，判定为超出理论区间划分范围，此时以货物重量聚集区域为主调整聚类数量，所述第一阈值为根据物流运输实际情况和统计分析确定的具体数值。

5.根据权利要求1所述的跨境电商物流大数据优化系统，其特征在于：所述装载算法单元（3）包括匹配放置模块（33），所述匹配放置模块（33）中的启发式搜索算法引入了启发函数进行最佳位置搜寻，具体如下：所述启发函数结合了货物形状与未占用空间的匹配度以及货物到预计放置区域中心的距离，进行最佳放置位置的搜寻，具体如下：对于货物，通过数据采集单元（1）获取的形状数据，提取形状特征，对于未占用空间，依据运输工具划分的三维网络单元表示，每个单元有其形状和尺寸信息；

计算货物体积与未占用空间体积，并根据货物体积与未占用空间体积计算出体积匹配度，再采用形状相似性度量方法计算货物形状轮廓与未占用空间形状轮廓之间的距离，然后通过函数转换为匹配度，最后将体积匹配度和形状轮廓匹配度加权求和得到综合形状匹配度；

根据运输工具的装载策略和货物的配送顺序以及重量，初步确定货物的预计放置区域，并在运输工具的三维坐标系中计算出货物到预计放置区域中心的距离，最后将货物形状与未占用空间的匹配度和货物到预计放置区域中心的距离组合构建启发函数。

6.根据权利要求5所述的跨境电商物流大数据优化系统，其特征在于：所述装载算法单元（3）还包括顺序优化模块（34），所述顺序优化模块（34）在运用路径规划算法对货物分组时，将启发函数中的货物形状与未占用空间的匹配度用于优化同一目的地货物组内的放置顺序，具体如下：对于配送时间相近且目的地相同的货物，首先根据历史配送时间数据的波动范围确定时间相近程度阈值，若货物A和货物B在该阈值内，计算货物A与当前未占用空间的匹配度和货物B与当前未占用空间的匹配度，若，则在预计卸货先后顺序中，将货物A放置于优先卸货位置，所述优先卸货位置在运输工具内与预计卸货通道的距离符合预设的最短距离标准。

7.根据权利要求5所述的跨境电商物流大数据优化系统，其特征在于：所述装载算法单元（3）结合物流网络拓扑结构改进启发函数中的预计放置区域确定方法，具体如下：基于历史数据和实时交通信息分析物流网络中每个节点的拥堵概率，对于经过高拥堵概率节点的货物，在确定预计放置区域时，将其向运输工具内的重心位置偏移，具体如下：设偏移系数为；其中为根据运输工具类型和货物特性确定的常数，为货物运输路径经过的物流节点集合，根据值调整预计放置区域中心坐标。

8.根据权利要求5所述的跨境电商物流大数据优化系统，其特征在于：所述装载算法单元（3）在货物分组过程中，利用启发函数中的距离因素调整货物分组的优先级，具体如下：根据历史配送时间数据构建每个目的地的配送时间区间，对于配送时间位于区间前端的货物，所述区间前端为；增大启发函数中距离因素的权重，并通过设置动态权重系数和修改启发函数为调整货物分组的优先级，其中表示为货物到预计放置区域中心的距离。

9.根据权利要求1所述的跨境电商物流大数据优化系统，其特征在于：所述实时指导单元（4）在接收新的货物数据和运输计划变更数据后，重新运行装载算法，对新增加货物或目的地变更货物赋予优先计算标记，对于临时增加的货物，依据其重量、形状以及预计加入时间，通过计算其对后续卸货顺序的影响程度来确定优先计算顺序，对于更改目的地信息的货物，按照新目的地在物流网络拓扑结构中的位置和预计配送时间确定优先计算顺序。