跨境电商旺季最容易出现的一种“物流问题”，其实不是物流单点失灵：销售团队临时加大促销，仓库按旧预测备货，物流团队发现某条线路舱位不足，客服却还在按原承诺回复消费者。订单并没有少，甚至还在增长，但团队开始互相追问“是谁没通知”。我做跨境经营规划时，会先检查物流决策是否进入了销售、采购、库存和客服的共同计划，而不是先问该换哪家承运商。跨境物流与团队协同的衔接点，不在发货那一刻，而在需求、库存、承诺和异常处理被共同确认的那一刻。
不少企业把物流放在供应链流程最后：先定销售目标，再采购备货，最后由物流团队想办法把货送出去。这个顺序看起来符合“先卖、再发”的直觉，却很容易把运力、清关、仓容和配送时效这些硬约束留到太晚才暴露。
更稳妥的做法是从消费者看到的承诺倒推：目标市场、商品、活动日期和可接受的送达时间，决定订单应该由哪个库存节点履约；库存节点和发货批次，决定运输方式与截单时间；运输方案和目的国要求，再反向约束促销节奏、采购批量和客服话术。
这不是要求所有团队一起参加所有会议，而是要求关键变量有明确的负责人和冻结时间。销售可以改变活动计划，但改变后必须知道它会影响哪些库存和物流决策；物流可以提出线路限制，但也要把限制翻译成销售和客服能执行的规则。
我通常把跨境物流规划拆成四个相互制约的目标：消费者承诺的交付时间、库存可得性、每单履约成本，以及异常状态下的可解释性。只盯单票运费，可能换来更长的在途时间；只盯时效，可能把低毛利商品送进高成本线路；只盯库存周转，又可能因为安全库存过低而频繁拆单。
所以规划的第一张表不应只有“渠道、价格、时效”，还要写出适用订单、截单条件、承运范围、追踪节点、丢损处理规则和备选方案。没有适用边界的时效数字，不能直接拿来做消费者承诺。
销售说的“下周要放量”、采购说的“货已下单”、仓库说的“库存够”、物流说的“渠道可走”，表面上像在说同一件事，实际可能分别指活动日期、工厂出货、可销售库存和理论可发运能力。若没有统一定义，会议里每个人都可能正确，计划却依然错误。
我建议先统一三个口径：可承诺库存是扣除预留、质检和不可售品后的数量；承诺时效是消费者下单后到可追踪妥投的时间区间，而非理想情况下的运输天数；物流成本是按订单实际发生的履约成本，而不是只看运费报价。
先统一口径，再比较方案；先明确承诺，再讨论提速。这是跨部门规划从“信息同步”走向“共同决策”的起点。
假设一个团队计划在某个周末做促销，销售预测活动期间订单增长，采购因此提前备货，仓库也安排加班。若这批货的大部分仍在头程运输途中，销售看到的“在途库存”就不等于活动开始时能分配的“可履约库存”。即使货已经到达目的国仓库，也可能受上架速度、预约入仓或系统库存回传延迟影响。
与此同时，促销会把订单集中到短时间窗口。平时每日订单分布平稳，仓库和承运商有时间消化波峰；大促则可能让拣选、打包、揽收和末端配送同时达到容量上限。于是同一条线路的报价没有改变，实际首公里等待和仓库处理时间却变长。
因此，促销计划要拆成“总量”和“时间分布”两种预测。只报活动总订单，不报逐日或逐小时的峰值，物流团队很难提前判断需要加班、预约仓容、切换渠道还是控制销售节奏。
常见场景是销售维护活动表，采购维护采购进度表，仓库维护库存表，物流维护渠道价卡，客服则在知识库里保存一套时效说明。每张表都可能是最新的，但它们更新频率、字段定义和责任人不同，彼此之间没有自动或固定的核对机制。
例如，采购表显示货物已经发出，销售就把数量计入活动可售量；实际上货物还没完成出口操作，且预计到仓日只是供应商给出的理想日期。物流同事知道目的地航班紧张，却没有被要求更新活动风险，客服自然也就继续沿用旧时效。
问题不是员工不努力，而是计划没有设计“什么变化必须通知谁、多久内通知、谁有权修改承诺”。只增加群聊和会议，往往只是让信息更多，并没有让行动更一致。
日常延误未必都需要升级处理。若某票包裹晚一天，但仍在对消费者承诺区间内，处理方式可以是监控；如果某线路连续多个批次出现首程未揽收、清关停滞或轨迹断更，则可能是流程性风险，需要重新评估渠道或承诺。
我会把风险分成三类：需求风险，例如销量远高于预测；供给风险，例如采购或入仓晚于计划；履约风险，例如渠道、清关或末端派送不稳定。这样团队讨论时可以快速区分“要不要补货”“要不要转渠道”“要不要调整销售承诺”，避免把所有问题都塞进一条“物流延误”标签里。
物流计划的价值不只是预测问题，而是提前定义问题出现后，谁有权采取什么动作。
渠道报价经常用“每公斤多少钱”或“每票多少钱”展示，但企业实际承担的成本可能还包括操作费、偏远地区附加费、燃油或旺季附加费、尺寸计费差异、退件处理、改址费用和异常理赔的时间成本。报价表上的低价，未必等于结算单上的低成本。
比较渠道时，我会要求财务或物流按同一批订单做回算：使用真实的重量和尺寸，加入目的地分布、附加费和退件比例，再对照最终账单。若只能拿到报价而没有真实结算数据，结论就应标记为“待验证”，不能直接写进长期预算。
另一个容易忽略的因素是低价渠道造成的客服工时。追踪节点稀疏或异常反馈慢，可能让每票订单多出一次人工查询。单票多花几分钟看似不多，乘以活动订单量后会挤占客服处理退款、地址修改和高风险投诉的时间。
物流服务商给出的运输区间，可能从揽收、出库或离开枢纽开始计时，不一定从消费者下单开始，也不一定覆盖仓库处理、清关、偏远地区派送和节假日影响。若把“运输时长”直接写成“下单后到货时间”，页面承诺就可能天然偏乐观。
我建议将履约时间拆开观察：订单处理、仓库出库、首程交接、干线运输、清关、末端派送和妥投回传。拆分不是为了把责任推给不同团队，而是为了知道延误发生在哪个环节，以及该由谁采取措施。
在历史数据不足时，应使用区间而不是单点，并写明统计口径。例如“从支付成功到承运商妥投轨迹的工作日区间”，比“约五天送达”更可核验。具体展示方式仍应符合目标市场消费者保护规则和平台要求。
平均数会掩盖尾部风险。假设大部分订单很快送达，少量订单因清关或末端异常拖延很久，整体平均值可能仍看起来可以接受，但消费者最容易感知的恰好是这些未按预期到达的订单。
我会至少同时看中位数、较慢分位区间和超承诺比例，并按国家、渠道、仓库和商品类型切分。若业务数据暂时不足以稳定计算分位数，也可以先统计订单数、按时率、最长等待段和异常原因，积累到足够样本后再做细分判断。
时效规划不应只问“通常多久”，还要问“慢的时候会慢到什么程度，出现后有没有替代路径”。
线路数量多不等于风险分散。两个渠道如果依赖同一机场、同一清关节点或同一个末端网络，遇到同一类中断时可能一起受影响。真正的备份需要验证它是否在限制条件、覆盖地区、操作能力和切换时间上具有差异。
备选渠道还必须提前测试标签、申报字段、系统映射、揽收预约和异常联系人。若等到主渠道不可用才首次试跑，切换本身就会制造新的错误。对于高峰期订单，最好把备份线路设计成“小规模常态验证”，而不是只放在应急预案里。
临时会议适合处理复杂例外，不适合每次都重新讨论同一种问题。比如库存覆盖低于几天要不要降低投放，某渠道扫描延迟多久要不要暂停新订单，预计到仓时间变化几天要不要通知客服，这些可以提前写成规则。
规则并不意味着机械执行。规则应提供默认动作、责任人和例外授权人，让团队在紧急情况下迅速处理，并在事后复盘阈值是否合理。没有规则时，每次都要等主管逐项确认；规则太僵硬时，又会错过特殊商品或市场的差异。
规划时先看商品属性和目的地，而不是先选物流渠道。商品是否带电、是否易碎、是否有温控或特殊申报要求，目的地是否偏远、是否存在进口限制、当地消费者对到货时间的预期如何，都会影响可用路线和处理方式。
我通常按商品，市场组合建档，而不是给整家店统一设置一个物流方案。相同商品在不同市场可能适用不同仓库和渠道；同一市场内，不同客单价、尺寸和退货成本的商品，也可能需要不同服务层级。
涉及税费、产品准入、进口申报和消费者告知时，应以目标市场官方机构、平台规则及专业服务方的当前要求为准。规划文档要记录查询时间和责任人，因为规则会变化，不能把历史经验当作永久有效的合规结论。
从消费者下单到妥投，可以用一个简单的时间预算表达：订单处理时间，加上仓库处理时间、首程交接时间、干线运输时间、清关时间、末端配送时间，再加上风险缓冲。这个表达式不是为了假装每一段都能精确预测，而是为了找出哪些时间有历史数据、哪些仍依赖外部估计。
若一个环节由企业直接控制，例如仓库出库，就应追踪处理时长及超时比例；若由外部承运商负责，则应看服务协议、可追踪性和历史履约表现；若数据不足，就把不确定性写进承诺和预案，而不是在表格里填一个看似精确的天数。
时间缓冲也不宜简单地给所有订单统一加几天。可以按市场、渠道、季节、偏远地区和商品属性设置差异，并复核缓冲是否过大到损害转化，或过小到制造持续投诉。
库存计划需要把货物状态分清：在途、已到仓未上架、可售、预留、待质检、退回待处理和不可售。销售预测只能和能够被订单系统正确分配的库存相连接，不能把所有在途货物都视为随时可卖。
若使用多个仓库，还要明确订单分配规则：优先满足时效、优先消化近效库存、优先降低单票成本，还是优先减少拆单。不同目标会带来不同的库存消耗和物流支出，没有一个规则适合所有场景。
仓库之间调拨也要计算完整代价。调拨可能改善局部缺货，却增加二次运输、处理时间和库存差异风险。若调拨周期已经超过活动剩余时间，表面上的“库存补救”可能并不能解决活动履约。
为了比较方案，我会把成本拆成可识别的项目：头程或运输费用、仓内操作费、包装耗材、附加费、退件与重派、库存占用、客服处理，以及履约失败可能带来的退款或补偿。各项目的可获得数据不同，但分开列出来，就能识别当前比较究竟覆盖了哪些成本。
库存占用和服务损失不一定都能精确折算成单票金额，所以需要同时看成本指标和服务指标。不要为了得出一个“唯一正确”的总分，把缺乏证据的假设强行换算成金额；保留关键指标并做情景分析，往往更诚实也更有用。
管理计划的关键不是预测百分之百准确，而是在变化出现后能及时调整。我会为销量偏差、库存覆盖、入仓延迟、渠道轨迹异常和妥投率分别设观察阈值。阈值应由企业的历史数据和风险承受能力决定，不能照抄其他公司的数字。
每个阈值还要配套动作。例如销量超过预测一定幅度，销售需更新活动计划，供应链重新测算库存；某渠道连续出现超时，物流先限制该线路的新单量，再由客服更新解释口径；在途库存晚到，则由库存负责人判断调拨、替代商品或下架活动。
没有责任人、动作和完成时限的预警，只是一个颜色变红的仪表盘。预警的质量，最终应看它是否缩短了发现风险到采取行动的时间。
下面用一个虚构的家居配件卖家情景说明方法，数字用于展示决策过程，不代表任何公司的真实经营数据或行业平均值。该卖家面向一个海外市场销售轻小件商品，计划在两周后的周末开展促销，预估活动期间订单从日常水平上升。
团队原计划在促销前把全部订单交给单一经济线路。销售认为现有库存足够，采购表显示补货已经发出，仓库则按最近一次盘点确认有货。物流团队进一步核对后发现，现有库存有一部分处于待上架状态，补货的预计到仓日期也没有包含入仓处理时间。
这时规划的第一步不是立即增加采购，也不是直接改用更贵的快线，而是重新建立“活动期间可履约库存”视图：可售库存、活动预留量、预计到仓量、到仓可信度、每个仓库能承接的日处理量，分开呈现。
团队把活动订单按日拆分，并与仓库当前每日可处理能力对照。假设模型显示促销首日订单会集中，而仓库需要一天时间完成订单处理和交接，那么即使活动总订单看起来在仓库处理能力之内，首日订单也可能因积压而错过原本可用的运输批次。
据此，销售将优惠活动分为预热和高峰两段，避免所有优惠集中在同一时段；仓库确认加班安排和截止时间；物流预留一部分容量给高优先级订单；客服则获得按渠道和订单状态区分的解释口径。需要特别说明的是，这些调整必须在库存、价格和平台规则允许的情况下执行，不能只为了物流方便牺牲消费者权益。
活动期间，团队不以“出库单已创建”作为发货完成，而是跟踪出库、承运商首次扫描和妥投等不同节点。若系统显示已出库但承运商没有接收扫描，就能及时判断问题发生在仓内交接还是运输途中。
团队没有在旺季前一刻才启用备选渠道，而是提前安排一小批同类订单走备选线路，检查标签格式、轨迹回传、费用项和异常联系人是否正常。试跑样本不应只挑最简单的订单，还应尽可能覆盖常见目的地区域和商品规格；不过样本量太小，也不能据此断定线路长期表现。
试跑期间，记录每个订单的支付时间、出库时间、首次扫描、关键运输节点、妥投时间和最终结算费用。若只有几票样本，可将结果用于发现操作问题，不用于对外宣称某渠道“稳定快多少”。这一区分能避免团队把一次顺利运输误当作可靠的服务基线。
当主线路的可用容量下降或异常信号超过内部阈值，才按预定规则把部分订单转到备选线路。切换比例和适用订单由物流、销售与财务共同确认，避免快线成本无差别地覆盖所有订单。
活动结束后，团队对比预测订单与实际订单、可售库存与实际分配、计划出库时间与实际出库时间，以及不同渠道的账单和追踪情况。复盘时要区分“预测错了”和“执行偏离计划”：如果销量预测准确但到仓延误，下一次应改进供应与入仓缓冲；如果商品明明可售但订单没有被正确分配，则要检查系统库存和仓库规则。
假设情景复盘发现，活动订单总量只比预测高出一成，但峰值日高出接近四成；同时，多数延误发生在首次扫描之前，而非干线运输阶段。此时优先措施应是提高峰值排班、明确仓库交接时间和扫描监控，而不是单纯更换干线渠道。
若延误主要出现在清关或末端派送，团队则要按市场和线路重新审查时效区间、申报资料、服务范围和客服告知。复盘必须追到过程节点，才能把下一次规划改在真正出问题的环节。
跨境规划不宜只在季度开始时做一次。季度计划用于确定市场、仓网、预算和主要活动；周度滚动计划则用于更新销量、库存、在途状态、仓库能力和渠道表现。促销或高风险线路还需要更高频的短周期检查，但不必让所有团队每天重复汇报所有数据。
滚动计划的重点是明确“本周决策”和“未来风险”。例如，本周可执行的活动安排、下一批补货的确认时间、预计到仓的可信程度、某线路可用容量，以及需要管理层拍板的成本取舍。若会议没有需要确认的变化，就不必为了开会而开会。
会前由计划负责人汇总版本一致的数据，会议上只处理偏差、冲突和决策；会后记录结论、责任人、截止日期和触发条件。多个团队若继续各自保留私有版本，滚动计划就会沦为会议纪要，而不是可执行的经营计划。
库存数量由谁确认、渠道时效由谁更新、活动需求由谁提供、异常费用由谁回收，必须写清楚。对数据要求不只是“有这个字段”，还包括更新时间、来源、单位和缺失时的处理方式。
如果暂时无法实现系统集成，先建立可控的共享表也比复制多份表格更可靠。表格要有唯一负责人和版本日期，关键字段使用统一选项，历史版本保留变更记录。特别重要的数字，例如可售库存和促销截单时间，不要只通过聊天消息临时传递。
系统建设可以逐步推进：先让订单、库存、仓库和物流状态拥有可核对的唯一来源，再自动化重复录入；不要先做复杂仪表盘，却仍要靠人工判断不同表格哪个是真的。
轻微延误、可能影响承诺的延误、已经影响消费者的履约失败，处理方式应不同。建议每一类异常都有识别条件、通知对象、首个动作和升级时限。比如，尚在承诺区间内的轨迹停滞可以先监控；接近承诺上限时，客服准备主动说明；已超承诺且无可靠新节点时，再评估退款、补发或其他补救。
具体阈值需要结合市场、平台要求和企业承诺制定，不能把“停滞几天”设成所有渠道通用的规则。易受温度、时效或节日影响的商品，也需要更保守的升级路径。
异常记录不应只写“物流问题”。至少要包含订单或批次、发生节点、发现时间、责任角色、消费者影响、处理动作和最终结果。结构化记录才能看出问题是否重复发生。
客服是最先听到消费者疑问的一线角色，也能发现页面时效、渠道表现与真实感受之间的差距。活动前，客服需要知道可承诺范围、不同状态的解释方式、何时升级和哪些话不能随意承诺；活动中，则要获得库存变化、渠道调整和预计恢复时间。
这不代表把所有物流细节推给客服。物流团队应提供可执行的状态说明，运营团队维护页面承诺，客服按规则沟通。若需要人工查询才能给出订单状态，就应记录查询原因，评估能否通过追踪数据映射或自动提醒减少重复工时。
客服反馈不是“售后噪音”，而是服务承诺是否可理解、可兑现的观测窗口。
订单量较少、团队角色重叠时，最需要的不是建立庞大的跨部门委员会，而是保证每一单能回答几个基本问题：库存在哪里、订单从哪里发、当前运输状态是什么、承诺到货区间是什么、出现问题该找谁。
建议先用一张主表或简单系统维护商品、市场、库存节点、物流渠道、服务区间、负责人和异常联系人。每周固定核对在途、库存和未妥投订单，并把每次渠道切换的费用和结果记录下来。
初创团队可以接受人工流程，但不应接受无人负责的数据。最先值得投入的自动化，通常是减少重复抄写、统一订单状态和提醒异常，而不是追求一次性打通所有系统。
当订单波动增大、促销频率上升，日均订单数不再足以指导仓库排班。团队需要按活动、星期、市场和商品拆分订单预测，并将仓库日处理能力、截单时间和承运商揽收能力纳入计划。
同时要提高库存状态准确度，尤其是多仓、多平台经营时。应识别已预留订单、待上架货物和在途库存，避免销售把不可立即履约的数量计入活动可售量。
增长阶段不必追求每个预测都准确，而应关注预测偏差是否能及时被发现，以及偏差会不会影响消费者承诺。可以按SKU或市场分层：高销量、高波动和高缺货损失的商品优先投入数据治理。
扩展到多个市场后，单一渠道的时效和成本结论往往失效。需要按市场建立服务矩阵，区分仓库位置、末端覆盖、退件路径、商品限制、客户支持语言和适用渠道。
多仓库存分配也要有明确目标：哪些商品适合前置到离消费者更近的仓，哪些适合集中库存，哪些只在销售稳定后再分仓。判断时应把库存分散造成的安全库存增加、调拨需求和滞销风险一起考虑。
如果多个市场共用同一采购和仓储计划，建议设置区域负责人或明确的跨市场决策机制。否则某市场为提高配送速度提前占用了库存，可能挤压其他市场的活动需求。
旺季计划应同时制定主方案、备选方案和限流条件。主方案写明常规渠道、仓库能力和活动节奏；备选方案写明触发条件、可承接订单范围和新增成本；限流条件说明何时调整促销、页面时效或订单接收节奏。
提前与渠道、仓库和客服确认联络路径，明确谁能决定切换、谁负责费用批准、谁更新页面与消费者沟通。不能把备选线路只写在文件里，却没有确认是否有可用容量、能否处理实际商品、轨迹能否回传。
一旦容量紧张，优先保障消费者已看到的承诺和高风险订单，而不是试图让所有新订单继续享受原有时效。诚实调整承诺通常比大量订单超时后再补救更可控。
对于低客单价、低毛利商品，经济线路可能是合理选择，但前提是服务水平与市场预期相匹配，且异常处理成本不会吞噬省下的运费。企业应明确最低可接受的追踪质量、妥投表现和消费者沟通标准。
如果低价方案导致较多轨迹不明、重复查询和退款，应该把这些成本纳入评估，而不是只看运费差额。对无法覆盖偏远地区或特定商品的渠道，也应在订单分配规则中排除。
取舍建议：先用真实订单小批量验证，再按商品和地区逐步放量；不要因为报价最低，就把所有订单一次性切换过去。
高客单价订单更需要清楚的追踪节点、可查询的交接记录和可执行的异常处理方式。企业应比较渠道的服务边界、理赔条件和实际处理周期，而不仅是宣传的运输时效。
高服务等级也不等于盲目选择最快线路。若消费者没有明确的时效需求，过高物流成本可能侵蚀利润；若产品容易破损或退货，包装设计、签收证明和退件流程可能比单纯提速更重要。
取舍建议：按订单价值、商品风险和目的地差异设置分层规则，并把高风险订单优先放入人工监控，而非全量人工盯单。
新市场缺少历史数据时，成本模型、时效区间和退件比例都不稳定。此时可以先选更容易追踪、流程更透明的方案，控制测试规模，观察真实账单和消费者反馈。
测试要提前写明判断条件：订单达到什么规模后重新谈价，连续多少批次后评估时效，出现哪些合规或退件问题就暂停扩量。没有退出条件的市场测试，容易把临时试验逐渐变成长期高成本业务。
取舍建议：先确认需求与履约可行性，再逐步优化运费。不要为了验证低价线路，让测试期出现无法解释的承诺偏差。
库存不足时，常见反应是继续接受订单，期待补货及时赶到。若补货日期没有足够可信度，这相当于让消费者承担供应链的不确定性。更好的选择包括调整页面交付区间、限制促销数量、切换可售仓库或推荐可替代商品。
不同动作的代价不同：限量可能减少短期销售；延长承诺可能降低转化；换仓可能提高履约费用；替代商品则需要商品和客服共同确认适配。应按毛利、库存风险、活动价值和消费者影响做判断。
销量目标可以修改，已经向消费者作出的承诺不能被内部预测轻易覆盖。库存紧张时，最重要的是及时暴露约束，而不是把风险推到发货之后。
业务系统的价值不在于接入的系统数量，而在于能否减少错误决策和重复人工。若当前最大问题是库存状态不同步，优先解决库存数据可信度；若问题是物流异常发现太晚，先统一关键轨迹节点和升级规则；若问题是活动需求变化传递慢，则应优化计划更新流程。
自动化也有边界。异常分类不成熟时，把错误规则自动化会更快地产生误报；商品和市场差异尚未梳理清楚时，强行使用统一规则会隐藏例外。因此应先稳定字段、口径和责任，再逐步自动化高频、规则清楚的动作。
取舍建议：以“减少多少决策等待、重复录入和错误分配”为投资评估，而不要只用“接入多少数据源”衡量项目成果。
每次活动或重要异常结束后，至少留下三类结果：预测与实际的差异、问题发生的具体节点、下一次计划中的规则变化。只留下“加强沟通”“提升协同”这样的结论，下一次仍会在相同位置重新争论。
复盘不应只追责。销售预测偏差、仓库交接延迟、渠道轨迹异常和系统状态错误，可能同时影响最终结果。先识别机制缺口，再判断具体责任，才能让团队敢于暴露风险，也能让改进落实到字段、阈值和流程。
如果企业现在还没有成熟的协同机制，我建议选一个订单量足够观察、范围又可控的市场和活动做试点。先整理消费者承诺、商品限制、可售库存、仓库能力、渠道成本、历史追踪节点和异常负责人，再确定主方案、备选方案和触发条件。
试点结束后，比较计划与实际发生了什么，特别是峰值订单、出库交接、首个承运扫描、妥投、费用结算和客服查询。确认哪些数据可靠、哪些需要补采，再决定扩展到其他商品和市场。
我的判断是，跨境物流规划最重要的产出不是一张渠道报价表，而是团队共同认可的一套承诺边界、库存口径、异常规则和决策授权。下一步可以从最近一场促销开始，找出销售预测、可售库存和物流能力之间最容易断开的一个交接点，先把责任人、更新时间和触发动作写清楚。做到这一点，团队才真正开始把物流与经营计划接在一起。
读者评论
我们以前也把在途库存算进促销可售量，结果到仓和上架时间一延，客服只能临时改口径。把库存状态分开后确实好判断，但多仓数据能否及时同步还是关键。
按中位数和较慢分位看时效，比只看平均数更接近消费者体验。不过小市场订单量有限，样本少时分位数据容易波动，最好同时标注订单数和统计周期。
文中提到的渠道备份很实用。我遇到过两条线路实际共用同一个清关节点，表面上有替代方案，出了问题还是一起受影响，定期小批量测试确实不能省。