供应链“最后一公里”难题多、成本高，AI有望破局。

人工智能正在重塑物流的“最后一公里”环节。通过优化配送路线、实时调整、改善客户沟通以及预测包裹丢失或被盗等潜在问题，AI 技术不仅显著提高了配送效率和客户满意度，还有望解决这一环节长期存在的高成本和复杂性难题，从而改善整体物流体验。

“最后一公里”的困境与机遇

“最后一公里”指货物从仓库送到消费者家中的最终配送环节。这个过程充满了不确定性，例如送错地址、交通延误或包裹因天气受损。它也是整个供应链中最复杂且成本最高昂的部分。

• 高昂成本: “最后一公里”的配送成本约占整个供应链物流总成本的 41%。
• 电商驱动: 电子商务销售额的持续增长，使得“最后一公里”比以往任何时候都更加繁忙，为技术革新创造了成熟的条件。

在这个环节，你面对的是真实世界中的人、卡车和交通状况。

咨询公司 AlixPartners 的合伙人 Erik Mattson 认为，人工智能为这个行业追赶其他行业提供了巨大机会。

AI 如何优化配送路线

传统上，配送路线依赖于静态规则或调度员的直觉。而现代 AI 模型能够根据实时变化动态调整路线，从而大幅提升效率。

• 实时调整: 与前一天就规划好的静态路线不同，AI 可以即时响应订单变化或突发路况。
• 多因素考量: AI 在规划路线时会综合考虑交通、配送时效、每站停留时间和司机运力等多种因素。
• 降低成本: 更高效的路线意味着更低的燃料成本和更高的配送密度，使司机能在一天内完成更多订单，增加收入。

行业实践案例：

• UPS 的 ORION 系统: 该系统升级后，平均为每位司机缩短了 2 到 4 英里的路程。
• 亚马逊的 Wellspring 项目: 利用生成式 AI 分析卫星图像、公寓布局和历史配送数据，为司机推荐最佳停车位和入口。
• Dispatch 平台: 动态响应真实世界的状况，实现大规模的路线优化。

改善客户体验与质量控制

除了路线优化，AI 在提升客户沟通效率和保障服务质量方面也发挥着关键作用。

我们看到，在不久的将来，AI 非常适合用于处理那些原本需要大量人力的质量保证任务。

• 主动沟通: 通过实时追踪和更准确的预计送达时间（ETA），一家名为 Deliveright 的公司将客户服务电话量减少了 80%。
• 智能客服: 物流公司 Veho 的自研大语言模型能够回答 60% 的客户和司机问题，将平均响应时间从 2.5 分钟缩短至 15 秒。
• 质量保证: AI 可以分析配送数据，例如包裹放置的地理编码和现场照片，以评估配送质量并为未来的交付提供改进建议。

预测并防止包裹丢失与被盗

包裹在运输过程中的意外和被盗是“最后一公里”面临的严重问题。AI 通过模式识别和预测分析，帮助企业提前介入，防患于未然。

去年，美国有 5800 万个包裹在家门口被盗，损失高达 160 亿美元。

• 预测失误: Veho 公司使用 AI 识别导致失误的共性，例如发现多个问题包裹都由同一名仓库员工处理，或某家运输公司的货物破损率更高。
• 预测被盗风险: UPS 开发了名为 DeliveryDefense 的 AI 软件，通过分析历史数据来识别可能成为“门廊盗贼”目标的区域。
• 主动预防: AI 可以预测高风险区域和时段，帮助公司相应地规划配送时间表和路线，以最大限度地减少包裹被盗的可能性。

AI 可以在识别模式方面发挥关键作用，帮助在盗窃发生前进行预防。