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2015年以后，在國內(nèi)“即時物流和最后一公里”這個賽道越發(fā)細分，從電商的當日達和臨時儲存柜，到生鮮冷鏈的DOOR TO DOOR，再到超市半小時達;從買衣服到買蔬菜和鮮花，再到即時事物的跑腿代辦;更有上門按摩、推拿、修手機、上門送藥等生活服務，不僅服務越來越細分化、場景化，速度也是越來越快，從之前的當日達到現(xiàn)在的隨時達，可謂是進步神速，同時也開始逐漸向 高配送體驗發(fā)展，希望用更高品質(zhì)的服務吸引消費者。在美國也同樣在發(fā)生類似的變化。

“即時物流”即省去倉儲和中轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)，為用戶提供極速、準時的門到門末端配送服務。最初主要定位于外賣市場，隨著新零售消費渠道的下沉，這一格局被打破，即時物流的市場潛力被無限挖掘。

最近幾年，以外賣為依托，即時配送業(yè)務在全球范圍內(nèi)掀起了一波快速發(fā)展的浪潮，全球各地都出現(xiàn)了很多創(chuàng)業(yè)公司，其中國外知名的包括美國的Uber Eats(全球)、英國的Deliveroo、印度的Swiggy、Zomato(分別被美團和阿里投資)，印尼的go-jek等等。國內(nèi)除了美團外賣、餓了么、滴滴外賣等典型代表外，而還有專注于即時配送服務創(chuàng)業(yè)公司，比如閃送、UU跑腿、達達、點我達等;美國專注于即時配送服務創(chuàng)業(yè)公司比如ATUTOX、GESOO等。

畢竟最后一公里連接著千萬個家庭，其背后的市場空間想象是特別豐富的，何況和最會一公里緊密聯(lián)系的另外一個詞匯就是高頻，高頻就意味著流量，意味著變現(xiàn)的能力，那也就不難看見行業(yè)巨頭和初創(chuàng)公司們紛紛展開創(chuàng)新與博弈， 希望在高品質(zhì)化和高速化的物流“最后一公里”浪潮之中占得先機。

現(xiàn)在的物流模式主要有這么幾種，主要根據(jù)業(yè)態(tài)而定，一種是 電商中轉(zhuǎn)倉模式，即通過自建或租賃城市區(qū)域倉，進行平臺訂單--區(qū)域中轉(zhuǎn)倉--城市分揀中心--到用戶的直連配送 ，比如國內(nèi)的京東、美國的亞馬遜、亞米網(wǎng)等電商公司。這其中尤其以京東和亞馬遜的自建倉模式優(yōu)勢明顯。國內(nèi)京東推出的“準時達”服務就是在自建倉儲物流的基礎之上，保證配送速度，準時到達客戶手中的。

而淘品牌會與順豐以及三通一達的傳統(tǒng)物流公司合作，實現(xiàn)最后一公里的送達。

最后一公里不僅僅解決送達的問題，更為關鍵的是從用戶下單到收到產(chǎn)品過程的速度體驗，這對生活急需品和生鮮類產(chǎn)品的最后一公里提出了更高的要求。在2C的模式上有赫赫有名的 盒馬鮮生、每日優(yōu)鮮，使用的是“城市前置倉”模式 ，將倉庫布與城市社區(qū)中，保證將生鮮產(chǎn)品快速送達至目的地。在2B的模式上有 美菜、宜花科技、叮咚鮮食，美團的快驢進貨使用的是“城市分揀倉模式” 覆蓋范圍主要針對一個城市的小B商家。

在超市到用戶的最后一公里是京東達達、閃送、叮當快藥等基于眾包模式的點對點配送方案。眾包點對點模式因為有廣泛的連接性更適合平臺模式，尤其以外賣更為突出，無論是美團外賣還是餓了么都是這個模式的鐘愛者。

但是， 在提供高速、高質(zhì)量服務的同時，人力物力成本顯著提升 ，其它問題也隨之而來。中轉(zhuǎn)倉模式的問題是，中間入倉和分揀導致時效性差，且在城市中設置眾多倉庫，其場地、設施、人員等也會帶來較大成本。眾包模式中，距離較遠時費用較高。另外在國內(nèi)眾包模式中，大多是兩輪交通工具，運送物品種類受限的同時，安全問題也不容忽視。而在美國多數(shù)城市都使用汽車配送，使用汽車配送不會發(fā)生國內(nèi)這種頻發(fā)的交通事故、安全性相對較高，但是問題也隨之而來。

以作者所在城市洛杉磯為例，洛杉磯已經(jīng)是美國人口密度最大的城市之一，即便如此依然沒辦法和國內(nèi)的居住密度相提并論，所以遇到的第一個問題是配送密度低、地域廣泛，導致配送的時間長;其次，使用汽車最大的問題是堵車，在城市中心DOWNTOWN這類的區(qū)域，不僅堵車而且根本沒有地方停車，停車費和罰單高的離譜。最后是汽車和短途交通工具結合的方式，但是因為美國對駕照的要求很高，而且安全問題等，能夠從事最后一公里配送的可用勞動力非常稀少。

于是，美國科技企業(yè)紛紛加大科技研發(fā)方面的投入， 希望用新技術，降低“最后一公里”物流成本，并進一步加快運送速度，提高服務質(zhì)量。 在技術創(chuàng)新的潮流中，主要有兩種方式解決以上問題：一種是用無人機、無人車這些耳熟能詳?shù)男掠布嫒肆M行高速運輸;谷歌、亞馬遜、UBER、特斯拉都在城市物流領域花費重金進行研發(fā)，希望獲得自動駕駛配送的先發(fā)優(yōu)勢。筆者熟知的硅谷科技企業(yè)AUTOX已經(jīng)開始進行無人駕駛配送商業(yè)化，并且和國內(nèi)的美團進行了戰(zhàn)略合作。

但是這種模式最大的困難在于技術成熟度與法律和實際環(huán)境融合的困難，對于美國市場在最后一公里配送上特別需要這類的服務，勞動力成本高昂并且稀缺是制約美國生活服務向最后一公里躍進的最大障礙。

另外一種是， 運用算法+大數(shù)據(jù)分析+人工智能，實施分布式系統(tǒng)的架構升級，對配送過程進行優(yōu)化，降低配送成本，提高配送速度。 即時物流業(yè)務對故障和高延遲的容忍度極低，在業(yè)務復雜度提升的同時也要求系統(tǒng)具備分布式、可擴展、可容災的能力。圍繞成本、效率、體驗核心三要素，即時物流體系大量結合AI技術，從定價、ETA、調(diào)度、運力規(guī)劃、運力干預、補貼、核算、語音交互、LBS挖掘、業(yè)務運維、指標監(jiān)控等方面，業(yè)務突破結合架構升級，達到促規(guī)模、保體驗、降成本的效果。即時物流業(yè)務對故障和高延遲的容忍度極低，在業(yè)務復雜度提升的同時也要求系統(tǒng)具備分布式、可擴展、可容災的能力。

在配送系統(tǒng)優(yōu)化過程中，美國和國內(nèi)幾乎都面臨著相同問題，如果處理不好，會嚴重影響優(yōu)化的效果：

1，用戶的需求存在著極大的波動。 以外賣為例，午飯和晚飯時間的訂單數(shù)目會遠遠高于其他時間。在低峰期，如果有較多的司機會導致的運力浪費;相反，在高峰期，較少的司機又會導致訂單的延誤。

2，法律以及配送人員本身的行為會影響對于運力的分配。 例如配送人員會因為接收訂單數(shù)過多，配送時間長，每單運費較低而選擇離職去其他平臺，因此需要為他保證每日適度的接收訂單數(shù)目和每單不低于10美元的收入。同時，如何合理的分配訂單，減少司機的繞路情況;多送訂單給予獎勵，使得他們更愿意接收訂單，這一點也很重要。

備注：美國法律要求全職司機和全職雇員享受相同待遇，而這會導致在配送過程中發(fā)生的任何問題都將由公司埋單，例如交通事故賠付、人身傷害、工作補貼等，這會極大的加劇企業(yè)的成本。同時，法律要求平臺不能對兼職司機實行控制措施，例如不能要求他準時上線、不能要求每天送達多少單等。

3，因為配送服務的性質(zhì)越來越多地向即時服務過渡，所以系統(tǒng)的響應時間必須足夠短。 往往要求系統(tǒng)在幾分鐘內(nèi)，就要給出合理的調(diào)度方法，充分利用每一個配送人員，并對新信息及時給出回應。這意味著算法在合理的基礎之上要更簡潔，進一步加大了計算分析的難度。

4，參與建設商家的IT系統(tǒng)變得異常重要。 配送除了和平臺直接關聯(lián)的司機有關外，還與合作商家有關系，合作商家的對it系統(tǒng)的熟練使用程度會大大降低調(diào)度的響應時間。同時，商家it系統(tǒng)是建立在對商家業(yè)務形態(tài)非常熟悉的基礎完成上的，這樣才會與配送環(huán)節(jié)高度匹配。

對于配送系統(tǒng)的優(yōu)化，由于系統(tǒng)的復雜程度很高，算法設計上具有難度，具有很高的知識與技術門檻，對于設計人員來講，需要較強的物流建模能力和數(shù)據(jù)分析能力。

在美國即時配送平臺GEOSOO就是很好的例子。這家公司根據(jù)O2O即時物流的市場情況，將配送人員根據(jù)雇傭方式、服務時長、經(jīng)驗多少;客觀條件交通路線、語言熟練度、城市分布、商家分布區(qū)域;商家產(chǎn)品標準化流程等做了分類，通過整數(shù)規(guī)劃模型，對分單過程和配送過程分別建模，建立算法數(shù)據(jù)和計算平臺，同時考慮了用戶和司機的行為，并針對模型建立對世界深度感知。

對O2O即時配送平臺運營進行了機器學習優(yōu)化。

GESOO即時配送的解決方案是，采用一套“分布式存儲+AI中心調(diào)度”協(xié)作的同城物流模式，實現(xiàn)UBER+達達的結合，達到降本提速的作用。利用和國內(nèi)美團類似的分布式架構，通過：

LBS系統(tǒng)： 提供正確位置(用戶/商戶/司機)以及兩點之間正確的駕駛導航。

多傳感器： 提供室內(nèi)定位以、精細化場景刻畫、司機運動狀態(tài)識別

時間預估： 提供所有配送環(huán)節(jié)時間的準確預估

調(diào)度系統(tǒng)： 多人多點實時調(diào)度系統(tǒng)，完成派單決策：誰來送?怎么送?

定價系統(tǒng)： 實時動態(tài)定價系統(tǒng)，完成定價決策：用戶收多少錢?給司機多少錢?

規(guī)劃系統(tǒng)： 配送網(wǎng)絡規(guī)劃系統(tǒng)，完成規(guī)劃決策：站點如何劃分?運力如何運營?

實現(xiàn)最后一公里時效性的有效保障，通過此種模式已經(jīng)將配送時間從2小時縮短到1小時，和國內(nèi)的速度持平，這在美國即時配送領域非常難得，美國目前多數(shù)城市都不能實現(xiàn)同城當日達，對于即時配送更是可望不可求。

GESOO即時配送省去了倉儲分揀，通過GESOOAI智慧大腦，對1000多眾包司機進行實時的智能調(diào)度和管控，以即時響應各類配送場景和訂單需求，將門店發(fā)貨的配送時長控制在30分鐘之內(nèi)。并通過全自動調(diào)度降低整體運營成本，將配送信息與車輛信息、路況信息實時動態(tài)匹配，從系統(tǒng)整體層面做優(yōu)化，同城服務半徑可達 50邁，2小時可送達，在運輸距離較遠的情況下依然能保證高時效。

分鐘級配送不斷刷新最短送達時長的背后，是技術創(chuàng)新和模式創(chuàng)新驅(qū)動的物流產(chǎn)業(yè)升級。

即時物流的興起印證著人們消費觀念的轉(zhuǎn)變，以商業(yè)促進消費的模式變?yōu)榱艘韵M體驗促進商業(yè)的模式。對于即時配送平臺來說，如何獲取源源不斷的訂單量和流量是關鍵，訂單情況決定平臺發(fā)展前景。新消費趨勢是即時物流發(fā)展的隱形動力，而選擇什么樣的方式發(fā)展，則需要物流平臺聚力聚利。

同時，技術賦能時代，即時物流離不開大數(shù)據(jù)、人工智能、GPS+GIS定位、移動互聯(lián)網(wǎng)、智能手機等的支撐，例如人工智能能預測運力需求，提高配送效率，智能調(diào)配訂單，降低資源浪費;大數(shù)據(jù)能夠積累配送單量、路線、時間等數(shù)據(jù);GPS+GIS定位協(xié)助配送員完成路線規(guī)劃，實時監(jiān)督配送員;移動互聯(lián)網(wǎng)為實時信息傳遞提供通路;智能手機將線下配送員納入到共享信息環(huán)境。

即時物流與智慧物流相互促進，換道超車的機遇中，誰能把握好最后一公里誰就擁有更多的市場話語權。