如今，企业纷纷借助先进技术简化最后一公里配送。通过投资机器学习和人工智能，实现流程自动化、提升供应链可见性并达成整体成本节约。
物流企业正致力于现代化和精简最后一公里流程。例如，UPS与Google合作分析射频识别（RFID）数据，用于规划全球日均超2500万个包裹的最优路线；FedEx旗下Dataworks则利用数据科学和机器学习精准预测发货及交付时间，提升供应链可见性。
人工智能和机器学习对物流复杂性的影响
FarEye 2022年调查显示，28%的受访者认为跟踪与追踪是积极配送体验的关键。物流企业需投资技术，既为管理层提供全局概览，也为消费者带来便利。
智能计算机视觉帮助快递及运输公司自动化重复任务，简化大规模运输处理，大幅降低最后一公里复杂性。英国皇家邮政启用集成先进扫描、分拣和追踪技术的Super Hub，日处理目标约80万件包裹；瑞士邮政使用自主移动机器人（AMR），日处理能力达4万件；InPost因投资自动包裹机（APM），利润增长67%。
无人机的兴起
无人机应用使包裹送达更快速高效。英国皇家邮政计划一年内开通50条新无人机航线，未来几年部署约200架无人机，以优化最后一公里配送，缩短消费者收货时间。
物流行业的未来由人工智能、机器学习、机器人技术、大数据分析、云计算和预测分析等先进技术塑造。这些投资有助于市场参与者使最后一公里流程更简单、更具成本效益且易于管理。
降低物流复杂性并确保卓越的客户服务体验
麦肯锡指出，成功实施AI支持的供应链管理可使早期采用者物流成本降低15%，库存水平减少35%，交货时间缩短65%，显著优于竞争对手。
企业若想简化物流尤其是最后一公里的复杂环节，必须精心优化全渠道履约流程，在最小化成本的同时，借助现代技术降低复杂性，最终为消费者提供卓越体验。