2030 年最后一英里交付：将让行业变得更好的产品趋势

在新兴趋势的推动下，到 2030 年将重塑物流行业的可能性，最后一英里交付的未来为客户带来了希望。从交付车队的电气化到多式联运解决方案的激增，公司正在探索新的方法来增强客户体验及其不断增长的业务的可持续性。旨在实现碳中和运营、生成人工智能 (AI) 辅助交付以及无人机和自动驾驶车辆集成的计划对于运输商交付包裹和客户的体验具有变革潜力，包括以最快速度提供可靠性和交付质量曾经。通过拥抱这些趋势，企业可以适应不断变化的消费者期望，并配备一流的最后一英里交付系统。同时，他们可以减少对环境的影响，并释放新的增长机会和运营效率。

最后一英里的演变

许多消费者已经对订购的包裹到达家门口的速度印象深刻，未来前景更加光明，尤其是在杂货、药房和零售等领域。注重送货人员安全的路线技术（无论是驾驶、骑自行车还是步行）将发挥重要作用。它需要提高道路运营效率并实现卓越的交付质量，采用先进的优化技术来磨练交付路线，并与每个社区和建筑物的超本地特征保持一致，这些特征在由人工智能和机器学习支持的优化地图和路线解决方案中捕获（机器学习）技术。

路由算法在广泛的数据集上运行，包括来自最终用户客户的信息（通常在他们下订单的电子商务应用程序上输入）、以前访问过该物业的送货人员的输入（包括有关建筑物访问和信息的众包信息）。共享位置（例如礼宾室），以及从服务这些目的地的司机那里收集的 GPS 信息。该信息通过人工智能/机器学习流程进行过滤，以生成优化的道路交付路线。根据订单价值、包裹重量和尺寸，一些向人口稀少地区的送货可以通过无人机到达。毫无疑问，这将成为未来关于地方政府如何允许无人机飞越住宅或商业区、这些包裹有多大以及它们可以容纳什么的争论的主题。由于监管挑战、可靠性和安全问题，在可预见的将来，无人机送货可能会在郊区和更多农村地区继续增长，并且不会在人口稠密的城市地区的最后一英里中发挥重要作用。

任何路由技术的基础仍然基于经过尝试和测试的启发式方法。这些试错方法可以提供可接受的配送体验（例如，从同一个停放的货车位置步行可以合理配送到的建筑物数量），特别是在 GPS 信号较弱的场景下，底层地图数据不是最新的，或者送货员发现了特定于某个社区的捷径（例如后巷）。最后一英里的送货是由司机执行的，他们可能熟悉也可能不熟悉他们送货的社区，因为公司希望招募足够多的灵活工人，并试图降低准入门槛，以更可靠地运营他们的业务。收集和呈现超本地化配送信息（例如进入特定建筑物所需的访问代码）对于简化司机的配送体验以及确保最终客户的卓越配送质量至关重要。收集到的有关社区和城市的信息会不断更新，并在送货人员使用的交互式应用程序中展示，以便他们可以提出问题并从自治代理那里得到及时的答复。一些物业和社区在前门附近设有短期停车位或公共储物柜设施，可容纳最后一英里的送货服务，随着时间的推移，与这些物业建立的关系可能成为提高送货车队效率的关键区别因素。与当地执法机构的对话是任何最后一英里交付生态系统可持续运营的另一个基本要素。

虽然最后一英里的交付是运营中最昂贵的部分，但从事履行的公司也强调其供应链的有效性。位于人口稠密地区附近的卫星履行和配送中心（可能是自有的或共享的）接收来自总部的大宗货物，然后将它们分成更靠近每个区域的站点。这些配送中心开设在较小的城市地区，为当地创造了数千个就业机会。一 报告 数据显示，到 14 年，在电子商务的推动下，履行中心市场规模每年将增长近 2030%。

电子商务企业不断变化的客户期望

最后一英里交付的意义在于 速度、负担能力和灵活的交付选项。 2024 年的一项调查表明，80% 的消费者希望当天送货，四分之三的消费者还寻求免费送货以及选择何时何地接收订单的服务。有趣的是，大多数消费者表示，他们在购物时已经改变了消费习惯，以减少对环境的影响，现在他们寻求通过电动汽车等环保、碳中和的送货方式实现同​​样效果的送货服务。最终目标是提供无缝、积极且可重复的体验，最终用户确切地知道在线订购时会发生什么，并且每次都能可靠地收到这些物品。最后一英里占了 53 percent 供应链总成本的公司，能够在优化成本的同时超越客户期望的公司才能在这个充满挑战的市场中生存下来。

衡量交付车队的成功和持续改进

基于指标和关键绩效指标 (KPI) 的目标是每年监控网络运行状况以及改善特定交付体验和客户交付质量的基础。人工智能和其他新兴技术被用来构建闭环反馈系统，驾驶员可以提供有关道路上出现问题的详细信息，以帮助改善未来的路线。来自送货司机的 GPS 信号用于了解任何社区的特征，并将其编码到地图解决方案中，以便路线变得更加高效，并根据不断变化的停车条件、临时道路封闭和全天变化的储物柜容量进行调整。

无论是在包裹递送领域拥有自己的市场和履行能力的主要参与者，还是 白标交付解决方案 通过针对当地杂货店、药房或餐厅量身定制的品牌重塑产品，保持较低的配送成本以保持竞争力是一个具有挑战性的过程，需要结合人工智能、机器学习和丰富的客户数据集，最终为配送人员和物流公司生成优化的路线。这些最后一英里的业务为不断增长的送货车队提供了就业机会，即使自动驾驶汽车变得普遍，预计送货车队也会扩大，因为送货到客户家门口通常仍然需要送货上门服务。在这个时间紧迫的后新冠时代，越来越多的消费者愿意在网上购物，这在很大程度上推动了在尽可能短的时间内、高效、安全和具有竞争力的价格交付更广泛商品的需求——与一系列新兴技术相结合，使这一切成为可能。