近年來(lái)，電子商務(wù)呈指數級增長(cháng)，消費者對高效及時(shí)配送的需求與日俱增，打通“最后一公里”物流的重要性也不斷飆升。

　　物流業(yè)“最后一公里”這個(gè)環(huán)節涉及復雜的交通和人員調度問(wèn)題，一直是物流業(yè)的難點(diǎn)之一。美國《福布斯》網(wǎng)站指出，隨著(zhù)人工智能（AI）技術(shù)的不斷發(fā)展，這一難題有望得到很好的解決。

　　自動(dòng)駕駛汽車(chē)

　　AI領(lǐng)域最引人注目的變化之一將是自動(dòng)駕駛汽車(chē)的日益普及。麥肯錫公司預測，到2025年，歐洲和北美的乘用車(chē)將“高度自動(dòng)化或能夠在高速公路上自動(dòng)駕駛”。

　　此外，全球無(wú)人駕駛出租車(chē)市場(chǎng)的規模預計將從2022年的17.1億美元增長(cháng)到2029年的1080億美元，復合年增長(cháng)率為80.8%。

　　隨著(zhù)AI發(fā)展，可以暢想一下在本世紀末物流交付的樣子：自動(dòng)駕駛汽車(chē)可以高效暢行于城市環(huán)境中，確保更迅捷、更具成本效益地交付，同時(shí)最大限度減少碳排放。

　　送貨無(wú)人機

　　《福布斯》文章指出，無(wú)人機送貨將在未來(lái)五年重塑物流行業(yè)。送貨無(wú)人機可以繞過(guò)交通擁堵，行進(jìn)于更直達目的地的路線(xiàn)，更迅捷地交付物品。

　　例如，亞馬遜、沃爾格林（美國最大的食品和藥品零售企業(yè)之一）和美國聯(lián)合包裹公司（UPS）等已經(jīng)測試并在物流運營(yíng)中使用了送貨無(wú)人機。亞馬遜無(wú)人機經(jīng)過(guò)9年的研發(fā)測試，于2022年圣誕節時(shí)，正式在加州和得州的城鎮開(kāi)啟無(wú)人機商業(yè)化配送業(yè)務(wù)。此外，谷歌旗下的無(wú)人機公司W(wǎng)ing在2019年實(shí)現無(wú)人機快遞商用，為美國弗吉尼亞州、得克薩斯州等地運輸食品、藥物。截至2022年10月，Wing完成了30萬(wàn)個(gè)商業(yè)配送訂單。

　　隨著(zhù)電池技術(shù)的進(jìn)步，無(wú)人機應該能夠攜帶更多有效載荷，行駛更遠距離，其能夠在城市或偏遠地區進(jìn)行最后一公里的交付。

　　機器人倉儲和分揀

　　亞馬遜是全球最大的機器人使用主體之一，該公司以及聯(lián)邦快遞（FedEx）等巨頭已經(jīng)將先進(jìn)的機器人倉儲和分揀系統集成到其運營(yíng)中，利用AI對配送中心內的包裹進(jìn)行自動(dòng)存儲、組織和分揀。

　　智能機器人系統將很快與人類(lèi)無(wú)縫協(xié)作，高效地在倉庫中導航、檢索和擱置物品，并優(yōu)化存儲空間。這種創(chuàng )新可以提高訂單的履行速度，減少錯誤并簡(jiǎn)化物流操作。

　　雖然從最狹義的定義來(lái)看，這并非是最后一公里的一部分，但它肯定會(huì )對最后一公里物流產(chǎn)生影響。倉庫機器人市場(chǎng)的規模也將進(jìn)一步擴大，預計未來(lái)五年將翻一番。

　　3D打印和按需制造

　　AI還可能影響3D打印和按需制造。

　　例如，AI算法可以實(shí)時(shí)分析需求數據，并在更接近終端客戶(hù)的地方自動(dòng)觸發(fā)特定商品的生產(chǎn)。這種分散制造方法可以減少對集中生產(chǎn)設施和長(cháng)途運輸的依賴(lài)，從而縮短交貨時(shí)間并減少碳足跡。

　　同樣，預測模型可以考慮各種因素，如客戶(hù)行為、季節趨勢和外部突發(fā)事件等，使快遞供應商能更好地預測需求峰值并分配相應的資源。因此，AI可以幫助優(yōu)化生產(chǎn)計劃、材料使用和質(zhì)量控制，從而實(shí)現高效的按需制造和個(gè)性化產(chǎn)品的交付。

　　認知機器人

　　深度學(xué)習的進(jìn)步使認知機器人技術(shù)取得了重大進(jìn)展，該市場(chǎng)有望在未來(lái)幾年快速增長(cháng)。

　　由于認知機器人配備了先進(jìn)的人工智能和自然語(yǔ)言處理能力，它們可以在公寓樓和辦公場(chǎng)所等復雜環(huán)境中導航，向特定的個(gè)人或地點(diǎn)送貨。這些機器人將能夠直接與客戶(hù)互動(dòng)，遵循語(yǔ)音命令并適應動(dòng)態(tài)情況，從而在不同的環(huán)境和復雜的場(chǎng)景中實(shí)現安全和個(gè)性化的交付。

　　不過(guò)，盡管上述有些技術(shù)已經(jīng)以某種形式存在，但由于監管、基礎設施和運營(yíng)等方面面臨諸多挑戰，它們的廣泛實(shí)施還需要時(shí)間。（本報記者 劉 霞）