近几年，物流“最后一公里”，除了要满足货品在运输过程中不被损坏的这一基本要求，也逐渐开始向高配送速度发展，希望用更高品质的服务吸引消费者。

　　针对这一现象，行业巨头和初创公司们纷纷展开创新与博弈，希望在高品质化和高速化的物流“最后一公里”浪潮之中占得先机。

　　现在的物流模式主要有两种，一种是仓储模式，即通过“收件网点-分拣中心-送件网点”三级流程进行配送，比如顺丰、圆通等传统的物流公司。京东推出的“准时达”服务也是在自建仓储物流的基础之上，保证配送速度，准时到达客户手中。

　　还有最近兴起的盒马鲜生、每日优鲜，使用的是“前置仓”模式，将仓库布与城市中，保证将生鲜产品快速送达至目的地。

　　另一种是达达、闪送、顺丰等基于众包模式的点对点配送方案。

　　但是，在提供高速、高质量服务的同时，人力物力成本显著提升，其它问题也随之而来。仓储模式的问题是，中间入仓和分拣导致时效性差，且在城市中设置众多仓库，其场地、设施、人员等也会带来较大成本。众包模式中，距离较远时费用较高。另外众包模式中，大多是两轮交通工具，运送物品种类受限的同时，安全问题也不容忽视。

　　于是，ToC物流企业纷纷开始寻找对策，加大科技研发方面的投入，希望用新技术，降低“最后一公里”物流成本，并进一步加快运送速度，提高服务质量。在技术创新的潮流中，除了用无人机、无人车这些耳熟能详的新硬件代替人力进行高速运输，在物流管理中还有一个偏“软”的方向，开始逐渐扮演更重要的角色，即运用运筹学模型+高级算法+大数据分析+人工智能，对配送过程进行优化，降低配送成本，提高配送速度。

　　在配送系统优化过程中，几乎都面临着以下几个问题，如果处理不好，会严重影响优化的效果：

　　1，用户的需求存在着极大的波动。以外卖为例，午饭和晚饭时间的订单数目会远远高于其他时间。在低峰期，如果有较多的骑手会导致的运力浪费；相反，在高峰期，较少的骑手又会导致订单的延误。

　　2，配送人员本身的行为会影响对于运力的分配。例如全职配送人员会因为接收订单数过少，工资较低而选择离职去其他平台，因此需要为他保证每日保底的接收订单数目。而对于一些兼职配送人员来说，如何合理的分配订单，减少他们的绕路情况，使得他们更愿意接收订单，这一点也很重要。

　　3，因为配送服务的性质越来越多地向即时服务过渡，所以系统的响应时间必须足够短。往往要求系统在几分钟内，就要给出合理的调度方法，充分利用每一个配送人员，并对新信息及时给出回应。这意味着算法在合理的基础之上要更简洁，进一步加大了计算分析的难度。

　　对于配送系统的优化，由于系统的复杂程度很高，算法设计上具有难度，具有很高的知识与技术门槛，对于设计人员来讲，需要较强的运筹学建模能力和数据分析能力。

　　目前各平台难以通过企业内部的力量做好这一点，往往会寻求与外部合作。比如中国邮政规划院、菜鸟网络、京东物流、顺丰快递等行业龙头与清华大学工业工程系物流与供应链中心合作，共同建设未来城市物流。同时，也有一些有海归人员背景、学术能力较强的公司以运筹学优化作为切口，进入同城物流市场，叮咚传送就是很好的例子。

　　清华大学工业工程系的研究团队调研了目前O2O即时物流的市场情况，将配送人员根据雇佣方式、服务时长、经验多少等分为了四类，通过整数规划模型，对分单过程和配送过程分别建模，同时考虑了用户和骑手的行为，并针对模型了给出了求解算法，得到模型的精确解答。

　　并利用两个不同平台的不同门店在真实运营过程中得到的数据进行了测试，分析了不同用户和骑手行为对系统效率的影响，并针对O2O即时物流的特点给出了针对性的运营建议：

　　（1）限制骑手每趟的订单数能够有效的提高系统的配送准时率，适当放宽工作经验较高的骑手的限制能够提高系统的效率；

　　（2）针对全职配送人员应该提供每日的保底订单数，且保底订单数随着骑手的经验提高而增加；

　　（3）此外，兼职的骑手在应对需求的波动时有良好的表现，企业应该提供更多优惠政策吸引兼职骑手的参与。

　　而叮咚传送的解决方案是，采用一套“AI中心调度+车车协作”的同城物流模式，达到降本增效的作用。整个系统的调度由一套运筹学 AI 算法指挥，司机只需要按照平台指令，在特定时间，到达特定地点，取到或送出特定货品即可。

　　叮咚传送免去了仓储，并通过全自动调度降低整体运营成本，将配送信息与车辆信息、路况信息实时动态匹配，从系统整体层面做优化，同城服务半径可达 50~100 公里，2~5 小时可送达，在运输距离较远的情况下依然能保证高时效。

　　其实，在现代商业应用中，运筹学已经开始与人工智能的算法紧密结合在一起，并逐步在航空、物流、生产制造、金融、资源管理、集成电路设计、环境保护、电力管理等拥有庞大变量和约束条件的领域中得到应用。

　　记者认为，运筹学的应用已经涉及到方方面面，通过人工智能和大数据的加持，对各垂直领域都有优化的作用，值得各大公司关注并寻找合作伙伴，应用在公司的实际场景中。