导言：刚刚过去的双11，不仅是订单之战，物流之战，更是其背后的军备之战，今年的双11，无人机，大数据，人工智能等黑科技，在最后一公里上，发挥着重要作用。即时物流的竞争，不再是比拼资本的时代，技术力量的不断提升，成为其背后的主要驱动力。
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一、八仙过海，各显神通
近年以来，各大电商物流企业纷纷推出物流新体验，大秀“黑科技”，行业巨头和初创公司们展开了以智能化为基础的创新博弈。
为了能在竞争中立于不败之地，即时物流企业、电商都在技术上作足了功夫，不断用创新驱动研发升级，为即时物流业竞争增添了多彩亮色，黑科技，智能化是即时物流行业重点关注和投入发展的方向，今日竞争的态势可谓八仙过海，各显神通。
点我达在即时物流市场中凭借着自身的智能调度技术的积累和迭代，形成了自身的技术壁垒。目前已经形成了智能调度、智能定价、智能管控的智能化管理平台，在解决配送效率和提升用户体验的情况下，逐步升级成智能大脑，管理着平台200多万骑手，而平台每天的骑手跑单的距离，就可以围绕地球200圈。
UU跑腿在大数据技术的支撑下，制定了各项统一的跑男资质、计费模式等标准规范，形成自身供应链优势。
闪送通过人工智能、大数据等前沿技术，结合强大运算能力，不断优化系统功能从而提升了服务效率。
在京东，无人快递车、无人机、无人仓等集体展示。在收货、存储、打包、分拣等多个环节上，以3C、数码等小件商品为主的京东无人仓已经实现了无人化操作。无人型仓库则对大部分业务类型实现全流程化无人作业，系统具备自感知、自适应、自决策、自诊断、自修复的全套能力。
菜鸟围绕大数据、智能和协同三个关键词，搭建起五大物流网络。基于其丰富的物流数据库，快递网络为快递公司赋能，仓配网络为商家提供端到端的智能仓配供应链解决方案、末端网络通过共享末端服务来解决最后一百米消费体验。
艾媒咨询分析师表示，黑科技的应用贯穿于即时物流配送的各个环节，能更大程度上提高物流网络的配送效率。智能化涵盖了自动立体式存储、3D视觉识别、自动包装、人工智能、物联网等各种前沿技术，实现了各种设备、机器、系统之间的高效协同，具有发展价值和前景。
黑科技已经渗透到即时物流的方方面面，渗透到“最后一公里”的分分秒秒。
二、两种模式，各有千秋
即时物流的发展，人工智能、大数据、无人技术的不断迭代更新，为分钟级配送提供了基础条件和技术支持。即时物流背后，是从供应链管理、仓库到配送末端，各类“黑科技”的轮番上阵。
黑科技的投入包括软件和硬件两方面。软件上主要涉及大数据、机器学习以及包括ERP、POS、WMS、APP系统在内的综合管理系统，硬件上主要涉及智能终端设备，无人机，无人车等。
在技术创新的潮流中，这两种方式或者单用，或者共融，共同破解着即时物流的发展瓶颈。
一种是用无人机、无人车这些耳熟能详的新硬件代替人力进行高速即时运输。无论国内国外，各电商物流都在花费重金进行研发，希望获得无人配送的先发优势。近年来，重拳打造的无人配送系列不时出现在公众的视野。
京东无人技术堪称领先。早在2018年双11期间，京东物流共有50个不同层级的无人仓投入使用，并首次启用了智能包装机，该设备通过磁悬浮技术，可以实现每小时打包1000件包裹，较传统的打包作业提升10倍；
不仅如此，京东配送机器人也为消费者带来了超炫酷的收货体验。它们不仅完全依靠自动驾驶技术行驶，还可以实现自主避障、转弯、绕行、返程、自主识别红绿灯等功能，大大提升了“最后一公里”的运营效率。
菜鸟在江苏无锡开启了全球首个全数字化运营的“未来园区”。这个园区由IoT技术打造，内有500台机器人联合作业，可以在数万个SKU中快速拣选商品来组成包裹；
另外，菜鸟在阿里巴巴西溪园区投放了“快递擎天柱”——自动化的菜鸟快递塔。这是继菜鸟小盒、扫脸取件智能柜之后，菜鸟驿站再次率先在行业投入使用的智能设备。
苏宁也在加快无人物流布局。去年，苏宁无人机亮相2018全球智慧物流峰会。今年，双11期间，无人仓、无人机、最后一公里配送无人车、干线无人货车等投入使用，实现无人物流装备全场景闭环。
清华大学互联网产业研究院副院长刘大成接受《经济参考报》记者采访时表示，无人物流已经成为未来发展趋势，并越来越接近现实生活。多个行业巨头纷纷在无人物流方面加快布局，不仅是吸引资本聚集和催生市值的最好工具，也是物流业最佳竞争手段之一。
另一种是软件上的，是运用算法+大数据分析+人工智能，实施分布式系统的架构升级，对配送过程进行优化，降低配送成本，提高配送速度。
技术赋能时代，即时物流离不开大数据、人工智能、GPS+GIS定位、移动互联网、智能手机等的支撑，例如人工智能能预测运力需求，提高配送效率，智能调配订单，降低资源浪费；大数据能够积累配送单量、路线、时间等数据；GPS+GIS定位协助配送员完成路线规划，实时监督配送员；移动互联网为实时信息传递提供通路；智能手机将线下配送员纳入到共享信息环境。
比如点我达，在技术层面采用大数据技术进行智能化派单，从大量历史数据中不断学习和优化派单策略，提高并单的合理性，对于实时产生的订单，综合考虑配送系统的整体效率、商家和消费者的体验以及骑手的感受，结合派单时的压力预测情况，从全局角度最终给出合理的派单决策。
