免費的兩日配送改變了客戶對送貨的期待，也對零售商仍在努力調整的最後一哩預算帶來壓力。

FarEye 是一家 AI 驅動的配送管理系統（DMS）公司，近日推出名為 PILOT 的代理式 AI 派遣系統，可在極少人為監督下規劃、執行並監控最後一哩配送。公司共同創辦人暨產品與技術長 Gaurav Srivastava 告訴 FreightWaves，這項產品之所以得以推出，有兩個關鍵因素：消費者對免費、快速配送的持續需求，以及大型語言模型（LLMs）問世後帶來的 AI 能力躍升。

Srivastava 說：「AI 的兩大驅動力：第一個我們稱之為 Amazon Prime 效應。每位消費者都希望商品能免費而且快速地送達，這對全球的零售商與承運商構成巨大挑戰。」

這種壓力在最後一哩最為明顯，也就是倉庫或門市到顧客家門之間的最後一段路。這同時也是成本最高的環節，這也解釋了為何自動化正從單純的追蹤工具，走向能做出營運決策的系統。

Amazon Prime 效應遇上成本問題

Srivastava 表示，最後一哩配送占供應鏈總成本的 40%，高於網路中的任何其他環節。這一環節也高度碎片化，每日決策往往集中在單一、過度勞累的角色身上。

Srivastava 說：「派遣員就是坐在城市裡本地處理這些事的人，管理你的司機，處理司機未出現、卡車發生事故、貨件延誤、客戶緊急來電等混亂情況。所有這些都由這一個角色、這一個人承受。他整天都在救火。」

Srivastava 表示，FarEye 與派遣員合作已超過 10 年，而代理式 AI 帶來了新的可能：一個能與派遣員協同工作的代理，而不只是再提供一個要點擊的畫面。

FarEye 的代理式 AI 派遣系統內部運作

PILOT 的設計目標，是處理派遣員通常在 10 小時班次內負責的工作：清理訂單資料、規劃路線、尋找承運商與司機、交接貨件，以及在問題浮現時監控當日運作。該系統可 автономously 運作，也可由人工審核其決策。

Srivastava 說：「這個代理可以主動規劃、執行，並監控你的最後一哩營運。」他表示，系統採模組化設計，建立在企業現有的路線最佳化、合規與追蹤工具之上，無論那些工具來自 FarEye 或其他供應商，並整合為單一決策層。在 Human-In-The-Loop（HITL）模式下，系統會保留必要的人類監督，僅在重大例外情況下才介入。

對承運商與托運人而言，這意味著更少的決策需要經過單一過勞人員的判斷，而更多決策由一個持續監控營運的系統來處理。Srivastava 表示，這種做法可讓派遣員做出更精準的決策，生產力最高可提升五倍。

對的卡車、對的價格、對的時間

Srivastava 以 Tractor Supply 為例，說明 AI 要解決的編排難題。該零售商在全美營運超過 2,400 家門市，配送商品從鐵鎚到畜牧飼料都有，既使用自有卡車，也依賴 FedEx、UPS 與區域型業者。

Srivastava 說：「有些日子，他們的卡車會停在門市裡閒置，載運率不到 50%，而門市卻用 FedEx 和 UPS 把商品送出去。也有些日子，他們的卡車根本無法完成所有訂單。」

該代理會逐單決定運力應該分配到哪裡。

Srivastava 說：「即使離你的門市很近，你也可能仍想交給 FedEx 或 UPS，因為那樣更具成本效益。只為了送一把小鐵鎚就動用那台大卡車，未必是很好的資產利用方式。」

他表示，這項決策依賴即時、動態的成本資料，而非固定規則手冊，因為零售商同時要管理自有車隊、全國性承運商以及類似零工配送的選項。

Srivastava 說：「應該裝上你的卡車嗎？應該裝上一台小貨車嗎？應該交給 FedEx、Roadie 還是 Uber？或者因為不會違反 SLA，而延到明天再送？」

Srivastava 表示，最後一哩的問題比中段運輸更複雜，因為中段運輸是在固定節點之間運行的網路。

他說：「在最後一哩，你沒有節點。你不知道會送到哪裡。你可能接到一筆來自非常偏遠、你從未服務過的郊區 ZIP code 的配送，現在你必須為此制定計畫。這個問題要複雜得多。」

全通路成長超越門市

這種轉變也反映在零售商更廣泛的策略上。Srivastava 表示，像 Tractor Supply 這類公司過去多年都在嘗試把顧客引導到實體門市，但這種做法已經改變。

他說：「大約在兩年前之前，企業的策略還是希望把顧客引導到線下門市。現在這個策略已經演變了。他們希望無論顧客覺得在門市購買更方便，還是線上下單並送貨到府，都能在顧客最方便的地方出現。」

他表示，全球最大型的家具零售商之一也呈現出相同的模式，只是規模更大，且其電子商務業務的成長明顯快於零售業務。

Srivastava 說，在 FarEye 的零售客戶中，線上下單的成長速度比門市銷售快三到五倍，使最後一哩的量能成長速度超過多數網路原本的設計承載能力。

展望未來，Srivastava 表示，隨著無人機與自動駕駛車輛等技術在與人類駕駛並行時變得可行，相同的編排邏輯也將延伸到未來的其他配送模式。不過目前，代理的工作仍止於裝卸區之前。

他說：「它無法取代司機和現場主管。實際配送產品的人無法被取代。但是最後一哩的整體規劃與編排可以由這個代理完成。」

FarEye 將於 8 月 26 日至 28 日在芝加哥舉辦 Last Mile Leaders in America 活動。