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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。
4，参与建设商家的IT系统变得异常重要。配送除了和平台直接关联的司机有关外，还与合作商家有关系，合作商家的对it系统的熟练使用程度会大大降低调度的响应时间。同时，商家it系统是建立在对商家业务形态非常熟悉的基础完成上的，这样才会与配送环节高度匹配。
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，需要较强的物流建模能力和数据分析能力。
在美国即时配送平台GEOSOO就是很好的例子。这家公司根据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；客观条件交通路线、语言熟练度、城市分布、商家分布区域；商家产品标准化流程等做了分类，通过整数规划模型，对分单过程和配送过程分别建模，建立算法数据和计算平台，同时考虑了用户和司机的行为，并针对模型建立对世界深度感知。
对O2O即时配送平台运营进行了机器学习优化。
GESOO即时配送的解决方案是，采用一套“分布式存储+AI中心调度”协作的同城物流模式，实现UBER+达达的结合，达到降本提速的作用。利用和国内美团类似的分布式架构，通过：
LBS系统：提供正确位置（用户/商户/司机）以及两点之间正确的驾驶导航。
多传感器：提供室内定位以、精细化场景刻画、司机运动状态识别
时间预估：提供所有配送环节时间的准确预估
调度系统：多人多点实时调度系统，完成派单决策：谁来送？怎么送？
定价系统：实时动态定价系统，完成定价决策：用户收多少钱？给司机多少钱？
规划系统：配送网络规划系统，完成规划决策：站点如何划分？运力如何运营？
实现最后一公里时效性的有效保障，通过此种模式已经将配送时间从2小时缩短到1小时，和国内的速度持平，这在美国即时配送领域非常难得，美国目前多数城市都不能实现同城当日达，对于即时配送更是可望不可求。
GESOO即时配送省去了仓储分拣，通过GESOOAI智慧大脑，对1000多众包司机进行实时的智能调度和管控，以即时响应各类配送场景和订单需求，将门店发货的配送时长控制在30分钟之内。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迈，2小时可送达，在运输距离较远的情况下依然能保证高时效。
分钟级配送不断刷新最短送达时长的背后，是技术创新和模式创新驱动的物流产业升级。
即时物流的兴起印证着人们消费观念的转变，以商业促进消费的模式变为了以消费体验促进商业的模式。对于即时配送平台来说，如何获取源源不断的订单量和流量是关键，订单情况决定平台发展前景。新消费趋势是即时物流发展的隐形动力，而选择什么样的方式发展，则需要物流平台聚力聚利。
同时，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。
即时物流与智慧物流相互促进，换道超车的机遇中，谁能把握好最后一公里谁就拥有更多的市场话语权。
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