摘要：本文聚焦电商“最后一公里”配送中人工依赖问题的破解，从技术创新视角阐述无人机与智能车配送的研究背景。当前电商行业规模持续扩张，2024 年全国快递业务量突破1500 亿件，末端配送人力需求激增，但人工主 导模式存在分拣效率低、路径规划不合理、投递与需求错配及人力成本攀升等痛点。在此背景下，无人机与智能车成为末端人工替代的核心技术方向，2024 年国内末端无人配送市场规模二者占比达62%。无人机适配农村、山区等场 景，可解决该区域网点覆盖不足、快递员短缺问题，单架日均配送量超百件，如京东、顺丰已实现规模化应用，但面临空域政策限制与恶劣天气适应性差的瓶颈。智能车则聚焦城市封闭/半封闭场景，大促期间可承担大量配送任务， 二次投递率降至5%以下，但仍然存在基础设施不足与管理规范不统一的问题。二者研究能填补人力缺口、重构效率逻辑、探索“空地协同”模式，还可推动技术标准化，为政策制定提供依据，助力末端“无人化”转型。关键词：电商“最后一公里”；无人机配送；智能车配送；末端配送；

1.引言

“最后一公里”（LastMile）本意是指长途跋涉过程中完成的最后一段路程，之后被引申为完成一项工作的过程中最后而且关键性的一个步骤。“最后一公里”问题广泛存在于各个领域，比如电子商务末端配送、人道物流末端配送、农业信息化建设、农村信息服务、通信服务、城市公共交通网络等。然而，传统末端配送高度依赖人工操作，从网点分拣、路径规划到上门投递，全流程均以快递员个人经验为核心，导致人力供给与配送需求之间的矛盾日益尖锐。

2.电商物流“最后一公里”的配送痛点

2.1 分拣效率低

末端网点作为包裹进入“最后一公里”的首个节点，分拣环节的效率直接影响后续配送节奏。目前，国内80%以上上的中小型末端网点仍采用“人工扫码+手动分区域”的分拣模式，一名熟练快递员每小时最多完成150-200 件包裹分拣，且受疲劳度、注意力等因素影响，错分率普遍维持在3%-5%。一旦出现错分，包裹需退回网点重新分拣，不仅增加2-3 小时的额外耗时，还会导致末端配送链路断裂。

2.2 路径规划不合理

末端配送的核心场景是“多点分散投递”，一名快递员日均需覆盖30-50 个小区、完成200-300 件包裹投递，路径规划的合理性直接决定配送效率。传统模式下的快递员多依赖“记忆路线”或“按订单顺序投递”，无法考虑和应对实时的交通拥堵、小区门禁时间、电梯使用高峰等动态因素，导致配送中的无效里程和时间消耗过大。以一线城市为例，快递员日均骑行里程约 80-100 公里，其中因绕路、重复往返产生的无效里程超 20 公里，不仅降低日均配送量（传统模式下日均配送量约220 件），还增加电动车能耗与设备损耗，推高末端运营成本。

2.3 人工投递与消费者需求增加

消费者“时空不确定性”是末端配送的另一大挑战——随着城市化进程加快，上班族白天不在家、老年人行动不便等场景普遍存在，导致传统“上门投递”模式的二次投递率高达30%以上。快递员需在首次投递失败后，重新规划路线进行二次甚至三次投递，不仅占用额外人力，还易引发消费者不满。2024 年消费者满意度调查显示，“配送时间与收件时间不匹配”的满意度评分仅为68 分（满分100 分），低于快递行业平均满意度（75 分），人工投递的“被动性”已无法适配消费者个性化需求。

2.4 人力成本高

在人工依赖模式下，人力成本已成为末端配送环节的最大支出——2024 年全国快递员平均月薪约6000-8000元，加上社保、装备（电动车、分拣工具）、培训等附加成本，单名快递员年均成本超 10 万元。而随着人口结构变化，青壮年劳动力供给减少，快递行业“招工难”问题加剧，部分地区为吸引快递员，月薪涨幅达 15%-20%，进一步推高人力成本。数据显示，2020-2024 年，快递企业末端人力成本占比从 35%升至45%，而行业平均利润率仅维持在5%-8%，人工依赖导致的成本压力已逼近企业盈利临界点。

3.技术创新与数字化应用的发展机遇

3.1 数字技术提升

随着人工智能、物联网、大数据等技术的快速迭代，末端配送的“数字化改造”具备了技术可行性。一方面，GIS 地理信息系统、实时交通数据平台的普及，为智能路径规划提供了数据基础——百度地图、高德地图已开放“物流配送专用API 接口”，可实时整合道路拥堵、小区入口位置、停车场信息等数据，精度达10 米以内；另一方面，自动化设备成本持续下降，小型分拣机器人、智能快递柜的单价较2018 年下降40%以上，中小型末端网点的设备投入门槛显著降低，为技术落地创造了条件。

3.2 政策与行业标准

国家层面不断推动物流体系建设，在《“十四五” 现代物流发展规划》中明确提出要“打造精简高效的物流配送网络”，以整合末端资源和优化配 商务部 联合其他七部委发布《关于加快贯通县乡村电子商务体系和快递物流配送体 多站合一”的模式建立村级服务站，推动冷链物流与智慧技术融合 约20 万件，仓库成本下降了18%。除了运输服务节点聚合之外，北京作 端网点的统一化运作以及给予快递配送企业相应补贴的方式降低了成本，也倒逼参与投递业务的企业进行自主派送，提升投递质量。

3.3 消费者接受度提升

疫情后，消费者对“无接触配送” “智能自提”等模式的接受度显著提高——2024 年调查显示，72%的消费者在下单时会优先选择“智能快递柜自提”或“无人车配送”，其中30 岁以下年轻群体的接受度达85%。消费者需求的转变为技术应用提供了市场基础，同时，数字化配送带来的“可追溯性”也提升了消费者信任度，2024年因“包裹丢失、损坏”的投诉量较2020 年下降40%，数字化模式的体验优势逐步凸显。

4.电商物流“最后一公里”配送模式优化

4.1 无人机配送模式

无人机快递也称无人飞行器快递，指快递公司使用无人飞行器将小型包裹送到客户手中。为解决偏远地区“最后一公里”投递难度大的问题，一部分快递企业已经进行了无人机投递试验。无人机内置导航系统，工作人员预先设置目的地和路线，飞行器自动将包裹送达目的地，误差能够控制在2m 以内。根据企业反馈，采用无人机进行偏远地区的投递工作，单个包裹的平均投递成本远低于企业现在所付出的交通和人力成本。虽然我国是一个空中管制严格的国家，国家民航局目前还未出台相关鼓励性政策，但有些部门已经放出消息要开放低空市场，在偏远地区使用无人机进行包裹投递的前景利好。无人机在快递行业的应用，除了能够降低成本外，也符合我国快递市场未来细分化、多元化和个性化的发展趋势。

4.1.1 农村物流“最后一公里”配送优化

农村地区是电商“最后一公里”的薄弱环节，受“人口分散、路网不完善、快递员短缺”影响，人工配送面临多重困境：一方面，农村快递网点覆盖不足，全国仍有15%的行政村未通快递，包裹需从乡镇网点转运至村落，人工配送单程平均耗时长，日均配送量少，远低于城市快递员平均水平；另一方面，农村青壮年劳动力外流，快递员招聘难度大，部分网点因“无人配送”导致包裹积压多天。而无人机可跨越山地、河流等地形障碍，将乡镇网点至村落的配送时间缩短至30 分钟以内，单架无人机日均配送量可达上百件件，成为填补农村物流“最后一公里”人力缺口的核心方案。

4.1.2 技术迭代与场景落地

近年来，无人机配送技术已实现从“手动操控”到“自主飞行”的跨越：一是导航精度提升，通过“北斗定位+视觉识别”技术，能精准识别村落自提点、农户院落等降落点，规避树木、电线等障碍物；二是载重与续航能力优化，主流电商配送无人机载重可达 5-10 公斤（适配 3-5 件包裹），续航时间长，可覆盖配送半径大，满足大多数农村“乡镇-村落”的配送需求。在场景落地方面，京东、顺丰等企业已形成规模化应用案例：京东在四川凉山、云南普洱等地建立“无人机配送枢纽”，覆盖多个行政村，日均配送包裹量创新高，将农村末端配送时效从“3 天达”提升至“当日达”；顺丰在广东河源试点“无人机+村级服务站”模式，无人机将包裹从乡镇网点送至村级服务站后，由服务站工作人员完成“最后 100 米”的上门投递，减少无人机落地后的人力衔接成本。

4.1.3 政策与技术瓶颈

尽管应用前景广阔，无人机配送仍面临两大核心障碍：一是空域管理政策限制，目前国内仅开放“低空空域”的试点申请，且需提前向空管部门报备飞行路线与时间，无法实现“即时响应配送”；二是恶劣天气适应性不足，在暴雨、大风、大雾等天气下，无人机飞行稳定性下降，故障率直线上升。

4.2 智能车配送模式

智能无人配送车对于“最后一公里”的末端配送的发展具有重要作用，这是因为智能无人配送车能够缓解末端配送劳动力短缺的问题，减少对配送人员的需求，提高配送效率。虽然智能无人配送网络的构建，需要巨大的固定成本，但是只要构建完成，其可变成本却很低，尤其是当用户群体足够大的时候，智能无人配送车可以很好的降低末端配送成本，可以实现规模经济和范围经济效应。

4.2.1 城市“最后一公里”人工配送优化

城市是电商“最后一公里”的核心场景，也是人工依赖问题最突出的区域：一方面，大促期间人工运力缺口显著，2024 年“双 11”期间，全国城市末端日均快递量超 8 亿件，快递员日均工作时长超14 小时，仍无法满足配送需求，部分区域包裹积压超一千万件；另一方面，城市“上门投递”的二次投递率高达35%，快递员需反复往返小区，浪费大量人力。而智能车可通过“自主导航、无人值守”特性，弥补人工运力不足：智能车日均配送量可达300-400 件（是人工的1.5 倍），且可实现 ^*7×24 小时”不间断配送，在大促高峰期可承担城市末端30%以上的配送任务；同时，智能车可停靠在小区门口、写字楼大堂等固定点位，消费者通过扫码取件，二次投递率降至5%以下，大幅减少人工重复劳动。

4.2.2 技术提升与场景适配

当前，城市配送智能车已实现“全场景自主运行”的技术突破：一是环境感知能力升级，通过“激光雷达+摄像头+毫米波雷达”的多传感器融合技术，智能车可实时识别行人、车辆、红绿灯等交通元素，应对“小区内行人穿行、写字楼电梯等待”等复杂场景，通行安全性达99.9%以上；二是交互体验优化，智能车配备“语音提示+触控屏幕”，方便老年人、儿童等群体可以通过简单操作完成取件。

4.2.3 智能车配送障碍

智能车在城市规模化应用仍需突破两大瓶颈：一是末端基础设施不足，目前仅10%的新建小区、5%的写字楼配备“智能车停靠点、充电设施”，智能车需在路边临时停靠，易受交通管制影响；二是管理规范不统一，不同城市对智能车的“路权认定、事故责任划分”存在差异，跨城市配送场景难以落地，制约智能车的规模化扩张。

5.结语

电商“最后一公里”配送人工依赖问题愈发突出，严重制约行业高质量发展的当下，无人机与智能车配送无疑成为打破这一困境的关键突破口。尽管目前二者在应用过程中，分别面临着空域政策、天气影响以及基础设施、管理规范等方面的挑战，但不可否认的是，它们所展现出的巨大潜力和研究价值，为末端配送“无人化”转型指明了方向。

参考文献

[1]胡凯程，林立，谭青青. 面向社区的智能无人快递小车（机器人）创新设计研究[J].信息系统工程，2018，（09）：45-46.

[2]廖衡. 社区电商物流最后一公里的配送策略研究[J].质量与市场，2022，（03）：140-142.

[3]孙婷.“最后一公里”智能无人配送车的消费者持续使用意愿研究[D].山西大学，2024.

本文系2025 年国家级创新创业训练计划；项目名称：基于电商大数据时代背景下，高校校园机器人选型及配送路径优化研究；项目编号：202411306041。

校级质量工程项目；项目名称：课程思政视角下大学生职业生涯规划教学评价体系研究；项目编号 2022XKSXM04。