例如可以通过人工智能算法对车辆和收派员的行驶路径进行优化，并实时智能分配客户订单，缩短接单时间，同时充分考虑客户“脸谱化”需求，快速响应内外变化，提高客户满意度；还可以通过大数据和机器学习技术不断积累和优化算法参数，包括客户画像、货量预测、地图解析、人员能力等，提高算法的精度和优化效果；在应用界面上也可以进一步增强展示功能，做到更加可视化和人性化。同时，对于一些还在发展的新兴技术如无人车、无人机、机器人等也要保持敏感，积极学习和尝试。
五、展望
拥抱变化、积极转型，才能在物流末端环节的竞争中脱颖而出。
由新零售和新科技带动的中国物流市场正在展现前所未有的活力和变化，物流行业在方便企业生产销售和大众生活消费的同时，其自身也面临日新月异的挑战，需要不断进化。作为物流各环节中直接接触客户的末端部分，其重要性不言而喻，更应成为物流企业变革的“排头兵”。
为了给客户带来更好的物流体验，物流企业需要不断学习，精细化管理，针对新的客户需求和环境因素及时调整战略，同时重视技术能力储备，让末端模式多元化和智能化，满足客户对于物流时效和“脸谱化”服务的要求，实现柔性的末端网络，才能在激烈的市场竞争中占得先机。
