供应链与需求间的智能桥梁
在今年Prime Day活动期间，全球消费者从某中心商店购买了超过2.5亿件商品。配送体验团队（DEX）的核心使命是平衡来自全球履约中心的信息（物品存储位置、数量及相关物流数据）与客户需求信息（所需商品及交付时间），确保供需两端高效互动。
智能配送系统的核心架构
机器学习驱动的决策引擎
- 使用深度神经网络整合数百个特征进行预测
- 采用因果回归模型进行假设分析
- 应用情境赌博算法等动态随机优化技术
- 构建预测模型解决超过两天配送周期的复杂变量问题
多维度优化机制
- 可扩展性平台架构：实现从数据采集到机器学习模型部署的完整流程
- 人机协同决策：以机器学习为主，结合人工审核的混合决策机制
- 探索-利用方法论：针对全新场景开展实验性验证，快速迭代优化方案
技术挑战与解决方案
应对复杂场景
- 处理高度异构的客户分布（都市密集区与偏远农村）
- 适应季节性需求波动和突发外部事件（如天气变化）
- 通过移动端界面优化提升配送选项的可见性
实际应用案例
在近年假日季期间，团队部署机器学习方案帮助客户筛选圣诞节前可送达商品。通过分析移动端与桌面端的操作差异，重新设计移动端界面使配送选项更直观可见。
技术实现价值
该系统实现了包裹配送路径的实时优化（支持20种不同路由方案），并通过货件整合减少客户收到包裹数量的推荐算法。技术团队持续探索在最短时间内以最高效方式满足客户需求的新可能，展现了智能物流系统在商业应用中的无限潜力。