- 决策系统的 “动态与柔性” 平衡：搭载的 “时空联合决策规划大模型”，可实时融合路况、订单密度、天气等 18 类数据，动态调整行驶策略。例如在写字楼高峰期，系统会自动选择 “错峰绕行非机动车道” 而非等待电梯；遇到老人过马路时，会提前 10 米减速并播放语音提示 “请注意避让”，兼顾效率与安全。
- 适配能力的 “轻量与通用” 突破：采用 “轻地图” 技术路线后，无人车无需依赖高精度地图的提前绘制，仅通过实时环境感知即可完成路径规划，地图更新成本降低 70%，对新建小区、临时施工路段的适配周期从传统的 15 天缩短至 2 小时。目前该技术已适配城市道路、社区园区、商圈地下车库等 8 类场景，适配性远超行业平均水平。
此外，京东还攻克了无人配送的 “协同调度” 难题 —— 通过 “达达无人配送开放平台”，将自身无人车与白犀牛、新石器等第三方无人设备接入同一调度系统，实现 “多品牌设备协同派单、故障自动补位”。在深圳某商圈，该平台可同时管理 50 辆不同品牌的无人车，订单分配效率比单品牌调度提升 40%，空驶率从 25% 降至 12%。
2. 场景落地：从 “试点验证” 到 “规模运营” 的渗透
无人配送的价值最终需在场景中兑现。京东秒送通过 “梯度落地策略”，先在标准化场景中验证模式，再逐步向复杂场景渗透，形成可复制的运营范式：
- 核心场景：社区与商圈的 “最后 3 公里” 闭环：在深圳南山科技园、北京亦庄社区等订单密度高、路况相对简单的区域，京东无人车实现 “3 公里内 30 分钟达”，日均单量达 120 单 / 车，远超人工骑手的 80 单 / 人。以深圳某高端社区为例，无人车负责生鲜、日用品的 “当日达” 配送，配送成本比人工低 35%，用户满意度达 98.2%，其中 “无需当面签收、24 小时配送” 成为最受欢迎的亮点。
- 补充场景：园区与高校的 “封闭场景” 突破：在京东总部园区、清华大学等封闭区域，无人车承担办公用品运输、学生快递配送等任务，实现 “无接触配送” 的同时，解决了封闭区域内 “人车混行” 的管理难题。清华大学试点中，无人车日均配送量达 800 单，替代了 60% 的人工运力，疫情期间有效降低了人员接触风险。
- 潜力场景：农村与偏远区域的 “末梢覆盖” 探索：针对农村地区 “订单分散、路况复杂” 的特点，京东研发了 “小型无人三轮车”，车身宽度仅 0.8 米，可穿梭于乡村小路，载重量达 150 公斤，适配农资、农产品的短途运输。在江苏宿迁农村试点中，该三轮车帮助农户将葡萄从田间运至乡镇代收点，损耗率从 15% 降至 5%，运输效率提升 3 倍。
截至 2025 年 7 月，京东无人配送已在全国 30 座城市落地，服务覆盖 1200 个社区、80 个商圈，累计完成配送订单超 1.2 亿单，在深圳、北京等核心城市的无人配送市场份额占比超 60%，成为行业规模化落地的标杆。
3. 生态构建：从 “自我闭环” 到 “开放赋能” 的升级
京东秒送并未将无人配送局限于自身业务，而是通过 “技术输出 + 资源整合” 构建开放生态，放大行业价值：
- 对商家：提供 “无人仓配一体化” 解决方案：联合七鲜超市、山姆会员店等商家，将无人车与前置仓打通，实现 “仓内自动分拣 - 无人车自动取货 - 末端自动配送” 的全流程无人化。七鲜超市接入后，前置仓的分拣效率提升 50%，配送时效从 45 分钟压缩至 28 分钟，人力成本降低 28%。
- 对行业：共享 “无人配送运营能力”：通过达达开放平台，向中小配送企业输出无人车调度系统、运营管理经验，帮助其低成本接入无人配送网络。某区域配送平台接入后，无人配送订单占比从 5% 提升至 25%，单均成本下降 22%。
- 对城市：参与 “智慧交通” 建设：与深圳、上海等城市的交通部门合作，将无人车的行驶数据接入城市智慧交通平台，助力交通部门优化非机动车道规划、高峰期交通疏导。在深圳福田区，基于无人车数据的 “潮汐车道” 调整方案，使区域配送拥堵率下降 18%。
二、捷风闪送：人机协同的 “技术辅助 + 人文补位” 双向融合
与京东秒送的 “无人替代” 逻辑不同，捷风闪送的人机协同聚焦 “技术做效率、人工做温度”，在下沉市场与非标场景中，通过 “AI 算法 + 本地经验” 的互补，既避免了纯人工的低效，又规避了纯技术的冰冷，构建起有温度的配送服务体系。
1. 调度协同：“算法提效 + 人工补盲” 的精准匹配
捷风闪送的 “轻量级数字化调度中台” 并非简单的 “AI 派单 + 人工干预”，而是形成了 “算法主导常规场景、人工主导特殊场景” 的协同机制，解决了下沉市场的调度痛点：
- AI 算法的 “本地化训练”：针对县域道路数据缺失、路况多变（如秋收期临时封路、集市占道经营）的问题，捷风将本地骑手的经验数据（如 “某条小路 7-9 点禁行”“村口小卖部可临时停车”）录入算法模型，训练出 “县域专属调度模型”。在河南周口试点中，该模型的订单匹配准确率从 65% 提升至 91%，顺路单占比达 48%，单车日均配送量从 30 单增至 45 单。
- 本地调度员的 “场景补位”：每个县域设置 2-3 名 “本地调度员”，均为熟悉当地路况、人脉广泛的居民，负责处理算法无法应对的特殊情况：暴雨天通知骑手 “绕开 XX 漫水桥”、农忙时协调农户三轮车临时运力、突发疫情时对接村委会办理通行证明。2025 年河南汛期，本地调度员通过 “微信群实时沟通 + 线下现场指挥”，使捷风的订单完成率达 92%，远超依赖纯算法的平台（68%）。
- “人机互校” 的决策机制：算法生成派单方案后，会自动推送给本地调度员审核，调度员可根据实时情况（如骑手临时生病、商家出餐延迟）调整订单分配。这种机制使订单超时率从 18% 降至 7%，骑手投诉率下降 55%，既保证了效率，又兼顾了灵活性。
2. 服务协同：“技术标准化 + 人工个性化” 的体验升级
在配送服务环节，捷风闪送通过 “技术搭建基础框架、人工填充情感细节”，让标准化服务兼具温度，尤其在非标场景中形成差异化优势：
- 基础服务的 “技术赋能”：通过 “智能头盔”“电子签收系统” 等工具，实现配送过程的标准化：智能头盔可实时定位骑手位置、播放导航语音、记录配送轨迹，避免骑手迷路；电子签收系统支持 “人脸识别 + 短信验证码” 双重验证，确保商品安全送达。这些技术使基础服务的差错率从 12% 降至 3%。
- 情感服务的 “人工定制”：针对代祭扫、医疗陪诊、代道歉等非标场景，捷风闪送赋予骑手 “服务自主权”，允许其根据用户需求调整服务流程。例如在代祭扫服务中，骑手会按照用户要求摆放鲜花、朗读手写信，甚至用视频直播整个过程；在医疗陪诊服务中，骑手会协助老人排队挂号、取药，详细记录医生嘱咐。这类定制化服务的复购率达 72%，客单价超 200 元，远超标准化配送的 6-15 元。
- 社区服务的 “人情连接”：依托 “村级驿站”，捷风闪送将配送服务延伸至社区互助领域：骑手帮留守老人代缴水电费、代买常用药品，驿站为社区居民提供免费充电、应急打印等服务。在山东某村，骑手王师傅因经常帮独居老人李奶奶送药，被老人认作 “干儿子”，这种 “超越商业的人情连接”，使捷风在社区的用户忠诚度远超其他平台。
3. 运力协同：“算法预测 + 人工动员” 的弹性保障
下沉市场的订单波动大（如集市日、农忙期订单量激增），捷风闪送通过 “算法预测需求、人工动员运力” 的协同模式，构建起弹性运力池：
- AI 预测的 “精准预判”：基于县域集市日历、农忙周期、节假日数据，捷风的 “订单热力预测模型” 可提前 12 小时预测运力需求。例如预测到 “农历每月初二某镇集市订单将增长 200%”，系统会提前向周边兼职骑手推送接单邀请，预约临时运力。
- 人工动员的 “熟人杠杆”：通过 “同乡群”“村级驿站” 等熟人网络，捷风可快速激活闲置运力。在河南秋收期，村级驿站站长通过微信群发布 “临时运力招募令”，10 分钟内即可召集 50 名农户兼职骑手，用三轮车帮助配送农资。这种动员模式的运力响应速度比传统招聘快 10 倍，成本降低 40%。
三、路径对比与行业启示：效率与温度的平衡之道
京东秒送的无人配送与捷风闪送的人机协同，代表了即时配送技术迭代的两种方向，两者在技术投入、场景适配、用户价值等维度形成鲜明对比，却共同为行业提供了 “效率与温度平衡” 的解题思路。
1. 核心维度的差异化对比
维度
京东秒送（无人配送）
捷风闪送（人机协同）
技术逻辑
用无人设备替代人工，追求 “全流程自动化”
用技术辅助人工，追求 “人机优势互补”
场景适配
一二线城市社区、商圈、封闭园区等标准化场景
县域乡镇、农村等非标场景，及代祭扫等情感需求场景
成本结构
初期技术投入高（单辆无人车成本 15-20 万元），规模化后边际成本低
初期投入低（调度中台研发成本 800 万元），依赖人工的可变成本高
用户价值
提供 “准时、稳定、无接触” 的标准化服务
提供 “灵活、贴心、有温度” 的个性化服务
核心壁垒
技术研发能力、规模化运营能力、资金实力
本地化资源、熟人网络、场景适配能力
2. 行业协同的可能性
两者并非 “非此即彼” 的竞争关系，而是存在广阔的协同空间，可形成 “全域覆盖、全场景服务” 的生态互补：
- 场景互补：京东无人配送负责城市标准化订单的高效履约，捷风人机协同负责县域非标订单的情感服务。例如某连锁品牌可在一线城市用京东无人车配送生鲜，在县域用捷风骑手配送农资，实现 “全域统一品牌、场景差异化服务”。
- 技术互补：京东可将无人配送的 “感知算法” 输出给捷风，提升其县域调度的精准度；捷风可将 “本地化经验数据” 反哺京东，优化其无人车在复杂路况的适配能力。
- 运力互补：在订单高峰期，京东无人车可承接捷风的部分标准化订单，缓解人工运力压力；在无人车无法覆盖的偏远区域，捷风骑手可作为 “末端补位”，完成最后 1 公里配送。
3. 未来趋势：“无人化 + 人性化” 的融合演进
即时配送的终极形态，既非 “全无人化” 的冰冷效率，也非 “纯人工化” 的低效温情，而是 “无人化做基础履约、人性化做增值服务” 的融合模式：
- 基础服务无人化：3 公里内的标准化订单（如外卖、日用品）由无人车、无人机完成，实现 “分钟级送达” 与 “低成本运营”；
- 增值服务人性化：高价值、高情感需求的订单（如奢侈品配送、医疗陪诊）由人工骑手完成，通过定制化服务创造溢价；
- 人机无缝协同：无人设备与人工骑手通过统一调度系统联动，无人车负责 “仓到社区” 的批量配送，骑手负责 “社区到用户” 的上门服务，形成 “高效 + 温度” 的闭环。
四、结语：技术向善，服务向暖
京东秒送的无人配送，以技术突破重新定义了即时配送的 “效率天花板”；捷风闪送的人机协同，用人文关怀守住了即时配送的 “温度底线”。两者的探索证明，即时配送行业的竞争早已超越 “速度比拼”，进入 “体验竞争” 的深水区 —— 技术是提升效率的工具，但绝非替代人的理由；服务是连接用户的纽带，需在标准化中保留人性化的弹性。
未来，随着 L4 级自动驾驶技术的成熟、人机协同模式的完善，即时配送将真正实现 “效率与温度并存”：用户既能享受无人配送带来的 “30 分钟达” 便利，也能感受到人工服务带来的 “贴心关怀”。而那些能在技术迭代中守住人文初心、在效率提升中兼顾服务温度的企业，终将成为行业的最终赢家。
