OneRail发布OmniSTAR：借助Nvidia AI实时优化最后一英里配送
OneRail推出基于Nvidia cuOpt的配送决策平台OmniSTAR，据称可将配送方案计算时间缩短至原来的十分之一，并已在美国食品服务公司US Foods等企业客户中部署。
AI解读：OmniSTAR解决的核心问题是最后一英里配送的决策成本。传统上，零售商在决定用自营车队、快递还是包裹承运商时，往往依赖静态规则或人工规划，速度慢且难以全面比较。OneRail把Nvidia的cuOpt优化引擎和cuDF数据处理库与自身超1200万司机、1000多个物流伙伴的配送数据结合，在订单分配前实时比较多种履约方案，选出满足服务水平的最低成本选项。公司称计算时间可缩短至原来的十分之一，例如原本20分钟的计算可在2分钟内完成，这使优化能在实时运营中运行。对受影响的零售商、批发商和分销商而言，这意味着有机会在配送前发现低利润产品被高成本运力长途运输等问题，像US Foods就据此调整定价和配送结构。不过，目前OmniSTAR仅向部分企业客户开放，公开的案例数据（如某轮胎分销商三年节省4000万美元）也均由OneRail单方面提供，且未指明客户名称，外部尚难独立验证其实际效果。普通消费者无需立即行动；真正相关的企业需要评估自身配送数据质量和现有流程，才能判断此类系统能否带来类似的成本优化。
OneRail推出了一款名为OmniSTAR的AI配送平台，利用Nvidia的技术帮助零售商、批发商和分销商决定单个订单的配送方式。据OneRail介绍，该系统会评估自有车队、快递员、包裹承运商及其他配送模式，然后选择满足服务水平要求的最低成本方案。
技术架构：Nvidia cuOpt与cuDF支撑决策优化
OmniSTAR结合了Nvidia的cuOpt决策优化引擎和cuDF数据处理软件，以及OneRail自己的配送定价和性能数据。Nvidia的加速计算基础设施用于处理路由和配送模式计算。OneRail表示，该系统可将计算时间缩短多达10倍：据该公司称，之前耗时20分钟的计算现在不到2分钟即可完成，耗时一周的计算可缩短至约两天。OneRail称，更短的处理时间使优化能在实时配送运营中运行，即在下单前评估多种履约方案。
- Nvidia将cuOpt描述为一个开源、GPU加速的优化库，用于车辆路径规划和其他数学优化问题。其文档显示，cuOpt在计算路线时可考虑车辆成本、容量、行驶时间、运营时间窗口、出发位置和其他限制，成本模型还可使用距离、时间、货币成本或这些指标的加权组合。
OneRail的预测与优化体系
OneRail更广泛的AI系统利用预测和优化处理配送流程的不同部分。该公司称，其机器学习模型可估算服务时间、迟到风险、首次配送成功概率和预期价格范围等指标。OneRail表示，这些预测输入优化系统后决定订单应如何执行；OmniSTAR则在不同履约模式之间进行比较，再基于成本和服务要求进行选择。有研究也做出了类似区分：2024年《欧洲运筹学杂志》的一篇综述将行驶时间预测和实时重新优化列为时变路线研究中的不同领域。
案例与部署进展
OmniSTAR已在部分企业客户中部署。OneRail称，在US Foods，该系统识别出了一些正在侵蚀利润的配送配置，例如低利润产品通过高成本设备长途运输；US Foods随后利用这些发现调整定价并重组部分配送模式。OneRail还告诉CNBC，一家未具名的大型轮胎分销商使用该平台在三年内实现了4000万美元的年度经常性节省，但该客户未透露身份，节省数字由OneRail提供。OneRail预计OmniSTAR在2026年第四季度的商品交易总额将超过60亿美元。CNBC报道称，OneRail和Nvidia在发布前已经合作了三年；OneRail表示，合作包括与Nvidia的cuOpt工程团队就最后一英里配送和大型物流优化进行的直接合作，以及其参与Nvidia Inception计划。今年3月，FedEx与OneRail合作推出了FedEx SameDay Local，连接客户与一个由1000多家配送提供商组成的全国网络。