在城市化进程加速的背景下，物流配送的"最后一公里"问题日益凸显。传统配送模式面临交通拥堵、成本高昂、效率低下等挑战，而智能算法的引入为这一难题提供了创新解决方案。

智能算法通过实时数据采集与分析，能够动态规划最优配送路径。以遗传算法和蚁群算法为代表的优化技术，可综合考虑路况、天气、订单密度等多维因素，在毫秒级时间内生成最低成本路径。某头部物流企业的实测数据显示，采用深度学习路径规划系统后，单日配送里程减少18%，准时率提升至97.5%。

智慧物流场站作为城市配送枢纽，正在与算法系统深度整合。通过计算机视觉和物联网技术，场站可实现自动分拣、智能装载和车辆调度。特别是无人机和无人车等智能设备的应用，使"最后一公里"配送突破地理限制。深圳某试点区域采用"算法+无人机"模式后，山地社区的配送时效从4小时缩短至30分钟。

值得注意的是，算法优化需要与城市基础设施协同发展。电子围栏、智能信号灯等新型市政设施，为算法提供了更精准的环境数据。同时，基于区块链的配送验证系统，可确保算法决策的透明性和可追溯性。

未来，随着5G和边缘计算技术的普及，实时路径优化将实现从"分钟级"到"秒级"的跨越。但技术应用仍需平衡效率与公平，避免算法歧视等问题。行业专家建议，应建立人机协同的配送体系，让智能算法真正成为提升城市物流效率的助推器。