菜鳥將多個包裹合併為一，跨境配送時間減半

以往消費者在 AliExpress 上向多個商家下單時，會收到好幾個緩慢的國際包裹，每個包裹各自獨立規劃路線與運送。每個包裹雖然便宜，但整批貨卻很慢，而緩慢正是跨境電商的致命傷。

菜鳥建立了一套合併業務模式，以及支撐這套模式的分析方法。一套兩階段的線上優化會在包裹抵達合併樞紐時，決定哪些包裹要合併成一件、以及這件包裹該採用哪種運送方式——其速度快到足以在生產環境中運行，且其決策偏離最優解的程度具有可證明的界限。

輔助模型會估算各運輸路線的配送時間分布，模擬則設定服務目標，例如十日準時率，使優化器在成本與速度之間的取捨能反映網路實際能做到的範圍。

根據 2024 年《INFORMS Journal on Applied Analytics》的一篇論文，該系統自 2020 年起便投入生產，處理從中國寄往 50 多個國家的包裹，每年節省數千萬美元，並使配送時間至少縮短 50%。

在同一個優化器中同時決定合併方式與運送方式

它把原本分開處理、且處理得不理想的兩項決策——合併哪些包裹與如何運送——耦合在一起。

可證明的次線性遺憾界限（sublinear regret bounds），讓一套具備啟發式演算法速度的演算法得以被信任、用於處理生產流量。

合併把一個純粹的成本中心（許多小包裹）轉變成顧客更偏好的更快速產品。

當每筆訂單各自獨立優化時，接縫處的成本就由顧客承擔。跨越多項決策進行合併——哪些包裹、哪條路線、哪種速度——能找出任何單一決策都找不到的節省空間。

這套合併系統成為菜鳥跨境業務的核心；到了 2024 年，菜鳥推出了分組配送服務，例如寄往美國的五日送達，而這項成果也發表於《INFORMS Journal on Applied Analytics》。