USPS、FedEx、UPS以及SpeedX、UniUni、Veho等配送商，都在用AI安排路线、预测到货、客服、送达验证和网络调度。
而USPS正准备继续扩大AI的应用。包括：预测包裹什么时候到达处理中心、根据当天路况和货量调整配送路线，以及升级Informed Delivery包裹通知服务。
原因也很简单：FedEx和UPS早已开始用AI优化包裹流转和运输网络，区域配送商也开始用AI降低客服、配送和路线成本。越来越多承运商采用AI技术，美国包裹配送市场的竞争越来越激烈，USPS需要与时俱进。
USPS用AI查假面单，第三方面单风险增加 以往，部分不良的货代或海外仓商家收了企业的运费，却没向USPS支付邮费，而是伪造假的面单到包裹上。
现在情况将有所改善。因为自2026年1月以来，AI已经帮USPS识别并关闭1,250个生成假面单的账户。USPS提高自动识别能力以后，非法渠道生成的面单将更容易遭到拦截。
未来，企业务必要确认供应商的面单来源是否合法，并保留订单、付款和运输记录。如果面单价格明显低于正常水平，企业更要核实来源，不要为降低运费，承担包裹无法正常运输的风险。
USPS用AI预测包裹送达并调整配送路线 USPS还使用机器学习运行Advanced Expected Delivery系统。该系统会结合历史运输数据和当前运输情况，预测包裹什么时候送达，并随着包裹进入不同运输环节持续更新预计到货日期。
希望提高预测准确度，让消费者和发货企业更早发现潜在的延误风险。
由于每天的包裹数量、交通和道路情况都会变化，USPS正在研究AI动态路线系统。该系统会分析当天包裹量、实时交通、道路封闭和其他运输信息，再重新计算更合适的配送路线。
动态调整路线能减少无效行驶，同时控制配送成本和延误。
FedEx和UPS是早已开始使用类似技术优化运输网络。但商业路线优化软件的订阅费用较高，所以USPS管理层更希望开发内部系统。
区域配送商用AI减少客服和错投成本 相比USPS庞大的全国网络，一些区域配送商已经把AI直接用于客服和末端配送。
美国电商末端配送商SpeedX自己开发了AI客服系统，该系统连接订单和运输资料，可以回答消费者关于包裹位置和配送状态的问题。目前，这套系统已经可以先处理超过80%原本需要人工客服的咨询。
SpeedX还使用机器学习检查司机上传的送达照片。系统会比较照片拍摄地点和收货地址的GPS坐标，判断司机有没有把包裹送到正确位置。北美电商末端配送商UniUni也使用AI检查送达照片，以及加快报价流程。
Veho用AI为不同订单安排不同配送速度 美国电商包裹配送平台Veho把AI用于配送服务设计。Veho今年推出FlexSave服务，发货企业如果能够接受更宽的配送时间，就可以获得更低的配送成本。Veho再通过自己开发的MaestroAI系统，根据每件包裹的时效要求安排处理时间、订单组合和配送路线。
需要快速送达的包裹可以优先处理，时间要求较低的包裹则可以用成本更低的路线。
如此一来，会员订单、高价值订单或有明确时效承诺的订单使用快速配送，普通订单则有更经济实惠的选择。
发货企业应该怎样比较配送商？ 承运商使用多少AI技术并不重要，企业真正需要判断的是，这些技术能否降低运输成本、提高到货时间准确度并减少配送问题。
企业还可以根据订单类型分配承运商。高客单价、会员订单和有明确交货时间的订单，可以优先选择配送稳定、异常通知及时的服务；利润较低、时间要求不高的订单，则可以使用更便宜的配送方式来控制成本。
美国包裹配送行业已经开始改变。接下来，能真正降低单票成本、准确预测到货时间并减少配送问题的承运商，更有机会获得发货企业的订单。
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