來源:新京報

自動駕駛的快遞貨車圖

随着電商等平台的蓬勃發展，我國快遞需求也迅速增長。每天都有上億件快遞需要運輸。而這個數字在遇上各類電商促銷日時更是呈指數增長。根據國家郵政局監測數據顯示，2018年“11·11”當天，我國主要電商企業全天共産生快遞訂單13.52億件，同比增長25.12%；全天各郵政、快遞企業共處理4.16億件，再創曆史新高。

快遞從業人員缺口大、園區發展滞後、遞送效率疲軟等問題，已經成為快遞企業當下面臨的最直接的挑戰。因此，實現快遞過程的自動化、智能化，有效提高效率，節約人力成本，是快遞企業最強烈且迫切的需求。

快遞亂象頻發

我國勞動年齡人口數量連續五年下降，潛在從業人員持續減少。物流從業人員中，快遞員人數超過50%，而快遞員供給不足的現象日益嚴重，超負荷勞動事例數不勝數。快遞小哥“每天工作16小時，因三餐不定時同事大都患有胃炎”的鮮活例子，刺激着所有快遞從業者的神經。

未來三年，全國快遞日均配送量預計将由1.14億件上升至2億件，按照目前的配送效率計算，三年後快遞員的缺口将在100萬人左右，意味着投遞末端還将面臨更大的壓力。

投遞末端以外，後側園區的基礎建設也顯示出明顯滞後于市場需要，發展水平仍然偏低的一系列問題。缺乏統一管理、資源閑置等園區亂象，影響着園區的集散功能和整體網絡的合理布局。

今年6月，德邦快遞與華為在上海簽署了戰略合作協議，宣布将與華為在雲計算、人工智能等領域進行深入合作，實現科技與快遞業務場景的融合，全面升級快遞服務的體驗。

德邦與華為的合作，不僅鞏固了德邦快遞雲端數據業務的可靠性，更加速了全雲化服務的進程。根據雙方達成的協議，德邦快遞将基于華為雲技術，在自動識别、備份、大數據、網絡傳輸方面持續推進合作。

德邦快遞還宣布，在華為的協助下，将打造一座智慧物流園區，并在能源資源管理、安防聯動和人臉識别的智慧化基礎上，探索人工智能在快遞行業全産業鍊當中的應用。

AI識别暴力分揀

華為雲EI（企業智能）文字識别技術能夠高效準确提取圖片關鍵信息，構建數據資産庫。目前，華為雲EI的OCR（文字識别）服務識别準确率已經大于99%，能做到不到每秒一張圖片的識别速度。

取件時，快遞小哥可直接拍照或截圖，OCR就會自動識别收寄信息并即時錄入系統，錄入過程簡單高效不煩惱。高精度的OCR識别，還能夠處理複雜背景、光照不均、模糊以及圖片缺角等問題，減少異常情況的人工處理時間，大幅提高服務效率及用戶體驗。

目前，德邦快遞已經全面應用OCR技術識别快遞面單，在此之前通過雇用人力純手工錄入的做法被取而代之。技術的應用不僅提高了錄入準确率，解決效率低下的問題，還節省了大量的人力，管理成本降低了25%左右。

面對海量且去向各異的包裹，華為雲EI還可通過OCR技術自動識别分揀，按目的地分類管理——包裹取回并傳上流水線後，系統會自動拍照識别，一秒讀取運單圖片中的快遞信息，然後根據寄件人信息、貨物信息、是否蓋檢視章等信息，可對物品進行合規性檢測。最後，按照識别的結果，流水線可将包裹按目的地自動分揀開來，整個流程智能高效，大幅節省分揀人力。

快遞行業中，暴力分揀行為一直廣受诟病，不僅傷害了消費者的權益以及信任，其導緻的貨損賠償對企業來說也是一筆希望避免的大額支出。

華為雲EI智能分析能夠通過對監控視頻進行實時行為分析，自動識别揀貨員在揀貨過程中出現的扔、抛、推倒、用力踢等暴力分揀行為，自動輸出暴力分揀片段，及發生的時間和地點。在多車多人的複雜場景下，暴力分揀算法的識别準确率為60%，召回率40%，能大量減少人工監控成本，且有效降低暴力分揀行為的發生，确保安全工作，保障貨物完整無損地到達收件人手裡。

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