天貓“11.11“當天總成交額2135億(yi) 元,

京東(dong) 全球好物節下單金額1598億(yi) 元,

唯品會(hui) 大促開售24小時訂單量超千萬(wan) 單。

今年的“11.11”又在買(mai) 買(mai) 買(mai) 的聲浪中結束,隨之而來的是滿心的期盼和焦急的等待—— “十分鍾查一次快遞”,“比起對象更想看到快遞小哥”。也許這個(ge) 時候人們(men) 才意識到,在這場購物狂歡中,最忙碌的不僅(jin) 是商家的貨架、消費者的視線和雙手,還有背後無形的運輸網絡。

隨著電商等平台的蓬勃發展,我國快遞需求也迅速增長——在中國,每天都有上億(yi) 快遞需要運輸。而這個(ge) 數字在遇上“11.11“此類促銷日時更是指數增長。根據國家郵政局監測數據顯示,今年”11.11”當天,我國主要電商企業(ye) 全天共產(chan) 生快遞訂單13.52億(yi) 件,同比增長25.12%;全天各郵政、快遞企業(ye) 共處理4.16億(yi) 件,再創曆史新高。

這一年一度且不斷升級的“大考”,不斷地檢驗我國快遞行業(ye) 的承受能力。

然而,從(cong) 無法避免的“爆倉(cang) ”事件,到快遞小哥坦言“真的好累“,再到網傳(chuan) 購物“沒有買(mai) 賣就沒有殺害”的心酸段子,無一不暴露著這個(ge) 新晉世界第一快遞大國麵臨(lin) 的問題……

買(mai) 買(mai) 買(mai) 的腳步停不下來,快遞行業(ye) 還好嗎?

壓力山大。

我國勞動年齡人口數量連續五年下降,潛在從(cong) 業(ye) 人員持續減少。物流從(cong) 業(ye) 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(yan) 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,刺激著人們(men) 的神經。

這個(ge) 情況能緩解嗎? 難! 未來三年,全國快遞日均配送量將由1.14億(yi) 件上升至2億(yi) 件,按照目前的配送效率計算,三年後快遞員的缺口將在100萬(wan) 人左右,意味著投遞末端還將麵臨(lin) 更大的壓力。

投遞末端以外,後側(ce) 園區的基礎建設也顯示出明顯滯後於(yu) 市場需要,發展水平仍然偏低的一係列問題。缺乏統一管理、資源閑置等園區亂(luan) 象,影響著園區的集散功能和整體(ti) 網絡的合理布局。

快遞從(cong) 業(ye) 人員缺口大,園區發展滯後,遞送效率疲軟等問題,儼(yan) 然成為(wei) 快遞企業(ye) 當下麵臨(lin) 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(ye) 最強烈且迫切需求。

直麵壓力,華為(wei) 雲(yun) 德邦攜手探尋多元解決(jue) 方案

德邦快遞——“一家有卡車的科技公司”,屬於(yu) 不折不扣的快遞界“黑科技”愛好者。

AR量方、無人車、智能客服等各種高端科技紛紛在德邦落地實施,甚至在物流雲(yun) 領域,德邦也積累了多年的技術基礎。實際上,在市場需求驅動下,德邦快遞的業(ye) 務規模正高速增長。然而,麵對密集的訂單,以時效準確著稱的德邦沒有選擇蠻幹,而是持續以技術驅動提高核心競爭(zheng) 力。

今年6月,德邦快遞就與(yu) 華為(wei) 在上海簽署了戰略合作協議,宣布將與(yu) 華為(wei) 在雲(yun) 計算、人工智能等領域進行深入合作,實現科技與(yu) 快遞業(ye) 務場景的融合,全麵升級快遞服務的體(ti) 驗。這次納入華為(wei) 雲(yun) 的資源,不僅(jin) 鞏固了德邦快遞雲(yun) 端數據業(ye) 務的可靠性,更加速了其全雲(yun) 化服務的進程。根據雙方達成的協議,德邦快遞將基於(yu) 華為(wei) 雲(yun) 技術,在自動識別、備份、大數據、網絡傳(chuan) 輸方麵持續推進合作。

德邦快遞還宣布,目前正在華為(wei) 的協助下,打造一座智慧物流園區,並在能源資源管理、安防聯動和人臉識別的智慧化基礎上,探索人工智能在快遞行業(ye) 全產(chan) 業(ye) 鏈當中的應用。

融合科技與(yu) 快遞業(ye) 務場景,華為(wei) 也正積極助力——結合華為(wei) 雲(yun) 文字識別(OCR)服務、人證核身服務、行為(wei) 檢測服務等技術服務,華為(wei) 打造了智慧物流解決(jue) 方案,從(cong) 園區後端到投遞末端,全方位流水線式提升企業(ye) 工作速率。

智能從(cong) 收到快件那一刻就開始,OCR高速掃描取件,降本增效。

OCR,華為(wei) 雲(yun) 文字識別技術,是能夠賦予機器一雙“慧眼”的好技術。簡單來說,它能夠高效準確提取圖片關(guan) 鍵信息,構建數據資產(chan) 庫。目前,華為(wei) OCR的識別準確率已經大於(yu) 99%,能做到不到每秒一張圖片的識別速度。

取件時,快遞小哥可直接拍照或截圖,OCR就會(hui) 自動識別收寄信息並即時錄入係統,錄入過程簡單高效不煩惱。高精度的OCR識別,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(ti) 驗。

目前,德邦快遞已經全麵應用OCR技術識別快遞麵單,在此之前通過雇傭(yong) 人力純手工錄入的做法被取而代之。技術的應用不僅(jin) 提高了錄入準確率,解決(jue) 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。

自動化流水作業(ye) 不停歇,準確提取信息並自動分揀,節約人力。

麵對海量且去向各異的包裹,華為(wei) 雲(yun) 還可通過OCR技術自動識別分揀,按目的地分類管理——包裹取回並傳(chuan) 上流水線後,係統會(hui) 自動拍照識別,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,按照識別的結果,流水線可將包裹按目的地自動分揀開來,整個(ge) 流程智能高效,大幅節省分揀人力。

服務至最後一公裏,AI識別暴力分揀,異常預警保證安全送達。

快遞行業(ye) 中,暴力分揀行為(wei) 一直廣受詬病,不僅(jin) 傷(shang) 害了消費者的權益以及信任,其導致的貨損賠償(chang) 對企業(ye) 來說也是筆及其希望避免的大額支出。

華為(wei) AI智能分析能夠通過對監控視頻進行實時行為(wei) 分析,自動識別揀貨員在揀貨過程中出現的扔、拋、推倒、用力踢等暴力分揀行為(wei) ,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,暴力分揀算法的識別準確率為(wei) 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(wei) 的發生,確保安全工作,保障貨物完整無損地到達收件人手裏。

通過技術賦能實踐,共同”讓天下沒有難送的快遞“,華為(wei) 雲(yun) 對德邦來說,真正做到了 “有技術,有未來,值得信賴”。

實際上,不僅(jin) 限於(yu) 快遞行業(ye) ,華為(wei) 希望把數字世界帶入每個(ge) 人、每個(ge) 家庭、每個(ge) 組織,構建萬(wan) 物互聯的智能世界,華為(wei) 雲(yun) 也正踐行這一願景,努力進入更多企業(ye) “普惠”。

這一次,賦能快遞行業(ye) 的華為(wei) 雲(yun) ,正在為(wei) 風裏來雨裏去的快遞小哥減少工作的煩惱。