根據國家郵政局監測數據顯示，今年」11.11」當天，我國主要電商企業全天共產生快遞訂單13.52億件，同比成長25.12%；全天各郵政、快遞企業共處理4.16億件，再創歷史新高。這一年一度且升級的「大考」，不斷檢驗我國快遞行業的承受能力。
買買買的腳步停不下來，快遞行業還好嗎？
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，刺激著人們的神經。
這個情況能緩解嗎? 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將在100萬人左右，意味著投遞末端還將面臨更大的壓力。
投遞末端以外，後側園區的基礎建設也顯示出明顯滯後於市場需要，發展水準仍然偏低的一系列問題。缺乏統一管理、資源閒置等園區亂象，影響著園區的集散功能和整體網路的合理佈局。
快遞從業人員缺口大，園區發展滯後，遞送效率疲軟等問題，儼然成爲快遞企業當下面臨最直接的挑戰。
因此，實現快遞過程的自動化、智慧化，有效提高效率，節約人力成本，是快遞企業最強烈且迫切需求。
直面壓力，華爲雲德邦快遞攜手探尋多元解決方
德邦快遞——「一家有卡車的科技公司」，屬於不折不扣的快遞界「黑科技」愛好者。
AR量方、無人車、智慧客服等各種高階科技紛紛在德邦快遞落地實施，甚至在物流雲領域，德邦快遞也積累了多年的技術基礎。實際上，在市場需求驅動下，德邦快遞的業務規模正高速成長。然而，面對密集的訂單，以時效準確著稱的德邦快遞沒有選擇蠻幹，而是持續以技術驅動提高核心競爭力。
今年6月，德邦快遞就與華爲在上海簽署了戰略合作協議，宣佈將與華爲在雲端計算、人工智慧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。
這次納入華爲雲的資源，不僅鞏固了德邦快遞雲端數據業務的可靠性，更加速了其全雲化服務的進程。根據雙方達成的協議，德邦快遞將基於華爲雲技術，在自動識別、備份、大數據、網路傳輸方面持續推進合作。
德邦快遞還宣佈，目前正在華爲的協助下，打造一座智慧物流園區，並在能源資源管理、安防聯動和人臉辨識的智慧化基礎上，探索人工智慧在快遞行業全產業鏈當中的應用。
融合科技與快遞業務場景，華爲也正積極助力——結合華爲雲文字識別（OCR）服務、人證核身服務、行爲檢測服務等技術服務，華爲打造了智慧物流解決方案，從園區後端到投遞末端，全方位流水線式提升企業工作速率。
智慧從收到快件那一刻就開始，OCR高速掃描取件，降本增效
OCR，華爲雲文字識別技術，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鍵資訊，構建數據資產庫。目前，華爲OCR的識別準確率已經大於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就會自動識別收寄資訊並即時錄入系統，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驗。
目前，德邦快遞已經全面應用OCR技術識別快遞面單，在此之前透過僱傭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確率，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。
自動化流水作業不停歇，準確提取資訊並自動分揀，節約人力
面對海量且去向各異的包裹，華爲雲還可透過OCR技術自動識別分揀，按目的地分類管理——包裹取回並傳上流水線後，系統會自動拍照識別，一秒讀取運單圖片中的快遞資訊，然後根據寄件人資訊、貨物資訊、是否蓋檢視章等資訊，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，整個流程智慧高效，大幅節省分揀人力。
服務至最後一公里，AI識別暴力分揀，異常預警保證安全送達
快遞行業中，暴力分揀行爲一直廣受詬病，不僅傷害了消費者的權益以及信任，其導致的貨損賠償對企業來說也是筆及其希望避免的大額支出。
華爲AI智慧分析能夠透過對監控影片進行實時行爲分析，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爲，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，暴力分揀演算法的識別準確率爲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爲的發生，確保安全工作，保障貨物完整無損地到達收件人手裏。
透過技術賦能實踐，共同」讓天下沒有難送的快遞「，華爲雲對德邦快遞來說，真正做到了 「有技術，有未來，值得信賴」。
實際上，不僅限於快遞行業，華爲希望把數字世界帶入每個人、每個家庭、每個組織，構建萬物互聯的智慧世界，華爲雲也正踐行這一願景，努力進入更多企業，實現「普惠」。
這一次，賦能快遞行業的華爲雲，正在爲風裏來雨裏去的快遞小哥減少工作的煩惱。