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    AI技術(shù)如何深刻改變 全球“快遞”產(chǎn)業(yè)

    2025-9-29 13:44

    摘要: 隨著人工智能(AI)浪潮興起,萬國郵政聯(lián)盟(簡稱萬國郵聯(lián))和日本、新加坡及歐洲多國的郵政公司在智能分揀、物流優(yōu)化、客戶服務等核心環(huán)節(jié)廣泛部署AI技術(shù)。AI技術(shù)正深刻重塑多國郵政業(yè)運營模式,推動這一傳統(tǒng)行業(yè)從 ...

    隨著人工智能(AI)浪潮興起,萬國郵政聯(lián)盟(簡稱萬國郵聯(lián))和日本、新加坡及歐洲多國的郵政公司在智能分揀、物流優(yōu)化、客戶服務等核心環(huán)節(jié)廣泛部署AI技術(shù)。AI技術(shù)正深刻重塑多國郵政業(yè)運營模式,推動這一傳統(tǒng)行業(yè)從人力密集型向智能驅(qū)動型全面升級,邁入智能化、數(shù)字化和自動化新階段。

    整合數(shù)據(jù) 優(yōu)化流程

    作為聯(lián)合國專門機構(gòu),萬國郵聯(lián)近日宣布推出首個用于分析郵政網(wǎng)絡(luò)發(fā)展數(shù)據(jù)的AI試點智能體。該智能體在萬國郵聯(lián)的統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺運行,整合所有相關(guān)大數(shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)源,用于分析郵政發(fā)展,能為政策、監(jiān)管和運營方面的變革提供建議,從而在國家層面提升郵政覆蓋范圍和可靠性等,同時還可用于測試潛在解決方案。

    荷蘭郵政在2024年推出基于大語言模型的生成式AI追蹤助手,這個名為“SuperTracy”的系統(tǒng)可用于追蹤包裹從發(fā)貨到投遞的整個流程,識別物流環(huán)節(jié)的中斷情況,提高包裹追蹤透明度及客戶溝通效率。

    新加坡郵政利用谷歌云的AI基礎(chǔ)工具開發(fā)了生成式AI解決方案,可自動提取貿(mào)易文件中的信息(包括手寫內(nèi)容),利用這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)生成可搜索數(shù)據(jù)庫,從而加快物流調(diào)度與包裹投遞效率。

    人“少跑路” AI“多干活”

    德國敦豪公司(DHL)在全球范圍廣泛部署AI技術(shù),以提升倉儲與分揀效率。該公司研發(fā)的IDEA軟件分析歷史數(shù)據(jù),優(yōu)化倉庫揀貨路線和聚類分析,合理分配倉庫人力,顯著提升訂單處理速度與準確性。該軟件能幫助倉庫員工減少約50%的行走距離,單個倉庫勞動生產(chǎn)率提升約30%,且能夠與大多數(shù)傳統(tǒng)倉儲管理系統(tǒng)無縫整合。

    DHL分支機構(gòu)DHL快遞公司在美國、新加坡、韓國等地部署了中國深圳藍胖子機器智能有限公司研發(fā)的AI分揀機器人。該機器人利用AI技術(shù),可將文件和小件包裹快速分類至不同投遞箱中,每小時處理量超過1000件小件包裹,分揀效率提升約41%,準確率高達99%。同時,利用機器人分揀包裹還能減少人工接觸,降低作業(yè)風險。DHL快遞公司計劃在更多地點推廣該系統(tǒng)。

    在位于布魯塞爾的分揀中心,比利時郵政實施了由美國科瓦里安特公司開發(fā)的AI分揀系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過攝像頭、掃描,可識別以往難以處理的重疊包裹和軟塑料袋包裝的包裹,將其分流至專用滑道,減少人工分揀工作量。該系統(tǒng)每小時可處理約2.5萬件包裹,提升效率和準確性,此外,該系統(tǒng)還能捕捉包裹特征和損壞等數(shù)據(jù),為企業(yè)客戶提供包裝改進建議。

    破解配送“最后一公里”難題

    面對勞動力短缺和交通不便等挑戰(zhàn),日本郵政積極探索利用AI和自動化技術(shù)做好“最后一公里”的配送,已重點布局無人機和配送機器人等方向。日本郵政攜手日本無人機制造商“自主控制系統(tǒng)實驗室(ACSL)”開展試點,利用具備自動駕駛能力的無人機執(zhí)行超視距飛行,載重可達5公斤,實現(xiàn)包裹跨越山地快速投遞。

    在城市中,日本郵政與本土無人駕駛技術(shù)公司ZMP合作測試輪式配送機器人。這些機器人配備攝像頭和多種傳感器,能在公共道路上自主避障、識別交通信號并完成短距離包裹投遞。

    歐洲多國郵政企業(yè)也在積極探索機器人投遞。例如,挪威郵政與自動化公司Buddy Mobility合作,啟用輪式機器人承擔部分人工投遞任務。該機器人能通過智能手機與客戶聯(lián)系,并自主駛向客戶,客戶可在收到通知后取件或寄件。

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    GMT+8, 2025-9-29 17:33

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