根据国家邮政局监测数据显示，今年”11.11”当天，我国主要电商企业全天共产生快递订单13.52亿件，同比增长25.12%；全天各邮政、快递企业共处理4.16亿件，再创历史新高。这一年一度且升级的“大考”，不断检验我国快递行业的承受能力。
买买买的脚步停不下来，快递行业还好吗？
压力山大。
我国劳动年龄人口数量连续五年下降，潜在从业人员持续减少。物流从业人员中，快递员人数超过50%，而快递员供给不足的现象日益严重，超负荷劳动事例数不胜数。快递小哥“每天工作16小时，因三餐不定时同事大都患有胃炎”的鲜活例子，刺激着人们的神经。
这个情况能缓解吗? 难！
未来三年，全国快递日均配送量将由1.14亿件上升至2亿件，按照目前的配送效率计算，三年后快递员的缺口将在100万人左右，意味着投递末端还将面临更大的压力。
投递末端以外，后侧园区的基础建设也显示出明显滞后于市场需要，发展水平仍然偏低的一系列问题。缺乏统一管理、资源闲置等园区乱象，影响着园区的集散功能和整体网络的合理布局。
快递从业人员缺口大，园区发展滞后，递送效率疲软等问题，俨然成为快递企业当下面临最直接的挑战。
因此，实现快递过程的自动化、智能化，有效提高效率，节约人力成本，是快递企业最强烈且迫切需求。
直面压力，华为云德邦快递携手探寻多元解决方
德邦快递——“一家有卡车的科技公司”，属于不折不扣的快递界“黑科技”爱好者。
AR量方、无人车、智能客服等各种高端科技纷纷在德邦快递落地实施，甚至在物流云领域，德邦快递也积累了多年的技术基础。实际上，在市场需求驱动下，德邦快递的业务规模正高速增长。然而，面对密集的订单，以时效准确著称的德邦快递没有选择蛮干，而是持续以技术驱动提高核心竞争力。
今年6月，德邦快递就与华为在上海签署了战略合作协议，宣布将与华为在云计算、人工智能等领域进行深入合作，实现科技与快递业务场景的融合，全面升级快递服务的体验。
这次纳入华为云的资源，不仅巩固了德邦快递云端数据业务的可靠性，更加速了其全云化服务的进程。根据双方达成的协议，德邦快递将基于华为云技术，在自动识别、备份、大数据、网络传输方面持续推进合作。
德邦快递还宣布，目前正在华为的协助下，打造一座智慧物流园区，并在能源资源管理、安防联动和人脸识别的智慧化基础上，探索人工智能在快递行业全产业链当中的应用。
融合科技与快递业务场景，华为也正积极助力——结合华为云文字识别（OCR）服务、人证核身服务、行为检测服务等技术服务，华为打造了智慧物流解决方案，从园区后端到投递末端，全方位流水线式提升企业工作速率。
智能从收到快件那一刻就开始，OCR高速扫描取件，降本增效
OCR，华为云文字识别技术，是能够赋予机器一双“慧眼”的好技术。简单来说，它能够高效准确提取图片关键信息，构建数据资产库。目前，华为OCR的识别准确率已经大于99%，能做到不到每秒一张图片的识别速度。
取件时，快递小哥可直接拍照或截图，OCR就会自动识别收寄信息并即时录入系统，录入过程简单高效不烦恼。高精度的OCR识别，还能够处理复杂背景、光照不均、模糊以及图片缺角等问题，减少异常情况的人工处理时间，大幅提高服务效率及用户体验。
目前，德邦快递已经全面应用OCR技术识别快递面单，在此之前通过雇佣人力纯手工录入的做法被取而代之。技术的应用不仅提高了录入准确率，解决效率低下的问题，还节省了大量的人力，管理成本降低了25%左右。
自动化流水作业不停歇，准确提取信息并自动分拣，节约人力
面对海量且去向各异的包裹，华为云还可通过OCR技术自动识别分拣，按目的地分类管理——包裹取回并传上流水线后，系统会自动拍照识别，一秒读取运单图片中的快递信息，然后根据寄件人信息、货物信息、是否盖检视章等信息，可对物品进行合规性检测。最后，按照识别的结果，流水线可将包裹按目的地自动分拣开来，整个流程智能高效，大幅节省分拣人力。
服务至最后一公里，AI识别暴力分拣，异常预警保证安全送达
快递行业中，暴力分拣行为一直广受诟病，不仅伤害了消费者的权益以及信任，其导致的货损赔偿对企业来说也是笔及其希望避免的大额支出。
华为AI智能分析能够通过对监控视频进行实时行为分析，自动识别拣货员在拣货过程中出现的扔、抛、推倒、用力踢等暴力分拣行为，自动输出暴力分拣片段，及发生的时间和地点。在多车多人的复杂场景下，暴力分拣算法的识别准确率为60%，召回率40%，能大量减少人工监控成本，且有效降低暴力分拣行为的发生，确保安全工作，保障货物完整无损地到达收件人手里。
通过技术赋能实践，共同”让天下没有难送的快递“，华为云对德邦快递来说，真正做到了 “有技术，有未来，值得信赖”。
实际上，不仅限于快递行业，华为希望把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界，华为云也正践行这一愿景，努力进入更多企业，实现“普惠”。
这一次，赋能快递行业的华为云，正在为风里来雨里去的快递小哥减少工作的烦恼。