當卷煙送貨簽收用上人工智能（AI）,，會發(fā)生怎樣的變化,？
“又快又準,，送貨人員拍完煙包照片,，我這邊馬上就可以收到照片和訂單明細，不到30秒就能完成核對,，再也不用兩個人對著煙包一條條數(shù)了,。”提起現(xiàn)在的送貨簽收,，福建省莆田市荔城區(qū)嚇勇便利店老板鄭志勇豎起了大拇指,。
零售客戶通過智能簽收系統(tǒng)核對卷煙。鄧宇峰攝
近年來,，莆田市煙草專賣局（公司）積極推進大數(shù)據(jù),、人工智能等新一代信息技術與物流業(yè)務深度融合應用，集成多種目標檢測算法模型,，構建了個性化的卷煙AI識別智能簽收系統(tǒng),，進一步優(yōu)化了作業(yè)流程，實現(xiàn)了“拍照即核對,、核對即簽收”,，大幅提升了卷煙配送效率。
莆田市局（公司）物流配送中心有送貨人員60人,，規(guī)劃送貨線路193條,。近兩年，隨著新辦煙草專賣零售許可證的零售客戶數(shù)量穩(wěn)步增加,，車均送貨戶增多,、送貨時長延長，原有的人工簽收模式流程較多,、錯煙事后追溯解決效率低等問題日漸明顯,。
“人工簽收及核對過程相對復雜，再加上有時客戶因生意忙核對不仔細,，容易造成送貨人員被動等待,、送貨人員離店后才被告知貨物配送有差錯等，較大影響了配送效率和服務質量,?！逼翁锸芯郑ü荆┪锪髋渌椭行乃拓洸控撠熑藦垊π劢榻B道，“在不增加車輛和人員的情況下,，怎樣才能提升配送服務質效,？我們想到了數(shù)智賦能,，想到了向AI圖像識別技術要解決方案?！?/span>
2022年,，經(jīng)過可行性論證，莆田市局（公司）聯(lián)合技術研發(fā)團隊設計了由圖像判別,、卷煙識別及場景識別三部分構成的卷煙AI識別模型,，并將其搭載在已有的“閩煙物流”App上,，開始探索實施基于AI深度學習的卷煙識別簽收模式,。
送貨人員拍照識別核對卷煙品規(guī)。鄧宇峰攝
在卷煙交接環(huán)節(jié),，送貨人員將現(xiàn)場照片上傳后,，該模型利用目標檢測算法進行初步判斷，再利用實例區(qū)域分割算法區(qū)分不同品規(guī)的卷煙,，與已有數(shù)據(jù)庫信息進行自動比對,，準確完成識別。與此同時,，通過圖像預處理,、特征提取、場景分類等,，模型對訂單簽收場景進行識別,，確定訂單信息與簽收地點是否相符。
為提升模型識別準確率,，前期,，莆田市局（公司）大量采集卷煙分揀、配送環(huán)節(jié)的照片,，配合研發(fā)團隊對AI識別模型進行訓練,。他們利用分揀包裝機卷煙出口處的智能攝像頭獲取不同角度、不同品牌的照片18.8萬余張,，調配58人拍攝15類真實配送場景下的煙包照片1.5萬余張,，而后將兩類照片匯總上傳至數(shù)據(jù)庫，供卷煙AI識別模型進行反復識別學習,。
對于特征不明顯,、同類型品牌卷煙識別難的問題，他們在工業(yè)卷煙入庫時采用個性化標識進行獨特處理,。
以實時糾錯為目標,，莆煙市局（公司）還聯(lián)合技術研發(fā)團隊開發(fā)目標檢測算法模型。送貨人員送貨到戶時對煙包進行拍照,，通過AI智能識別對當期訂單數(shù)據(jù)與配送實物進行比對,，當配送卷煙品牌與訂單不一致時,，目標檢測算法模型會發(fā)出預警提示，并告知送貨人員卷煙品規(guī)出現(xiàn)“串貨”,，實時糾錯,，避免了事后追溯。
送貨人員到店拍照簽收,。李穎攝
新簽收模式測試運行一段時間后,，莆田市局（公司）發(fā)現(xiàn)，由于送貨人員現(xiàn)場拍攝的照片角度,、光線不同,，卷煙智能識別準確率較低。為此,，他們精簡作業(yè)環(huán)節(jié),，規(guī)范拍照距離、光線,、角度,、方向等，建立并完善標準化作業(yè)流程,，要求送貨人員按照規(guī)范和標準進行卷煙圖像拍攝與數(shù)據(jù)采集,。
如今，基于AI深度學習的卷煙識別簽收模式已在莆田全面推廣,，實現(xiàn)了卷煙送貨簽收過程的精簡化,、無紙化、可視化以及簽收結果的可溯化,、可量化,，切實減少了人員核對時間，提升了簽收環(huán)節(jié)效率,，客戶平均送貨響應時間縮短至21.3小時,，最短的僅需5.5小時，進一步提升了客戶滿意度,。
