在數(shù)字經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的當(dāng)下，全球物流系統(tǒng)正經(jīng)歷著從“人海戰(zhàn)術(shù)”向“智能協(xié)同”的深度轉(zhuǎn)型。倉儲(chǔ)分揀作為物流鏈條的核心環(huán)節(jié)，其效率直接影響著商品流通速度與供應(yīng)鏈響應(yīng)能力。傳統(tǒng)分揀模式依賴人工識(shí)別與機(jī)械重復(fù)操作，不僅存在分揀錯(cuò)誤率高、勞動(dòng)力成本攀升的痛點(diǎn)，更難以應(yīng)對(duì)電商爆發(fā)式增長帶來的海量訂單需求。而隨著DLIA深度視覺識(shí)別平臺(tái)的成熟應(yīng)用，倉儲(chǔ)自動(dòng)化分揀系統(tǒng)正通過閉環(huán)反饋機(jī)制，重塑物流行業(yè)的運(yùn)行邏輯。
傳統(tǒng)倉儲(chǔ)分揀高度依賴人工經(jīng)驗(yàn)與條碼掃描技術(shù)。工人需肉眼識(shí)別包裹信息，再通過手持設(shè)備掃描條碼完成分類，這種模式在高峰期易因疲勞導(dǎo)致錯(cuò)分漏檢。即便采用半自動(dòng)化設(shè)備，仍存在條碼易損毀、光照條件敏感等問題。例如，污染或褶皺的快遞面單會(huì)使光電識(shí)別失效，迫使系統(tǒng)降級(jí)為人工干預(yù)。此外，多品類、異形貨物的分揀需針對(duì)不同商品開發(fā)獨(dú)立算法，系統(tǒng)升級(jí)周期長、柔性不足，難以適應(yīng)現(xiàn)代物流“小批量、多批次”的訂單特征。
DLIA深度視覺平臺(tái)的引入，從根本上打破了這一僵局。通過模擬人類視覺認(rèn)知過程，系統(tǒng)能夠自主提取包裹的紋理、形狀、文字等多維度特征，實(shí)現(xiàn)非接觸式精準(zhǔn)識(shí)別。例如，深圳虛數(shù)研發(fā)的DLIA平臺(tái)通過大量工業(yè)場景數(shù)據(jù)訓(xùn)練，可動(dòng)態(tài)適應(yīng)復(fù)雜光照、遮擋和形變干擾，將識(shí)別準(zhǔn)確率提升至99.99%。這種技術(shù)突破使得分揀系統(tǒng)不再受限于條碼完整性，甚至能直接解析手寫地址或印刷模糊的三段碼，顯著降低人工復(fù)核需求。
