| 快递搜·KdSo >> 物流电商新闻 ＡＩ＋混凝土｜混凝土物流的智能化之路－快遞搜
混凝土物流這個傳統得不能再傳統的行業，正在被AI悄悄改變著。 一車混凝土從攪拌站到工地，這中間的門道可不少。混凝土物流的時效性要求極高，再加上各種單據、車輛管理、質量監控，傳統的人工處理方式早就跟不上了。於是，砼聯開始了AI化的嘗試。 01 車牌號識別：讓機器認字 2023年7月，我們上線了第一個AI功能：車牌識別。 這個功能的應用場景很特殊，混凝土攪拌車到達工地後，需要拍攝泵車的照片上傳系統。系統通過識別泵車車牌，自動判斷是否為指定的正確泵車進行泵送作業。這個看似簡單的驗證環節，對於防止錯泵、串泵等問題至關重要。在實際作業中，工地現場環境複雜，拍攝角度受限，照片質量參差不齊，這對識別算法提出了更高的要求。 混凝土物流與AI的結合就此開始。 02 發貨單識別：從1.0到2.0的進化史 2024年2月，砼聯開始啃一個硬骨頭——發貨單識別。 混凝土的發貨單，那可真是五花八門。字體有大有小，格式千奇百怪。最開始砼聯用的是傳統的機器視覺方案，OpenCV框架走起，先判斷圖像方向，旋轉校正，然後文本檢測和識別。 圖像 → 方向判定 → 旋轉矯正 → 文本標記 → 文本識別 → JSON提取 這個方案能用，但問題也不少。碰到拍攝效果不好的單子，識別率就直線下降。碰到格式特殊的，提取規則就得重新寫。維護成本高得嚇人。 到了2025年7月，砼聯換了個思路： 直接用多模態大模型。 把圖片扔給大模型，配上精心調教的提示詞，讓它自己去理解單據內容。效果立竿見影，不管什麼格式的單子，模型都能看懂。運單號、項目名稱、發貨廠站、運輸車輛、強度、方量，該有的信息一個不少。 03 保險單提取：語義理解與標準化 2024年4月，砼聯推出了保險單智能提取功能。 保險單管理的最大難點在於術語不統一。不同保險公司對同類保險產品的稱呼各不相同——「駕乘險」在A公司叫「司機險」，在B公司叫「駕駛人責任險」，在C公司可能又叫「座位險」。這種術語差異給統一管理帶來了極大挑戰。 砼聯選擇了DeepSeek模型，利用其強大的語義理解能力，實現了保險術語的智能映射和標準化。系統不僅能提取保單的基礎信息，更重要的是能夠理解不同表述背後的實際含義，並轉換為企業內部的標準術語體系： 通過建立語義映射表和持續的模型訓練，系統的標準化準確率已達到96%以上，極大提升了保險管理的效率和準確性。 04 安全風險視頻識別：結構化分析降低誤報率 2025年8月，砼聯部署了基於AI的裝載機作業視頻二次識別系統。 車載攝像頭的一級識別系統雖然響應迅速，但誤報率較高，經常將飄動的塑膠袋、反光物體誤判為人員，也無法判斷裝載機的運動狀態。這些誤報如果直接觸發告警，會造成「狼來了」效應，降低現場人員的警惕性。因此，砼聯引入了AI二次識別機制——對一級系統的告警視頻進行深度分析，確認是否存在真實的安全風險。 系統的核心在於結構化的分析框架。砼聯設計了分步驟的識別策略： 第一步：人員識別與定位 · 判斷視頻中是否出現人員，並給出0-1的置信度評分 · 精確定位人員在畫面中的九宮格位置(左上、中上、右上等) · 詳細識別人員著裝特徵，特別是安全裝備的佩戴情況 第二步：車輛運動狀態分析 · 通過分析畫面中參照物的位移變化，判斷裝載機的運動狀態 · 區分三種狀態：持續運動、減速後停止、持續停止 · 為每個判斷提供置信度評分，確保結果的可信度 第三步：結構化輸出 系統採用標準化的JSON格式輸出，包含人員檢測結果、位置信息、著裝描述、車輛狀態等關鍵欄位。這種結構化數據便於後續的自動化處理和統計分析。 通過這種分步驟、帶置信度的識別策略，系統實現了以下性能指標： · 車輛運動狀態判斷準確率：95% · 人員識別準確率：80% · 誤報過濾率：82% 更重要的是，置信度機制讓砼聯能夠靈活調整告警閾值。對於高風險場景，可以降低閾值提高靈敏度；對於常規作業，可以提高閾值減少幹擾。這種動態調整能力使系統能夠適應不同的作業環境和安全要求。 在實際部署中，砼聯發現結構化的提示詞設計是成功的關鍵。通過明確的任務分解和輸出規範，即使是相對簡單的模型也能達到較好的識別效果。這個經驗對砼聯後續開發其他AI應用具有重要的指導意義。 05 未來的路——讓AI真正懂混凝土 除了上述已經上線的AI應用，砼聯也正在積極探索更深層次的AI應用。 1. 區域調度算法 不是簡單的派單，而是讓AI Agent理解整個區域的供需關係，自動協調多個攪拌站之間的運能。想像一下，A站運能過剩，B站訂單爆滿，AI自動發起區域調度，把A站的空閒攪拌車調配給B站。這不是科幻，砼聯已經在做原型。 2. 混凝土質量預測 通過分析攪拌車的滾動力矩數據，判斷混凝土的質量變化趨勢。簡單說，就是通過車輛運行數據，提前發現混凝土可能出現的質量問題。比如，混凝土離析了，粘稠度不對了，AI都能提前預警。 寫在最後 兩年多的AI化歷程，從簡單的圖像識別到複雜的視頻分析，從單點應用到系統集成，砼聯一步步把這個傳統行業推向智能化。 最大的感受是什麼？AI不是要取代人，而是讓人做更有價值的事。 實施過程中，砼聯在模型選擇、提示詞工程、系統集成等方面積累了大量經驗。這些技術沉澱成為了砼聯構建行業AI應用的核心競爭力。 混凝土物流的智能化才剛剛開始。下一步，砼聯想做的是打通整個產業鏈——從原材料採購到混凝土生產，從物流調度到工地交付，讓AI成為整個鏈條的「大腦」。 這條路還很長，但砼聯已經在路上了。 內容來源：物流事業部 責任編輯：李孟珂 微信審核：趙亮 孫強 李丹雪 访问：12
| 智能识别单号追踪 |