腾讯TO B实践：中外运物流体系大变革

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近年来，人工智能已经成为许多公司ppt中的一个常用词。艾就像一个超人。它如何改变传统产业的生存模式？

2018年初，中国外运作为中国最大的航运企业，提出了智能化转型的方向。该企业处理世界上不同公司的货物运输，内部涉及非常复杂的表单数据输入过程。几乎每个码头或地方办事处都有人工操作员来做进场工作。

然而，手工录入存在着人工成本高、效率低、不能保证准确性、录入时间处理不灵活等问题。中外运迫切需要解放一些繁琐的人力工作，所以选择了几家厂商，最后通过仔细的poc测试选择了腾讯云。

据了解，自中外运采用腾讯云物流整合计划以来，2018年下半年自动录入的业务单据超过100万份，超出了预定的业务目标；单个物流文件的信息输入效率从3分钟降低到5秒钟；同时，文档识别的召回率和准确率均超过98%。

中外运物流项目成为行业标杆

2017年，腾讯提出了aiinall的人工智能战略。腾讯的人工智能地图围绕三个维度展开:技术、平台和场景。在技术层面，腾讯建立了两大科技实验室矩阵，包括人工智能实验室矩阵和基于前沿技术的实验室矩阵。其中，人工智能实验室矩阵包括腾讯ailab、Youtu Lab和微信ai等人工智能实验室。

2018年，腾讯云开始整合腾讯内部综合技术能力，包括视觉识别、语音识别、人工智能算法和物联网，并与中外运合作开发智能物流3.0平台。目前已经形成了一些具体的服务解决方案，包括智能文件处理服务、智能集装箱检查服务、智能语音客服服务、运输调度算法服务和物联网平台服务。通过腾讯云提供的这些数字服务，中外运更好地连接了整个物流过程中的资源和要素，也更好地连接了客户。

这包括利用腾讯云的ocr识别能力，帮助中外运自动识别文件。基于腾讯Youtu领先的深度学习算法，取代人工录入，提高录入效率，节省人工成本。

然而，双方的合作一开始并不顺利。

腾讯以前主要服务于终端用户，对终端用户的数字化、智能化和定制化有很多需求。两党之间的交流有些摩擦。经过一段时间的磨合，腾讯也对其组织结构进行了调整。腾讯云整合了内部资源，成立了专门的项目团队来迎接我们，后续工作进展顺利。中外运股份有限公司R&D部智能产品与解决方案创新小组组长曾凯告诉《证券日报》记者。

腾讯Youtu高级算法研究员伊万表示:客户通常从直观场景需求的角度出发，而我们的Youtu是底层算法提供商。技术和需求之间有代沟。中外运项目有40多个场景。此外，所涉及的文本是不同的，包括文本的倾向性和样本收集的低质量。有许多技术难点需要解决，让客户能够了解技术难点的关键，然后让客户根据具体的难点进行合作，提供符合要求的高标准。

最令人印象深刻的阶段之一是，在2018年底交付第二阶段之前，客户就一个紧急错误给出了反馈。当时，我正在休陪产假，在产房外面等着，没有电脑，拿着手机和顾客交流。最终顺利解决，整个项目非常成功。伊凡说。

解决棘手问题的定制服务

在这个项目中，压力无处不在。

腾讯云大数据和人工智能产品中心ocr产品负责人董岩告诉《证券日报》，当使用最尖端的人工智能技术解决困难的业务问题时，会出现许多未知的困难。例如，客户的要求是通过光学字符识别技术达到98%以上的准确率。这一要求在实验室环境中并不高，但实际上，随着拍摄样品质量的下降，准确度也会同时下降。例如，中外运的客户很难随意拍照并识别。

(不同场景中的文本识别)

事实上，在2018年腾讯930组织重组后，腾讯集团开始将腾讯云作为tob业务的战略出口。

例如，对于某个项目，如果要发布一个新版本，要迭代新函数，如果是toc阶段，我们可以发布一个通知，定期进行内部测试，然后慢慢灰化(测试)，基本上，决策权在我们手中。然而，在进行tob项目时，尽管该功能可能更快、更准确，但客户可能更喜欢稳定性，而不是高频创新。这对习惯于C端的团队来说压力很大。所以我们做了很多调整。董岩说。

他告诉记者，腾讯云在选择人工智能领域的合作伙伴时，会更加关注该企业的社会价值，包括其在整个经济链条中的地位，以及其解决的问题是否是该领域的共性问题。

对于腾讯云ai的深度合作伙伴，我们将提供更多的服务。以ocr为例，中外运的许多订单都是单独定制的，我们的算法工程师和工程工程师等每一位技术人员都会进行仔细的调整。我们通过内部讨论形成了一个解决方案，即我们不仅提供产品和服务，还提供工具。为了更好地服务于更多垂直客户的需求，腾讯云ocr产品使更多的合作伙伴能够通过出口自己的培训工具向外界提供定制的ocr服务。这种模式可以使每一个层次的服务渗透。董岩说。

那么，ocr还能使用什么样的场景呢？

Ivan认为，从ocr的角度来看，仍然有很多场景可以登陆，比如最近热门的教育行业，因为ocr技术属于计算机视觉技术，其处理结果可以与其他交叉领域相结合，比如自然语言处理，通过前端ocr获得一些文本，然后与自然语言相结合进行翻译、文本分析和文档集成。这些是未来的发展方向，不仅限于光学字符识别。

来源：索菲亚回声报中文网