目前，計(jì)算機(jī)視覺驅(qū)動(dòng)的包裹識(shí)別與分類技術(shù)，已廣泛應(yīng)用于快遞中轉(zhuǎn)場(chǎng)、電商倉庫、物流園區(qū)、生鮮物流、跨境物流等多個(gè)細(xì)分場(chǎng)景，從海量包裹的集中分揀，到精準(zhǔn)化、個(gè)性化的分揀需求，實(shí)現(xiàn)了全場(chǎng)景賦能，破解了傳統(tǒng)分揀的諸多痛點(diǎn)，切實(shí)提升了物流分揀效率與質(zhì)量，推動(dòng)了物流行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。下面結(jié)合具體場(chǎng)景與案例，詳細(xì)拆解其應(yīng)用邏輯與實(shí)操價(jià)值，兼顧專業(yè)性與行業(yè)實(shí)操性。

（一）快遞中轉(zhuǎn)場(chǎng)場(chǎng)景：海量包裹集中分揀，提升中轉(zhuǎn)效率

快遞中轉(zhuǎn)場(chǎng)是物流鏈路的核心樞紐，承擔(dān)著海量包裹的集中接收、分揀、轉(zhuǎn)運(yùn)任務(wù)，包裹量巨大、分揀時(shí)效性要求高、包裹類型復(fù)雜，是計(jì)算機(jī)視覺智能分揀技術(shù)應(yīng)用最廣泛、最成熟的場(chǎng)景。在該場(chǎng)景中，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)主要實(shí)現(xiàn)“海量包裹的快速識(shí)別、精準(zhǔn)分類與高效轉(zhuǎn)運(yùn)”，破解人工分揀效率低、誤差率高的痛點(diǎn)。

1. 核心應(yīng)用流程：

① 包裹入庫與輸送：包裹通過傳送帶進(jìn)入中轉(zhuǎn)場(chǎng)分揀區(qū)域，經(jīng)過掃碼、稱重后，輸送至智能分揀線，進(jìn)入圖像采集區(qū)域；

② 圖像采集與預(yù)處理：部署在分揀線上方、側(cè)面的高速高清攝像頭、3D結(jié)構(gòu)光相機(jī)、條碼/二維碼掃描相機(jī)協(xié)同工作，快速捕捉包裹的外觀圖像、標(biāo)簽圖像、三維尺寸信息，通過預(yù)處理算法，消除干擾、優(yōu)化圖像質(zhì)量，提取包裹核心區(qū)域與標(biāo)簽信息；

③ 信息識(shí)別與解析：條碼/二維碼識(shí)別技術(shù)快速解碼包裹標(biāo)簽上的快遞單號(hào)、目的地編碼等核心信息，OCR技術(shù)補(bǔ)充識(shí)別包裹表面的文字信息、包裹類型信息，3D結(jié)構(gòu)光相機(jī)提取包裹的三維尺寸與體積信息，實(shí)現(xiàn)包裹信息的全方位識(shí)別與解析；

④ 智能分類與路徑分配：智能分類算法根據(jù)提取到的目的地編碼、包裹類型、尺寸等信息，結(jié)合預(yù)設(shè)的分揀規(guī)則，將包裹分配到對(duì)應(yīng)的分揀口，同時(shí)規(guī)劃最優(yōu)的轉(zhuǎn)運(yùn)路徑，將分類指令傳輸給分揀設(shè)備；

⑤ 分揀執(zhí)行與轉(zhuǎn)運(yùn)：分揀設(shè)備（如交叉帶分揀機(jī)、分揀機(jī)器人）根據(jù)分類指令，將包裹精準(zhǔn)輸送到對(duì)應(yīng)的分揀口，包裹分揀完成后，通過傳送帶輸送至對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)運(yùn)區(qū)域，裝載到運(yùn)輸車輛上，進(jìn)入下一物流鏈路；

⑥ 異常處理：對(duì)于條碼/二維碼無法識(shí)別、標(biāo)簽缺失、信息模糊的包裹，系統(tǒng)自動(dòng)標(biāo)記，轉(zhuǎn)入人工輔助識(shí)別環(huán)節(jié)，人工補(bǔ)充識(shí)別包裹信息后，重新進(jìn)入分揀流程，確保不遺漏任何一件包裹。

2. 典型案例：某頭部快遞企業(yè)在全國(guó)多個(gè)中轉(zhuǎn)場(chǎng)引入了計(jì)算機(jī)視覺智能分揀系統(tǒng)，該系統(tǒng)集成了高速高清攝像頭、3D結(jié)構(gòu)光相機(jī)、條碼/二維碼掃描相機(jī)等設(shè)備，搭載了先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)識(shí)別算法與智能分類算法，能夠?qū)崿F(xiàn)包裹的快速識(shí)別與分類。該系統(tǒng)的分揀速度可達(dá)每小時(shí)20000件，分揀誤差率控制在0.05%以下，能夠24小時(shí)不間斷運(yùn)行，一臺(tái)智能分揀線可替代15名分揀員。自引入該系統(tǒng)后，該企業(yè)中轉(zhuǎn)場(chǎng)的分揀效率提升了60%，人力成本降低了40%，包裹錯(cuò)發(fā)率下降了95%，峰值時(shí)期的包裹堆積問題得到了有效解決，配送時(shí)效平均縮短了1-2天。例如，在“雙十一”峰值時(shí)期，該中轉(zhuǎn)場(chǎng)單日包裹處理量突破100萬件，智能分揀系統(tǒng)通過高效運(yùn)轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)了包裹的快速分揀與轉(zhuǎn)運(yùn)，沒有出現(xiàn)包裹堆積、延誤的情況，大幅提升了用戶體驗(yàn)。

（二）電商倉庫場(chǎng)景：訂單快速分揀，適配精準(zhǔn)配送需求

電商倉庫的分揀場(chǎng)景，與快遞中轉(zhuǎn)場(chǎng)不同，核心需求是“根據(jù)用戶訂單，將不同商家、不同品類的商品包裹，快速、精準(zhǔn)地分揀出來，適配訂單配送需求”，具有包裹量分散、訂單種類多、分揀精準(zhǔn)度要求高、時(shí)效性強(qiáng)的特點(diǎn)。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)通過精準(zhǔn)的包裹識(shí)別與分類，實(shí)現(xiàn)電商訂單的快速分揀，提升訂單處理效率與配送精準(zhǔn)度。

1. 核心應(yīng)用場(chǎng)景：

① 訂單分揀輔助：電商倉庫接收用戶訂單后，系統(tǒng)根據(jù)訂單信息，生成分揀任務(wù)，智能分揀系統(tǒng)通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，快速識(shí)別倉庫內(nèi)的商品包裹，根據(jù)訂單需求，將對(duì)應(yīng)的包裹精準(zhǔn)分揀出來，集中打包，準(zhǔn)備配送；例如，用戶訂單中包含A、B、C三種商品，智能分揀系統(tǒng)能夠快速識(shí)別這三種商品的包裹，將其從海量商品中分揀出來，避免分揀錯(cuò)誤。

② 商品分類存儲(chǔ)：電商倉庫內(nèi)的商品種類繁多，形態(tài)、尺寸、材質(zhì)千差萬別，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)通過識(shí)別商品包裹的外觀特征、標(biāo)簽信息，將不同品類、不同規(guī)格的商品包裹，精準(zhǔn)分類到對(duì)應(yīng)的倉儲(chǔ)區(qū)域，實(shí)現(xiàn)商品的有序存儲(chǔ)，同時(shí)便于后續(xù)的訂單分揀與庫存管理；例如，將服裝類包裹、電子產(chǎn)品類包裹、日用品類包裹，分別存儲(chǔ)到不同的倉儲(chǔ)區(qū)域，提升倉庫管理效率。

③ 退換貨分揀：電商退換貨場(chǎng)景中，大量退換貨包裹需要快速分揀、分類處理，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)通過識(shí)別退換貨包裹的訂單信息、商品信息，將不同商家、不同類型的退換貨包裹，精準(zhǔn)分類到對(duì)應(yīng)的處理區(qū)域，實(shí)現(xiàn)退換貨的快速處理，提升用戶體驗(yàn)；例如，將某商家的退換貨包裹分揀出來，交給對(duì)應(yīng)的商家處理，將破損、不合格的包裹分揀出來，進(jìn)行單獨(dú)處理。

2. 典型案例：某大型電商平臺(tái)的智能倉庫，引入了計(jì)算機(jī)視覺驅(qū)動(dòng)的訂單分揀系統(tǒng)，該系統(tǒng)結(jié)合了高速圖像采集、條碼識(shí)別、OCR識(shí)別、智能分類等技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)訂單包裹的快速識(shí)別與分揀。該倉庫內(nèi)部署了數(shù)百臺(tái)高速高清攝像頭與條碼掃描相機(jī)，覆蓋倉庫的分揀區(qū)域、倉儲(chǔ)區(qū)域，能夠快速識(shí)別商品包裹的標(biāo)簽信息、商品信息，根據(jù)訂單需求，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)分揀。該系統(tǒng)的訂單分揀效率可達(dá)每小時(shí)12000件，訂單分揀誤差率控制在0.03%以下，訂單處理時(shí)效平均縮短了3小時(shí)，同時(shí)，倉庫的人力成本降低了35%，庫存管理效率提升了50%。例如，用戶下單后，系統(tǒng)生成分揀任務(wù)，智能分揀系統(tǒng)通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，快速識(shí)別對(duì)應(yīng)的商品包裹，將其從倉儲(chǔ)區(qū)域分揀出來，集中打包，交給配送人員，實(shí)現(xiàn)“當(dāng)天下單、當(dāng)天配送”，大幅提升了用戶體驗(yàn)。此外，該系統(tǒng)還能實(shí)時(shí)采集訂單分揀數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)訂單與庫存的數(shù)字化管理，便于平臺(tái)實(shí)時(shí)監(jiān)控訂單處理進(jìn)度、庫存情況，優(yōu)化倉庫運(yùn)營(yíng)效率。

（三）生鮮物流場(chǎng)景：特殊包裹精準(zhǔn)分揀，保障生鮮品質(zhì)

生鮮物流的分揀場(chǎng)景，具有特殊性——生鮮包裹（如水果、蔬菜、肉類、海鮮等）易腐爛、易變質(zhì)，對(duì)分揀速度、分揀環(huán)境、分揀精度要求極高，且部分生鮮包裹需要特殊處理（如低溫保鮮、單獨(dú)分揀）。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)通過快速識(shí)別、精準(zhǔn)分類，實(shí)現(xiàn)生鮮包裹的高效分揀，同時(shí)保障生鮮品質(zhì)，減少損耗。

1. 核心應(yīng)用場(chǎng)景：

① 生鮮包裹快速分揀：生鮮包裹的配送時(shí)效要求極高，計(jì)算機(jī)視覺智能分揀系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)生鮮包裹的快速識(shí)別與分類，分揀速度可達(dá)每小時(shí)8000-15000件，確保生鮮包裹能夠快速分揀、快速轉(zhuǎn)運(yùn)，縮短配送時(shí)間，減少生鮮腐爛、變質(zhì)的概率；例如，海鮮包裹通過智能分揀系統(tǒng)，快速識(shí)別后，分配到專門的低溫分揀口，快速轉(zhuǎn)運(yùn)至低溫運(yùn)輸車輛，保障海鮮的新鮮度。

② 生鮮包裹分類處理：通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，識(shí)別生鮮包裹的類型、保鮮要求、目的地等信息，將不同類型、不同保鮮要求的生鮮包裹，精準(zhǔn)分類到對(duì)應(yīng)的分揀區(qū)域，進(jìn)行特殊處理；例如，將需要低溫保鮮的生鮮包裹，分揀到低溫分揀區(qū)域，將易碎的生鮮包裹（如水果），分揀到專門的易碎品分揀口，避免包裹破損，減少損耗。

③ 生鮮品質(zhì)初步檢測(cè)：計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)還能通過識(shí)別生鮮包裹的外觀特征（如顏色、形態(tài)、完整性），對(duì)生鮮品質(zhì)進(jìn)行初步檢測(cè)，將破損、腐爛、不合格的生鮮包裹，分揀出來，進(jìn)行單獨(dú)處理，避免不合格生鮮流入市場(chǎng)，保障生鮮品質(zhì)與用戶安全；例如，通過識(shí)別水果包裹的外觀，將腐爛、破損的水果分揀出來，及時(shí)退回商家，減少損耗。

2. 典型案例：某生鮮物流企業(yè)引入了計(jì)算機(jī)視覺智能分揀系統(tǒng)，該系統(tǒng)針對(duì)生鮮物流的特殊性，進(jìn)行了專項(xiàng)優(yōu)化，具備高速分揀、精準(zhǔn)分類、品質(zhì)初步檢測(cè)等功能，能夠適配生鮮包裹的分揀需求。該系統(tǒng)部署了低溫適應(yīng)性強(qiáng)的高速高清攝像頭、3D結(jié)構(gòu)光相機(jī)，能夠在低溫環(huán)境下，快速、清晰地捕捉生鮮包裹的圖像信息；同時(shí)，優(yōu)化了識(shí)別算法與分類算法，能夠快速識(shí)別生鮮包裹的類型、保鮮要求、目的地等信息，精準(zhǔn)分類到對(duì)應(yīng)的分揀口。該系統(tǒng)的分揀速度可達(dá)每小時(shí)10000件，分揀誤差率控制在0.08%以下，生鮮包裹的損耗率下降了30%，配送時(shí)效平均縮短了2小時(shí)。例如，某海鮮包裹進(jìn)入分揀區(qū)域后，系統(tǒng)快速識(shí)別其為海鮮，需要低溫保鮮，立即將其分配到低溫分揀口，通過低溫傳送帶，快速轉(zhuǎn)運(yùn)至低溫運(yùn)輸車輛，確保海鮮在分揀、轉(zhuǎn)運(yùn)過程中始終處于低溫環(huán)境，保障新鮮度；同時(shí)，系統(tǒng)通過識(shí)別海鮮包裹的外觀，將破損、腐爛的海鮮分揀出來，進(jìn)行單獨(dú)處理，減少損耗。

（四）跨境物流場(chǎng)景：國(guó)際包裹精準(zhǔn)識(shí)別，適配跨境轉(zhuǎn)運(yùn)需求

跨境物流的分揀場(chǎng)景，面臨著包裹類型復(fù)雜、標(biāo)簽規(guī)范不統(tǒng)一、語言多樣、分揀精度要求高的特點(diǎn)，國(guó)際包裹的標(biāo)簽可能包含多種語言的文字信息、不同規(guī)格的條碼/二維碼，且需要根據(jù)目的地國(guó)家、地區(qū)，進(jìn)行精準(zhǔn)分類與轉(zhuǎn)運(yùn)。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)通過多語言識(shí)別、多規(guī)格條碼解碼、精準(zhǔn)分類，實(shí)現(xiàn)國(guó)際包裹的高效分揀，適配跨境轉(zhuǎn)運(yùn)需求。

1. 核心應(yīng)用場(chǎng)景：

① 國(guó)際包裹信息識(shí)別：計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)中的OCR技術(shù)，支持多語言識(shí)別（如英語、日語、德語、法語等），能夠快速識(shí)別國(guó)際包裹標(biāo)簽上的多語言文字信息（如目的地國(guó)家、地區(qū)、地址等）；條碼/二維碼識(shí)別技術(shù)，支持多規(guī)格條碼/二維碼解碼，能夠識(shí)別國(guó)際包裹標(biāo)簽上的不同規(guī)格條碼/二維碼，提取快遞單號(hào)、目的地編碼等核心信息，實(shí)現(xiàn)國(guó)際包裹信息的精準(zhǔn)識(shí)別。

② 國(guó)際包裹精準(zhǔn)分類：智能分類算法根據(jù)國(guó)際包裹的目的地國(guó)家、地區(qū)、包裹類型、重量、尺寸等信息，結(jié)合跨境轉(zhuǎn)運(yùn)規(guī)則，將國(guó)際包裹精準(zhǔn)分配到對(duì)應(yīng)的分揀口，轉(zhuǎn)運(yùn)至對(duì)應(yīng)的國(guó)際運(yùn)輸通道（如航空、海運(yùn)）；例如，將目的地為美國(guó)的包裹，分揀到美國(guó)方向的分揀口，轉(zhuǎn)運(yùn)至國(guó)際航空運(yùn)輸車輛，將目的地為歐洲的包裹，分揀到歐洲方向的分揀口，確保包裹能夠精準(zhǔn)跨境轉(zhuǎn)運(yùn)。

③ 跨境合規(guī)檢測(cè)：計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)通過識(shí)別國(guó)際包裹的外觀特征、標(biāo)簽信息，對(duì)包裹進(jìn)行跨境合規(guī)檢測(cè)，排查違規(guī)包裹（如違禁品、超標(biāo)包裹），將違規(guī)包裹分揀出來，進(jìn)行單獨(dú)處理，確?？缇澄锪骱弦?guī)；例如，通過識(shí)別包裹的外觀與尺寸，將超過跨境運(yùn)輸規(guī)格的包裹分揀出來，及時(shí)通知商家處理。

2. 典型案例：某跨境物流企業(yè)引入了計(jì)算機(jī)視覺智能分揀系統(tǒng)，該系統(tǒng)針對(duì)跨境物流的特點(diǎn)，優(yōu)化了識(shí)別算法與分類算法，支持多語言識(shí)別、多規(guī)格條碼解碼、跨境合規(guī)檢測(cè)等功能，能夠?qū)崿F(xiàn)國(guó)際包裹的快速識(shí)別與精準(zhǔn)分類。該系統(tǒng)能夠識(shí)別英語、日語、德語等10多種語言的文字信息，解碼不同規(guī)格的國(guó)際條碼/二維碼，分揀速度可達(dá)每小時(shí)8000件，分揀誤差率控制在0.1%以下，國(guó)際包裹的錯(cuò)發(fā)率下降了90%，跨境轉(zhuǎn)運(yùn)時(shí)效平均縮短了1-3天。例如，一件目的地為美國(guó)的國(guó)際包裹，進(jìn)入分揀區(qū)域后，系統(tǒng)快速識(shí)別標(biāo)簽上的英語地址信息與國(guó)際二維碼，提取目的地編碼，將其分配到美國(guó)方向的分揀口，同時(shí)進(jìn)行合規(guī)檢測(cè)，確認(rèn)包裹無違規(guī)后，轉(zhuǎn)運(yùn)至國(guó)際航空運(yùn)輸車輛，確保包裹能夠精準(zhǔn)、快速地跨境轉(zhuǎn)運(yùn)；對(duì)于標(biāo)簽信息模糊、語言陌生的國(guó)際包裹，系統(tǒng)通過多語言O(shè)CR識(shí)別與圖像分析，補(bǔ)充識(shí)別包裹信息，確保包裹能夠精準(zhǔn)分類。

（五）智能物流園區(qū)場(chǎng)景：全鏈路協(xié)同分揀，提升園區(qū)運(yùn)營(yíng)效率

智能物流園區(qū)整合了倉儲(chǔ)、分揀、轉(zhuǎn)運(yùn)、配送等多個(gè)物流環(huán)節(jié)，分揀環(huán)節(jié)作為園區(qū)的核心組成部分，需要與其他環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)高效協(xié)同，提升園區(qū)的整體運(yùn)營(yíng)效率。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)通過與物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、智能倉儲(chǔ)等技術(shù)深度融合，實(shí)現(xiàn)園區(qū)內(nèi)包裹的全鏈路協(xié)同分揀，推動(dòng)智能物流園區(qū)的高效運(yùn)營(yíng)。

1. 核心應(yīng)用場(chǎng)景：

① 全鏈路信息協(xié)同：計(jì)算機(jī)視覺智能分揀系統(tǒng)與園區(qū)的倉儲(chǔ)管理系統(tǒng)、運(yùn)輸管理系統(tǒng)、配送管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互通，實(shí)時(shí)采集包裹的分揀數(shù)據(jù)、倉儲(chǔ)數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)運(yùn)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)包裹從入庫、分揀、轉(zhuǎn)運(yùn)、配送到簽收的全鏈路信息協(xié)同，便于園區(qū)管理人員實(shí)時(shí)監(jiān)控包裹進(jìn)度，優(yōu)化運(yùn)營(yíng)流程。

② 多分揀線協(xié)同工作：智能物流園區(qū)內(nèi)通常部署多條智能分揀線，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)通過協(xié)同算法，實(shí)現(xiàn)多條分揀線的協(xié)同工作，根據(jù)包裹量的變化，動(dòng)態(tài)分配分揀任務(wù)，平衡各分揀線的工作量，提升園區(qū)的整體分揀效率；例如，當(dāng)某條分揀線的包裹量過大時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)將部分包裹分配到其他分揀線，避免分揀線過載，確保分揀工作高效運(yùn)轉(zhuǎn)。

③ 無人化分揀運(yùn)營(yíng)：結(jié)合無人搬運(yùn)車（AGV）、分揀機(jī)器人等設(shè)備，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)實(shí)現(xiàn)園區(qū)內(nèi)包裹的無人化分揀運(yùn)營(yíng)，包裹從入庫、分揀到轉(zhuǎn)運(yùn)，全程無需人工干預(yù)，大幅提升分揀效率，降低人力成本；例如，分揀機(jī)器人通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，識(shí)別包裹的位置與信息，將包裹精準(zhǔn)搬運(yùn)到對(duì)應(yīng)的分揀口，無人搬運(yùn)車將分揀完成的包裹，轉(zhuǎn)運(yùn)至對(duì)應(yīng)的倉儲(chǔ)區(qū)域或運(yùn)輸車輛，實(shí)現(xiàn)無人化運(yùn)營(yíng)。

2. 典型案例：某智能物流園區(qū)引入了計(jì)算機(jī)視覺驅(qū)動(dòng)的全鏈路協(xié)同分揀系統(tǒng)，該系統(tǒng)整合了高速圖像采集、智能識(shí)別、智能分類、物聯(lián)網(wǎng)等多種技術(shù)，與園區(qū)的倉儲(chǔ)、轉(zhuǎn)運(yùn)、配送等系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互通，實(shí)現(xiàn)了包裹的全鏈路協(xié)同分揀與無人化運(yùn)營(yíng)。園區(qū)內(nèi)部署了5條智能分揀線、100多臺(tái)分揀機(jī)器人與無人搬運(yùn)車，能夠?qū)崿F(xiàn)包裹的快速識(shí)別、精準(zhǔn)分類與無人化轉(zhuǎn)運(yùn)。該系統(tǒng)的整體分揀效率可達(dá)每小時(shí)50000件，園區(qū)的人力成本降低了50%，運(yùn)營(yíng)效率提升了65%，包裹的全程轉(zhuǎn)運(yùn)時(shí)效平均縮短了4小時(shí)。例如，包裹進(jìn)入園區(qū)后，通過無人搬運(yùn)車轉(zhuǎn)運(yùn)至智能分揀線，計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)快速識(shí)別包裹信息，進(jìn)行精準(zhǔn)分類，分揀機(jī)器人將包裹搬運(yùn)到對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)運(yùn)區(qū)域，無人搬運(yùn)車再將包裹轉(zhuǎn)運(yùn)至運(yùn)輸車輛，全程無需人工干預(yù)，實(shí)現(xiàn)了無人化分揀運(yùn)營(yíng)；同時(shí)，園區(qū)管理人員通過系統(tǒng)，實(shí)時(shí)監(jiān)控包裹的分揀進(jìn)度、轉(zhuǎn)運(yùn)情況，及時(shí)排查異常，優(yōu)化運(yùn)營(yíng)流程，提升園區(qū)的整體運(yùn)營(yíng)效率。