腾讯云智能结构化OCR在物流行业的应用

随着全球化进程的加速，物流行业在现代经济体系中的作用愈加重要。无论是在国内市场还是跨国交易中，物流的效率和精确度直接影响到商品流通的速度与成本。因此，如何通过技术创新提升物流行业的效率，减少人工干预，提高准确性，成为了行业发展的核心需求之一。腾讯云智能结构化OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）产品，凭借其强大的识别精度和行业适应性，为物流行业带来了革命性的变革。

本文将深入探讨腾讯云智能结构化OCR产品在物流行业的应用，包括其在提升物流单据处理、货物追踪、供应链管理等方面的具体应用，以及其背后的技术创新。

物流行业的痛点与需求

物流行业涵盖了从货物出发到最终交付的全过程，其中涉及的单据和信息量极为庞大。无论是传统运输还是现代电商配送，都需要处理大量的纸质单据、电子单据和合同文件。这些单据通常包括货运单、发货单、签收单、报关单、账单等，信息内容多样且复杂。

1. 人工处理低效且易出错 目前，许多物流企业仍然依赖人工处理大量单据。由于纸质单据常常需要手工录入系统，错误发生的概率较高，且处理速度较慢。尤其是在面对大量的物流数据时，人工录入不仅消耗大量人力，还极易因疲劳、疏忽等原因导致数据错误。
2. 数据传输与对接不畅 各个物流公司、货代公司以及供应链上的各个环节，使用的系统各异，数据传输和对接的过程容易出现滞后和错误。如何提高数据的准确性和传递速度，成为了行业亟待解决的问题。
3. 信息提取与数据处理复杂 物流单据中常常包含了多种格式和内容的文本信息，且格式多变，尤其是中英文混排的情况更为常见。对这些文件进行准确、有效的识别和提取，传统OCR技术面临很大的挑战。

腾讯云智能结构化OCR技术概述

腾讯云智能结构化OCR产品，是一款基于深度学习和大数据分析技术的智能OCR产品。其能够在复杂的文本格式和版式下，对文件中的关键信息进行识别，并将其转化为结构化数据。通过结合自然语言处理（NLP）、图像识别、多模态大模型技术等先进手段，腾讯云OCR能够高效、精准地提取各种文件中的关键信息。

腾讯云智能结构化OCR产品提供基础与高级版本选项，具备全面的行业覆盖能力，能精确识别包括卡证、物流单据、工业标签、服务合同及医疗报告在内的多种文件；即便在版式多变或中英文混排的情形下，仍可维持高识别精度。借助多模态大模型技术构建键值对应关系，支持客户个性化模板定制，提升数据提取录入效率，适用于政务处理、票据核销、行业表单填写、国际物流管理、人寿保险理赔、AI在线问诊、律师事务所合同审查及供应链合同审核等多种应用场景。

1. 基础与高级版本选择

腾讯云智能结构化OCR提供了基础版与高级版两种选择，用户可以根据自身需求选择合适的版本。基础版适用于一般的文字识别任务，而高级版则支持更复杂的场景，如定制化模板、复杂表单的自动识别等。

• 基础版：适合识别较为标准化的文本信息，如身份证、银行卡、单据等。
• 高级版：提供更强大的个性化模板定制功能，能够识别复杂版式的文件，适用于特殊行业需求，支持用户根据具体需求定制OCR模板。

2. 技术亮点

• 多模态大模型：通过大规模的数据训练和深度学习模型，OCR能够识别不同格式的文件，支持多语言、复杂版式和图文混排。
• 键值对提取：OCR通过智能分析文件内容，提取文本中的关键信息，并形成键值对，实现数据的快速结构化和自动录入。
• 个性化模板定制：支持根据客户需求定制专属的OCR模板，提升行业特定文档的识别精度。

物流单识别演示

腾讯云智能结构化OCR产品提供基础与高级版本 ，这里我们以高级版进行体验演示，下面放几个OCR体验、说明与特惠活动的链接：

产品官网/文档：智能结构化OCR_定制模板OCR_自定义文字识别

产品demo体验：OCR Demo

OCR专项特惠：文字识别特惠活动_文字识别购买_文字识别选购

首先，我们可以选择从产品官网/文档链接进入，进入界面选择立即体验，如下图所示：

为了更方便我们可以直接点击产品demo体验链接，可以直达体验，最终体验界面如下，这里给出了一个物流信息页的详情界面，右边是OCR扫描的结果，可谓非常准确，那么如何为自己所用呢，请接着往下看。

我们从产品demo体验链接进来之后，会发现界面如下图所示，左边的菜单栏会有很多选项，比如：智能结构化、商户门牌照识别、身份证识别、二维码识别等，能够体验的功能是非常多的。这里我们讨论的是OCR在物流行业中的应用，我们就以快递物流信息为例，进行测试。

初始界面提供了一个例子，首先我们把需要OCR识别的物流照片转化为图片，保存在电脑中，点击上传本地文件。

这里我把我收到的一个快递单号拍下来进行识别的，因有地址信息（保密），故识别完进行打码处理了，不是识别有误。把快递单号图片上传上去后，它会自动识别的，如果没有自动识别，那么你可以点击一下右下角的开始识别。下面我们看一下信息对比，我对照了一下发现是没有差错的很准确，而且快递单上所有信息都给输出出来了，一些不重要的信息很容易被快递员忽视的也给输出出来了，比如：数量。如果使用OCR识别代替人工，效率以及准确率上会大大提高。

如果它的结果不符合你的预期或者不符合你想要的格式，那么我们可以进行参数调整，在右上角会有参数调整，模板有很多选择：海运提单、国际invoice等，如果把它调整为这种专业的模板在格式信息上可能更准确。如果只需要查找一个或者几个字段，适用于在物流单中提取有用的信息。可以选择添加默认key，这样下拉列表会有很多key供你选择，如果没有自己想要的key，可以自己自定义添加模板中的字段。

那么我们进行添加三个字段进行测试一下，我们选择添加一个默认key：姓名，两个自定义key：单号、备注。点击右下角的开始识别，那么只有姓名、单号、备注这三个信息被筛选输出出来，简洁明了。

OCR接入

登录控制台

注册并通过实名认证后，登录腾讯云控制台。如果没有账号，请参考 账号注册教程。

开通服务

单击进入 文字识别控制台，即可开通相应服务。

使用文字识别服务

您可以根据以下四种方式的介绍选择合适的使用方式：

通过腾讯云 文字识别体验 Demo ，选择行业文档识别 > 智能结构化进行产品功能体验。 如果您非业务开发者，没有代码编写基础，您可以使用该方式体验文字识别服务。 该方式只能用于体验，不能用于开发，一次只能识别一张图片。

通过 API 3.0 Explorer 进行在线调用文字识别服务 API 。 如果您是开发初学者，有代码编写基础，对 HTTP 请求和 API 调用有一定的了解，您可以通过此方式使用文字识别服务。 该方式能够实现在线调用、签名验证、SDK 代码生成和快速检索接口等能力。

通过编写代码调用文字识别服务 API，具体实践请参考 一分钟接入服务端 API 。 如果您是开发工程师，熟悉代码编写，您可以通过腾讯云已编写好的开发工具集（SDK）来调用文字识别服务 API 。SDK 已支持多种语言，包括 Python、Java、PHP、Go、NodeJS、.Net 等。您可以在每个服务的文档中下载对应的 SDK，也可以通过 SDK 中心 获取。

通过集成客户端 SDK 的方式进行产品功能体验，具体实践可参考 一分钟跑通 Demo 。 如果您是客户端开发工程师，熟悉代码编写，您可以通过腾讯云已编写好的开发组件（SDK）在客户端集成文字识别的能力。目前客户端 SDK 主要支持的 Android、iOS 平台。您可以在 客户端 SDK 中心 获取对应的 SDK 包。

具体引用可以看一下这个官方的文档，这里不再赘述。

智能结构化识别V2API文档：https://cloud.tencent.com/document/product/866/90013

智能结构化识别新接口输入示例：

POST / HTTP/1.1
Host: ocr.tencentcloudapi.com
Content-Type: application/json
X-TC-Action: SmartStructuralOCRV2
<公共请求参数>

{
    "ImageUrl": "https://ocr-demo-1254418846.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/document/SmartStructuralOCR/SmartStructuralPro1.png",
    "ImageBase64": "/9j/4AAQSkZJRg.....s97n//2Q==",
    "IsPdf": true,
    "PdfPageNumber": 1,
    "ItemNames": [
        "姓名"
    ],
    "ReturnFullText": false,
    "ConfigId": "General"
}

智能结构化识别新接口输入示例：

{
    "Response": {
        "Angle": 0,
        "StructuralList": [
            {
                "Groups": [
                    {
                        "Lines": [
                            {
                                "Key": {
                                    "AutoName": "号码",
                                    "ConfigName": "number"
                                },
                                "Value": {
                                    "AutoContent": "176***101",
                                    "Coord": {
                                        "LeftTop": {
                                            "X": 0,
                                            "Y": 0
                                        },
                                        "RightTop": {
                                            "X": 0,
                                            "Y": 0
                                        },
                                        "RightBottom": {
                                            "X": 0,
                                            "Y": 0
                                        }
                                    }
                                }
                            }
                        ]
                    }
                ]
            }
        ],
        "WordList": [
            {
                "DetectedText": "ORD0****9",
                "Coord": {}
            }
        ],
        "RequestId": "abc"
    }
}

腾讯云智能OCR在物流行业的具体应用

1. 物流单据识别与自动化处理

在物流行业中，运输单据是最为基础和重要的文件之一。通常，物流单据需要填写多项信息，如货物类型、收发货人信息、运输方式、签收人等。传统的人工录入不仅效率低，而且容易出错，极大影响了物流管理的效率和准确性。

通过腾讯云智能OCR技术，可以实现对物流单据的自动识别和数据提取。例如，用户只需上传一个物流单据，OCR便能自动提取其中的关键信息，如运输公司、货物类型、发货人、收货人等，并将其结构化存储在数据库中。这样，物流企业可以通过自动化系统进行后续的数据处理和信息流转，极大提高了处理效率和准确性。

2. 智能运单识别与追踪

随着电子商务的迅猛发展，跨境电商物流的单据种类和数量大幅增加，特别是国际物流中的关务单据、发货单、签收单等。这些单据通常涉及复杂的中英文混排，OCR技术的挑战更加突出。

腾讯云智能OCR通过精准的识别算法，能够高效识别各种语言及格式的物流单据，无论是英文还是中文的单据都能够高效处理。OCR不仅可以提取出物流单据中的订单号、发货地址、收货地址等信息，还能准确识别货物的重量、体积、运输方式等数据，提升了物流追踪的精度与效率。

3. 供应链信息流转与对接

供应链中的各个环节，如供应商、仓储、物流、分销商等，都涉及到大量的单据处理与信息传递。在传统模式下，这些环节之间的信息传递依赖人工录入，常常存在数据滞后或错误的问题。

腾讯云智能OCR技术可以帮助企业自动化提取各种单据中的关键数据，进行实时信息流转和共享，减少人工干预。通过与ERP系统、WMS（仓储管理系统）等企业级系统对接，OCR能够自动识别和传递单据中的信息，实现供应链各环节的数据自动化对接，降低错误率，提高信息流转速度。

4. 提高数据采集与报告效率

物流行业的报告通常包含大量的表格数据和文本信息，如运输费用报表、成本分析报表等。这些报表在传统模式下需要人工整理、录入和汇总，既费时又容易出错。通过腾讯云智能OCR的键值对提取功能，可以自动识别报表中的数值与文本信息，将其转化为结构化数据，并生成报告。

例如，腾讯云OCR能够自动识别出发货费用、运输费用、保险费用等项，并进行汇总统计，生成标准化的报表。这样，不仅提高了数据处理的速度，还确保了数据的准确性，极大提升了物流企业的工作效率。

行业案例分析

1. 案例一：某国际物流企业的自动化单据处理

某国际物流企业面临着复杂的物流单据处理问题，尤其是在国际运输中，涉及到大量的英文和中文混排单据。该企业通过引入腾讯云智能结构化OCR技术，成功实现了对运输单据、报关单据、货物跟踪单等的自动识别和数据提取。经过系统优化后，企业减少了大量人工录入的时间，提升了单据处理的准确率和速度。

2. 案例二：跨境电商平台的物流追踪与管理

某跨境电商平台在进行全球范围内的物流管理时，面临着复杂的单据及信息处理需求。该平台引入了腾讯云智能OCR技术，实现了对物流运单、发货单、签收单等多种类型单据的自动识别与数据提取。平台利用OCR技术优化了物流数据的传递与追踪，不仅提高了数据的准确性，还加速了全球物流的信息流转。

随着人工智能技术的不断进步，OCR技术将在物流行业中扮演越来越重要的角色。未来，腾讯云智能OCR产品可能会继续扩展其应用场景，包括智能客服、货物自动分拣、无人仓库等领域。借助更先进的AI模型和更强大的计算能力，OCR技术将在提升物流效率、降低成本、增强用户体验等方面发挥更大的作用。

腾讯云智能结构化OCR技术作为一项革命性的技术创新，已经在物流行业中发挥了巨大的作用。通过高效、精准的自动识别和数据提取，它不仅提升了物流单据处理的速度和准确性，还促进了信息流转的自动化。随着物流行业需求的不断变化，腾讯云OCR技术也将不断创新，为物流行业的数字化转型贡献力量。