陈斌总：之前我设想过类似场景在巡仓，出发点更多是解决问题，不是为了裁人的角度：例如去自动发现，一托盘货放在现场比如2小时没有移动过，那么能否追溯回去，当初谁放在这里的？入库时候扫描，能否针对某些外观异常的货物提出报警？

当然前提是做学习，提供一些参考照片，而不仅仅是告知数字。
包括辨识人的时候，提前录入一些信息。这样即使后背，侧面，也能多少模糊的判断，至少是减少一些后期的寻找范围

刘赫总：这里是两个问题要配合。

1.二维图片识别现场状况。在三维现场中一定是需要先缩小场景才能应用，一个技术要解决所有问题不现实。但凡现场点数有“翻箱”动作的都没法处理，现场情况已经简单化的场景已经存在。比如小型连锁快餐的到店配送每次只有5、6箱，完全可以一字排开。
2.解决远程点数的目的是什么？如果是靠远程点数取代现场负责人，这个责任漏洞一定会助长“取巧”。如果是对现场责任人的辅助相对容易实现价值。问题是真能投入成本去解决现场问题的企业太少，成本多数只会投给扩大生产上。就算运营负责人开始有这个想法，内部管理制约也逐渐就变形了。

技术多数都是解决繁琐的问题，解决不了全部问题。而繁琐只要找到低价值人群就行，等没人卖命自然就解决了。现在还是人太便宜。

不是技术解决不了，只是现在可以用司机淘汰迭代摸索。成本都由司机承担，投入产出最优，我现在的这家客户就是司机备货，仓管只出总数到分拣区。司机自己分门店和装车，自己签字交接。反正到分拣区后所有的缺漏都是司机赔。还有点利润，司机也只好接受。

题主回复··················

是的，想法是给现场负责交割的监装或者司机赋能，提高一次做对率，源头识别问题以倒逼仓库提高备发货准确率，降低交付风险和补发费用，降低全链路作业难度、成本和挤压仓库寻租空间。
从ROI看，点数这块其实也是收费项目体现在运价中，无论是请监装，还是司机代劳，抑或通过小费的形式“委托”仓库保驾护航。以一个中型的B端仓一天出货50车，一车30元费用，一年330天工作日计算，单仓点数的产值约49.5万元，按30%变现约15万/仓，以上还未包括漏装导致的二次补发费用、客户迟交缺交罚款及仓库核查无误后的货差买赔。如果产品能够赋能用户轻松、准确地完成点数、交割，或存在变现机会。
从供应商协同和生态健康角度考虑，无论是企业物流或物流企业，车尾交接当然可以切割责任边界，但击鼓传花，环环接力的结果还是羊毛出在羊身上；另外，换位思考，目前国内还是很多多点提货的场景，叠加品类的多样和备发的动态，点好数的难度不小，反过来，好点数，譬如提前备货、定位存放、整齐码放当然是需要要求仓库持续提升的，如果AI时代，能够让数好点，那就更好了。···········

··············找个具体场景突破应该有机会。首先找货值高的。药品配送点数一直是困扰，我知道搞过几次统一物流码都不太成功。现在主要还是靠人工一个个看。难点不是数盒子，难度在于认品名区分规格。现在医药物流成本压缩应该关注到这里了。烟草配送都是自营的，估计会有些投入意愿。其他的不太了解。小店连锁有些进行无人交接的现在都有拍照留底的操作也许增加点数识别有些价值提升。供参考

变迁:

我以前遇到的处理方式是散件和司机清点交接，整件点箱，哪怕是10个配送点也这样处理，货拉拉司机不点也逼着他点
技术问题不可能解决的，特别是配送点多

王昉总：场景没那么复杂，就是拣货码托的数量员工手工点一次，仓库还有装车之前交接时候也在点，一个托盘下来3分钟，两道工序6分钟，再改手机拍照，让ai去识别箱数（识别箱数），然后门店收货是一列5箱，拍照收货（识别明细）。