2026 年 5 月 7 日，DHL Express 宣布在德国波恩推出基于人工智能的国际运输物品识别技术。这是全球快递物流行业的首次尝试。计算机视觉技术分析客户用智能手机拍摄的包裹照片，并在几秒钟内生成符合海关要求的物品描述。生成的描述草稿可以检查、编辑和覆盖，并且不需要 DHL Express 帐户。
执行副总裁兼全球首席信息官 Dirk Olhus 和数字客户解决方案高级副总裁 Ena Zarate 发表了评论。该功能目前在加拿大、德国、香港、荷兰、新加坡、南非、西班牙和阿联酋等八个市场运营，并计划于 2026 年推广到日本等其他国家。DHL 集团到 2025 年销售额将达到约 828 亿欧元，业务遍及全球 220 多个国家和地区，截至 2025 年底拥有约 584,000 名员工。
从： 
DHL Express 为国际运输推出人工智能支持的物品识别——全球快递物流行业首创
【编辑部评论】
乍一看，DHL Express 宣布的人工智能物品识别功能似乎只是一个方便的功能，让您只需拍照即可完成海关文件。然而，它的本质还更深一些。
在国际快递物流行业，物品描述长期以来一直是一个结构性扭曲的领域，依赖自我报告，错误导致严重处罚。基于HS编码的物品分类（Harmonized System Code，海关分类的国际统一物品代码）核心基础设施用于全球 98% 以上的货物贸易然而，行业报告表明，全球很大一部分报关单存在错误，其中主要原因之一是 HS 代码分类错误（根据 DutyPilot 等行业分析）。
为什么它很重要？错误分类不仅仅是“错误的文档”；它可能导致货物被扣留、额外关税、罚款，最坏的情况是货物被扣押。据报道，根据国家和违规性质，罚款最高可达货物价值的 40-100%，这已成为威胁业务连续性的风险，特别是对于小型企业和个人之间的跨境交易 (C2C) 而言。
DHL快递宣称自己是“全球快递物流行业第一”的核心并不是计算机视觉本身的技术新颖性。重要的是，这是首次将其纳入“与客户实时接触的国际快递预订流程”，并且“大规模”。计算机视觉本身已经广泛应用于物流行业，包括仓库检查、分拣线和内部 OCR。这一最新举措的新颖之处在于，它将这项技术带到了ToC（普通消费者）领域，即普通托运人的操作屏幕上。
这是转变“从源头确保数据质量”的思维方式还有。传统上，海关技术公司采取在后期验证和纠正输入数据的方法。另一方面，DHL 使用人工智能重新设计了输入时刻，并将重点转移到在人为错误发生之前将其抑制。 Olufs CIO 的评论“数据输入时准确的项目分类将在整个交付生命周期中产生更清晰的数据”清楚地说明了这一设计理念。
积极的连锁反应是深远的。偶尔发货人（不定期用户）、中小型跨境电商卖家、个人之间的跨境配送等。以前因专业知识障碍而放弃运输的人们将有机会接触国际物流有。不需要DHL Express账户的设计也符合这种“扩大基数”的意图。
另一方面，也存在潜在的风险和问题。首先，AI分类建议只是“建议”，最终申报责任仍属于备案进口商。如果AI提出错误的描述而客户照样接受，责任的分界点将在各国的法律体系中进行梳理。
其次，由于图像处理是在服务器端进行的，因此捕获图像的数据处理和隐私是不可忽视的问题。包裹照片中可能包含品牌信息和可识别个人的元素，因此请密切关注DHL将如何设计数据保留期限和学习使用范围。
第三，我们目前在八个市场开展业务：加拿大、德国、香港、荷兰、新加坡、南非、西班牙和阿联酋。日本尚未包含在内。不过，DHL已宣布将在2026年逐步向包括日本在内的其他市场扩张。日本是一个跨境电商尤其是入境需求带动的出境运输快速增长的市场，推出的时机可能会直接导致日本电商企业的竞争差异。
从长远来看，这一公告并不是一个独立的功能，而是可以被定位为DHL集团2030年战略的组成部分。行业分析师指出，该公司正在朝着成为贸易合规控制塔的方向发展，例如与该公司已经运营的MyGTS（我的全球贸易服务：国际贸易合规平台）链接、自动化关税预测以及利用原产地跟踪技术。
这肯定会对监管方面产生影响。世界海关组织 (WCO) 计划于 2027 年修订新的 HS，但如果基于人工智能的分类建议作为行业标准广泛普及，那么每个国家的海关系统与其风险评估算法和预筛查系统的连接方式也将需要重新设计。这可能是一个转折点，整个通关流程由人类编写的前提转变为由人工智能提出第一个计划的前提。
innovaTopia 的读者应该记住的是，这不仅仅是“物流新闻”；而是“物流新闻”。案例研究中，生成式人工智能/计算机视觉已经走到了业务流程的最前沿，甚至到达了最终用户直接接触的接触点。这就是重点。这一公告可以被解读为未来的预览，人工智能将取代电子商务网站上的产品注册、保险申请和纳税申报表中的所有“麻烦的表格”。
【术语解释】
计算机视觉
人工智能分析相机拍摄的图像和视频，并对图像中的物体进行识别和分类的技术领域。随着深度学习的发展，它已广泛应用于物体识别、位姿估计、缺陷检测、字符识别等领域。在物流行业，它在分拣、产品检测、安全监控等领域正在取得进展。
HS 代码（协调制度代码、关税分类代码）
世界海关组织（WCO）制定的国际贸易产品统一分类代码。六位数字是通用的，每个国家都会添加自己的低位数字。虽然它是全球98%以上货物贸易所使用的核心基础设施，但它也是分类复杂且容易发生错误分类的领域。
服务器端处理
AI模型在运营商的服务器而不是用户的终端上进行图像处理的方法。虽然这使得可以在不依赖智能手机的处理性能的情况下执行高精度推理，但隐私设计很重要，因为图像数据是外部发送的。
国际快递物流
以航空运输为核心的跨境小件货物高速配送服务区。 DHL Express、FedEx 和 UPS 据称是全球三大快递公司。
偶尔托运人
行业术语，指不经常使用国际运输的普通消费者和小型企业。这是该功能的主要目标群体，无需注册账户即可使用。
importer of record（输入者责任）
对进口报关内容负最终责任的实体。即使AI提出分类，正确或错误申报的法律责任仍属于托运人/进口商的原则不会改变。
toC（对消费者）／CtoC（消费者对消费者）
TOC是商家向普通消费者提供的服务领域。 CtoC是指消费者之间进行的交易，例如跳蚤市场应用程序和个人进出口。该人工智能功能主要针对这两个地区的托运人。
2030 年战略
DHL 集团中期增长战略框架。它以可持续发展、数字化和人工智能/自动化技术的投资为中心，并与 2050 年净零排放目标相关。
控制塔
指实时可视化和控制整个供应链的控制塔功能。它是一个结合了数据、人工智能和物联网的架构概念，可以集中管理从货物跟踪到异常处理的所有事务。
MyGTS（我的全球贸易服务）
DHL 提供的贸易合规支持平台。它为HS编码分类、关税计算、监管检查等提供集成支持，并指明了利用计算机视觉与分类功能协作的未来方向。
越境EC
跨境电商。近年来，由于入境消费的扩大和境外个人进口的扩大，该领域的处理量迅速增加。
[参考链接]
DHL集团官方网站（外部）
DHL 集团的全球总部所在地。汇总各业务部门的新闻稿、IR 信息和最新趋势。
DHL Express 日本公式サイト（外部）
日本 DHL Express 服务信息。我们提供来自日本的国际运输服务和定价结构。
世界海关组织（WCO）官方网站（外部）
负责管理和修订HS编码的国际组织的官方网站。提供最新版本的HS术语及各国海关合作信息。
国际商会（ICC）官方网站（外部）
制定全球商业规则的国际组织。它发布有关贸易、数字经济和供应链的研究和建议。
DHL 物流趋势雷达（计算机视觉页面）（外部）
DHL自己的计算机视觉在物流领域的利用趋势分析页面。您可以鸟瞰市场规模和用例。
[参考文章]
电商常见的7个HS编码错误及修复方法（DutyPilot）（外部）
行业研究指出，报关单存在相当比例的错误，主要原因是HS编码错误分类。还有报道称，错误分类的罚款高达货物价值的 40%。
协调制度代码如何促进全球贸易（iCustoms）（外部）
本文提供的统计数据显示，全球 98% 以上的货物贸易都使用 HS 编码，并解释了 HS 分类的国际地位。
掌握 HS 编码：高效全球贸易和海关合规的关键（FreightAmigo）（外部）
很明显，对 HS 代码分类错误的罚款最高可达货物价值的 100%，并且 WCO 每五年进行一次 HS 修订，下一次修订计划于 2027 年进行。
DHL 使用人工智能的 10 种方式 [案例研究]（数字卫士）
（外部）
案例研究整理了 DHL 在 10 个领域利用人工智能的示例。参考以了解中长期路线图，例如 MyGTS 集成和资费预测自动化。DHL Express推出人工智能支持的货件内容识别（邮政和包裹）
（外部）
行业专业媒体对此公告进行了报道。作为一篇文章引用，强调了 DHL 的意图和行业背景。DHL Express推出AI工具自动化海关物品详细信息（STAT Times）
（外部）
本报告将这一公告置于国际物流和电子商务行业的背景下。引用目的是为了印证行业首个“大规模融入直播预订流量”的意义。
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[编者后记]
只需用智能手机给行李拍张照片，就可以完成海关文件——我觉得这种体验反映了我们每天面临的“繁琐表格”的未来。产品注册、保险申请、行政手续。人工智能提出第一个计划，人类确认并修改它的角色分工，很可能会在未来蔓延到各种情况。