您所在的企业/部门目前是否已应用AI分拣识别技术？
是，已全面应用
是，部分试点应用
否，但有计划引入
否，暂无计划
请对当前AI分拣系统在包裹/货物识别准确率方面的表现进行评分（1分非常差，5分非常好）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
请对当前AI分拣系统在处理速度/分拣效率方面的表现进行评分（1分非常慢，5分非常快）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为AI分拣系统在哪些场景下识别准确率相对较低？（可多选）
包裹严重变形或破损
面单模糊、褶皱或脱落
异形件或非标准包装
多件货物粘连
光线条件不佳的环境
高密度堆叠货物
其他
与传统人工或半自动分拣相比，您认为AI分拣在整体效率上的提升幅度约为？
提升超过50%
提升30%-50%
提升10%-30%
提升不足10%
没有提升甚至下降
AI分拣系统主要提升了哪些环节的效率？（可多选）
扫描识别速度
分拣路径规划与执行
异常件处理与报警
数据记录与追溯
人力成本节约
场地利用率提升
其他
系统出现识别错误或分拣错误时，通常如何处理？
系统自动报警，人工介入纠正
流入人工复核环节处理
依赖后续环节发现并纠正
有专门的纠错机制或回流线
其他
请对AI分拣系统的稳定性（如故障率、宕机频率）进行评分（1分非常不稳定，5分非常稳定）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为影响AI分拣效率的主要因素有哪些？（可多选）
硬件设备（如相机、传感器）性能
算法模型识别速度
网络与系统响应延迟
与上游（如供包）下游（如装车）环节的衔接
现场操作人员配合度
货物本身特性（如尺寸、重量）
其他
您认为当前AI分拣技术的投资回报率（ROI）如何？
非常高，短期内即可收回成本
较高，长期看效益明显
一般，需要较长时间平衡
较低，成本压力较大
不清楚
您希望AI分拣系统在未来优先在哪些方面进行改进或升级？（可多选）
提升复杂场景下的识别准确率
加快识别与处理速度
降低系统部署与维护成本
增强系统自学习与自适应能力
改善人机交互与报警界面
提升与WMS/TMS等系统的集成度
拓展对新品类货物的识别能力
其他
您对AI分拣技术未来在物流行业的发展前景持何态度？
非常乐观，将成为主流
谨慎乐观，需解决部分痛点
中性，视技术发展而定
不太乐观，存在诸多限制
悲观
请分享一个您经历的关于AI分拣识别准确或效率方面的具体案例（正面或反面均可），或提出您的具体建议。
您的岗位主要属于以下哪个领域？
技术研发/运维
现场运营/管理
规划/决策
设备/供应链
其他
您所在企业的业务规模大致为？
大型全国性物流企业
区域性物流企业
电商/零售企业自建物流
第三方专业分拣中心
其他