AI赋能货运:WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91crane%20for%20service%20truck货拉拉如何以“人性化”突围?
2025-12-21 04:41:18 - 休閑
凌晨两点,人性化一辆中型厢式货车正在广深高速公路上匀速前行。货运货拉驾驶座上的拉何WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91crane%20for%20service%20truck吴师傅眼皮沉重,方向盘稍稍偏移。突围就在车辆即将压线的人性化瞬间,车内传来一声温和但坚定的货运货拉提醒:“您已连续驾驶4小时,请合理安排休息时间,拉何防止疲劳驾驶。突围”
吴师傅猛地惊醒,人性化握紧方向盘,货运货拉这才意识到自己需要休息了,拉何于是突围赶忙在前方不远的服务区稍作停留。
这句及时的人性化提示语音,不是货运货拉来自副驾驶的提醒,而是拉何货拉拉AI安全防控系统的一次主动干预。
据中国物流与采购联合会发布的《2025年货车司机从业状况调查报告》,截至2025年,中国货车司机数量约为3800万人。其中近六成司机通过数字货运平台寻找货源。
他们穿梭于城市毛细血管,搬运着家具、电器、建材,也搬运着千万家庭的期待。但鲜少有人关注,方向盘后的这群人,是否被真正“看见”?
安全与生计的撕扯
跑车十年的张师傅回忆起自己曾经接过的最胆战心惊的一次订单,是老顾客私底下要其帮忙运输一些“日用品”。
当时,WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91crane%20for%20service%20truck老顾客从仓库搬出一堆废铜烂铁和几个锈迹斑斑的金属罐,说是“空液化气罐,回收用的”。张师傅心里一紧,他知道哪怕空罐也可能残留气体,遇明火就是炸弹。但他没拒绝。
“这一单就是210块钱,我跑普通搬家单也不一定挣这么多。”他咬咬牙,把罐子绑紧。运输途中,他手心全是汗,心跳得比发动机还响。万幸,最后平安送达。
张师傅的经历,是整个货运司机群体的缩影。对于大多数司机来说,他们不是不懂安全,而是在复杂的现实环境面前,缺乏拒绝的底气。
一是来自收入焦虑。同城货运竞争激烈,一单几十到几百元不等,还要扣除油费、保险等成本,收入水平依赖接单量。而司机年龄群体大多为36-55岁,生活压力较大。

传统货运时代主要依赖于“熟人社会”,为了多接单,部分司机抱有侥幸心理去运输危险品,或是压缩休息时间送货,同时也担心拒绝了会破坏自己和顾客之间的关系。“其实拉这些危险品,我们也很害怕。但你如果拒绝一单,顾客马上叫别人,以后顾客可能就再也不叫你了。”张师傅苦笑。
另一重原因还源自司机的“认知盲区”。传统货运时代和早期货运平台虽有违禁品清单,但无技术手段识别,且缺乏场景化、可视化教育,对于一些新手司机来说,靠肉眼很难辨别。
更深层的问题还在于早期的货运平台缺乏兜底能力。即便司机发现安全风险,也缺乏平台支持去拒绝订单,反而担心可能因“取消订单”被扣分。并且,早期多数货运平台对安全防控仍依赖事后回溯,事故发生了才调监控、查录像,缺乏事前拦截能力。
风险由最无力承担的人承担,这让司机有着不敢拒绝的心理。也因此,危险品运输、货厢载人、超限装载等行为,在行业中长期存在却难以根除。
引入AI,成为了很多平台型企业在劳动者安全保障方面破局的方法。以货拉拉为例,其从2021年开始加大在安全方面的投入,历时四年研发了AI安全防控系统。根据其近日公开的AI安全防控算法显示,该系统能够通过借助信息化设备和图像算法、语音算法、自然语言处理算法等人工智能技术,实现对货运车辆运行状态的实时监测和数据分析,如果订单存在危险品运输、违规载人、疲劳驾驶和货物超限等情况,则做出强制取消订单、司机端弹窗提醒等干预处理。
去年4月份,边师傅在大同市接到一个订单,要求运送1吨汽油。平台综合订单信息、图像等平台运营数据,判别此次运送的货物属于危险品,及时给边师傅发送弹窗提醒。在平台的引导下,边师傅最终取消本次订单。
像边师傅这样的故事在货拉拉司机的社群里其实并不少见。对于司机师傅而言,如何将安全防线从事后补救前置到事前预警,让他们能长期安心送货赚钱,这需要平台对货运订单中的风险全程实时监控、识别和干预。
?判责与效率的拉锯
互联网货运平台的出现打破了之前的“熟人社会”,货车司机通过手机内小小的app便可以链接到背后千万货主,平台除了可以通过AI实时监测人、车、货的安全以外,也可以充当起司机和货主之间“关系协调”的角色。根据货拉拉的平台规则,司机接到危险品或货厢载人订单时可以无责取消订单,也就是说,当遇到烟花爆竹、气瓶气罐等危险品运输订单时,司机拒绝也有了更多的底气。
但这只是第一步,从规则上支撑起司机取消订单的底气以后,还需要关注的第二个问题,便是判责效率。
五年前的冬天,成都的曾师傅接了一单跨区搬运,准备装车时却发现是一罐煤油。他当即决定取消订单,并按平台要求提交证据。
可这证据并不好留,他得绕着罐子转一圈,分别拍正面、侧面、顶部特写;要打开手机录视频,边拍边口述物品属违规品;还要截取订单页面,甚至现场定位截图。整个过程花了将近15分钟,当时室外温度仅几度,曾师傅的手冻得通红。
这不是服务纠纷,没有货物损坏,没有言语冲突,仅仅因此一次主动取消,就让曾师傅心里焦躁不安。
早期的判责流程中,即便取消违规订单,司机仍需自证物品确属危险品、行为确属违规,且流程繁琐:司机往往需要额外找角度拍照、拍视频跟平台报备,而从订单取消到平台最终裁定,仅仅依靠人工审核往往需要3个工作日,效率过低。
司机举证门槛高、周期长......久而久之,许多人宁愿选择沉默接单,也不愿承担判责后的麻烦,这种现象进一步放大行业安全风险。
为了解决这个问题,货拉拉的做法值得借鉴,其技术团队自研AI判责系统,通过自动判定为辅、人工复核为主的方式让判责更高效和人性化,算法会自动采集各类数据,比如订单基本信息、订单行驶轨迹等,并提取其中的关键信息,如迟到原因、货物状态描述等,结合平台规则进行分析,初步判定责任归属。

据货拉拉运营副总监靳威介绍,如果订单的场景比较复杂,或者司机提交了申诉,那么订单则会进一步流转至人工,再由人工进一步审核判定。对于规则清晰、场景简单的订单,AI能够比人工更快做出决策,司机可更快知晓订单的判责结果,减少不必要的担忧,而在复杂场景中,AI能为人工提供关键信息,辅助人工判责。
“机器+人工”双轨判责的方式既保障了判责效率,同时也留出了一定的容错空间。在机器判责阶段,AI可高效、全面收集相关数据,客观公正地做出分析,提供初步判定结果,并设置“人工”作为第二道判责防线,最大限度保障判责公平性。比如上述提及的危险品运输、货厢载人这些违规场景,司机取消订单后,AI判责系统则可以根据平台规则直接判定为司机无责取消,免去了司机的“等待焦虑”。
技术的温度,在于“被看见”
即便到现在,部分货运平台在安全保障上的做法仍依赖用户自觉和司机扛责,平台无前置风险识别能力,既不提供识别工具,也不承担沟通成本。在责任判定方面缺乏效率和透明度,司机普遍没有安全感。
在AI席卷货运行业的当下,AI技术在大多数平台则是效率的代名词,即更快派单、更准预测和更低成本。算法被用来压缩空驶率、提升接单密度等,这一切都指向一个目标:降本增效。
但AI不该只是资本的提效工具,更应成为劳动者的守护机制。当算法不仅能计算“哪辆车最快”,还能判断“哪一单最险”;当系统不仅关心“用户是否满意”,也在意司机“是否安心”,技术才真正拥有人性。
货拉拉AI技术走的则是这条路径,它将目光投向了货运效率之外更软的维度——人。这里的“人”,既包括每天奔波在路上的千万司机,也包括托付信任的千万用户。
正如2019年加入平台的货拉拉司机张师傅所说:“以前没那么高科技,现在像拉烟花爆竹、拉煤气罐或者拉人这样的订单,平台会自动帮我们监测,危险品订单取消的话也不需要我们再额外各种角度拍视频报备了,平台直接就会判定我们是无责取消,更人性化了。”

互联网货运发展十余年,司机师傅们对平台的核心诉求已不再仅仅停留于“多派几单”,而是延伸到最基础也是最关键的两项保障,即可靠的安全支持和高效公平的判责机制。AI和算法不应只是停留在一行行冷冰冰的代码,而应在真实世界里转化成保护生命、维护公平的实际价值。
对于用户而言,AI同样是安心的来源。货拉拉在订单中启用“安全中心”功能,将技术关怀延伸至服务全链路。例如,用户可一键将行程分享给亲友,还可设置紧急联系人,还拥有一键报警、号码保护、夜间异常停留高危预警等功能。
这种双向守护,正是货拉拉所想传达的“让司机安全赚钱,用户安全用车”的理念。这或许是货运行业下一阶段竞争的分水岭,不是谁的派单更快,而是谁的司机更有安全感和底气。

未来的货运平台,应是安全的守护者、公平的仲裁者、司机的同行者。当技术既有速度,也有温度,才能真正推动行业向善而行。(雷峰网(公众号:雷峰网))(雷峰网)
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