凌晨兩點(diǎn)，一輛中型廂式貨車正在廣深高速公路上勻速前行。駕駛座上的吳師傅眼皮沉重，方向盤稍稍偏移。就在車輛即將壓線的瞬間，車內(nèi)傳來一聲溫和但堅(jiān)定的提醒：“您已連續(xù)駕駛4小時(shí)，請合理安排休息時(shí)間，防止疲勞駕駛。”

吳師傅猛地驚醒，握緊方向盤，這才意識到自己需要休息了，于是趕忙在前方不遠(yuǎn)的服務(wù)區(qū)稍作停留。

這句及時(shí)的提示語音，不是來自副駕駛的提醒，而是貨拉拉AI安全防控系統(tǒng)的一次主動(dòng)干預(yù)。

據(jù)中國物流與采購聯(lián)合會(huì)發(fā)布的《2025年貨車司機(jī)從業(yè)狀況調(diào)查報(bào)告》，截至2025年，中國貨車司機(jī)數(shù)量約為3800萬人。其中近六成司機(jī)通過數(shù)字貨運(yùn)平臺尋找貨源。

他們穿梭于城市毛細(xì)血管，搬運(yùn)著家具、電器、建材，也搬運(yùn)著千萬家庭的期待。但鮮少有人關(guān)注，方向盤后的這群人，是否被真正“看見”？

安全與生計(jì)的撕扯

跑車十年的張師傅回憶起自己曾經(jīng)接過的最膽戰(zhàn)心驚的一次訂單，是老顧客私底下要其幫忙運(yùn)輸一些“日用品”。

當(dāng)時(shí)，老顧客從倉庫搬出一堆廢銅爛鐵和幾個(gè)銹跡斑斑的金屬罐，說是“空液化氣罐，回收用的”。張師傅心里一緊，他知道哪怕空罐也可能殘留氣體，遇明火就是炸彈。但他沒拒絕。

“這一單就是210塊錢，我跑普通搬家單也不一定掙這么多。”他咬咬牙，把罐子綁緊。運(yùn)輸途中，他手心全是汗，心跳得比發(fā)動(dòng)機(jī)還響。萬幸，最后平安送達(dá)。

張師傅的經(jīng)歷，是整個(gè)貨運(yùn)司機(jī)群體的縮影。對于大多數(shù)司機(jī)來說，他們不是不懂安全，而是在復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)環(huán)境面前，缺乏拒絕的底氣。

一是來自收入焦慮。同城貨運(yùn)競爭激烈，一單幾十到幾百元不等，還要扣除油費(fèi)、保險(xiǎn)等成本，收入水平依賴接單量。而司機(jī)年齡群體大多為36-55歲，生活壓力較大。

傳統(tǒng)貨運(yùn)時(shí)代主要依賴于“熟人社會(huì)”，為了多接單，部分司機(jī)抱有僥幸心理去運(yùn)輸危險(xiǎn)品，或是壓縮休息時(shí)間送貨，同時(shí)也擔(dān)心拒絕了會(huì)破壞自己和顧客之間的關(guān)系。“其實(shí)拉這些危險(xiǎn)品，我們也很害怕。但你如果拒絕一單，顧客馬上叫別人，以后顧客可能就再也不叫你了。”張師傅苦笑。

另一重原因還源自司機(jī)的“認(rèn)知盲區(qū)”。傳統(tǒng)貨運(yùn)時(shí)代和早期貨運(yùn)平臺雖有違禁品清單，但無技術(shù)手段識別，且缺乏場景化、可視化教育，對于一些新手司機(jī)來說，靠肉眼很難辨別。

更深層的問題還在于早期的貨運(yùn)平臺缺乏兜底能力。即便司機(jī)發(fā)現(xiàn)安全風(fēng)險(xiǎn)，也缺乏平臺支持去拒絕訂單，反而擔(dān)心可能因“取消訂單”被扣分。并且，早期多數(shù)貨運(yùn)平臺對安全防控仍依賴事后回溯，事故發(fā)生了才調(diào)監(jiān)控、查錄像，缺乏事前攔截能力。

風(fēng)險(xiǎn)由最無力承擔(dān)的人承擔(dān)，這讓司機(jī)有著不敢拒絕的心理。也因此，危險(xiǎn)品運(yùn)輸、貨廂載人、超限裝載等行為，在行業(yè)中長期存在卻難以根除。

引入AI，成為了很多平臺型企業(yè)在勞動(dòng)者安全保障方面破局的方法。以貨拉拉為例，其從2021年開始加大在安全方面的投入，歷時(shí)四年研發(fā)了AI安全防控系統(tǒng)。根據(jù)其近日公開的AI安全防控算法顯示，該系統(tǒng)能夠通過借助信息化設(shè)備和圖像算法、語音算法、自然語言處理算法等人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對貨運(yùn)車輛運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析，如果訂單存在危險(xiǎn)品運(yùn)輸、違規(guī)載人、疲勞駕駛和貨物超限等情況，則做出強(qiáng)制取消訂單、司機(jī)端彈窗提醒等干預(yù)處理。

去年4月份，邊師傅在大同市接到一個(gè)訂單，要求運(yùn)送1噸汽油。平臺綜合訂單信息、圖像等平臺運(yùn)營數(shù)據(jù)，判別此次運(yùn)送的貨物屬于危險(xiǎn)品，及時(shí)給邊師傅發(fā)送彈窗提醒。在平臺的引導(dǎo)下，邊師傅最終取消本次訂單。

像邊師傅這樣的故事在貨拉拉司機(jī)的社群里其實(shí)并不少見。對于司機(jī)師傅而言，如何將安全防線從事后補(bǔ)救前置到事前預(yù)警，讓他們能長期安心送貨賺錢，這需要平臺對貨運(yùn)訂單中的風(fēng)險(xiǎn)全程實(shí)時(shí)監(jiān)控、識別和干預(yù)。

判責(zé)與效率的拉鋸

互聯(lián)網(wǎng)貨運(yùn)平臺的出現(xiàn)打破了之前的“熟人社會(huì)”，貨車司機(jī)通過手機(jī)內(nèi)小小的app便可以鏈接到背后千萬貨主，平臺除了可以通過AI實(shí)時(shí)監(jiān)測人、車、貨的安全以外，也可以充當(dāng)起司機(jī)和貨主之間“關(guān)系協(xié)調(diào)”的角色。根據(jù)貨拉拉的平臺規(guī)則，司機(jī)接到危險(xiǎn)品或貨廂載人訂單時(shí)可以無責(zé)取消訂單，也就是說，當(dāng)遇到煙花爆竹、氣瓶氣罐等危險(xiǎn)品運(yùn)輸訂單時(shí)，司機(jī)拒絕也有了更多的底氣。

但這只是第一步，從規(guī)則上支撐起司機(jī)取消訂單的底氣以后，還需要關(guān)注的第二個(gè)問題，便是判責(zé)效率。

五年前的冬天，成都的曾師傅接了一單跨區(qū)搬運(yùn)，準(zhǔn)備裝車時(shí)卻發(fā)現(xiàn)是一罐煤油。他當(dāng)即決定取消訂單，并按平臺要求提交證據(jù)。

可這證據(jù)并不好留，他得繞著罐子轉(zhuǎn)一圈，分別拍正面、側(cè)面、頂部特寫；要打開手機(jī)錄視頻，邊拍邊口述物品屬違規(guī)品；還要截取訂單頁面，甚至現(xiàn)場定位截圖。整個(gè)過程花了將近15分鐘，當(dāng)時(shí)室外溫度僅幾度，曾師傅的手凍得通紅。

這不是服務(wù)糾紛，沒有貨物損壞，沒有言語沖突，僅僅因此一次主動(dòng)取消，就讓曾師傅心里焦躁不安。

早期的判責(zé)流程中，即便取消違規(guī)訂單，司機(jī)仍需自證物品確屬危險(xiǎn)品、行為確屬違規(guī)，且流程繁瑣：司機(jī)往往需要額外找角度拍照、拍視頻跟平臺報(bào)備，而從訂單取消到平臺最終裁定，僅僅依靠人工審核往往需要3個(gè)工作日，效率過低。

司機(jī)舉證門檻高、周期長......久而久之，許多人寧愿選擇沉默接單，也不愿承擔(dān)判責(zé)后的麻煩，這種現(xiàn)象進(jìn)一步放大行業(yè)安全風(fēng)險(xiǎn)。

為了解決這個(gè)問題，貨拉拉的做法值得借鑒，其技術(shù)團(tuán)隊(duì)自研AI判責(zé)系統(tǒng)，通過自動(dòng)判定為輔、人工復(fù)核為主的方式讓判責(zé)更高效和人性化，算法會(huì)自動(dòng)采集各類數(shù)據(jù)，比如訂單基本信息、訂單行駛軌跡等，并提取其中的關(guān)鍵信息，如遲到原因、貨物狀態(tài)描述等，結(jié)合平臺規(guī)則進(jìn)行分析，初步判定責(zé)任歸屬。

據(jù)貨拉拉運(yùn)營副總監(jiān)靳威介紹，如果訂單的場景比較復(fù)雜，或者司機(jī)提交了申訴，那么訂單則會(huì)進(jìn)一步流轉(zhuǎn)至人工，再由人工進(jìn)一步審核判定。對于規(guī)則清晰、場景簡單的訂單，AI能夠比人工更快做出決策，司機(jī)可更快知曉訂單的判責(zé)結(jié)果，減少不必要的擔(dān)憂，而在復(fù)雜場景中，AI能為人工提供關(guān)鍵信息，輔助人工判責(zé)。

“機(jī)器+人工”雙軌判責(zé)的方式既保障了判責(zé)效率，同時(shí)也留出了一定的容錯(cuò)空間。在機(jī)器判責(zé)階段，AI可高效、全面收集相關(guān)數(shù)據(jù)，客觀公正地做出分析，提供初步判定結(jié)果，并設(shè)置“人工”作為第二道判責(zé)防線，最大限度保障判責(zé)公平性。比如上述提及的危險(xiǎn)品運(yùn)輸、貨廂載人這些違規(guī)場景，司機(jī)取消訂單后，AI判責(zé)系統(tǒng)則可以根據(jù)平臺規(guī)則直接判定為司機(jī)無責(zé)取消，免去了司機(jī)的“等待焦慮”。

技術(shù)的溫度，在于“被看見”

即便到現(xiàn)在，部分貨運(yùn)平臺在安全保障上的做法仍依賴用戶自覺和司機(jī)扛責(zé)，平臺無前置風(fēng)險(xiǎn)識別能力，既不提供識別工具，也不承擔(dān)溝通成本。在責(zé)任判定方面缺乏效率和透明度，司機(jī)普遍沒有安全感。

在AI席卷貨運(yùn)行業(yè)的當(dāng)下，AI技術(shù)在大多數(shù)平臺則是效率的代名詞，即更快派單、更準(zhǔn)預(yù)測和更低成本。算法被用來壓縮空駛率、提升接單密度等，這一切都指向一個(gè)目標(biāo)：降本增效。

但AI不該只是資本的提效工具，更應(yīng)成為勞動(dòng)者的守護(hù)機(jī)制。當(dāng)算法不僅能計(jì)算“哪輛車最快”，還能判斷“哪一單最險(xiǎn)”；當(dāng)系統(tǒng)不僅關(guān)心“用戶是否滿意”，也在意司機(jī)“是否安心”，技術(shù)才真正擁有人性。

貨拉拉AI技術(shù)走的則是這條路徑，它將目光投向了貨運(yùn)效率之外更軟的維度——人。這里的“人”，既包括每天奔波在路上的千萬司機(jī)，也包括托付信任的千萬用戶。

正如2019年加入平臺的貨拉拉司機(jī)張師傅所說：“以前沒那么高科技，現(xiàn)在像拉煙花爆竹、拉煤氣罐或者拉人這樣的訂單，平臺會(huì)自動(dòng)幫我們監(jiān)測，危險(xiǎn)品訂單取消的話也不需要我們再額外各種角度拍視頻報(bào)備了，平臺直接就會(huì)判定我們是無責(zé)取消，更人性化了。”

互聯(lián)網(wǎng)貨運(yùn)發(fā)展十余年，司機(jī)師傅們對平臺的核心訴求已不再僅僅停留于“多派幾單”，而是延伸到最基礎(chǔ)也是最關(guān)鍵的兩項(xiàng)保障，即可靠的安全支持和高效公平的判責(zé)機(jī)制。AI和算法不應(yīng)只是停留在一行行冷冰冰的代碼，而應(yīng)在真實(shí)世界里轉(zhuǎn)化成保護(hù)生命、維護(hù)公平的實(shí)際價(jià)值。

對于用戶而言，AI同樣是安心的來源。貨拉拉在訂單中啟用“安全中心”功能，將技術(shù)關(guān)懷延伸至服務(wù)全鏈路。例如，用戶可一鍵將行程分享給親友，還可設(shè)置緊急聯(lián)系人，還擁有一鍵報(bào)警、號碼保護(hù)、夜間異常停留高危預(yù)警等功能。

這種雙向守護(hù)，正是貨拉拉所想傳達(dá)的“讓司機(jī)安全賺錢，用戶安全用車”的理念。這或許是貨運(yùn)行業(yè)下一階段競爭的分水嶺，不是誰的派單更快，而是誰的司機(jī)更有安全感和底氣。

未來的貨運(yùn)平臺，應(yīng)是安全的守護(hù)者、公平的仲裁者、司機(jī)的同行者。當(dāng)技術(shù)既有速度，也有溫度，才能真正推動(dòng)行業(yè)向善而行。（雷峰網(wǎng)）（雷峰網(wǎng)）