凌晨兩點，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)傳來一聲溫和但堅定的提醒：“您已連續(xù)駕駛4小時，請合理安排休息時間，防止疲勞駕駛?！?/p>

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的服務區(qū)稍作停留。

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

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

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

安全與生計的撕扯

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輸一些“日用品”。

當時，老顧客從倉庫搬出一堆廢銅爛鐵和幾個銹跡斑斑的金屬罐，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?！彼ба?，把罐子綁緊。運輸途中，他手心全是汗，心跳得比發(fā)動機還響。萬幸，最后平安送達。

張師傅的經(jīng)歷，是整個貨運司機群體的縮影。對于大多數(shù)司機來說，他們不是不懂安全，而是在復雜的現(xiàn)實環(huán)境面前，缺乏拒絕的底氣。

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

傳統(tǒng)貨運時代主要依賴于“熟人社會”，為了多接單，部分司機抱有僥幸心理去運輸危險品，或是壓縮休息時間送貨，同時也擔心拒絕了會破壞自己和顧客之間的關系?！捌鋵嵗@些危險品，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?！睆垘煾悼嘈Α?/p>

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

更深層的問題還在于早期的貨運平臺缺乏兜底能力。即便司機發(fā)現(xiàn)安全風險，也缺乏平臺支持去拒絕訂單，反而擔心可能因“取消訂單”被扣分。并且，早期多數(shù)貨運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。

風險由最無力承擔的人承擔，這讓司機有著不敢拒絕的心理。也因此，危險品運輸、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，實現(xiàn)對貨運車輛運行狀態(tài)的實時監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析，如果訂單存在危險品運輸、違規(guī)載人、疲勞駕駛和貨物超限等情況，則做出強制取消訂單、司機端彈窗提醒等干預處理。

去年4月份，邊師傅在大同市接到一個訂單，要求運送1噸汽油。平臺綜合訂單信息、圖像等平臺運營數(shù)據(jù)，判別此次運送的貨物屬于危險品，及時給邊師傅發(fā)送彈窗提醒。在平臺的引導下，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的社群里其實并不少見。對于司機師傅而言，如何將安全防線從事后補救前置到事前預警，讓他們能長期安心送貨賺錢，這需要平臺對貨運訂單中的風險全程實時監(jiān)控、識別和干預。

 判責與效率的拉鋸

互聯(lián)網(wǎng)貨運平臺的出現(xiàn)打破了之前的“熟人社會”，貨車司機通過手機內(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實時監(jiān)測人、車、貨的安全以外，也可以充當起司機和貨主之間“關系協(xié)調(diào)”的角色。根據(jù)貨拉拉的平臺規(guī)則，司機接到危險品或貨廂載人訂單時可以無責取消訂單，也就是說，當遇到煙花爆竹、氣瓶氣罐等危險品運輸訂單時，司機拒絕也有了更多的底氣。

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

五年前的冬天，成都的曾師傅接了一單跨區(qū)搬運，準備裝車時卻發(fā)現(xiàn)是一罐煤油。他當即決定取消訂單，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、側面、頂部特寫；要打開手機錄視頻，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。整個過程花了將近15分鐘，當時室外溫度僅幾度，曾師傅的手凍得通紅。

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

早期的判責流程中，即便取消違規(guī)訂單，司機仍需自證物品確屬危險品、行為確屬違規(guī)，且流程繁瑣：司機往往需要額外找角度拍照、拍視頻跟平臺報備，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個工作日，效率過低。

司機舉證門檻高、周期長......久而久之，許多人寧愿選擇沉默接單，也不愿承擔判責后的麻煩，這種現(xiàn)象進一步放大行業(yè)安全風險。

為了解決這個問題，貨拉拉的做法值得借鑒，其技術團隊自研AI判責系統(tǒng)，通過自動判定為輔、人工復核為主的方式讓判責更高效和人性化，算法會自動采集各類數(shù)據(jù)，比如訂單基本信息、訂單行駛軌跡等，并提取其中的關鍵信息，如遲到原因、貨物狀態(tài)描述等，結合平臺規(guī)則進行分析，初步判定責任歸屬。

據(jù)貨拉拉運營副總監(jiān)靳威介紹，如果訂單的場景比較復雜，或者司機提交了申訴，那么訂單則會進一步流轉(zhuǎn)至人工，再由人工進一步審核判定。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，司機可更快知曉訂單的判責結果，減少不必要的擔憂，而在復雜場景中，AI能為人工提供關鍵信息，輔助人工判責。

“機器+人工”雙軌判責的方式既保障了判責效率，同時也留出了一定的容錯空間。在機器判責階段，AI可高效、全面收集相關數(shù)據(jù)，客觀公正地做出分析，提供初步判定結果，并設置“人工”作為第二道判責防線，最大限度保障判責公平性。比如上述提及的危險品運輸、貨廂載人這些違規(guī)場景，司機取消訂單后，AI判責系統(tǒng)則可以根據(jù)平臺規(guī)則直接判定為司機無責取消，免去了司機的“等待焦慮”。

技術的溫度，在于“被看見”

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

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

但AI不該只是資本的提效工具，更應成為勞動者的守護機制。當算法不僅能計算“哪輛車最快”，還能判斷“哪一單最險”；當系統(tǒng)不僅關心“用戶是否滿意”，也在意司機“是否安心”，技術才真正擁有人性。

貨拉拉AI技術走的則是這條路徑，它將目光投向了貨運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，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，平臺會自動幫我們監(jiān)測，危險品訂單取消的話也不需要我們再額外各種角度拍視頻報備了，平臺直接就會判定我們是無責取消，更人性化了?！?/p>

互聯(lián)網(wǎng)貨運發(fā)展十余年，司機師傅們對平臺的核心訴求已不再僅僅停留于“多派幾單”，而是延伸到最基礎也是最關鍵的兩項保障，即可靠的安全支持和高效公平的判責機制。AI和算法不應只是停留在一行行冷冰冰的代碼，而應在真實世界里轉(zhuǎn)化成保護生命、維護公平的實際價值。

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，將技術關懷延伸至服務全鏈路。例如，用戶可一鍵將行程分享給親友，還可設置緊急聯(lián)系人，還擁有一鍵報警、號碼保護、夜間異常停留高危預警等功能。

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

未來的貨運平臺，應是安全的守護者、公平的仲裁者、司機的同行者。當技術既有速度，也有溫度，才能真正推動行業(yè)向善而行。（雷峰網(wǎng)）（雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))）

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