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，車內傳來一聲溫和但堅定的提醒：" 您已連續駕駛 4 小時，請合理安排休息時間，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的服務區稍作停留。
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 安全防控系統的一次主動干預。
據中國物流與采購聯合會發布的《2025 年貨車司機從業狀況調查報告》，截至 2025 年，中國貨車司機數量約為 3800 萬人。其中近六成司機通過數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接過的最膽戰心驚的一次訂單，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。" 他咬咬牙，把罐子綁緊。運輸途中，他手心全是汗，心跳得比發動機還響。萬幸，最后平安送達。
張師傅的經歷，是整個貨運司機群體的縮影。對于大多數司機來說，他們不是不懂安全，而是在復雜的現實環境面前，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。
另一重原因還源自司機的 " 認知盲區 "。傳統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。即便司機發現安全風險，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，早期多數貨運平臺對安全防控仍依賴事后回溯，事故發生了才調監控、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，在行業中長期存在卻難以根除。
引入 AI，成為了很多平臺型企業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，歷時四年研發了 AI 安全防控系統。根據其近日公開的 AI 安全防控算法顯示，該系統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，實現對貨運車輛運行狀態的實時監測和數據分析，如果訂單存在危險品運輸、違規載人、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、圖像等平臺運營數據，判別此次運送的貨物屬于危險品，及時給邊師傅發送彈窗提醒。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控、識別和干預。
判責與效率的拉鋸
互聯網貨運平臺的出現打破了之前的 " 熟人社會 "，貨車司機通過手機內小小的 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 " 關系協調 " 的角色。根據貨拉拉的平臺規則，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搬運，準備裝車時卻發現是一罐煤油。他當即決定取消訂單，并按平臺要求提交證據。
可這證據并不好留，他得繞著罐子轉一圈，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品；還要截取訂單頁面，甚至現場定位截圖。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，即便取消違規訂單，司機仍需自證物品確屬危險品、行為確屬違規，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，這種現象進一步放大行業安全風險。
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，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據，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、貨物狀態描述等，結合平臺規則進行分析，初步判定責任歸屬。
" 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、全面收集相關數據，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、貨廂載人這些違規場景，司機取消訂單后，AI 判責系統則可以根據平臺規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 席卷貨運行業的當下，AI 技術在大多數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。"
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。
