北京
随着数字经济与实体经济深度融合，货运物流行业已成为支撑国民经济运转的“大动脉”。数据显示，2025年全社会货运量预计超过590亿吨，货运物流需求增长较快。但行业长期面临的货厢载人、危险品运输、疲劳驾驶等安全隐患，以及责任判定难、处置时效长等痛点，成为制约行业高质量发展的关键瓶颈。
传统依赖事后追溯的安全防控模式和纯人工审核的判责模式，已难以匹配规模化、高频次的货运服务需求，人工智能（AI）技术的深度应用，正成为破解货运安全和判责难题的核心引擎。
安全和判责成平台企业AI应用重点场景
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》显示，近半数（44.34%）的货车司机期盼在疲劳驾驶治理方面能结合实际情况，推行更人性化的举措；近三成（28.13%）的货车司机则反馈，发货人要求超载超限是他们常遭遇的货运纠纷类型。这也体现出疲劳驾驶、超载超限等安全相关问题一直是货运司机们的核心关切之一。
继在9月公开了货拉拉行为分及取消类订单判责规则后，11月4日，货拉拉再次公开平台AI安全防控及判责算法，聚焦于提升货运司机的安全保障与判责体验。随着人工智能技术的飞速发展，越来越多平台型企业开始探索AI在保障劳动者权益方面的应用，其中安全和判责则是两个重点场景。
安全方面，货拉拉推出AI安全防控系统，可智能识别是否存在“货厢载人”“危险品运输”“疲劳驾驶”“货物超限”等风险场景，进而综合不同算法的识别结果，在不同的做单环节针对性作出不同的干预处置措施，全方位保障人、车、货的安全。美团自主研发的智能头盔，为骑手提供防摔警报、便捷外呼、紧急救援、安全监测、疲劳预警等定制化功能，进一步提升骑手配送的安全性。据介绍，目前的美团智能头盔拥有语音交互设计，可在于减少骑行中因操作手机分神带来的风险。
判责方面，货拉拉则自研AI判责系统，订单取消后，平台AI判责算法会自动获取订单基本信息、订单行驶轨迹等各类数据，并提取其中的货物状态描述、订单备注等关键信息，结合平台规则进行分析，初步判定责任归属。
高效分析海量数据，降低风险单量30%
AI安全防控系统和AI判责系统均由货拉拉技术团队自主研发，可通过图像算法、语音算法、自然语言处理算法等人工智能技术，综合分析平台运营数据。货运业务涵盖订单、货物、车辆、路线等多方面数据，这些数据不仅数量庞大，而且类型各异，这使得数据的收集、整合和处理变得异常复杂，而AI就成为了高效处理这些数据的关键。
据悉，货拉拉AI安全防控算法涵盖用户发布需求、司机接单与用户沟通、装货、运输、完成订单全流程。例如，在用户下单环节，当用户下单时，算法规则能够识别是否存在违规行为，如存在高危场景，则阻止用户下单，并进行安全提醒。而在货物运输过程中，算法也会帮助查看司机“累不累”，当检测到司机连续驾驶达4小时，会每小时给司机发送一次疲劳驾驶弹窗提醒，直到司机休息，以保障司机安全。
危险品或货厢载人订单取消后，则会自动进入AI判责系统。通常情况下，AI会根据平台规则直接判定司机为无责取消。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。
数据显示，AI全面应用后，货拉拉危险品运输和违规载人日均风险单量下降30%，人机结合判责时效由过往的72小时缩短至48小时。
以公平、高效地厘清责任为目标，基于语音识别、自然语言处理等算法，对订单相关信息进行多维度分析，AI让货运装上了“安全雷达”和“公正天秤”，在提升判责准确率与处理效率、优化用户与司机整体服务体验的同时，保障了平台货运服务的质量和信任度，更体现了AI赋能行业数智化转型的深层价值——将安全与公平打造为行业发展的坚实基石。
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