凌晨两点，一辆中型厢式货车正在广深高速公路上匀速前行。驾驶座上的吴师傅眼皮沉重，方向盘稍稍偏移。就在车辆即将压线的瞬间，车内传来一声温和但坚定的提醒：“您已连续驾驶4小时，请合理安排休息时间，防止疲劳驾驶。”

吴师傅猛地惊醒，握紧方向盘，这才意识到自己需要休息了，于是赶忙在前方不远的服务区稍作停留。

这句及时的提示语音，不是来自副驾驶的提醒，而是货拉拉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，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）（雷峰网）