在 G7易流數(shù)字大會上，“AI 重構(gòu)車隊運營管理體系” 正式發(fā)布，以 “新能源 + AI” 雙輪驅(qū)動，從安全、效率、成本三大核心維度，破解千臺級大宗新能源車隊的管理難題，為行業(yè)注入全新增長動能。

新能源貨運時代已勢不可擋，2025 年行業(yè)滲透率已達(dá) 25%，預(yù)計 2026-2027 年將突破 40%，新能源化早已從 “選擇題” 變?yōu)?“必答題”。與此同時，運力結(jié)構(gòu)正在重塑，過去 90% 以上的個體散戶模式逐漸被專業(yè)化、大型化車隊取代，傳統(tǒng)依賴經(jīng)驗和人情的管理方式難以為繼。

其中，三大核心痛點尤為突出：

? 安全上，新能源車輛紅燈司機占比達(dá) 30%，比油車多 1 倍，駕駛舒適導(dǎo)致分神、動力強勁引發(fā)激進(jìn)駕駛、車輛結(jié)構(gòu)變化帶來致命風(fēng)險等新問題頻發(fā)；

? 效率上，大宗場景日均里程較油車下降 10%，行業(yè)車輛日均行駛時長僅 5.8 小時，部分車輛甚至每天僅運營 2 小時；

 ? 成本上，電耗占比雖降至 10%-15%，但管理、輪胎維修等成本大幅上升，傳統(tǒng)成本核算模型完全失效，安全、效率、成本的精細(xì)化管理成為大車隊生存的核心門檻。

安全：AI 守底線 —— 從 “管事故” 到 “防風(fēng)險” 的全閉環(huán)防護(hù)

安全是車隊運營的生命線，G7易流的核心解法是 “AI 管風(fēng)險”，而非單純 “管事故”?；诤Ｒ蚶锵７▌t，每起事故背后都隱藏著 300 次隱患、3000 次未遂事件和 30000 次不安全行為，事故絕非偶然而是必然爆發(fā)。而G7易流根據(jù)海因里希法則，創(chuàng)造性地提出“蝴蝶結(jié)理論”，進(jìn)一步補充了風(fēng)險管控邏輯：首先做到“聰明看見”，通過設(shè)備采集前端人、車、路、貨大量數(shù)據(jù)，再通過AI算法，穿透“冰山之下” 的風(fēng)險隱患，實現(xiàn)“聰明判斷”，最后把判斷進(jìn)行輸出，發(fā)出指令，直達(dá)一線，實現(xiàn)“有效執(zhí)行”，構(gòu)建了 “聰明看見 - 聰明判斷 - 有效執(zhí)行” 的全閉環(huán)：

聰明看見核心體現(xiàn)在風(fēng)險識別層面，過去市場現(xiàn)存產(chǎn)品多聚焦于超速、打電話等顯性的人的不安全行為，卻忽略了場景化隱性風(fēng)險?，F(xiàn)在 AI 實現(xiàn)更精準(zhǔn)與更廣泛的雙重突破：精準(zhǔn)性上，規(guī)避復(fù)雜路況下的誤報，能識別短時間玩手機、結(jié)合面部表情判斷疲勞駕駛（避免對 “小眼睛司機” 誤判）；廣泛性上，覆蓋了過往難以察覺的場景 —— 車輛盲區(qū)碰撞風(fēng)險、車頂作業(yè)未戴安全帽的高空墜落隱患，甚至危化品運輸場景中副駕駛的違規(guī)行為監(jiān)測，真正做到 “場景無遺漏”。

在風(fēng)險判斷層面，過去僅能通過傳感器捕捉 “急剎車”“快速變道” 等單一動作，無法解讀背后的風(fēng)險本質(zhì)。現(xiàn)在 AI 實現(xiàn) “看得懂、會預(yù)測” 的升級：既能讀懂場景，區(qū)分 “單純急剎車” 與 “跟前車過近、險些追尾的緊急制動”；又能提前預(yù)測，通過數(shù)據(jù)挖掘鎖定高危司機，標(biāo)記長下坡等易發(fā)生輪轂起火的風(fēng)險路線，從 “亡羊補牢” 變?yōu)?“未雨綢繆”。

在有效執(zhí)行層面，過去依賴人工抽查、事后電話通知，不僅效率低，還容易遺漏關(guān)鍵風(fēng)險。現(xiàn)在采用AI + 人工雙保險模式實現(xiàn)一線直達(dá)，司機出現(xiàn)分神、疲勞等苗頭時，AI小姐姐實時語音提醒，中高風(fēng)險則由安全員強制介入，要求靠邊休息，此外，還會自動生成AI日報，清晰匯總車隊整體風(fēng)險數(shù)據(jù)、高風(fēng)險干預(yù)情況及成效，重點標(biāo)注未落實的干預(yù)任務(wù)與需跟進(jìn)的紅燈司機，助力管理人員精準(zhǔn)推進(jìn)后續(xù)整改，形成管理閉環(huán)。

騰驊控股的大宗場景實踐印證了這套方案的成效：其業(yè)務(wù)需凌晨排隊裝貨、司機休息片段化，且多跑國道省道，風(fēng)險極高。借助 G7易流方案，不僅千公里風(fēng)險從11降到0.9，風(fēng)險干預(yù)率實現(xiàn) 96.9%，紫寶盒的前車啟動提醒功能還解決了排隊時司機易錯過移車的痛點，徹底擺脫了 “全家總動員管車隊” 的困境。

效率：AI 提效能 —— 讓新能源車輛 “跑起來、多掙錢” 的智能解法

效率提升的核心是讓新能源車輛 “跑起來、多掙錢”，關(guān)鍵在于打破信息滯后與人工依賴的瓶頸。G7易流通過 AI 賦能，讓效率管理實現(xiàn) “可視化、智能化、快響應(yīng)”：

? 首先是看清效率，過去車輛分散在各地，是不是充分運轉(zhuǎn)起來根本看不見，現(xiàn)在通過系統(tǒng)直觀呈現(xiàn)車隊整體運轉(zhuǎn)狀態(tài)與單車排班，灰色標(biāo)記 5 天未動的 “閑置車輛”，紅色標(biāo)注高產(chǎn)值運營車輛，便于快速介入調(diào)整；

 ? 其次是智能調(diào)度，過去調(diào)度靠人工硬扛，掛著線路圖插小旗子，信息滯后 20 公里以上，派一個廣州到沈陽的訂單就要花 1-2 小時，還常出現(xiàn) “車已卸完卻才收到通知” 的情況；現(xiàn)在借助AI 的能力，根據(jù)用車需求篩選符合條件的車輛，調(diào)度結(jié)果自動錄入系統(tǒng)，告別微信溝通、表格統(tǒng)計的低效模式；

 ? 最后是異?？祉憫?yīng)，以前司機路上遇到問題，總部根本不知道，司機沒法處理打電話給車隊長，車隊長一人管幾十上百臺車，實在應(yīng)付不過來；現(xiàn)在借助紫寶盒等設(shè)備，司機遇到排隊、充電等待等問題時，AI 自動取證并實時同步平臺，管理人員通過手麥直接下達(dá)指令，打通 “異常發(fā)生 - 處理 - 閉環(huán)” 的快速通道，讓行業(yè)車輛日均行駛時長最高可達(dá) 8 小時以上。

成本：AI 控開支 —— 從 “事后核算” 到 “過程可控” 的精準(zhǔn)化管理

成本管控的關(guān)鍵是從 “事后核算” 轉(zhuǎn)向 “過程可控”，以前用excel管成本，數(shù)據(jù)都分散在不同的表格里，車輛成本核算難度極大， 且還容易出現(xiàn)各種錯漏，司機任務(wù)結(jié)束后回公司報銷費用，也容易出現(xiàn)重復(fù)報銷、謊報等現(xiàn)象，現(xiàn)在AI 讓每一筆費用都清晰可追溯、可優(yōu)化。解決方案聚焦數(shù)據(jù)采集與智能分析兩大環(huán)節(jié)：

? 一方面，自動整合固定成本、變動成本及人員費用等全維度數(shù)據(jù)，實時生成單車、線路成本報表，重點標(biāo)記 “單量下降但充電費用上漲” 等異常項，助力快速定位問題；

 ? 另一方面，AI 簡化費用報銷流程，司機拍照上傳票據(jù)后，系統(tǒng)自動識別金額、車牌、時間等信息，精準(zhǔn)排查重復(fù)報銷、金額錯報等問題，無需人工逐張核對。

濱拓物流的案例顯示，AI 介入后，票據(jù)審核效率提升 9 倍（單張從 3 分鐘縮至 20 秒），審核準(zhǔn)確率達(dá) 99.8%，空駛率突破 18% 的長期瓶頸，財務(wù)團隊從繁雜核算中解放，專注于線路成本優(yōu)化、風(fēng)險預(yù)警等核心工作。

當(dāng)新能源成為行業(yè)標(biāo)配，AI 已成為車隊管理的 “新基建”。G7易流的 AI 重構(gòu)方案，通過安全上的風(fēng)險閉環(huán)、效率上的智能提效、成本上的精準(zhǔn)管控，讓 “新能源 + AI” 真正成為大車隊的核心競爭力。在規(guī)?；\營的浪潮中，唯有借助技術(shù)力量，將安全、效率、成本的管理顆粒度細(xì)化到每一次駕駛、每一趟調(diào)度、每一筆開銷，才能在行業(yè)變革中走得更遠(yuǎn)、更穩(wěn)，共同推動物流行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。