AI + 新能源，未來的超級車隊有多“能打”？

在 G7易流數字大會上，“AI 重構車隊運營管理體系” 正式發布，以 “新能源 + AI” 雙輪驅動，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，為行業注入全新增長動能。

新能源貨運時代已勢不可擋，2025 年行業滲透率已達 25%，預計 2026-2027 年將突破 40%，新能源化早已從 “選擇題” 變為 “必答題”。與此同時，運力結構正在重塑，過去 90% 以上的個體散戶模式逐漸被專業化、大型化車隊取代，傳統依賴經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 30%，比油車多 1 倍，駕駛舒適導致分神、動力強勁引發激進駕駛、車輛結構變化帶來致命風險等新問題頻發；

? 效率上，大宗場景日均里程較油車下降 10%，行業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，傳統成本核算模型完全失效，安全、效率、成本的精細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 “防風險” 的全閉環防護

安全是車隊運營的生命線，G7易流的核心解法是 “AI 管風險”，而非單純 “管事故”。基于海因里希法則，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。而G7易流根據海因里希法則，創造性地提出“蝴蝶結理論”，進一步補充了風險管控邏輯：首先做到“聰明看見”，通過設備采集前端人、車、路、貨大量數據，再通過AI算法，穿透“冰山之下” 的風險隱患，實現“聰明判斷”，最后把判斷進行輸出，發出指令，直達一線，實現“有效執行”，構建了 “聰明看見 - 聰明判斷 - 有效執行” 的全閉環：

聰明看見核心體現在風險識別層面，過去市場現存產品多聚焦于超速、打電話等顯性的人的不安全行為，卻忽略了場景化隱性風險。現在 AI 實現更精準與更廣泛的雙重突破：精準性上，規避復雜路況下的誤報，能識別短時間玩手機、結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 —— 車輛盲區碰撞風險、車頂作業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行為監測，真正做到 “場景無遺漏”。

在風險判斷層面，過去僅能通過傳感器捕捉 “急剎車”“快速變道” 等單一動作，無法解讀背后的風險本質。現在 AI 實現 “看得懂、會預測” 的升級：既能讀懂場景，區分 “單純急剎車” 與 “跟前車過近、險些追尾的緊急制動”；又能提前預測，通過數據挖掘鎖定高危司機，標記長下坡等易發生輪轂起火的風險路線，從 “亡羊補牢” 變為 “未雨綢繆”。

在有效執行層面，過去依賴人工抽查、事后電話通知，不僅效率低，還容易遺漏關鍵風險。現在采用AI + 人工雙保險模式實現一線直達，司機出現分神、疲勞等苗頭時，AI小姐姐實時語音提醒，中高風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險數據、高風險干預情況及成效，重點標注未落實的干預任務與需跟進的紅燈司機，助力管理人員精準推進后續整改，形成管理閉環。

騰驊控股的大宗場景實踐印證了這套方案的成效：其業務需凌晨排隊裝貨、司機休息片段化，且多跑國道省道，風險極高。借助 G7易流方案，不僅千公里風險從11降到0.9，風險干預率實現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 “可視化、智能化、快響應”：

? 首先是看清效率，過去車輛分散在各地，是不是充分運轉起來根本看不見，現在通過系統直觀呈現車隊整體運轉狀態與單車排班，灰色標記 5 天未動的 “閑置車輛”，紅色標注高產值運營車輛，便于快速介入調整；

? 其次是智能調度，過去調度靠人工硬扛，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 “車已卸完卻才收到通知” 的情況；現在借助AI 的能力，根據用車需求篩選符合條件的車輛，調度結果自動錄入系統，告別微信溝通、表格統計的低效模式；

? 最后是異常快響應，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，實在應付不過來；現在借助紫寶盒等設備，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指令，打通 “異常發生 - 處理 - 閉環”的快速通道，讓行業車輛日均行駛時長最高可達 8 小時以上。

成本：AI 控開支 —— 從 “事后核算” 到 “過程可控” 的精準化管理

成本管控的關鍵是從 “事后核算” 轉向 “過程可控”，以前用excel管成本，數據都分散在不同的表格里，車輛成本核算難度極大， 且還容易出現各種錯漏，司機任務結束后回公司報銷費用，也容易出現重復報銷、謊報等現象，現在AI 讓每一筆費用都清晰可追溯、可優化。解決方案聚焦數據采集與智能分析兩大環節：

? 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據，實時生成單車、線路成本報表，重點標記 “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，司機拍照上傳票據后，系統自動識別金額、車牌、時間等信息，精準排查重復報銷、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，票據審核效率提升9 倍（單張從 3 分鐘縮至 20 秒），審核準確率達99.8%，空駛率突破 18% 的長期瓶頸，財務團隊從繁雜核算中解放，專注于線路成本優化、風險預警等核心工作。

當新能源成為行業標配，AI 已成為車隊管理的 “新基建”。G7易流的 AI 重構方案，通過安全上的風險閉環、效率上的智能提效、成本上的精準管控，讓 “新能源 + AI” 真正成為大車隊的核心競爭力。在規模化運營的浪潮中，唯有借助技術力量，將安全、效率、成本的管理顆粒度細化到每一次駕駛、每一趟調度、每一筆開銷，才能在行業變革中走得更遠、更穩，共同推動物流行業的高質量發展。