这一轮大模型为核心的 AI 技术能给物流车队带来什么，最近跟很多人探讨这个话题。
这一轮大模型为核心的 AI 技术能给物流车队带来什么，最近跟很多人探讨这个话题。
首先，你发现没有，咱们用 Deepseek 和豆包，跟家里小孩子用的可能完全不一样。对小孩子来说，可能是每天聊几个小时的情感陪伴，对你来说，可能是一个百事通顾问。我喜欢研究问题，对我来说，是个思想伙伴。所以，AI 对每个人来说，都是不一样的。
个人用 AI 是这样，AI 用在企业经营里，这一点会显得更加突出。这正是这一轮技术与以前完全不同的特征。以前的技术，比如自动驾驶，谁用都是有一样的性能。而未来的 AI，不是你卖的一个标准工具，更像你雇的一个大学生，在不同的公司，会起不同的作用，也会发展成完全不同的样子。
所以不能笼统谈 AI 技术对车队的影响，AI 对几十台车的小车队，几百台车的中大型车队，几千上万台车的超级大车队，会产生非常不同的价值。
小车队用 AI：放大老板的能力
先说几十台车的小车队，老板通常特别能干、对交付细节有特别多的经验和积累，但是再能干得老板精力也有限，当司机规模超过 30，老板自己就盯不过来了。有了 AI，这些经验和 know-how 都可以灌输给 他，让他代替老板，7*24 小时上班，如同给每个司机配一个副驾驶，不知疲倦地告诉司机此时此刻要注意什么。所以，AI 的关键价值，在几十台车的简单组织里很直接，就是要研究如何用 AI 来成倍放大老板的经验和精力。
中大型车队：用 AI 建运营体系
今天重点聊聊几百台车的中大型车队怎么用 AI。几百台的车队，最大的痛苦通常不是缺业务，而是管理，是夹在人治与法治之间的两难尴尬。
今年很多新投资了几百台电动重卡搞区域大宗物流的企业，有很多就陷在这样的两难尴尬中。一方面，几百台车的规模及复杂度靠少数个人能力肯定是应付不了了，必须逐渐建立组织能力；另一方面建机制体系通常就意味着增设很多中层管理岗位、搞很多流程规范，而往往这些规范流程还不一定能真的落实到每条线路、每个任务、每个司机，于是没看到效果但是成本先上来了，灵活性也变低了。
原因是车队运营的重点不是在日常的流程，而在于发现问题和解决问题。哪条线路时效有堵点，哪个客户货物容易破损？哪个充电站经常排队，哪个车型能耗偏高，哪个司机经常疲惫不堪特别容易出事故...... 每个问题都很「昂贵」！如果不能及时发现问题解决问题，车队的运营效率和安全就都上不去。超大型企业的办法用「人+KPI」来解决这些问题，就是雇很多专业人员、调度管理、能耗管理、费用管理、安全管理等等，给他们设置各种 KPI，用 KPI 来驱动这些专业人员发现问题，解决问题。为此增加的管理层级及人力资源，用巨大的规模分摊到每台车，完全可以覆盖。
而对于几百台车规模的物流企业来说，用这种「人+KPI」的方式来建体系，太慢了，太贵了，门槛也太高了。所以对他们来说，建什么体系，建到什么程度，必须要精打细算，而这些事情又没那么容易算清楚，这就是尴尬所在。
而未来三五年，AI 带给中大型车队最大的技术红利，就是让大家可以用 AI 来以十倍的效率、十分之一的管理代价来建体系。
梳理一下现在的「人+KPI」体系的运作方式，主要是三个环节：
第一，发现问题改进点：根据 KPI 的指标要求，通过分析各种数据及报表或者现场调研来找问题；
第二，制定改进方案：运用自己的经验，提出改进方案并与相关同事达成共识；
第三，沟通执行：层次传达最终落实到行动，对车队来说，最高频、最大份量的是落实到司机的沟通和执行。
用 AI 来建体系，这三个环节都会完全不同：
第一，AI 发现问题：车队的运营细节都在实时数据中，司机驾驶行为、视频、GPS、加油充电记录、线路等等，用 AI 来做综合数据分析，它可以直接输出问题清单，人只需要做一个优先级的选择；
第二，制定改进方案：AI 可以承载行业最佳实践的知识库，也可以积累公司以往解决这类问题的经验，使得方案不仅仅只依赖当事人的能力，人最重要的工作其实是推动相关部门对方案做决策，并最终把自己的方案植入到 AI 智能体中让他来帮助人直接落地到每个司机每个任务中；
第三，沟通执行：AI 可以在需要执行的最恰当时机与司机进行沟通提醒，并且沟通的时间成本接近零。
第一和第三，AI 都可以提升十倍效率，人的时间和精力都可以集中在第二部分，也就是制定解决方案上。而解决方案的输出方式也会从写在文档上变成写到 AI 智能体里。
我们以安全管理体系为例。过去的车队安全管理体系，在大型企业，就是靠设到每个车队里的安全员来实现的。这些安全员第一是通过分析大量的驾驶数据来定位安全风险点，然后根据自己的经验确定改进办法，最后落实在与司机的沟通执行上。分析数据和司机沟通占用了他大部分精力，因此他的有效管理幅度通常不会超过 50 台车。对几百台车的车队来说，建立既有数据分析能力、又有安全方案经验，还能耐心与司机沟通的安全员队伍其实非常难。
而用 AI 来建立安全体系有全新的思路：
第一，在今天强大的视频技术及识别算法加持下，AI 完全可以发现几乎所有的安全隐患点，甚至定位到具体的司机、道路、场景，比如发现所有高危司机、发现有司机盲区的路口、发现场站上下班时间窗口的频繁人员串行风险时间段。
第二，针对不同的司机、不同的道路、不同的货物种类所特有的风险隐患，行业已经形成了大量的最佳实践。
第三，也是最重要的一点，AI 可以在任何时间、任何地点，与司机实现极低成本的有效沟通，比如当发现司机已经进入疲惫极限状态时及时打电话给他，并一直引导他到服务区，由于安全隐患的触发时间经常无法预知，精准的沟通时机只有 AI 能做到。这样的安全体系是数据驱动的，是前置主动的「AI+自主执行」体系，不但可以达到「人+KPI」的安全水平，甚至可以超过。
全面融入 AI，可以让一个几百台的大型车队从至少十个人的专业安全团队至少花一年才能建立起来的「人+KPI」安全体系，缩短到 2-3 个人、三到六个月就可以初步建立起来一个「AI+自主执行」安全体系。
运营效率、成本毛利管控都可以用这个思路，以 AI 的方式来建立体系。与安全不同的是，运营效率、成本毛利有更多公司本身业务的特点，可以随着深入让 AI 智能体更加融入公司本身的独特 know-how，最终让效率和成本显现出独特的优势。
这一波 AI 技术，带给大中型车队最大的惊喜，不是解决某个具体问题，而是让他们能以远低于传统方式的难度建立可以离得开老板的自主运营体系。在未来的两三年内，不同车队管理水平之间的 PK 将体现在植入了不同团队 konw-how 的智能体与智能体之间的竞争。
超大型车队： 运营平台的代际升级
超大型车队，通常是五千台车以上的平台型物流公司，京东、顺丰、通达、极兔、跨越等。
对有几千几万台车的超级大车队来说，运营平台本身就是核心，因此问题不是如何建运营体系，而是如何用 AI 来升级自己的体系。对万台超大型规模的车队运营来说，任何一个环节的改善价值都会乘以一万倍，运营平台的升级杠杆极大。
在未来的超级大车队运营体系中，以 AI 智能体为代表的数字人，将是与人类员工、车辆设备同等重要的第三生产要素，所以需要从根本上思考车队运营中的 AI 智能体是如何构成。
如下这个公式，就是未来几年智能体的基本范式：
AI 智能体 =（车货人场场景数据+ 知识库）*人机互动通道*大模型
首先，无论是在调度、客服、安全、成本管理、经营分析等哪个环节引入智能体，来自于现实物理世界的场景数据是智能体发挥任何作用之前的必须输入，现实物理数据的数据输入越是准确及时、有机充分，AI 越能结合知识库做出准确的判断。其次，智能体形成的判断必须通过与人或者其他系统进行通讯，才能作用于运营体系，比如它打个电话给客户、司机，或者在业务系统里下一张订单。智能体与人或者系统建立的互动通道越是畅通，能发挥的作用越大。
所以，智能体的能力，就取决于场景数据、知识库、人机互动通道三个要素的水平。三个要素面向 AI 进行整体性的升级，这个公司的运营体系才能实现代际升级，抢先实现的超级大车队，会发挥出巨大的优势。具体来说：
第一，知识库：对于飞书钉钉等办公软件平台早已普及的超大型企业，知识库往往很丰富，通常并非瓶颈。
第二，场景数据：万级超级大车队肯定都是业务种类覆盖多种场景、多个地区的全国甚至是全球性复杂运营组织，而「人+KPI」的运营体系更多依赖结果数据，场景数据当前只服务于分散在不同的业务组织里的各种组织角色，数据质量必然千差万别层次不齐，例如，过去十年里，一万台车上可能安装了上百种不同的传感设备，每种设备的算法标准都不一样，以这样的数据质量，智能体难以准确判断究竟哪个司机有不良驾驶习惯，更无法作为合格的数字人真正帮助安全部门提升效率。
第三，人机互动通道：目前的运营架构中，人与人微信、电话等通讯通道；系统与系统之间有 API，但是智能体与司机之间应该建立什么样的沟通通道最有效率？会有越来越多的「数字人」活跃在超级大车队运营体系中，他们不能自己去分别随便找客户沟通，分别随便找司机沟通，公司的平台必须为智能体打通畅通、高效、可管理的沟通通道，才能确保这些智能体发挥确定性的价值。
所以，超级大车队运营体系升级，是整体平台的升级。尤其是对场景数据、人机互动通道的平台性升级，是 AI 化投入的关键。只有对场景数据和互动通道进行巨大提升和充分部署，超大型企业最宝贵的人才及知识库才能真正变成以一当万的价值，AI 化的车队运营体系作为一个整体才能有独特的优势和壁垒。
AI 在车队运营体系中的作用才开始，一两年内会越来清晰，欢迎找我拍砖、交流、探讨。
来源：互联网
