在 G7易流数字大会上，“AI 重构车队运营管理体系” 正式发布，以 “新能源 + AI” 双轮驱动，从安全、效率、成本三大核心维度，破解千台级大宗新能源车队的管理难题，为行业注入全新增长动能。

新能源货运时代已势不可挡，2025 年行业渗透率已达 25%，预计 2026-2027 年将突破 40%，新能源化早已从 “选择题” 变为 “必答题”。与此同时，运力结构正在重塑，过去 90% 以上的个体散户模式逐渐被专业化、大型化车队取代，传统依赖经验和人情的管理方式难以为继。

其中，三大核心痛点尤为突出：

• 安全上，新能源车辆红灯司机占比达 30%，比油车多 1 倍，驾驶舒适导致分神、动力强劲引发激进驾驶、车辆结构变化带来致命风险等新问题频发；

• 效率上，大宗场景日均里程较油车下降 10%，行业车辆日均行驶时长仅 5.8 小时，部分车辆甚至每天仅运营 2 小时；

 • 成本上，电耗占比虽降至 10%-15%，但管理、轮胎维修等成本大幅上升，传统成本核算模型完全失效，安全、效率、成本的精细化管理成为大车队生存的核心门槛。

安全：AI 守底线 —— 从 “管事故” 到 “防风险” 的全闭环防护

安全是车队运营的生命线，G7易流的核心解法是 “AI 管风险”，而非单纯 “管事故”。基于海因里希法则，每起事故背后都隐藏着 300 次隐患、3000 次未遂事件和 30000 次不安全行为，事故绝非偶然而是必然爆发。而G7易流根据海因里希法则，创造性地提出“蝴蝶结理论”，进一步补充了风险管控逻辑：首先做到“聪明看见”，通过设备采集前端人、车、路、货大量数据，再通过AI算法，穿透“冰山之下” 的风险隐患，实现“聪明判断”，最后把判断进行输出，发出指令，直达一线，实现“有效执行”，构建了 “聪明看见 - 聪明判断 - 有效执行” 的全闭环：

聪明看见核心体现在风险识别层面，过去市场现存产品多聚焦于超速、打电话等显性的人的不安全行为，却忽略了场景化隐性风险。现在 AI 实现更精准与更广泛的双重突破：精准性上，规避复杂路况下的误报，能识别短时间玩手机、结合面部表情判断疲劳驾驶（避免对 “小眼睛司机” 误判）；广泛性上，覆盖了过往难以察觉的场景 —— 车辆盲区碰撞风险、车顶作业未戴安全帽的高空坠落隐患，甚至危化品运输场景中副驾驶的违规行为监测，真正做到 “场景无遗漏”。

在风险判断层面，过去仅能通过传感器捕捉 “急刹车”“快速变道” 等单一动作，无法解读背后的风险本质。现在 AI 实现 “看得懂、会预测” 的升级：既能读懂场景，区分 “单纯急刹车” 与 “跟前车过近、险些追尾的紧急制动”；又能提前预测，通过数据挖掘锁定高危司机，标记长下坡等易发生轮毂起火的风险路线，从 “亡羊补牢” 变为 “未雨绸缪”。

在有效执行层面，过去依赖人工抽查、事后电话通知，不仅效率低，还容易遗漏关键风险。现在采用AI + 人工双保险模式实现一线直达，司机出现分神、疲劳等苗头时，AI小姐姐实时语音提醒，中高风险则由安全员强制介入，要求靠边休息，此外，还会自动生成AI日报，清晰汇总车队整体风险数据、高风险干预情况及成效，重点标注未落实的干预任务与需跟进的红灯司机，助力管理人员精准推进后续整改，形成管理闭环。

腾骅控股的大宗场景实践印证了这套方案的成效：其业务需凌晨排队装货、司机休息片段化，且多跑国道省道，风险极高。借助 G7易流方案，不仅千公里风险从11降到0.9，风险干预率实现 96.9%，紫宝盒的前车启动提醒功能还解决了排队时司机易错过移车的痛点，彻底摆脱了 “全家总动员管车队” 的困境。

效率：AI 提效能 —— 让新能源车辆 “跑起来、多挣钱” 的智能解法

效率提升的核心是让新能源车辆 “跑起来、多挣钱”，关键在于打破信息滞后与人工依赖的瓶颈。G7易流通过 AI 赋能，让效率管理实现 “可视化、智能化、快响应”：

• 首先是看清效率，过去车辆分散在各地，是不是充分运转起来根本看不见，现在通过系统直观呈现车队整体运转状态与单车排班，灰色标记 5 天未动的 “闲置车辆”，红色标注高产值运营车辆，便于快速介入调整；

 • 其次是智能调度，过去调度靠人工硬扛，挂着线路图插小旗子，信息滞后 20 公里以上，派一个广州到沈阳的订单就要花 1-2 小时，还常出现 “车已卸完却才收到通知” 的情况；现在借助AI 的能力，根据用车需求筛选符合条件的车辆，调度结果自动录入系统，告别微信沟通、表格统计的低效模式；

 • 最后是异常快响应，以前司机路上遇到问题，总部根本不知道，司机没法处理打电话给车队长，车队长一人管几十上百台车，实在应付不过来；现在借助紫宝盒等设备，司机遇到排队、充电等待等问题时，AI 自动取证并实时同步平台，管理人员通过手麦直接下达指令，打通 “异常发生 - 处理 - 闭环” 的快速通道，让行业车辆日均行驶时长最高可达 8 小时以上。

成本：AI 控开支 —— 从 “事后核算” 到 “过程可控” 的精准化管理

成本管控的关键是从 “事后核算” 转向 “过程可控”，以前用excel管成本，数据都分散在不同的表格里，车辆成本核算难度极大， 且还容易出现各种错漏，司机任务结束后回公司报销费用，也容易出现重复报销、谎报等现象，现在AI 让每一笔费用都清晰可追溯、可优化。解决方案聚焦数据采集与智能分析两大环节：

• 一方面，自动整合固定成本、变动成本及人员费用等全维度数据，实时生成单车、线路成本报表，重点标记 “单量下降但充电费用上涨” 等异常项，助力快速定位问题；

 • 另一方面，AI 简化费用报销流程，司机拍照上传票据后，系统自动识别金额、车牌、时间等信息，精准排查重复报销、金额错报等问题，无需人工逐张核对。

滨拓物流的案例显示，AI 介入后，票据审核效率提升 9 倍（单张从 3 分钟缩至 20 秒），审核准确率达 99.8%，空驶率突破 18% 的长期瓶颈，财务团队从繁杂核算中解放，专注于线路成本优化、风险预警等核心工作。

当新能源成为行业标配，AI 已成为车队管理的 “新基建”。G7易流的 AI 重构方案，通过安全上的风险闭环、效率上的智能提效、成本上的精准管控，让 “新能源 + AI” 真正成为大车队的核心竞争力。在规模化运营的浪潮中，唯有借助技术力量，将安全、效率、成本的管理颗粒度细化到每一次驾驶、每一趟调度、每一笔开销，才能在行业变革中走得更远、更稳，共同推动物流行业的高质量发展。