11月4日，繼9月公開行為分取消判責原則後，貨拉拉再次公開&&AI安全防控及判責算法，聚焦於提升貨運司機的安全保障與判責體驗。據悉，AI安全防控系統由貨拉拉技術團隊歷時四年自主研發，通過感知、檢測和自動化處置的能力，可實時監測訂單是否存在危險品運輸、違規載人、疲勞駕駛和貨物超限等情況，並做出強制取消訂單、司機端彈窗提醒等干預處理。

  訂單取消後，&&AI判責系統算法則會自動採集各類數據，並從海量數據中提取其中的關鍵信息，結合&&規則進行分析，初步判定責任歸屬，如果是違規訂單取消，AI則會直接判定司機無責。數據顯示，AI全面應用後，貨拉拉危險品運輸和違規載人日均風險單量下降30%，人機結合判責時效由過往的72小時縮短至48小時。

  AI實時監測，日均風險單量下降30%

  中國物流與採購聯合會發布的《2025年貨車司機從業狀況調查報告》顯示，44.34%的貨車司機希望結合實際情況，推動疲勞駕駛治理的人性化，28.13%的貨車司機&&常遇到的貨運糾紛是發貨人要求超載超限，這也體現出疲勞駕駛、超載超限等安全相關問題一直是貨運司機們的核心關切之一。

  據貨拉拉介紹，目前，&&的AI安全防控已覆蓋從用戶下單至司機運輸等各個環節，可實時監測訂單運輸情況。用戶下單時，&&算法會檢測用戶是否存在違規行為，如識別到存在高危場景，則阻止用戶下單，並做出相應安全提醒。在司機接單運輸及完單過程中，&&也會通過圖片、語音等算法綜合分析&&運營數據，識別本次運輸貨物是否合規，是否存在違規載人等，並基於違規類型和風險嚴重程度分別採取“強制取消訂單”“給司機發送彈窗或語音提醒，引導司機無責取消訂單”“給司機/用戶發送安全中心提醒”等不同干預動作。

  同時，算法也會實時監測司機駕駛時長，司機連續駕駛4小時後，每小時給司機發送一次疲勞駕駛彈窗提醒，直至司機休息。貨拉拉&&數據顯示，AI全面應用後，危險品運輸和違規載人的日均風險單量下降了30%，日均強制取消違規訂單超千單，超限識別平均準確率超80%。在司機安全教育上，近一年，&&累計推送安全課程43節，超1700萬人次完成學習，同時通過新就業形態勞動者職業傷害保險為司機提供兜底保障，試點以來累計投入1.75億元，保障8.9億單。

  “AI可以在第一時間快速、準確地處理海量數據，通過算法模型精準識別出危險品運輸等違規行為，使得對貨運安全的管控，從事後走向事前和事中，從被動走向主動，從降低影響走向預防發生。我們希望司機可以安全掙錢，用戶也可以安心下單。”貨拉拉安全運營負責人李振營&&。

  人機協同判責，公正效率“兩手抓”

  9月，貨拉拉公開行為分取消判責原則時提到，&&是以“判責必須充分取證，證據不足一律無責”為原則，通過人機結合的方式科學判責。那麼機器是如何判責的？機器判責是否真的能保證公平？本次貨拉拉的算法公開圍繞AI判責進行了專門的解讀。

  據貨拉拉運營副總監靳威介紹，訂單取消後，&&AI判責算法會自動獲取訂單基本信息、訂單行駛軌跡等各類數據，並提取其中的貨物狀態描述、訂單備註等關鍵信息，結合&&規則進行分析，初步判定責任歸屬，在這個過程當中，算法可高效、全面收集相關數據，並做出分析。

  以危險品運輸、貨廂載人這些違規場景為例，司機取消訂單後，AI判責系統一般會根據&&規則直接判定為司機無責取消。目前，貨拉拉&&的人機結合判責的時效由過往的72小時縮短至48小時，AI判責全面應用後，&&司機申訴率也下降了近30%。

  “對於規則清晰、場景簡單的訂單，AI能夠比人工更快做出決策，司機可更快知曉訂單的判責結果，減少不必要的擔憂，而在複雜場景中，AI能為人工提供關鍵信息，輔助人工判責。但是&&也不會百分百依賴AI，如果司機對結果有異議，可在48小時內提交申訴。針對複雜訂單場景或司機提交申訴後的訂單，&&會通過人工進行二次覆核，以保證判責結果的準確性。”靳威&&。

  靳威指出，當前AI應用僅是貨運智能化探索的起點。未來&&將持續優化算法，傾聽司機反饋，希望讓每一位貨運從業者都能在更安全、更公平的環境中，共享智能化帶來的切實福祉。