中交兴路大卡数字人智能体让在途管理更高效

覆盖钢铁、煤炭、建材、快消、农牧等高价值场景的大宗公路运输，长期受“偷窜换货”等在途管控难题的困扰。

一是相关违法违规行为非常隐蔽，难以实时动态发现；

二是事后溯源取证费力耗时，占用管理人员主要精力；

三是前置工作依赖人工且繁复，导致本职管控工作缺位。

随着大模型与智能体技术的发展，货运车辆的在途管理数字化服务，正在向“资深专家全链路协同”进化，重塑公路货运履约管理新模式。

作为AI智能体工具，“大卡数字人”如同7×24小时全天候值守的风险管家，紧扣货主企业、物流企业的履约需求，承接货车在途管理中最费时费力的工作环节，帮助管理人员腾出精力，专注于风险处置、追责等核心工作。

告别手动操作

释放宝贵精力，专注核心在途管车业务

以往，货主或物流承运商企业将车辆纳入在途管理前，需对接订单系统，靠人工逐一把订单和车辆信息转录入至自有TMS管理系统，特别是对物流企业而言，需对接上游不同货主企业订单系统进行录入。整个过程不仅操作重复性高、工作量繁重，一旦信息录入错误，可能直接影响管车效率及履约服务质量。

“大卡数字人”支持对接订单、TMS系统，基于对该业务环节的理解和知识沉淀能力，自动化完成系统数据字段的识别和转录工作，实现对人工手动转录操作的替代。对车辆管理人员而言，繁杂的案头工作将逐步交由AI处理，从源头化解忙不过来盯车、管车的痛点，让更宝贵的人工精力聚焦于工作的核心。

告别数据泥淖

从智能预警到自动举证，追责快人一步

过去，管理人员无论是事后发现车辆异常情况，或是大量接收单一风险预警提示后，总要花大量时间从不同系统中调取历史行车信息查明原因，举证问责。但往往这一过程已经让管理人员深陷“数据泥淖”，不仅处置进度严重滞后，更无法从最佳时机对风险进行干预。

当录入信息同步至“大卡数字人”后，这位智能助手便为管理人员建立在途实时管控任务，通过时刻紧盯车辆实时动态、运输节点，重点对偏航、闯禁行、违规停靠等异常行为综合研判，识别人工审查难以发觉的偷、窜、换货等隐蔽违规行为，在进行风险等级评估后，将真正需要关注的高风险事件实时推送给管理人员。

在推送预警的同时，“大卡数字人”如同一位资深调查员，会自动把碎片化的信息拼成完整的证据链，把“为什么可疑、证据在哪里、下一步该如何追责”等问题一并捋清，大幅减少管理人员线索查证所花费的时间，尽快响应风险，从而有效干预或问责。

此外，基于上述能力，当管理人员想主动摸排风险时，只需像聊天一样发问“帮我查查今天有没有停车异常的车辆”，“大卡数字人”便精准分解和分析需求，从海量数据中抽丝剥茧，快速生成一目了然、有理有据的专项分析报告。

告别信息孤岛

打通业务系统，让在途管理更聪明

面对货运车辆在途管理多元化的业务需求，“大卡数字人”支持用户更多相关业务系统的快速接入。在合规应用的前提下，通过从不同系统中不断强化学习业务知识，协同管理人员更高效地完成各项工作。

例如，用户对接的订单、TMS系统越多，“大卡数字人”就能围绕运单和车辆管理形成更全方位的知识库，持续提升单据录入和车辆管理的效率，进而形成在这一环节的专业服务壁垒。

再如，随着越来越多企业为自有车辆加装摄像头、ADAS等主动安全设备，“大卡数字人”在串联证据链时，如已对接车辆主动安全监控系统，便能进一步对视频画面中的风险行为进行分析识别，将时间戳、视频画面、装卸动作与车辆在途行驶信息进行比对、验证，并形成结论，让举证更加严谨、充分。

目前，大卡数字人已在多场景企业得到应用，实现货运车辆在途风险管控效率的跃升：

典型案例1

某大型水泥企业河北分公司，针对熟料及散装水泥产品运输过程中存在的偷窜换货潜在隐患，引入了“大卡数字人”，以自动化业务流程处理、风险感知和高效举证，有效破解管控工作存在滞后的难题，并结合决策建议对高风险车辆实施统筹管理，实现物流履约时效与安全水平的双提升。

典型案例2

某山东啤酒企业酒瓶回收业务，利用“大卡数字人”进行车辆异常停靠的智能预警，在管理周期内甄别出10%的运单存在高风险停靠行为，并给出充足举证信息，快速流转到人工逐一核实追查，有效遏制酒瓶外流隐患，帮助企业挽回经济损失。

当前，国家政策层面大力推动人工智能技术在交通运输领域的应用。面向“十五五”开局之年，交通运输部等七部门联合发布《关于“人工智能+交通运输”的实施意见》，对大模型技术在交通运输领域的落地部署，以及智能体应用的普及，均提出明确指引方向。

借力人工智能赋能交通行业数字化转型的政策东风，传统粗放式货运车辆管理模式迎来全面革新机遇。“大卡数字人” 依托大模型与智能体技术，帮助企业压降管理成本、补齐在途风险管控短板，助力交通运输行业朝着高质量发展、高水平安全的目标稳步前行。