4月21日，由公安部道路交通安全研究中心與中國道路交通安全協會共同主辦的2026年道路交通安全創新與合作大會在南京舉辦，大會聚焦自動駕駛運行安全體系構建、道路交通安全新特征與對策、數智化交管創新實踐等議題開展深入交流與成果分享。貨拉拉作為互聯網貨運領域的代表企業，受邀參會并在道路交通安全創新應用技術交流會上發表演講，系統展示了基于AI技術的貨運安全防控創新實踐。

　　作為中國領先的“互聯網+”綜合性物流平臺，貨拉拉業務覆蓋同城/跨城貨運、搬家、跑腿等多元場景。截至2025年11月，其業務已拓展至全球14個市場、超400個城市，中國內地覆蓋363座城市，月活司機達140萬、月活用戶1600萬。

　　隨著貨運平臺的快速發展，在極大地提升配送效率、優化物流資源配置的同時，道路交通安全風險也隨之而來，如何運用新一代的信息技術，把安全防控嵌入運輸的全流程，實現風險可預測、過程可管控、全程可追溯，已成為貨運行業高質量發展必須破解的關鍵問題。

　　貨拉拉安全總監池泳在交流會上表示，針對貨運行業長期存在的超載超限、違規運輸危險品、貨廂違規載人等痛點，貨拉拉確立了“保障人、車、貨更安全”的核心目標，依托AI技術構建了全流程安全防控體系。

　　池泳稱，平臺通過AI安全防控技術在下單、接單、裝貨、運輸等6個關鍵環節實施精準監控。其中，在用戶下單時，AI實時識別并攔截違規需求，從源頭把控安全；在司機接單及前往裝貨地途中，系統通過語義識別訂單內的溝通信息，及時發現并干預違規溝通行為；在裝貨環節，利用圖像與文字識別技術杜絕違禁品裝載；訂單完成后，則通過特征回滾分析優化后續管控策略。

　　除事前預警、事中管控及事后追溯外，貨拉拉還引入AI判責機制以提升糾紛處理的公平與效率。池泳介紹，訂單取消后，AI判責算法會自動抓取訂單軌跡、貨物描述、備注信息及溝通記錄等關鍵數據，結合平臺規則進行分析。這一過程不僅實現了數據的高效采集，更能客觀公正地初步判定責任歸屬，有效解決了傳統人工判責耗時長、標準不一的問題。

　　得益于AI安全防控的應用，貨拉拉的安全治理成效顯著。數據顯示，危險品治理上線后，上線城市日均攔截超過8000次，同時實現了對超載訂單的識別與干預。

　　在技術防控之外，貨拉拉持續加強對司機的安全教育，加大司機職業傷害保障的投入力度。近一年，平臺累計推送43節安全課程，學習人數超1700萬人次。此外，自2022年開啟“新職傷”試點以來，貨拉拉已累計投入超過2.1億元，累計保障10.7億單。

　　貨拉拉的AI安全防控實踐，為道路交通安全治理提供了數字化新思路。未來，隨著AI技術在貨運場景的持續深化，行業安全治理水平有望迎來系統性提升。