## 820｜案例：路歌用AI帮助货车司机，货物破损率从20%降到1.7%

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虽然这个场景离我们大部分同学的生活或者工作很远，但是你可以跟着我的讲述想象一下：夜里11点，某个偏僻货运站的装货现场，刮着刺骨的冷风。一辆货车正在装工业卷纸，就是那种造纸厂生产出来的、一卷就有几百公斤重的大卷纸，要运到下游工厂做加工。按照货运平台上的标准，车辆底仓必须垫泡沫板、保持干净，卷纸之间要加隔板防止摩擦。

但现场管理人员早就下班了，司机师傅看了看四周，没人，心想：这么晚了，少装几块隔板应该没事。两天后，货到了目的地，收货方一验货，发现卷纸多处破损，直接拒收。辛辛苦苦跑了两三天、上千公里的司机师傅欲哭无泪。

这样的事，在物流行业天天发生。司机也不是故意的，就是觉得麻烦，而且没人盯着。

这就是物流行业的老大难问题：规则是有的，流程是写清楚的，数据也是采集了的，但最后让这些规则真正落地的那一步，往往是最难的。这就像快递的“最后一公里”，货物已经运到了小区门口，但最后送到用户手里这一步，往往是整个物流链条中成本最高、效率最低的环节。

前段时间，我们得到AI高研院的同学去安徽合肥游学，在一家叫“路歌”的货运物流数字化平台，看到他们是如何用AI打通这“最后一公里”的。

路歌在这个行业干了20多年，服务了十万多家企业、近400万货车司机，是货运物流领域的头部玩家。我听完分享，觉得非常有启发，今天分享给你。

要知道，这就是AI在第一线正在解决的鲜活问题。很多时候，我们刷短视频或者看公众号文章，时间长了发现AI仿佛就是在变着花样写文章、生图片和批量做短视频。但真正走出去，你就会发现已经有太多的企业把AI落地在自己的业务流程里，可能不够性感，但是非常管用。

路歌的COO叶圣跟我们讲，他们用AI解决物流行业的三大场景问题。这三大场景，对应的是人性的三个弱点：懒、贪、滑。这听起来有点直白，但确实很准确。

第一类场景：重复工作，对应的是“懒”。

先说配载员。我先和你解释下他是干嘛的。配载是物流运输的核心环节：货主给的是订单，比如从南京发往上海的10吨货物、从苏州发往杭州的8吨货物，配载员要把这些订单合理匹配到合适的车辆上，确定车型、规划路线，确保车辆尽量满载、路线最优。

这个工作听起来简单，做起来相当耗脑子。一个有经验的配载员，一天最多能处理30到40单，还容易因为个人经验不足，出现车辆没装满、路线绕远的情况，浪费运输成本。

路歌服务过一家棉包行业的客户，年业务规模10亿，配载团队每天满负荷，到了一个传统人力管理的极限，而且一旦资深配载员请假或者离职，整个配载工作就受到很大影响。用了AI配载之后，资深配载员的重复工作被AI接管，年业务规模从10亿提升到13亿。

还有一家综合物流企业，年营收1亿多，业务规模始终上不去——不是没有订单，而是配载人手不够算。AI配载让他们在团队人手不变的情况下，每天能处理的订单量增长了，年业务规模从1亿多提升到1.5亿，而且没有多招一个人。

再说客服。路歌平台上有近400万货车司机，这些司机在运货过程中，会遇到各种琐碎问题：怎么拍车头照片上传？怎么开票报销？不同企业的卸货要求是什么？这些问题平台其实都有答案，规则都写清楚了，但司机懒得找，也不知道去哪找，只能打电话问客服。以前路歌有6个客服轮班值守，还是挡不住超过30%的司机因为等不及而直接挂断，投诉和不满情绪双双上涨。

现在路歌有个AI智能体叫“路歌婷姐”，专门服务货车司机，7×24小时在线，司机点开就能问。比如司机问“我怎么接不了单”，婷姐会告诉他“检测到您的认证已过期，请点击我的认证中心，重新上传证件”。再比如司机问“我的运费三天了还没到”，婷姐会回复“已为您生成运费查询分单，预计24小时内反馈”。

更厉害的是，婷姐能识别方言，比如山东司机讲话喜欢倒装，河南司机讲话特别简练，婷姐都能听懂。效果怎么样？从6个人值守到1个人统筹，司机的咨询等待问题基本消除，仅网络电话这一项，每年就节省超10万元。

这里有个很多企业容易搞错的地方。很多传统企业想到AI客服，第一反应是：把客服部的人裁掉，换成AI。但路歌的做法恰恰相反——客服部没有缩编，而是升级了。那些原来每天接电话接到崩溃的客服，现在转型成了AI的训练员，专门负责标注数据、优化提示词，判断婷姐哪些回答对了、哪些回答跑偏了。

某种程度上，客服部变成了“客服训练部”。这些人最懂司机会问什么问题、什么回答让司机满意，这些经验是任何技术同学都替代不了的。AI接管了重复应答，人负责让AI变得更好，至少在路歌这里，这是对的分工。

说实话，这个我也有同感。2025年我们得到内部举行的“金饭碗大赛”，就是每个人要做一到两个AI项目或者智能体，用来真正解决自己工作中的卡点。最后评分时，大家惊讶地发现，完成质量最高的团队根本不是开发团队或者资深编辑团队，而是客服团队，因为他们在第一线，接触到太多的用户痛点了。AI来了，他们的经验反而更加宝贵。

此外，路歌还有个AI落地场景是风控审核。以前，证件核验、订单审核、运输凭证问题识别，全靠4个人每月埋头处理200多张老账，每单耗时一小时，繁琐且被动。AI接手后，自动匹配、审核、发邮件，处理成功率超过90%。以前一天处理一笔证件加急需要切换四个系统，现在企微小助手自动抓取需求完成加急，运营效率提升了94%。

第二类场景：权力寻租，对应的是“贪”。

物流行业有个关键角色，叫调度。调度负责给司机派单，决定谁拉什么货。这个角色天然会追求个人利益最大化：优先给回扣多的司机派单，找不到车时就分给其他信息部赚差价，哪怕这些司机的车辆条件差、运输时效没保障。这不是道德问题，而是结构性问题。只要这个环节由人来决策，就会存在“人为偏好”，整体效率就不会是最优的。

路歌曾服务过一家物流企业，老板深受调度腐败困扰，每年因为调度回扣和差价损失的成本超百万，多次更换调度人员、制定监管制度，都没用。只要有人为选择的空间，腐败就很难杜绝。

路歌部署了AI调度系统，策略分三步走：第一步，让AI来派单，所有订单分配、车辆调配，全由AI按预设规则自动完成，调度人员没有自主选择司机的权力；第二步，专家团队持续盯着AI的调度数据，发现异常就调规则、喂高质量数据，保证AI越跑越准；第三步，只留新人处理异常，比如车辆半路故障、货主临时改单，新人按AI的指引处理，老调度靠边站。

第三类场景：标准执行，对应的是“滑”。

就是开头说的那个案例。这家物流公司上线路歌平台的第一个月，货物破损率超过20%，风控要求下线这个客户，营销坚持要保留，僵持不下。路歌的解法是：要求司机装货前、卸货前各拍4张照片，AI自动识别。比如隔板装了没有？底仓干不干净？有没有按标准操作？AI一眼就能看出来，不符合就立刻提醒，整改完成才能发车。不需要管理人员盯着，不受夜间装货影响，不给人“滑头”的机会。经过一段时间优化后，这家客户的货物出险率从20%多降到了1.7%。

这三类场景，其实都在解决同一个问题：数字化已经做了90%，有平台、有数据、有规则，但最后的那10%，让规则真正落地、让效率真正提升，靠人做不到，AI做到了。

说到这里，你可能会想：这套思路，在我的行业能用吗？

我在参加AI高研院的同学里，找到了两个类似的把AI用到业务一线的例子。

王宁在养老行业干了快20年，她发现护士最大的痛点不是照顾老人，而是写护理档案：一位新入住老人的全套档案，平均要写4小时，写完了还要分别上传到医院系统、长期护理保险系统、消费券核销系统，这几个系统之间数据不打通，真正陪伴老人的时间所剩无几。

她的解法是：护士口述，AI自动转文字、识别关键信息、生成规范记录，1分钟搞定。每位护士每天节省1小时，2025年她的企业实现了30%的营业额增长，员工流失率不超过5%，远低于行业20%-30%的平均水平。

陆勇干旅游30年，他盯着一个问题：签证部70个人的重复劳动，能不能用AI解决？他做了签证知识提问智能体、培训智能体、产品信息整理对比智能体，落地后效率大幅提升。后来他创业做“橙阳旅行”，27个人的团队，半年基本实现盈利。

这三个案例，我不知道你有没有一种感觉，就是相比很多短视频里的AI，一点儿也不炸裂，更不会让你觉得封神，因为技术底层无非就是拍照识别、语音识别和AI搜索匹配。甚至因为要用在企业一线，用的还绝对不是技术领域里最前沿的技术，但他们解决的问题却非常实用。

我觉得这个关键就在于：你脑子里有没有一个一直没解决的问题？当你带着这个问题去使用AI，会产生更大的价值，你也能看到答案的效果越来越好。你也就有了正反馈，而不是拼命追着最先进但也最不成熟的AI技术跑。

今天这几个案例，都来自我们的AI高研院。只要有时间，我特别喜欢跟着大家一起去探访这些把AI真正用在一线的公司。在这里，我简单介绍下AI高研院，之前有创始的第0期，现在第1期的同学即将毕业，第2期也正在招生、即将开学，学期是半年，一个月一次，一次2-3天，会带大家到12家企业游学，也会有6次实战大课。

对我来说，虽然游学去的12家企业很珍贵，但我更喜欢看到报名同学的企业通过学习，在半年时间内把学到的东西用在了自己的场景里。比如今天介绍的王宁和陆勇，其实就是很好的例子，他们把其他企业的AI实践迁移到自己企业内，用来解决一个只有自己知道的行业痛点。

不过我也必须提醒一下，AI高研院因为一期只招50人，所以需要面试。这个面试不是为了筛选，而是希望能真正匹配，找到愿意去用AI改变企业的人，而不仅仅是因为AI而焦虑的人。

另外，这个项目确实也需要时间和精力，当然学费也不便宜，需要真正能把学到的AI经验在企业里雷厉风行地推动下去。所以我建议最好是创始人或者核心业务的一号位来报名，这不是在乎职级，而是我觉得如果不是创始人或者一号位，你学到一身本领，也很难快速推进改革。AI时代，速度就是第一位的。

如果你感兴趣，我在文稿里放了一个报名二维码，你可以微信扫码添加工作人员，了解具体项目情况。

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最后我想说，真正有价值的学习，不是去抄作业，因为每个公司的情况都不一样，你的业务流程、你的团队结构、你面对的客户，都和别人不同，直接照搬只是换个皮，很难真正落地。

真正有价值的，是你自己脑子里本来就装着一个没解决的问题，听到别人的做法，突然脑子里火花四射：“对，这个思路，我也可以用在这里”。有了那个火花，剩下的事，还是要自己去做。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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