服务保养Fleetio 正式发布 AI 维修顾问（AI Service Advisor），结束了为期六个月的公开测试，进一步强化了该工具自动处理车队保养决策与流程的能力。
据官方通报，在测试期内，维修顾问评估了超过 14 亿美元的保养支出，并让车辆平均每次维修提前约 2.5 小时重返运营。目前其平台上每三家企业车队中就有一家在使用该工具。
维修顾问会自动梳理需要处理的故障、结合具体场景评估维修方案、起草工单，并在车队既定政策内推进低风险审批，维修结束后自动关闭常规跟进。
该工具还能在车队既定政策内批准低风险维修，并在服务完成后自动关闭符合条件的保养项目。Fleetio 表示，每月通过维修顾问自动解决的保养问题超过 2000 个。
“不用逐条核对每一张工单，这点太重要了，”Ramos Oil 的车队管理经理 Jill Perry 表示。她说该工具每天能为她节省约 1.5 小时，估算下来一年可达约 400 小时。
Fleetio 称，维修顾问依托其 14 年的保养数据，覆盖“数百万台资产与数千万张维修工单”。
北美车队管理软件已经把 AI 用到了保养决策的“最后一公里”，这对中国车队很有参考价值。国内像满帮、G7、易流等平台也在做车队数字化，但多数仍停留在定位、油耗、里程等“看得见的指标”，真正能帮站长自动排工单、批低风险维修的 AI 还不多。对于动辄几十上百台车的中小车队，保养排期混乱、过度维修、工单扯皮是老大难，Fleetio 这套思路值得国产 TMS 与车队系统借鉴。不过要注意，AI 审批低风险维修的前提是车队有清晰、可执行的内部政策，国内很多车队制度还不够细，直接照搬容易“AI 替你背锅”。卡车人看来，这类工具短期更适合大型物流企业和集团车队试点，先把保养标准流程固化，再让 AI 在规则内减负，才是稳妥路径。
