技术零部件AI或许能让卡车运输公司更容易自建软件、自动生成运费报价，并收集以往未被记录的市场情报。
但McLeod Software高管表示，真正的机会在于把技术应用到这些决策所处的业务场景之中，同时他们清醒地认识到，开发软件比维护软件要容易得多。
这些是McLeod Software用户大会上一场媒体圆桌讨论的核心议题，高管们还谈到了自动驾驶卡车，以及在监管趋严下合规小车队面临的更高审视。
McLeod首席AI官Mario Moore是卡车运输行业的新人，他表示对该行业愿意尝试新兴技术的姿态感到惊讶。
他说：“业界显然对新技术和提升效率的能力有强烈需求。”
McLeod认为AI作用日益凸显的一个领域是运费定价。增长与特别项目副总裁Doug Schrier表示，运价情报需要考虑的不只是当下市场处于什么位置。
它还应考虑承运商对这票货有多迫切需要、经纪人是否有运力覆盖，以及这票货在整个网络中有多抢手。AI还能加速报价流程，让承运商和经纪人在纳入这些因素的同时更快响应。
市场情报本身也能变得更及时。Schrier指出，当前运价信息传到决策者手中时，可能已是几天前的旧数据。
战略联盟副总裁Ahmed Ebrahim表示，还有一类极具价值的定价情报如今基本未被记录：经纪人与承运商在成交前一票货可能要谈七八轮。TMS最终只记录了交易，却没记录之前的全部谈判。
智能体（Agentic）AI可以捕捉并汇总这些互动，成为另一种市场情报来源。
Ebrahim说：“被记录下来的只有最后一次成交，而不是之前那七八轮。”他称这些缺失的对话是运价图景中“很大一部分”，现有技术手段都没能捕捉到。
Moore表示，AI理解上下文的能力，正是这项技术特别有用的地方。
用户可以用大白话告诉AI自己有闲置运力、进度落后或在某方面需要帮助，AI就能把这些背景和现有数据结合起来。但即便知道了合适的市场运价，也不保证这票货就赚钱。
Schrier说：“我可以用合适的价格接对了的货，却依然不赚钱。”
比如，卡车把一票定价不错的货拉到一个没有回程货的市场，空等两天，一开始把运价算对的收益就全抵消了。
生成式AI也降低了开发软件的门槛，让人联想到运输公司自己开发运输管理系统（TMS）的可能。McLeod并不排斥这种可能。
该公司本就在一支100多名开发者的工程团队中广泛使用AI。总裁兼CEO Tom McLeod表示，这带来了“相当显著的生产力提升”，涵盖编码、代码审查、网络安全检查和自动化测试。
但Moore提醒，自建系统的企业必须明白，承诺不会在软件上线时结束。
他说：“软件的支持模式并没有改变。”
企业需要有人能修复问题、随需求变化维护系统。Schrier补充说，规模与复杂度将决定自建系统在哪些场景才划算。
一支从表格管理升级到较简单AI应用的小车队，可能获得显著效率提升。但软件开发不是三个月上线就能抛诸脑后的项目。
它带来的是持续的支持、维护、培训、变更管理、安全和可扩展成本。
McLeod把当前对自建系统的热情，比作大约40年前卡车运输行业早期采用计算机。
那时编程语言和微处理器系统足够普及，一些卡车公司会让员工自行开发调度或规划系统，其中不少成功运行了多年。
挑战在于系统逐渐庞大，必须兼顾从计费、授信到燃油附加费、滞期计算、司机功能、EDI交易以及外部供应商对接的一切。
最终，有些系统变得难以维护和支持。
随着自动驾驶卡车开始进入商业车队，McLeod也希望在其中扮演角色。他引用预测称，要到2035年自动驾驶卡车才可能占美国车队约15%。
初期应用很可能仍集中于限制进入的高速公路，做枢纽到枢纽、或上匝道到下匝道的运营，而非穿行城市道路。
长途干线运输是最明显的使用场景，因为自动驾驶卡车不受人类司机工时限制。
McLeod承认，自动驾驶技术的发展比他预期的慢得多。
但该公司已有一家客户准备部署并扩大自动驾驶卡车车队，McLeod希望凭借自身平台去支撑这一举措。
他说：“如果有人真能高效部署这些车，那他们就能真正抢占市场份额。”
随着货运欺诈日益复杂，技术在区分合规车队与不良分子方面也变得愈发重要。McLeod表示，解决这个问题需要来自多方的信息。
例如，在政府登记只运营5辆卡车、一周却接了30票货的车队，就值得更仔细审视；与几十家共用注册地址的车队也一样。
但Tom McLeod提醒，不要因为审查趋严就把合规的小车队挤出货运生态。
他说：“我认为小车队对生态的重要性和大车队一样。”他补充说，当承运商资质受到质疑时，小车队“受冲击最大”。
他表示，小车队可以通过更谨慎地选择合作的托运人和经纪人、建立更长期的关系来自我保护。当车队每次都从不同来源接货，每个新伙伴实质上都要“从零开始”去判断它是否合规。
合作方之间可验证的信用记录，能让这件事容易得多。
McLeod说，利害关系不止于个别小车队。小车队在需要时提供运力，并帮助支撑高效的货运网络。
他说：“我们整个体系的效率，取决于小车队及其生存能力。”
AI真正值钱的不是帮你写代码，而是帮你把“为什么接这票货”想清楚。国内不少车队老板凭感觉报价，结果看似赚了运价，却困在没有回程货的异地白白耗两天。McLeod说的“上下文决策”正是国内最缺的——把线路、运力、油价、账期放进同一个判断里。另外，自建TMS听起来很美，但维护成本会被严重低估，小车队不如先用好成熟SaaS，把精力放在选对货、留好司机上。
