技术零部件人工智能正让车队得以识别危险驾驶、在事故发生前给出驾驶室即时反馈，并识别出安全表现良好的驾驶行为。
“数据驱动安全：AI如何提升驾驶员辅导与车队运营”是9月22日在匹兹堡举行的美国卡车运输协会（ATA）技术与维修委员会秋季会议期间举办的第二场AI峰会分论坛。
在分论坛上，一组由车队与技术专家组成的专家小组表示，AI正让车队更早识别危险行为、提供即时反馈，并针对单个驾驶员定制辅导。
小组成员包括：Isaac Instruments联合创始人J.S. Bouchard；Netradyne业务发展首席官Adam Kahn；Motive安全与合规战略负责人Gary Johnson；Modern Transportation战略运营与规划副总裁Dan Benacquista；以及Lytx产品管理高级总监Dan Lambert。
Modern Transportation是一家总部位于匹兹堡的散装物料运输与物流服务商，也是车队安全AI系统的先行者。Benacquista表示，Modern Transportation的理念是用AI来增强员工，而非取代他们。
他说，目标是赋予人们此前因时间、成本或其他实际限制而不具备的能力。
而在安全与驾驶员辅导方面，他表示AI最重要的好处之一，是让车队能够快速响应道路上的事件。
例如，传统远程信息处理系统能识别一次急刹车事件，但车队管理者可能要等到事件过去数天甚至数周后才审阅到这些信息。
Benacquista指出，到那时，不安全行为与辅导之间的即时联系已经断开。
但现代AI安全系统可以利用摄像头和机器视觉，在分心、使用手机、跟车过近或其他危险行为发生的当下就检测出来。随后驾驶室内的警报可以提醒驾驶员放下手机、拉大跟车距离或更加关注路面。
而这些干预会带来即时、可验证的安全驾驶提升。
Lambert表示，Lytx发现一旦启用驾驶室警报，某些不安全驾驶行为中有超过90%会消失。
Kahn对此表示认同，并指出辅导越贴近行为发生的时刻，改变该行为的可能性就越大。
“如果我把辅导推到当天结束，我在驾驶室里辅导的效果仍是最佳时的两倍，”他说，“如果推到周末，我在驾驶室里的效果比一周后高出十倍。”
Johnson补充道，AI还能让车队针对单个驾驶员定制辅导。
“不是每个人接收和接受辅导的方式都一样，”他说，“这不是一刀切。”
Benacquista表示，Modern Transportation利用AI在碰撞发生前，就寻找分心、疲劳等前兆行为。
“对我们来说，这才是真正的要义——尽可能保持主动，”他说。“事后辅导有帮助，但无法替代预防。”
该技术还能帮助车队选择合适的应对方式。一次轻微事件可能只需要一段简短的自主辅导视频，而不必与驾驶员面对面谈话。
AI还给车队带来了老旧远程信息处理系统经常缺失的一样东西：情境。
一次急刹车事件本身，并不能说明驾驶员是分了心，还是在正确地应对一辆切入车道的轿车。即便产生相同的远程信息处理警报，这也是两件截然不同的事。
Benacquista表示，通过分析视频与车辆数据，AI能帮助判定事件的原因与严重程度。一名为避让行人而急刹车的驾驶员，不应与一名因看手机而刹车过晚的驾驶员被同等对待。
他补充道，这种额外的情境有助于提升驾驶员对Modern Transportation安全系统的信心。
误报或缺乏情境判断的事件，会迅速侵蚀驾驶员对系统的信任。
复盘一个事件并展示驾驶员应对正确，能证明系统并非单纯在寻找违规。
AI还能把单独看似乎无关的事件联系起来。
一次变道、一条手机警报和一次急刹车，过去可能被当作三起独立事件分别审阅。AI安全系统能识别出它们按顺序发生，可能代表一段持续的注意力分散驾驶。
这种模式识别让安全管理者能锁定当前风险最高的驾驶员，而不必花数小时审阅车队产生的每一个警报和视频片段。
而且分析还能延伸到驾驶室之外。
Kahn表示，AI可以审视某次在配送中心的延误是否给驾驶员施加了按时完成交付的额外压力。如果车队在30分钟的装货延误后没有调整工作任务，由此产生的排程压力就可能导致超速或其他危险决策。
这让车队管理者有机会去解决不安全行为背后的运营成因，而不是自动把责任全推给驾驶员。
就这方面而言，Bouchard指出，摄像头、ELD（电子记录设备）和远程信息处理系统产生的信息量，很容易让安全部门不堪重负。
但他补充道，AI可以筛选这些信息，剔除低价值警报，把注意力引导到最重要的事件上。
Bouchard表示，AI供应商和车队的一个共同目标，应该是避免产生不必要的视频和警报。
例如他说，如果驾驶室警告提示驾驶员拉大跟车距离，而驾驶员立即响应，可能就没有理由把那段视频发回后台审阅。
“AI安全的圣杯，是拥有一套监控驾驶员行为、却在后台什么都不生成的系统，”他说。
Adam Kahn指出，并非所有不安全状况都是驾驶员的过错，AI能为那些事件带来更全面的洞察。
这篇文章讲透了AI安全的核心逻辑——从“出了事再查”变成“出事前就管”，对国内车队太有现实意义了。国内很多车队装了主动安全预警（DSM、BSD盲区监测），却只把它当罚款扣分的依据，驾驶员反感、信任度低，最后设备成了摆设。真正该学的是两点：一是辅导要“即时”，当场提醒比事后谈话效果好十倍；二是给数据补“情境”，别一见急刹就罚，先看清是避让行人还是看手机。对卡友来说，这类系统用得好是保护伞，用成纯监控就是紧箍咒——选车时不妨多问一句：这套系统的预警逻辑是否讲人情、能不能减少误报。这比单纯看配置表实在得多。
