技术零部件Samsara 表示，其人工智能驱动的 Agent Studio 采用速度正在快速攀升，车队越来越多地借助 AI 智能体来自动处理行政任务、提升司机安全并管理合规事宜。
10 月 18 日，在美国卡车协会（ATA）于北卡罗来纳州夏洛特举办的管理大会暨展览新闻发布会上，Samsara 全球公共政策与政府事务负责人 Eric Danko 表示，自 6 月推出以来，公司 AI 平台的使用量增长了七倍。
通过 Agent Studio 提交的前 50 万条提示词花了 112 天累积，而最近 50 万条仅用了 16 天。
“一旦人们用上它，就会用得更多，”Danko 说，并指出约三分之一使用 Agent Studio 的客户已部署了两个或更多 AI 智能体。
该平台于 6 月在 Samsara 的 Beyond 大会上推出，并于上周向客户全面开放，让车队运营者无需编程经验即可创建自动处理特定运营任务的 AI 智能体。
它内置超过 25 个预建智能体，覆盖安全、合规与维保等领域，同时允许车队用自然语言指令创建自定义智能体。
Danko 表示，该技术特别适合卡车运输及其他实体运营——尽管运营风险高于办公行业，这类领域历史上却较少被技术覆盖。
Samsara 的优势在于其通过联网车辆、摄像头等设备采集的运营数据，该平台每年产生约 30 万亿个数据点。
与主要基于公开信息训练的通用的 AI 工具不同，Agent Studio 可调用车队自身运营中产生的数据，包括车辆位置、设备健康度与司机行为。
“没有人比运营者更了解自己的业务，”Danko 说，并解释客户可以用日常语言描述挑战，并构建专门应对这些挑战的智能体。
Danko 以拥有约 1000 名司机的 Jordan Carriers 为例，说明 AI 智能体如何改善车队安全。
此前，该承运商每天要与多达 140 名司机进行辅导，给安全部门带来巨大工作量。
借助 Agent Studio，Jordan Carriers 开发了一套方案，让 AI 智能体辅导低风险行为的司机，使人类安全经理能聚焦于风险更高的司机。
例如，AI 智能体可在班次结束时联系司机，讨论跟车距离，而更严重的安问题仍由人类教练负责。Danko 称该承运商报告事故率下降了 30%。
Jordan Carriers 还部署了一个工时智能体，识别接近驾驶时限的司机，并在违规发生前帮助寻找安全停车点。
另一项应用向约 1000 名司机提供个性化的每日开工简报，传达路线、天气及其他运营注意事项。
Danko 表示，人工提供这种程度的个性化关注几乎不可能。
Samsara 的另一家客户 Grand Isle 已为自身运营开发了 20 多个 AI 智能体。其中一个智能体跨公司各部门自动生成月度报告，将此前需要数天的工作缩短到每个部门约 5 分钟。
据 Danko 介绍，公司估计该任务耗时减少了 99%，每年节省超过 10 万美元。
Grand Isle 还开发了智能体，用于联系未在班次开始时正确签到的司机，并在检测到事故后启动事件管理流程。
在后一项应用中，智能体先联系司机确认其安危，再启动事故响应流程。
对 Samsara 而言，或许最大的意外是客户接纳语音交互的速度之快。
上线一个月内，语音就超越基于文本的聊天，成为客户与 Agent Studio 交互的首选方式。
“毫无疑问，最大的收获就是语音已成为新的[偏好]，”Danko 说。
他解释说，语音交互对卡车司机及其他难以停下手中的活去电脑或手机上打字提问的工人尤为宝贵。
例如，智能体可在司机进入地理围栏客户设施时自动提供指引，说明该走哪个入口、场内限速以及所需的个人防护装备。
这些指引可通过现有的车载技术送达，无需额外硬件。
Danko 表示，语音交互的受欢迎程度超出公司预期，客户愿意自主开发智能体、而非仅依赖预建应用的程度也同样超出预期。
AI 智能体从“概念热”走向“真干活”，Samsara 的案例给国内车队三点启发。其一，落地场景要选“高频、重复、低决策”的活儿——安全辅导、工时提醒、签到核查、月度报告，这些恰恰是车队安全员和调度最耗时的琐事，用智能体承接性价比最高。其二，数据闭环是关键：AI 的价值来自车辆北斗、车载摄像头、EMS 等自有运营数据，而非通用大模型，这要求车队先打通数据底座。其三，语音交互超过文字，这对中国司机尤其现实——长途驾驶中“动口不动手”更安全。不过也要警惕：智能体不能替代对重大安全风险的人的判断，人机分工（AI 管低风险、人管高风险）才是稳妥路径。国内车队可优先从“安全提醒+合规预警”两类轻量智能体试点。
