行业背景与挑战 - 中国数字经济占GDP比重超过四成，新就业形态劳动者人数突破8000万[4] - 货运行业长期面临算法“黑箱”问题，司机对平台AI规则感到困惑且缺乏有效反馈渠道[1] - 行业核心痛点包括安全事故防控困难以及订单判责过程耗时冗长[4] 货拉拉的AI算法实践 - 公司公开其AI安全防控及判责算法，旨在将不透明的技术规则转变为司机可理解、可监督的透明指南[1] - AI系统针对连续驾驶4小时的司机实施干预，每小时弹出疲劳提醒以督促休息[5] - AI可检测烟花爆竹、煤气罐等危险品，订单会通过弹窗提醒或强制取消，若因此取消订单则判司机无责[5] - 算法优化重点聚焦于司机高度关注的领域：44.34%的司机期望疲劳驾驶治理更人性化，28.13%的司机常被要求超载超限[5] 平台治理模式的转变 - 公司推动算法从“管控逻辑”向“共生逻辑”转变，将司机声音融入技术开发流程[7] - 具体举措包括公开分播单算法、成立算法委员会、举办全国算法协商恳谈会[7] - 算法规则从平台的“单方面通知”转变为与司机“双向共建”的可讨论、可优化的生态[7] 技术应用的价值导向 - AI技术的价值衡量标准并非其先进程度，而在于能否贴合司机的工作场景解决实际问题[4] - 技术的终极目标是将司机“想平安回家”、“想公平判责”的诉求转化为AI系统的具体特征与规则条款[9]