在 G7易流数字大会上，“AI 重构车队运营管理体系” 正式发布，以 “新能源 + AI” 双轮驱动，从安全、效率、成本三大核心维度，破解千台级大宗新能源车队的管理难题，为行业注入全新增长动能。

新能源货运时代已势不可挡，2025 年行业渗透率已达 25%，预计 2026-2027 年将突破 40%，新能源化早已从 “选择题” 变为 “必答题”。与此同时，运力结构正在重塑，过去 90% 以上的个体散户模式逐渐被专业化、大型化车队取代，传统依赖经验和人情的管理方式难以为继。

其中，三大核心痛点尤为突出：

• 安全上，新能源车辆红灯司机占比达 30%，比油车多 1 倍，驾驶舒适导致分神、动力强劲引发激进驾驶、车辆结构变化带来致命风险等新问题频发；

• 效率上，大宗场景日均里程较油车下降 10%，行业车辆日均行驶时长仅 5.8 小时，部分车辆甚至每天仅运营 2 小时；

 • 成本上，电耗占比虽降至 10%-15%，但管理、轮胎维修等成本大幅上升，传统成本核算模型完全失效，安全、效率、成本的精细化管理成为大车队生存的核心门槛。

安全：AI 守底线 —— 从 “管事故” 到 “防风险” 的全闭环防护

安全是车队运营的生命线，G7易流的核心解法是 “AI 管风险”，而非单纯 “管事故”。基于海因里希法则，每起事故背后都隐藏着 300 次隐患、3000 次未遂事件和 30000 次不安全行为，事故绝非偶然而是必然爆发。而G7易流根据海因里希法则，创造性地提出“蝴蝶结理论”，进一步补充了风险管控逻辑：首先做到“聪明看见”，通过设备采集前端人、车、路、货大量数据，再通过AI算法，穿透“冰山之下” 的风险隐患，实现“聪明判断”，最后把判断进行输出，发出指令，直达一线，实现“有效执行”，构建了 “聪明看见 - 聪明判断 - 有效执行” 的全闭环：

聪明看见核心体现在风险识别层面，过去市场现存产品多聚焦于超速、打电话等显性的人的不安全行为，却忽略了场景化隐性风险。现在 AI 实现更精准与更广泛的双重突破：精准性上，规避复杂路况下的误报，能识别短时间玩手机、结合面部表情判断疲劳驾驶（避免对 “小眼睛司机” 误判）；广泛性上，覆盖了过往难以察觉的场景 —— 车辆盲区碰撞风险、车顶作业未戴安全帽的高空坠落隐患，甚至危化品运输场景中副驾驶的违规行为监测，真正做到 “场景无遗漏”。