一次事故，可能让一车货物报废，也可能让一个家庭支离破碎。
在货运行业，安全不仅是底线，更是生死线。
但过去，传统安全运营几乎都是"出了事再处理"------等于永远在救火。
直到，货拉拉决定换一种打法：
借助 AI 把安全防控提前到事前和事中，让风险在发生前就被"掐灭"。
它是怎么做到的？背后的架构又经历了怎样的演进？
接下来，我们就来拆解这场"安全治理中台化"的升级战。
一、前言
货运行业的安全运输是保障货物完整、人员生命财产安全的基石。因为事故一旦发生，将对企业和社会带来巨大的经济损失。如何及时发现运输中的安全问题并对司机和用户进行有效干预，是一个非常重要的课题。
然而，传统的安全运营手段只能通过事后处置，被动地降低安全事件的后果和影响。为了提升货运领域的安全运营水平，货拉拉引入AI 安全防控治理系统 ，对货运车辆运行状态进行有效监测，使得对货运安全的管控，从事后走向事前和事中，从被动走向主动 ，从降低影响走向预防发生。
在过去的几年里，货拉拉AI安全防控已覆盖多个安全场景(eg：违规 载人、危险品、危险驾驶等)，并取得显著成效。
接下来让我们一起来看下，货拉拉AI安全防控架构是如何演进的
二、架构演进
从2021年至今，安全防控体系历经多轮迭代，逐步从单一的AI安全防控系统演进为全面的安全治理中台，实现了单点式防控到综合治理的转变，标志着安全能力向平台化、体系化迈进，技术架构持续优化，业务价值不断提升。
接下来，我们将按照"设计背景-架构设计-问题与挑战"的演进脉络，系统阐述AI安全防控架构是如何在实践中不断突破与蜕变的
1. AI安全防控系统 （2021-2023）
1. 设计背景
传统货运安全监测依赖人工抽检与事后追溯，难以应对实时风险，AI安全防控系统搭建基于信息化设备和图像算法、语音算法、自然语言处理算法等人工智能技术，实现对货运车辆的监测和数据分析，对有安全风险的订单进行实时防控
为了快速覆盖更多的风险和业务场景(前期人力紧张、项目紧急)，AI安全防控系统采用分场景(eg：违规载人、危险品、危险驾驶)敏捷迭代的方式，快速覆盖违规载人、危险品等场景，有效的支持对多种风险场景的实时防控
2. 设计思想
AI安全防控系统包含三个关键环节：首先进行数据清洗，采集并清洗订单、履约等数据；然后通过图像、语音、自然语言处理和策略规则等方式进行风险识别；最后根据匹配的规则执行相应的干预措施。整个流程体现了从数据输入到风险识别再到执行干预的完整闭环。
3. 问题与挑战
但随着接入场景增多和运营方式的细粒度化，这种重功能轻设计的架构也导致研发和运营的成本不断增加
2. 安全治理中台1.0（2024-至今）
1. 设计背景
面对AI安全防控系统维护成本高、开发周期长导致的运营和研发成本不断增加的问题，我们从AI安全防控系统三个关键环节：数据感知、 风险识别 和处置干预 入手，基于业务中台 的思想对每个模块进行能力的整合和流程的优化，构建安全治理中台。
将风险场景防控链路抽象为可复用的模块化 服务，将核心业务逻辑从通用流程处理中解耦 ，使业务逻辑独立于具体的技术细节，支撑多业务线快速扩展。该方案使新场景接入效率提升85%。
2. 核心优势与价值
安全治理中台的核心价值与优势体现在以下几个方面：
- 架构优化：通过业务中台思想，对数据感知、风险识别和处置干预三个关键环节进行重构，实现了能力整合与流程优化。
- 数据融合：实现全域数据融合，打破数据孤岛，构建高时效、低冗余的数据链路。
- 智能决策：构建策略治理中枢，支持策略全生命周期管理，实现动态策略配置和自动化下发。
- 精准管控：支持分层干预触达，能够精准匹配风险等级与处置强度，避免"过度防御"。
- 成本降低：通过模块化设计和自动化配置，显著降低了新场景的接入成本和维护成本
三、中台架构设计
安全治理中台 作为企业级风险管控 的能力中枢， 并非是对原有项目的简单技术平台升级，而是以能力服务化 为核心，重构企业安全风险管控模式的架构。其本质是通过能力抽象、服务复用、统一治理三大支柱，将分散的、烟囱式的安全能力整合为可跨业务线调用的标准化服务，实现安全能力的"一次建设、全域赋能"。
安全治理中台整体架构如下
- 应用层： 提供给业务同事进行策略配置、特征管理、数据标注等功能。
- 引擎层： 算法模型+治理引擎分析与处理海量数据，识别风险下发干预。
- 基础层： 负责为系统提供数据传输、系统集成、持久化存储的功能，确保数据可靠性。
从安全治理的整个生命周期来看，可以拆解为以下4个步骤来实现多种风险场景的高效召回。
1. 底层数据管理
在安全治理中台的建设中，底层数据感知是关键的一环，当前存在以下难点：
因此对系统的弹性、数据整合能力以及技术架构的设计都提出了更高要求，既要能够处理高吞吐量的多源异构数据，又需要在复杂的数据转化与整合过程中保持出色的性能表现。
通过流式数据处理引擎，对多源异构数据进行ETL操作，传输到中台进行统一的采集和整合，构建一个全面的安全数据底座。
2. 风险场景识别
安全治理涵盖违规载人、危险品识别、超载超限、疲劳驾驶等多种场景，通过多渠道数据源和技术手段实现全面精准识别与深度治理
以危险品场景为例：可以通过司机上传的装货图进行图片识别是否运输危险品。虽然图像信息可以直接识别但会受拍摄效果影响比较大，存在对目标违规对象的误检（相似物体干扰）和漏检（目标物体被遮挡）的问题。
为了解决上述问题，使用以下几个方法提升识别的准确率：
-
标注： 改进数据标注工艺，保证目标物体标注规范、无遗漏、无干扰
-
数据： 采用多种数据增广手段，增加模型训练数据丰富度
-
模型： 调整模型结构，通过Attention机制保证全局感受野；采用多级模型过滤的方式
安全治理中台通过多维度分析全面覆盖风险场景，为货拉拉提供精准的风险识别和处理能力，保障货运安全运营。
3. 治理策略管理
在货运安全管理中，当识别到安全风险时，治理策略管理模块通过自动化配置功能，迅速匹配干预措施。运营可按订单维度、风险场景及干预方式灵活配置策略，实现安全治理的快速调整与优化。而目前治理策略配置的管理也存在以下的挑战：
| 问题 | 解法 | |
|---|---|---|
| 运营侧 | 需要支持灵活多变的策略配置，实现安全策略的精细化运营 | 支持按照订单状态、干预对象、车型、画像等多条件进行匹配 |
| 算法侧 | 单一渠道算法识别准确率不高，无法就单一模型识别结果进行决策 | 采用多源融合的方法，综合多个感知渠道的检测结果，提高整体识别准确率 |
| 开发侧 | 大量策略配置的高效匹配问题，策略规则的动态配置和更新问题 | 本地缓存+推拉模式结合保证多节点数据一致性 |
与传统的安全防控手段相比，安全治理平台的策略管理模块显著提升了业务管控的灵活度和响应速度，能够根据实际运营情况进行动态调整，确保每一个决策都能精准匹配当前的风险场景。
4. 司用治理触达
司用治理触达模块是安全治理流程中的关键环节，负责将识别出的风险场景和治理策略转化为实际行动，通过干预措施精准触达司机和用户，确保风险及时应对。
- 对低危或低准的场景，系统通过语音通知、消息推送或站内信进行温和提醒，不干扰正常订单流程，平衡用户体验。
- 对高危且高准的场景，则采取强制措施，如弹窗提醒、阻止下单或强制取消订单，快速消除潜在风险，确保货运安全，实现预防目标。
货拉拉通过治理触达模块及时传递安全信息，并根据风险程度灵活调整干预力度，为高效风险管理和用户安全提供有力支持。
安全干预示例如下所示：
四、项目收益
- 可复用性提高，接入新的安全场景提效85%以上。
- 维护成本降低，问题定位和修复效率显著提升，每千行代码的Bug数下降50%。
- 数据标准统一，数据质量监控流程标准化，业务分析效率提升30%。
五、结束语
在过去近一年产研团队的不懈努力下，安全治理中台不断完善。我们也将继续探索，进一步加强平台建设，覆盖更多安全场景，打造业界一流的安全平台。安全无小事，这关乎无数家庭的幸福，中台将继续履行其职责和使命，为司机、社会、国家筑起一道坚实的安全防线。