当司机开车时，嘴巴咬开饼干的瞬间，下意识掸开碎屑的手，习惯性低下的头......当不同行为产生的“蝴蝶效应”发生在货运安全领域，德邦又做出了哪些深入思考和管理动作？

自1996年问世以来，从最初的航空货代到近年的大件快递，德邦的业务历经多次转型，却总能抓住每一次时代跃迁的契机。尽管货运形式随着业务调整而不断变化，德邦对货运安全的追求却始终如一。

正如企业的成功不能一蹴而就，安全的管理也需要因时制宜。

2008年，当时国内的安全管理尚处于萌芽之中，大部分物流企业还缺乏安全管理意识和动作，德邦却已经成为了第一批主动管安全的企业。基于GPS设备，德邦开始“抓定位”，通过车辆位置、超速等基础信息，形成安全管理雏形。

进入到2013年，德邦引入与GPS联动的拍照摄像头，管控司机行为。基于此德邦的管理方式得到较大改变，不仅从以前的管车辆进化到管司机，也实现了从查定位到视频可视的变化。

2018年，逐步成熟的AI视觉识别带来了“智能”的新特性，此时的监控设备已经可以对司机的疲劳神态、抽烟打电话等分心动作进行自动判断，向司机发出警报的响应时间也缩短到秒级，实现从事后管控向事前风险改善的升级，事故率进一步降低，德邦的安全管理效率实现了质的飞跃。

在近十五年的安全探索历程中，德邦发现要想实现最高效的管理，除了需要传统的安全设备设施引入以外，还需要加强「人」的管理，技术与运营缺一不可。可以说，正是因为对安全管理的重视，德邦才能从快递快运的插班生，快速成为行业中安全管理的优等生。与此同时，德邦还致力于构建完善的人才培养体系，被业界称为“物流行业的「黄埔军校」”，并为行业不断输出安全管理高素质人才。

毫无疑问，德邦抓住了安全管理的核心。围绕司机、安全员和车队长这个铁三角，建立安全监控中心，用过程数据做考核，在一个安全管理平台形成「风险识别-干预-考核-培训改善」的闭环，也为后续的司机和安全员培养及发展打下了基础。

德邦为何会希望搭建安全管理铁三角？技术+运营的管理方式下，又能给德邦带来哪些优势？为什么快递快运领域中，德邦的管理方式会显得格外成熟？

技术+运营，安全管理最优解

归根到底，是德邦对于行业的典型痛点、自身的业务方向，“认知”都非常清晰。

在从零担转型至以大件为主的快递快运过程中，德邦逐渐沉淀出快递快运行业的核心洞察：疲劳驾驶就是快递快运的关键隐患。究其原因，快递快运主要场景在于干线，多数群体在晚上甚至凌晨发车，这也正是人最疲劳的时候；同时，短则几百公里，长达数千公里的运输中，司机的休息时间和环境有限，路途中也容易疲惫困倦。一旦发生事故，损失难以估量。

与出现事故找司机的行业现状不同，德邦认为，发生事故并不仅是司机的问题，更是管理的失职。而能直接的承担“管理”职责的人，就是对司机排班、挖掘事故隐患的车队长和安全员。

因此，要实现司机、安全员、车队长的链条式管理，就需要基于技术+管理双轮驱动，搭建安全管理铁三角。并逐渐形成从单一风险事件，到隐患识别角度管理风险的管理能力，完全将事后管控调整至事前优化，达成管理最优解。

可见，当企业洞察与管理行为始终相辅相成，德邦沉淀出脱胎于行业、却优于行业的管理方式也就理所应当。

一个平台，安全管理全闭环

为进一步提升管理能效，实现一个平台闭环管理，2021年，德邦联合菜鸟、G7易流共同搭建车联网平台，将车辆与司机纳入同一平台管理，车队长和安全员能基于一个平台挖掘隐患、改善风险，结合数字大屏，为管理者提供统一高效的管理工具。

平台以降低事故率为目标，基于多模态大数据视频深度学习模式，结合百亿公里数据积累，深度学习各类风险场景形成的自动驾驶级别的安全算法，可准确识别安全事件和在途风险，当设备抓取隐患，即能实现车联网系统内的闭环整改。

基于一体化平台，安全员和车队长的管理也就有了共同的媒介去做到“人的管理”——安全员挖掘隐患，实现事前预防管理、车队长将潜在风险改善、司机则优化驾驶行为更改不良习惯，保证「司机、车队长、安全员」铁三角高效运转。

当司机行车出现风险行为，安全员会实时挖掘出诸如疲倦、玩手机等危险行为，车队长下发实时提醒，司机立刻就能收到语音提示。此外，有隐患的驾驶行为将会进入整改池，根据隐患级别不同，将有不同的处理方式，例如在与司机面谈的对象上，三级隐患是司机的直属经理，二级隐患是车队长，一级隐患则是车队总监。此外还需要手写承诺书，并上传系统，保证所有的整改都留有痕迹，留有结果。

举个例子，同样是吃东西，吃面包和吃饼干的处理结果不同。究其原因，就是不同的行为下，司机的动作会有差别，饼干掉渣，香烟有烟灰，都会引发司机习惯性的手部动作，而这些额外的动作都有可能产生风险，安全员就要将五花八门细枝末节的隐患都挖掘出来，车队长也就需要再与司机优化行车动作和标准。

同时，为提升隐患识别的准确率，德邦不断引入防疲劳安全设备，并针对「频繁低头」等特殊场景开发定制化算法，采用新识别算法和系统学习技术提升设备报警准确率，以打电话触发报警为例，过滤掉喝水等手持异物的误报，准确率不断提升。

基于平台的安全管理行为并非空中楼阁，它以企业的安全管理体系为基石。结合杜邦的安全管理理念，G7易流与德邦一起搭建出适用于德邦的安全管理体系。以人员为底盘、以文化为基础，深入消防、园区、车辆等场景，基于企业、车队、司机等全方位数据，实现数据代替经验，算法辅助决策，不断优化和改善风险，安全生产能力持续提升。

从快递快运到城配，安全管理再进阶

当快递快运愈发规范化，德邦的目光，自然而然转移到了新的“硬骨头”上。——城配。

作为最后一公里的重要组成部分，城配一般涉及市内配送和城际间的配送，辐射半径大多在200公里内。无论是订单数量多，还是送货点分散、时间要求严，对于企业供应链都极具挑战。更重要的是，与笔直宽阔的高速公路相比，城市路况的潜在风险更大。城配多为单司机运输，涵盖大量拥堵路段、红绿灯、限高杆、多车道变化且行人众多等路况风险，进一步放大了城配的复杂性。

而要破解城配之困，对于安全则需要更精细的把控。为让每一个司机在每一个路段都能安全无虞，德邦与G7易流在共同探索大数据挖掘风险地图的能力。

基于400万+货车的真实轨迹，以及历史发生的风险事件，G7易流挖掘出50万+的高危路段并及时预警。将极弯、连续上下坡、复杂路口、高风险路段、实时拥堵限行等道路风险信息在一个风险看板上有效显示。在过去管车管人管货的层次上，更进一步增加道路因素，将人、车、路、货等多维度风险都通过云端反馈到全量协同的感知决策模型上。在特定的人车路况下，感知决策模型将能判断风险概率，并及时有效提醒司机预警。

无论是十余年前的国内零担之王，还是现如今的大件快递领头羊和城配新军，德邦始终在提升安全领域的核心竞争力。作为一家「IoT+SaaS」公司，G7易流历经数年打磨出基于「铁三角」的「数据智能+运营管理」安全解决方案，为货运安全带来美好改变。只有让物流更安全，公路货运的降本增效与体验提升才有意义。