长期以来，关于货运平台报道的焦点都落在卡车司机的收入。一边厢，我们听到货运平台讲述平台的科技如何解决找货困难，使司机工作机会增加；另一边厢，则是司机投诉平台制造了更激烈的竞争，变相压低运价，司机虽然付出了长时间劳动，但收入仍然不见增长。

随着中国两个货运平台满帮和福佑卡车宣布在美国上市，中国劳工通讯之前再次检视了收入问题的最新发展。在这篇文章，我们把目光转向司机实际的劳动内容。我们将会看到，货运平台由找货、路线计划到驾驶的层面，正在一步步改造卡车司机的生产过程，取缔司机的工作。

万千卡车司机的生产过程

在中国的货运行业，大部分卡车司机仍然以个体户的方式生产。车辆由司机自行购买，司机要办理证件和购买保险，然后只身在市场找货。厂家经信息部或物流公司联系司机，与司机订立非正式的口头合同。装货过程中，司机准备苫布、绳子和揭雨布来封好货物，因为装卸工只管装卸，不管货物的维护和封车。

大多数司机没有固定的送货路线，而是按信息部或物流公司每次发配的货物种类、价格和目的地考虑行程。而且，司机很少能预先掌握返程的货物，他们需要在路程中途着手找货，这又加大了运货的随机性质。另一方面，货物的运输价格也不确定。虽然汽油、轮胎损耗、车辆的折旧等成本都可以计算出来，但由于司机的年龄、经验，对路线和货物的熟悉程度存在差异，这使运货双方都有议价空间。司机们还要面对同行竞争，令他们的运费经常波动。

在运输过程中，我们还会看到司机需要为路程上所有事情作出判断，以及承担卡车的维护。首先，司机需要自行计划运货的路线。这些路线的知识可以是以师徒关系传承，也可以在行业内口耳相传。另外，长途的货运有时长达数天甚至十几天，难免会产生故障，司机便要在路上定期进行维修，例如换轮胎、机油等。

找货将成为过去

综观货运平台的发展，它对卡车司机生产过程的影响首先发生在货物对接，近年则愈来愈向运输的过程渗透。

经过接近十年的运作，货运平台累积了大量托运人和司机的资料以及运输纪录。透过建立一套标签系统，平台的算法能够对数据进行分析、汇总和分类，大幅加强了货物和司机匹配的准确性。从卡车司机的角度出发，根据司机的过滤标准，例如路线和卡车类型，平台借着比较司机的选择标准和货物标签，便能预测卡车司机接受每个运输订单的概率，并根据该概率对搜索结果进行排序。平台的匹配算法还会分析卡车司机的交易记录、当前位置和最近搜索，以确定他们对货物类型和路线的偏好。

平台以沉积下来的数据开发出一套愈来愈精准的货物配对系统，这将逐渐取代以往那种随机找货的方式。以福佑卡车为例，它的系统有重组订单的功能，同时还会直接向司机派遣运输任务，配对的性质基本上已经消失。它的招股书在“智能调度”一项是这样写的：

我们最终决定由哪个司机发送订单，这是我们重组订单能力的基石。我们的平台不仅可以将订单调度到最合适的承运人，还可以将分散的负载重构和捆绑，显著提高利用效率。直至2020年，在我们覆盖的前20个城市，每笔订单的无用行驶里程同比下降22.7%，总共只有41公里。

与货物匹配同时发展的还有价格的计算。货运平台累积的大量交易数据，成为开发运费计算系统的原材料。根据距离、货物重量、托运人需求和卡车司机供应​​等参数，平台建立了专有的人工智能和基于机器学习的定价模型，能够生成推荐价格，作为托运人确定实际价格的参考。由此，愈来愈多托运人现在只需要以推荐价格发出运单，再由平台向司机推送，便能完成车货的匹配。以往那种打电话问价议价的过程被直接省略了。

以一句话概括的话，平台的算法已经接管了卡车司机以往决定货运内容和收入的工作。当然，司机仍然可以选择不用货运平台，靠自己找货，但只要一接上平台，他们便只是一个负责驾驶的劳动力，其余不能加快运输速度的工作，一概都会由平台执行。（关于这个转变如何影响司机的收入，请看《货运平台宣布上市集资，卡车司机至今的生计有所改善吗？》）

司机复杂劳动的分解

司机实际运输货物的过程已经成为平台扩张影响力的新目标。事实上，卡车司机除了需要熟知运货所使用到的各种道路（无论是高速公路还是下道），他们在计划路线和赶路时还需要考虑路况，以及路线上的加油站、停车场等地点是否能为其提供足够的支援。在操作车辆以外，卡车司机有大量计划和临时应变等任务需要完成。为了能够赶及货物运输的时限，司机在路上作出的判断繁多而复杂。

然而，自从货运平台累积起海量的司机GPS数据，庞大得足以覆盖全中国所有的运输路线，透过制造一个导航算法来分析这些GPS数据，它便有了瓦解司机们凭经验计划路线等复杂劳动所需的工具。货运平台的算法能辨认出司机以经验摸索出来的、最受欢迎和方便的运输路线。根据司机的出发点和目的地，系统能够推荐一条时效最高的路线，由此简化运输货物的难度。

2018年底，满帮宣布与高德地图合作，共同推出面向货车司机的专属地图。所谓专属地图，便是满帮将算法计算的运输路线具体化的工具。根据当时媒体的报道，这次合作的目的是：

此次合作是基于满帮集团物流服务经验和高德数字导航能力推出的货运解决方案，高德为满帮集团提供的能力包含货车路径规划，专业货车导航，猎鹰轨迹服务，自定义地图，禁限行区域查询等五个模块。

这套高德地图合作制造的专属地图，除了具备基础的货车导航能力，还会根据司机日常的运输场景，提供限行禁止区域标识、加油站、停车场、物流园、服务站、汽配汽修点等信息。这个地图实际上并不是以往人们因为迷路而查看的工具，它拥有主动指导司机驾驶的性质。例如︰

由于中国的大城市愈来愈多道路禁止货车通行，还有很多桥洞等交通基础设施设置了限高、限宽、限重等限制条件。 (…) 高德地图于2017年12月专门推出了货车导航产品，在用户规划出行路线时，会根据自己车辆型号，自动地避开违规路线，还在导航过程中进行安全语音提醒。

在货物运输的过程中，高德将货车导航的SDK嵌入货车帮app中，不仅提示司机避开无法通行的区域及沿途的违章高发点，还会在导航过程中进行安全、路况等相关的实时语音播报。

即使是卡车司机在路上需要临时应对的突发情况，这套系统（至少在宣传上）也有一定的预知和提示能力︰

高德地图还为货车司机提供更丰富的安全提醒内容，包括前方有陡坡、急转弯、车道变窄、车辆汇入、连续转弯、落石等信息。

作为升级版方案之一的“AR导航版”不仅能为货车司机在陌生城市和复杂道路提供更直观的视觉引导体验，还提供包括前车碰撞预警、车道偏离预警、前车启动、红绿灯和行人识别等一系列基于图像识别的行车安全提示，让货运行车更轻松、更安全。

我们可以看到的是，货运平台不断分解卡车司机在路上所进行的各种复杂劳动。所谓的驾驶过程被分解成路线、路况和突发状况等要素，以后又继续拆分出它们的决定因素。以意外为例，货运平台企业将其分类，并且辨认出路线上哪个地点更容易发生这样或那样的事故，而且提前向司机推送讯息。这样的分解过程，对于压力巨大的司机来说，短期内可能可以减轻一些负担。不过，货运平台消除各种阻碍运送的因素，一方面能够进一步提高司机的运输速度；另一方面，卡车司机的劳动转移到算法身上，使他们不需再进行原来的脑力劳动。摆在眼前的趋势是：司机运输过程的各种劳动逐步被平台企业剥离出去。

新的处女地：自动驾驶

平台企业不断分解和转化卡车司机劳动过程正进行得如火如荼，而它的终点是司机们最根本的劳动，亦即驾驶车辆本身。与车货匹配和导航系统不同，自动驾驶仍然在研究和开发的阶段，要看到它大规模地推行，可能还需要十年以上的时间。然而，货运平台将会建立自己的车队与散户竞争是毋庸置疑的，而且这些车队大概会是无人驾驶的车队。

在2019年的一场访问中，满帮的智能驾驶事业群总裁、技术委员会主席唐天广便提出：“满帮定位很清楚，我们就是运营商，或者说是一个车队更为合适，我们是需求方，也是将来真正使用无人驾驶卡车的主体。我们最初的设想，是自动驾驶在未来3-5年中，将会在干线物流场景中实现，这也是满帮目前正在努力的方向。” 福佑卡车同样表示会研究自动驾驶。在它的招股书提交后不久，中国首个干线物流自动驾驶商业项目正式启动，项目正是由福佑卡车与主线科技联合发布。

在卡车无人驾驶这一环上，平台企业的推动很快将会进入测试阶段。以满帮为例，它的发展方式是与一汽解放、智加科技和英伟达合作，由一汽解放生产自动驾驶的重卡，智加科技研发自动驾驶的演算法，英伟达提供图像处理器的硬件。今年，智加科技联同一汽解放推出的高级别自动驾驶重卡J7 L3将会量产。当这款重卡量产后，满帮会将他们采集到的数据接入这款汽车，由此它便可以在有限的环境下开始进行测试。

现时量产的这款L3级重卡，仍然需要司机值守，但高速和国道上绝大部分的运输时间已经可以由机器来控制。司机的角色是监察机器的运作，测试系统是否顺利运行等。根据媒体的报道，应用这种自动驾驶卡车后，600-1000公里的线路首先可以由双驾变单驾，节约一个司机。而且，自动驾驶系统的感知范围还要超越一般司机，使它的判断和驾驶控制更准确。自动驾驶取代司机的情况大概还有一大段路要走，但问题已经摆在眼前。

小结

根据满帮发布的《2020中国干线卡车司机大数据》，在平台上接货的司机平均年龄是37岁。其中，占比最多的司机是26-35岁，达37.98%，36-45岁的司机则占35.85%，46-55岁的司机占17.38%，25岁以下的司机占6.92%，56岁以上的司机占比1.88%。

交管局2019年数据则显示，从驾驶人年龄分布看，司机主要集中在26至50岁年龄段之间，其中26至35岁年龄段占驾驶人总量的34.1%；36至50岁年龄段占38.6%。与此相比，中年卡车司机的占比要稍微更大一些。但总的来说，青年和中年卡车司机的占比约莫相等。

现在，这批年轻和中年的卡车司机仍然为着在货运平台竞争抢单而怨声四起，他们投诉运输过程的辛劳、司机追赶运货时限的困难，以及运费年年下降。但与这个情况同时发生的，则是他们的劳动力被不断简化的过程。由找货、议价、承运，到路上的各种规划、预判和应急工作，司机们需要劳动的范围将会愈来愈少。

当自动驾驶的卡车在未来十年开始应用，我们将会看到一个由货运平台企业掌握的，生产力更高的物流运输系统。在这套系统中，货物将会透过演算法来匹配，同时由无人驾驶的卡车按照导航系统进行运输。在整个过程，平台企业节省了司机人为的找货时间，同时又消除了运输所需要作出的各种复杂脑力劳动，以及工人生理上的休息及其他饮食等的间隔。运输时间因此可以大幅缩短，货物的运转周期也会进一步加速。

从生产力的角度看，这无疑是一次物流业的巨大进步。然而，我们同时可以知道，当货运发展至这个地步，它同样会是劳动和资本矛盾更为激烈的时刻。等待着现在正值壮年的司机的是愈来愈单调、乏味和无聊的劳动。而且，现在某程度仍属于个体户的司机将会加紧被淘汰，取而代之的是被资本雇佣来监察机器的工人。货运的时间不断突破以往的极限，速度更快、效率更高，工人需要完全以资本的积累为前提来劳动。中国的货运行业正在向这个目的地全速前进。