出行需求日益多元，出行行业的安全与规范，受到社会的广泛关注。AI技术的深度介入，正在重构出行安全的底层逻辑。

据报道，滴滴日前举办顺风车安全治理开放日活动，首次发布安全AI模型落地应用情况显示，通过AI助力，平台整体风险识别率达93.2%。这套2025年已上线的体系，以安全专家工作台为中枢，融合自然语言处理、行程动态识别、订单异常分析等核心能力，对全量行程进行秒级风险初筛，形成“AI初筛预警-人工研判-主动干预”的闭环。

数据表明，人工智能正在深刻改变出行安全的管理方式——从过去的事后追溯，逐步转向事中干预和事前预防。

在安全治理的赛道上，AI正在成为出行行业最硬核的"安全卫士"。过去，依靠人工筛查风险行程，不仅效率低下，还容易在海量订单中遗漏隐患。如今，多模态风险研判大模型的应用，让安全防控实现了从"事后补救"到"事前预警"的跨越。自然语言处理技术能从司乘对话中异常、订单异常中，分析识别偏离常规路线、临时改点等可疑行为。这些能力的融合，如同为出行安全编织了一张精密的"守护网"。

技术筑底，人守底线。AI并非完全替代人工，而是构建了"AI智能研判+专家人工复核"的人机协同模式。AI承接重复性基础筛查工作，让安全专家从繁琐的信息比对中解放出来，聚焦于复杂隐患与极端场景的处置，使该模式既发挥AI的高效性，又保留人工判断的精准性，真正实现安全治理的精细化与智能化。当AI将风险初筛的速度提升数倍，安全专家能集中精力破解"疑难杂症"，出行安全的防线便在技术赋能下越筑越牢。

当然，技术的迭代并非万能钥匙，出行行业尤其是顺风车这一特殊场景的治理，还需在规则与共治层面寻求突破。顺风车不同于网约车——网约车本质是"承运服务"，而顺风车是"互助合乘"，车主与乘客基于顺路需求自愿匹配，平台主要提供信息撮合服务。这种互助共享的属性，决定了顺风车交易自由度更高，但也衍生出独特的安全治理难题。

比如，互助合乘场景下，线下私下交易仍是最大的安全隐患。一旦司乘绕开平台，行程安全将失去保障：平台无法实时追踪行程轨迹，AI风险识别系统无从介入，紧急报警等安全处置措施也无法触发。如果乘客信息填报不实、行程录音缺失，既给AI风险研判带来障碍，也让纠纷发生时的责任认定陷入僵局；而未成年人独自乘车、私加联系方式等行为，更是为安全隐患埋下伏笔。

解决之道，在于"技术+规则+共治"三管齐下。平台层面，需持续借助AI强化事前审核与事中监测，通过人脸识别、行程轨迹实时共享等方式，确保司乘身份真实、行程可追溯；规则层面，需明确顺风车的"非营运"属性与互助本质，厘清平台信息核验、风险预警的义务边界；用户层面，更需要建立安全意识——拒绝线下交易、如实填报信息、不私加联系方式、不让未成年人独自乘车等等。这些看似微小的举动，恰恰是守护自身安全的第一道防线。

从AI赋能安全到用户共治共建，出行行业的发展，始终在技术与人文的双重驱动下前行。AI为安全治理提供了高效工具，明晰的规则为行业规范奠定了制度基础，而用户安全意识的觉醒则是长效治理的根基。技术的"硬实力"、规则的"软实力"与用户共治的"同心力"相辅相成，平台、用户与监管部门形成治理合力，出行行业才能真正实现安全与便捷的平衡，为亿万用户筑牢可靠的安全屏障。

文/远山

编辑/贺梦禹 王涵