对话 Isaac 创始人：AI 与自动化如何重塑车队技术

随着卡车运输技术接管了越来越多的驾驶辅导、监控与后台工作，车队面临的一大挑战，或许是搞清楚哪些环节仍应留在人手中。

“车队未来的一大挑战，是要在多大程度上让人保持在回路之中，”Isaac Instruments 联合创始人兼首席产品官 Jean-Sebastien Bouchard 在该公司于蒙特利尔举办的 Horizon 大会上，与联合创始人兼首席执行官 Jacques DeLarochellière 一同接受 kacheren 采访时如是说。

在围绕车队数据掌控与Isaac 最新产品更新的主题演讲之后，我们的对话进一步深入到：公司如何决定要做什么产品、它与外部合作伙伴的边界划在哪里、自动化如何影响司机，以及 AI 正在如何改变产品开发。

为市场而建，为车队而配

客户的诉求常常触发新的集成或产品创意，但 Isaac 并不会因为某家车队提出需求就自动动手开发。DeLarochellière 说，核心问题是：“这是为某个客户做的，还是为整个市场做的？”

在决定把开发资源投向何处之前，公司会权衡问题的严重程度、能惠及多大比例的卡车客户，以及一项功能所能创造的价值。

Horizon 大会上重点展示的 2026 年集成案例包括：与 Intact Insurance 合作的保险方案、与 CanXXus 合作的紧急救援服务、与 Highway 合作的承运商资质核验、与 Neo TMS 合作的加油站点优化，以及与 Uptake 合作的预见性维保。

最后一项在我们的采访中直接被提及。尽管推动 Uptake 集成的承运商是 Eassons Transport，但 Bouchard 表示，Isaac 也从其他车队听到了同样的维保难题，并看到了更广泛的市场需求。

“这确实成了市场真正想要的东西，”他说。

不过，Isaac 自身的开发仍集中在车载技术、车辆数据、摄像头与数据管道。当某项功能需要公司不具备的专业能力时，它倾向于与专业厂商集成，而非内部重新造轮子。

两位联合创始人都表示，不同车队的工作流可能差异很大，但他们不希望为每个客户维护独立的软件分支。

“定制靠配置实现，而不是靠编程，”Bouchard 说，“我们开发的是人人共用的平台，大家都跑在同一套代码库、同一个高度可配置的平台上……你做某件事、做提货、做交付时，司机的流程是什么？你的业务独特之处在哪？你需要采集哪些信息？我们据此配置平台，让它响应你的需求。”

DeLarochellière 表示，维持一个通用产品，正是 Isaac 能够持续更新和测试、而不产生多个软件分支的原因。

“我们不想为每个客户单独造一个产品，我们想造一个足够灵活、能满足每个客户需求的产品。”

让人保持在回路之中

公司“多监测、少管理”的产品理念，并不意味着把管理者彻底移出安全环节。随着技术自动化了更多辅导与跟进，车队仍需管理司机在收到警告后持续出现的行为，以及行为背后的人。

Bouchard 表示，如果司机无视自动警报、反复出现超速、不系安全带或跟车过近，仍需要人工干预。但他认为，更大的挑战在于：随着更多后台流程被自动化，如何维持人与人的联系。

“2027 年我们将在后端自动化上投入大量精力，”他说，“我认为车队未来的一大挑战，是要在多大程度上让人保持在回路之中。”

系统已经能够自动执行某些步骤，比如在反复急刹或其他风险事件后，自动指派防御性驾驶培训。但 Bouchard 质疑车队究竟该把这条路走多远。

“你如何与司机保持连接？如何让人在回路中、确保司机理解事情为何重要？”他说，“如果司机只是在跟机器说话，这对未来会有多好？”

DeLarochellière 补充道，维持这种关系本就困难，因为司机大部分时间都不在工作场所。“司机本质上就难以连接，他们一直在外跑，”他说，“你当然希望他们尽量多在外跑，所以这是个重要维度。”

AI 正在改变产品开发与评审流程

AI 改变的不仅是 Isaac 为车队客户开发什么，还有它如何开发。

DeLarochellière 在主题演讲中表示，一年前 Isaac 的开发人员 100% 自己写代码，如今大部分由 AI 生成，这一转变使产品开发速度翻倍。但两人均强调，产出更快并不意味着人的责任减少。

正如 Bouchard 所说：“它写得很好、很快，你需要读两遍，而且更仔细。”

除了写代码，产品团队在构思阶段越来越把 AI 当作“思考伙伴”。

“你不再是面对一张白纸从头写，而是借助对话来构建，”他说。一旦给定关于客户、用户画像与车队运营现实的背景，AI 就能提出产品团队此前可能没考虑过的思路。

它还压缩了原型周期。Bouchard 说，设计师现在约 15 分钟就能做出一个可用的模型，并几乎立刻把它推到客户面前，而此前这个过程可能要花数周。

他们表示，技术变化之快，让一年前被认为不可能、半年前还略显笨拙的事，已经成为团队日常流程的一部分。

车队数据可能变成别人的谈判筹码

采访还延展了 DeLarochellière 在主题演讲中的警告：不要把过多车队数据交给任何单一技术供应商。

他在演讲中主张，愈发强大的 AI 与系统连接器，可以让传统的数据孤岛不再那么碍事，让车队无需把所有数据都集中到一家厂商，就能从不同系统抽取信息。他说，这有助于车队成为唯一对自己业务拥有完整视图的一方。

“你给每个合作伙伴的都是最小必要数据，”他说，这是最佳做法。

Bouchard 建议车队在共享信息前先问三个问题：哪些数据要出去、接收方拿它做什么、车队能换回什么。

“如果他们答不上这三个问题，那数据就不该出去，”他说。

这种担忧不止于隐私。Bouchard 举例说，聚合后的车辆位置数据可能暴露某条货运走廊上的可用运力。货主或第三方物流若对一条线路上有多少卡车在运营有足够能见度，就能更好地理解供需，并在议价时利用这些信息。

对承运商而言，DeLarochellière 说，保护这些信息最终回到保护利润上来。“卡车运输已经被挤压得够狠了，”他谈到过去几年承运商面临的压力时说。

卡车人点评

Isaac 两位创始人的对话，给国内车队技术选型提了醒。第一，“多监测、少管理”不等于“去人化”——自动化能把重复的辅导、预警、报告承接下来，但涉及重大安全风险的判断仍要留在人手里，否则司机只跟机器对话，安全文化会空心化。第二，平台化、配置化优于“一对一定制”，这点对国内大量中小车队尤其重要：别陷入为每个客户改代码的泥潭，选能靠配置适配自身流程的通用平台更可持续。第三，也是最关键的“数据主权”意识：车队的位置、运力、维保数据一旦全交出去，就可能反过来成为货主/平台压价的筹码。国内车队在接入任何 SaaS 或车联网平台前，务必问清“出什么数据、对方怎么用、我得到什么”，坚持最小必要共享，把核心运营数据的掌控权留在自己手里。