企业家Greg Isenberg最近在旧金山度过了48小时，与估值在10亿美元至1000亿美元之间的AI公司创始人和高管交流。他带回了21条关于AI行业未来走向的观察。其中大多数涉及风险投资和创业公司战略，但也有一些直接适用于任何负责车队管理的人。

这种交集很重要，因为AI正在通过您已经付费使用的工具进入车队运营。车联网平台、维护软件、燃油卡门户以及租赁仪表板都在加入AI功能。有些还在增加智能体，也就是能够自主采取行动，而不是等待某个人点击按钮的软件程序。

2027年值得关注的车队管理趋势，核心在于准备程度。您的数据、流程和供应商是否能够支持无需人工逐步操作、即可自主执行任务的软件？下面介绍Isenberg清单中的六项变化，并从车队经理以及共同负责公司车辆的运营、HR、财务和采购负责人的角度进行解读。

1. 在使用AI之前，先清理车队数据

Isenberg最实用的一项观察来自那些试图将内部数据接入AI智能体的公司。他交谈过的几乎每位高管都希望把公司数据集中到一个地方，让智能体能够使用这些数据。但当他们仔细检查后，发现情况非常混乱：同一个客户以五种不同方式记录，资料散落在旧聊天频道里，还有无法搜索的PDF文件。

车队项目以一种更加集中的形式面临着同样的问题。一辆车的完整历史通常分散在多个系统中。车联网系统保存位置和里程表读数。燃油卡供应商保存交易记录。维护记录可能在维修店、软件平台中，或者存放在扫描发票的文件夹里。租赁条款保存在出租方的门户中。道路通行费通过单独的账单送达。驾驶员分配信息存放在HR系统中，而至少还会有一份电子表格把所有信息串联起来，因为这些系统彼此并不通信。

而且，各个系统往往用不同的方式识别同一辆车。一个使用VIN，另一个使用车辆编号，第三个使用车牌号，而燃油卡甚至可能绑定的是驾驶员姓名。

人可以绕过这些信息缺口，因为他们了解背景和历史。AI智能体没有这种上下文。问一个智能体明年应该更换哪些车辆，它会从车联网系统提取里程表数据，从维护记录提取维修成本，再从出租方获取租赁到期日期。如果这些记录彼此不一致，智能体仍然会给出答案。只是答案会是错误的，而且听起来还会很有信心。

2027年真正能从AI中获得价值的车队，将是那些先完成枯燥数据工作的车队：

• 选择一个主标识符。VIN是最自然的选择，其他所有系统都应该映射回VIN。
• 每季度核对一次在用车辆清单。比较车联网系统、燃油卡、保险清单和租赁记录，并解决所有不一致的问题。
• 明确驾驶员与车辆分配记录的责任归属。确定由HR还是车队部门负责管理分配，并明确变更如何同步到燃油卡和车联网系统。
• 将纸质和PDF记录数字化。锁在扫描文件里的检查报告、车辆所有权文件和注册文件，对软件来说是不可见的。
• 淘汰影子电子表格。车辆清单每多一个副本，就会多出一个“真相版本”。

即使您永远不采用AI工具，这项工作也会带来回报。干净的数据记录能让车联网数据分析更加可靠，简化审计，并缩短回答管理层有关车队成本问题所需的时间。

2. 依赖大量界面操作的车队软件将显得过时

Isenberg预测，相当一部分传统软件将无法适应向AI智能体的转变，尤其是那些围绕人工在一个又一个界面中点击操作而设计的工具。智能体通过系统之间的连接来工作。如果一个平台要求人员登录后浏览十几个页面才能完成一项任务，它就会成为瓶颈。

想想您的团队每周处理的日常任务。批准维修采购订单、把车辆重新分配给新员工、订购替换车辆，以及更新驾驶员联系方式，每项工作都可能需要登录多个不同门户。只要底层软件允许智能体接入，这些正是智能体最擅长处理的任务。

他清单中的另一个相关观点也值得关注。Isenberg认为，随着软件越来越容易复制，长期价值会转移到软件内部的数据上。对于车队而言，这意味着多年的维护历史、燃油交易、事故记录和车辆更换决策。正是这些历史数据，让未来的分析或AI工具具有价值，而且这些数据属于您。

这里有三个步骤可以帮助您做好准备：

1. 列出团队最常重复执行的任务，并记录每项任务涉及哪些系统。
2. 询问每个车队供应商，这些任务是否能够通过API或原生集成完成。
3. 审查合同中的数据所有权和导出权限，确保在更换供应商时可以带走完整历史数据。

拥有开放集成和干净数据导出能力的供应商，将更容易融入AI辅助工作流程。其他供应商则会拖慢整个流程。

3. AI模型只是优秀车队工具中最小的一部分

Isenberg遇到的最强AI团队，都把底层模型视为可替换的组件。有些团队会把不同任务分配给不同模型，并在更好的模型出现后进行替换。他们真正投入资源的是模型周围的一切。

他将一个实用的行业专用AI产品描述为由四个部分组成，而模型本身可能只占整体价值的五分之一左右。

这一划分也可以直接作为买方检查清单。当车队供应商向您推介AI功能时，可以用下面四个方面来评估它。

Isenberg指出，AI公司目前最想要的人才，是具备良好判断力的人，因为现在真正困难的工作在于判断哪些AI输出是好的。对于车队而言，一个能够生成车辆更换计划的工具，其质量取决于它是否使用了正确的更换周期、正确的转售价值假设，以及为每项工作选择了正确的车辆类别。

Isenberg还提到，优秀团队会根据用户如何处理AI输出结果来判断其质量，例如用户是否编辑、导出或分享这些结果。这也是评估自己试点项目的一种合理方式。如果您的团队每次都要重写工具给出的建议，那么这个工具目前还没有真正节省时间。

4. 人工检查点和审计轨迹将成为标准

Isenberg听到的一句比较令人印象深刻的话，来自一家机器人公司的创始人。他说，目前AI领域最难的问题更多在于部署，而不是研究。他的机器人可以自主工作，遇到无法解决的问题时就会求助人类。每一次求助都会成为新的训练数据，使机器人进一步改进。

2027年的问题在于，应当在哪里为AI划定边界。一个合理的起点是把车队决策分成三组：

• 智能体可以自主完成的低风险操作：安排预防性维护、发送续期提醒、标记已过期的车辆注册信息，或将燃油交易与车辆进行匹配。
• 需要快速批准的中等风险操作：超过设定金额门槛的维修、车辆重新分配，以及在采取任何行动之前发出的驾驶员辅导提醒。
• 仍然由人决定的高风险事项：车辆订单、remarketing时机、政策例外，以及任何与驾驶员行为相关的纪律处分。

人工交接点与自动化本身同样重要。每当有人纠正或推翻智能体的决定时，都应该记录这一纠正，并用它进一步完善规则。

Isenberg还预测，针对AI智能体的保险将会出现，而且一旦智能体犯下代价高昂的错误，保险公司就会要求进行审计。车队项目本来就需要向保险公司、审计人员和财务团队负责，因此预计这些群体也会开始询问由AI驱动的决策是如何做出的。

您采用的任何工具都应该保留日志，记录智能体做了什么、使用了哪些数据，以及谁批准了相关操作。如果供应商无法提供这样的记录，那么该工具带来的风险可能比它消除的风险还要多。

5. 每增加一个新集成，就多打开一扇门

在Isenberg的行程中，网络安全被反复提及。他的观点很简单：每一个能够访问公司系统的智能体，都会增加一种潜在的进入方式，而很多公司并没有妥善保护这些入口。

车队系统保存着企业拥有的一些最敏感的数据。车联网系统会实时显示每辆车的位置，这常常也会暴露员工住在哪里，因为允许员工开回家的车辆会在夜间停在他们的住宅车道上。驾驶员档案包括驾照号码和机动车驾驶记录。燃油卡账户具有消费权限。将AI工具连接到所有这些系统，就意味着增加了一条新的访问路径，需要像审查其他存储员工数据的系统一样严格审查。

一些做法可以降低风险：

• 为每个工具只授予完成工作所需的最小权限，并将只读权限与修改记录的权限分开。
• 每年两次审计所有正在使用的集成，并关闭任何与不再使用的工具相关的连接。
• 向每个供应商索取安全文档，例如SOC 2报告，以及数据泄露通知条款。
• 在采购车队技术的早期阶段就让IT和安全团队参与进来。

传统上，车队技术决策往往由运营部门或采购部门负责。随着工具开始具备自主执行操作的能力，安全团队也应该参与这些决策。

6. 区分强大的车队供应商与薄弱的供应商

AI公司的收入增长速度比以往任何时候都快，但Isenberg很少听到有人讨论客户是否会长期留下来。车队项目依赖多年期租赁周期和长期供应商关系，因此稳定性非常重要。

在采用某项AI功能之前，应当询问它已经在生产环境中运行了多久、有多少与您规模相似的车队正在使用，以及如果这项功能被终止，您的数据会如何处理。

记忆能力也应该列入评估清单。一位高管告诉Isenberg，下一场竞争将围绕哪种AI能够记住最多的用户信息展开。对于车队而言，这相当于一个能够保留您的政策、过去决策和车辆历史的系统，使其建议能够反映您的项目实际运作方式，而不是基于一个通用模板。

2027年应该从哪里开始

这些趋势都不需要巨额技术预算才能开始应对。大部分基础工作都是运营层面的，车队团队本季度就可以开始：

1. 在车联网、燃油卡、保险和租赁记录之间核对在用车辆清单，并使用VIN作为共同键值。
2. 梳理每周最占用员工时间的任务，并确定每项任务涉及哪些系统。
3. 向现有供应商发送一份简短问卷，涵盖集成、数据导出权限、审计日志和安全文档。
4. 制定审批门槛，明确哪些车队决策可以由软件自主完成，哪些必须由人员参与。
5. 邀请IT和安全团队参加下一次车队技术评审。

Isenberg在笔记结尾指出，对于AI公司来说，注意力是一种稀缺资源，而分发产品也很困难。对于车队经理来说，真正稀缺的资源是时间。AI工具可以帮助您找回一部分时间，但前提是车队的数据已经整理好，而且规则足够明确。

为您的车队数据做好准备

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