卡车司机会被AI取代吗？

AI会取代卡车司机吗？2026年，Aurora已在约10条线路上运营无人驾驶货运，但装卸货和配送现场仍由人来完成。

先说结论

卡车司机这个职业并没有消失。自2025年Aurora在得克萨斯州开始商业无人驾驶货运以来，行业已经能够指出真实的无人驾驶卡车正在固定高速线路上运送货物，Kodiak也准备跟进。

这个职业是做什么的

卡车司机的工作远不止把货物从一个地方运到另一个地方。他们要管理货物状态，应对配送现场的各种限制、路况和卸货安排，运输才能顺利完成。到2026年，Aurora Innovation的无人驾驶卡车已在美国阳光地带部分高速公路走廊上运送真实货物，Kodiak AI紧随其后，但这些都只限于两点之间的固定线路，并不是完整的门到门作业。

AI在长途高速驾驶和调度优化方面进展最快，但装卸货现场的判断、防止货物移位、针对不同配送目的地的调整，以及在恶劣天气和拥堵中的安全驾驶，仍然由人来负责。连接物流“最后一公里”的现场能力，依然有价值。

行业运输

公开数据怎么说

生成式AI暴露度

39 / 100

在188个职业中排第157位

美国政府的分类

中等暴露度

美国劳工统计局（BLS），相对AI暴露度类别（2026年）。

由ai-job-risk.net根据四个公开数据集计算，采用0–100的尺度，相对于我们覆盖的188个职业而言。数值越高，表示该职业的任务中有越多是生成式AI能做或已被用于的。它不是失去这份工作的概率。

AI能完成这些任务的程度 41

研究人员的任务分析（Eloundou等人；ILO）。以在其评估的全部职业中的百分位表示。

AI已被实际使用的程度 37

Microsoft Copilot与Anthropic Claude在该职业任务上的实际使用情况。以在其评估的全部职业中的百分位表示。

美国劳动力市场（BLS 2025–35年预测）

就业人数预计变化，2025–35年: +3.8%
美国就业人数，2025年: 2,221,200
每年职位空缺（平均）: 214,500
年薪中位数，2025年: US$58,640
入职通常所需学历: 高中后非学位证书

BLS 预计变化的原因

BLS 未列出该职业特有的影响因素，因此这一预测主要反映雇用该职业的行业本身的增长或收缩。其中也未针对自动驾驶车辆作任何调整。

数据为BLS职业“Heavy and tractor-trailer truck drivers”的美国数字。BLS的预测假定技术按历史速度持续发展；它们不是仅针对AI影响的预测。

出处

暴露度指数由ai-job-risk.net根据以下数据集计算（数据截至2026年10月15日）。美国劳动力数字来自BLS，未作改动。

各发布机构均未参与制作、审核或认可本网站。完整引用、许可与方法

卡车司机会被AI取代吗？

AI短期内不会在整个行业范围内取代卡车司机，但到了2026年，对这份工作中很窄的一部分来说，这已不再只是假设：也就是阳光地带少数固定路线上的长途高速驾驶。Aurora Innovation自2025年4月起运营商业无人驾驶货运，到2026年已扩展到大约10条线路，客户包括Uber Freight、Hirschbach和餐饮服务分销商McLane Co.，并计划到年底在其无需安全观察员的新一代硬件上部署200多辆卡车。截至2026年第一季度，Kodiak AI有28辆客户自有的无人驾驶卡车在运行，并正与Roehl Transport合作开发达拉斯至休斯敦的线路，计划在今年晚些时候推出无人驾驶服务。

这种自动化的到来，正是因为行业人手不足，而不是与之相悖。运输企业长期表示招聘和留住司机很困难，美国卡车运输协会（American Trucking Associations）多年来也一直主张行业存在司机短缺，不过对短缺规模的估计相差很大。

即使在无人驾驶卡车已经上路的地方，线路也是最容易的那一类：两点之间的固定高速公路线路，而不是完整的门到门作业。装货、卸货以及真实配送现场的种种情况，目前还不在Aurora和Kodiak无人驾驶卡车的作业范围之内。这正是人类司机的判断力继续发挥作用的地方。

最可能被取代的任务

自动化推进最快的任务，正是那些与无人驾驶货运目前商业线路相似的工作：可预测的高速公路里程，以及围绕这些里程的办公室端规划。

固定线路上的长途高速驾驶

2026年，Aurora在划定的高速公路走廊上运营商业无人驾驶货运，并计划到2027年初在其新一代硬件上部署200多辆卡车；Kodiak则在非公路场景运行客户自有的无人驾驶卡车，并正在为达拉斯至休斯敦等线路的高速无人驾驶服务做准备。这是这份工作迄今遇到的最直接的自动化，但仍仅限于特定线路，而不是整趟行程。

调度与路线优化

C.H. Robinson等大型货运经纪公司使用生成式AI，每天回复约2000封通过电子邮件发来的报价请求。这项工作过去要占用调度员大量时间，现在基本不再需要人逐封阅读。

整理行程记录和车载远程信息数据

AI可以高效整理从车载远程信息系统中提取的行驶日志、休息信息和车辆状态记录，减少过去长时间驾驶之后堆积起来的行政工作。

提前列出配送条件

AI擅长把配送时间窗口、现场注意事项和各目的地的特别说明整理成出车前的检查清单，减少过去出车前完全由司机自己收集信息的工作。

会保留的工作

目前的无人驾驶部署都没有涉及高速公路之外的环节。物流现场仍然因每一单货、每一个目的地而不同。

检查货物状态并防止货物移位

目前的无人驾驶部署都不涉及装货或固定货物。出发前和途中判断货物可能在哪里出现危险，仍然是以人的经验为基础的工作，无论是不是无人驾驶线路都是如此。

应对各个配送现场的条件

Aurora和Kodiak的无人驾驶卡车行驶在固定的高速线路上，并不会在没有收货人员的狭窄装卸码头里自行周旋。在真实的配送现场当场重新安排卸货顺序，仍然很难自动化。

在自动化走廊之外应对天气和道路中断，安全驾驶

目前运营的商业无人驾驶线路位于经过挑选的阳光地带高速公路，部分原因是那里条件有利。全国大多数道路、天气和施工路段并没有这么宽容，在这些条件下的判断仍由司机负责。

与托运方和现场人员协调

发生延误或配送变更时，仍然需要有人决定联系谁、说明什么，以及次优方案应该是什么。即便是2026年最先进的无人驾驶试点，这类沟通仍然交给人类调度员或司机。

值得学习的技能

卡车司机不仅要磨练驾驶技术，还要提高判断货物和现场状况的能力，并清楚知道自动化走廊的界限在哪里。

看清货物的平衡与形态

随着高速驾驶本身越来越容易实现自动化，司机凭眼力判断货物在路上会如何移动、移位的价值只会更高，因为这是目前任何无人驾驶试点都没有触及的工作环节之一。

在现场规划卸货

抵达后判断先确认什么、卸货应按什么顺序进行，这种能力是任何自动化高速走廊都无法解决的，完全由到达码头的人来承担。

养成安全优先于压力的习惯

即使行业招不到足够的司机，在交货期限的压力下也不接受危险驾驶或不安全卸货，这种自律仍然保护着司机的长期价值和驾照。

了解特定路线上自动化止步于何处

清楚了解AI辅助或无人驾驶系统是为哪些线路和条件设计的、哪些情况仍需完全由人判断的司机，更有条件与技术协同工作，而不会被其局限打个措手不及。

可能的转型方向

卡车司机的经验培养了安全驾驶、货物处理和应对配送现场的能力。这些能力可以自然地转到物流和现场运营类岗位。

物流协调员

根据配送条件和道路实际情况调整物流流程的经验，可以直接用于物流协调。适合想从执行配送转向规划配送的人。

暴露度指数 79/100 · 美国就业 2025–35 +17.6%

仓库经理

了解货物处理和现场流程的人，往往在仓库运营中表现出色。适合想把配送现场的知识扩展到固定物流枢纽管理的人。

暴露度指数 74/100 · 美国就业 2025–35 +6.1%

供应链经理

理解延误和配送实际情况的经验，在供应链规划中很有价值，包括围绕无人驾驶走廊目前在哪些地方能用、哪些地方还不能用来做规划。适合想把一线物流知识用于更广泛的上游协调的人。

暴露度指数 74/100 · 美国就业 2025–35 +6.1%

运营经理

在例外情况不断的环境下保持物流运转的经验，对现场运营领导工作很有用。适合想把配送一线的务实眼光扩展到更大范围运营管控的人。

暴露度指数 63/100 · 美国就业 2025–35 +5.0%

安全经理

在恶劣天气和困难的装载条件下规避危险的经验，可以支持安全管理和事故预防。亲身了解道路风险和货物风险的人，往往能设计出更有力的防范措施。

摘要

卡车司机这个职业并没有消失。自2025年Aurora在得克萨斯州开始商业无人驾驶货运以来，行业已经能够指出真实的无人驾驶卡车正在固定高速线路上运送货物，Kodiak也准备跟进。这种自动化出现在一个劳动力市场中，美国卡车运输协会长期主张该市场存在短缺，不过缺口有多大仍有争议。无人驾驶技术尚未触及的，是装货、卸货，以及在真实配送现场所需的判断。今后最有竞争力的司机，会是那些价值恰好体现在这些环节的人，也就是自动化走廊够不到的那部分工作。