对于每一个拥有自营维修车间的车队来说，都会有两套记录：一套是道路上的卡车报告的情况，另一套是维修工位里的技术人员填写的记录。这两套记录并不总是一致，而 Motive 认为，弥合这一差距是目前控制车队维修成本所剩不多的最便宜办法之一。

该公司近日宣布推出 Motive Maintenance，这是一套由 AI 驱动的系统，可将故障代码、检查缺陷、工单和维修支出整合到同一平台中，而该平台此前已包含客户的车载远程信息处理和燃油卡数据。Motive 通过把这些记录放入同一工作流程，试图解决车队已经表示难以用分散工具和电子表格管理的问题。

推出时点反映了承运商成本的上升。根据美国运输研究所发布的《2026 年卡车运营成本分析》，承运商的平均边际成本在 2025 年达到每英里 2.336 美元，为该报告历史最高。该数据集中维护和维修成本同比上涨 8.6%，相当于每英里增加 2 美分，自 2019 年以来该类别累计上涨 45%，据 Fleet Maintenance 统计。去年只有通行费上涨更快，增幅为 13.2%。非燃油成本升至每英里 1.854 美元，打破了 Motive 报告引用的 2024 年 1.78 美元纪录。燃油是承运商经常争论的数字，但真正持续累积的，是其下方的维护成本。

这种压力首先来自零部件市场。根据最新的 Decisiv/TMC 零部件与人工服务基准报告，2025 年第四季度零部件成本同比上涨 3.7%，而人工成本下降 0.4%。同一数据集中，零部件价格自 2020 年初以来已上涨 23.8%。

Motive 的报告称，基于 ATRI 2024 年数据，美国一辆重型卡车的平均年度维修和保养费用为 16,192 美元。这个基准已经被 8.6% 的年增长率推高得过时了一年。

Motive 自身与 FreightWaves Research 在 2026 年第二季度开展的研究进一步分析了车队承压最明显的领域。维护和维修成本上升是 80% 受访者列出的首要运营挑战，司机招聘和留任占 60%，燃油成本管理和防欺诈占 50%。只有 13% 的受访者将其车队技术系统描述为高度集成，并能在各个平台之间自动共享数据。

“总体来看，如果你观察车队最关心什么，很明显维护之所以成为首要话题，主要原因是维修成本上涨，”Motive 维护产品负责人 Sriteja Kolluri 在接受 FreightWaves 采访时说。“其中一个重要数据点是有多少车队真的拥有能够自动传递数据的良好集成系统。这个答案只有 13%，这意味着大量车队使用的是彼此不连通的系统或电子表格，它们之间根本无法沟通。”

车队维修成本究竟藏在哪里

钱消失在计划性工作与应急性工作之间的差距里。根据 Decisiv/TMC 服务基准数据，被动维修的成本是计划性预防维护的 3 到 9 倍。报告中也引用了 FleetNet America 的故障数据。

Kolluri 以一支拥有 1,000 辆卡车的车队为例，说明这一范围的上端。

“如果你把 1,000 辆车的车队按这个标准算，差不多每天 760 美元、每辆车几乎 8 到 9 天的故障停运时间，那他们在停机上花掉的金额差不多是 400 万美元，”他说。

这些输入来自 FleetNet America 和 TMC 路边维护数据：每辆车每年 8.7 天的非计划停机时间，按每天 448 美元到 760 美元的生产力损失计算。

从晦涩故障代码到工单

在这次发布之前，严重故障代码会在一个系统中产生警报，而车间工单则在另一个系统中安排。

“Kolluri 说：‘你有一辆在路上的车辆已经抛锚了，或者刚刚出现了一个严重故障代码。今天，在这次发布之前，这些数据只是一个发给车队经理的警报。’‘有了这个之后，这个警报基本上会被转化为一个工单，维修车间可以据此进行优先处理。所以这就是我们在这里搭建的桥梁。’”

故障代码的翻译与路由同样重要。故障代码最初只是一个只有技术人员才能读懂的字符串，而 Motive 的诊断系统会把它转换成通俗语言，并附带严重程度评级。现在，决定卡车是今天进厂还是稍后再进厂的，不再是代码本身，而是其文字描述。

Kolluri 还对公司的车队燃油卡 Motive Card 作了区分。它并不支付维修账单。

“ M​otive Card 基本上给你的是燃油支出数据。然后结合工单，你实际上也捕捉到了维护数据。所以把两者放在一起，基本上就能给你每项资产每英里的准确成本，”他说。

预测问题本质上是集成问题

三分之二的受访者，也就是 67%，表示他们难以预测哪些车辆有故障或非计划停机风险。这是研究中被提及最多的痛点。

采用数据说明了维护工具在这一问题上落后得有多远。AI 驱动的司机安全监控在回答该问题的车队中有 88% 已投入使用，而预测性或基于状态的维护采用率只有 20%，其中 60% 完全未使用。内部专业能力或 IT 资源不足，是获取更多 AI 价值时最常被提及的障碍，占 33%。

在集成缺位的地方，人工操作就会填补空白。约 29% 的受访者估计，他们的团队每周要花 11 到 20 个小时将远程信息处理数据重新录入维护软件、核对燃油交易并更新检查记录，另有 29% 表示他们从未统计过这个数字。

“这些数据其实都已经存在。[DVIR] 检查存在，故障代码存在，你的排班也存在，但没有人真正把所有信息整合起来，给你一份完整的车队健康状况图景，”Kolluri 说。“当你必须从不同系统下载所有数据，再做 VLOOKUP 之类的操作时，车队要做健康监测就会很困难。”

TCO 一直都是经验知识

当车队试图确定总拥有成本时，可见性问题最为突出。67% 的受访者表示，难以跟踪每辆车真实的拥有成本，而“按车辆显示所有支出类别的单一 TCO 仪表盘”则以 40% 的比例成为最受欢迎的改进方案。

超过一半，也就是 53% 的受访者表示，在未来 12 到 24 个月里，降低每辆车的维护和维修总成本，比任何其他变化都更能提升盈利能力。

没有这个数字，修还是换的决定就只能依赖经验和维修经理的记忆。

“当一辆车抛锚时，我到底是该换车还是该修车？这又是 TCO 可见性带来的另一个重要部分。67% 的车队实际上无法及时把这些数据整合起来，”Kolluri 说。

Maintenance 是 Motive 平台上的第七个产品，目前已在美国和加拿大上线。Motive 2026 年 ROI 报告显示，受访者的平均车辆正常运行时间提升为 18%。

对购买该产品的车队来说，关键在于纸面记录是否真的能改变发票金额。

H&R Agri-Power 车队经理 Luke Crawley 说：“在 Motive Maintenance 之前，道路上发生的事情和车间里发生的事情是两套独立记录。与其在故障发生时支付紧急费率，我们将能够提前修复问题，提高正常运行时间，每周节省数百小时，并且为保持车队运行花费更少。”

本文《Motive targets fleet repair costs with AI maintenance》最初发布于 FreightWaves。