以实测数据，让安全运输形成溢价。
将Carbon DTG从车辆直接读取的实测数据标准化，助力安全运输转型的物流AI标准。通过一个API和MCP，不仅处理安全，也同时执行碳数据分析与LCS API功能。这是建立在LCS之上的更高一层AX产品。
一个标准，通过三种工具落地。
LAS在三个场景中将实测数据用于实际业务：自动读取货主订单的Chrome扩展、在LCS Cloud内启用的付费订阅插件，以及由负责人自行配置的工具组件。所有功能均在开发中，实际界面将在准备就绪后公开。
Chrome扩展 · 数据采集
自动读取货主订单界面的系统数据，并整理为标准订单数据。只有经人工确认后，数据才会进入系统。
LCS Cloud付费订阅插件
在LCS Cloud中启用插件后，将按订阅层级依次开放工作空间、安全分析与对话式AI。
智能体工具组件
选择所需工具组件，组合专属工作界面，在同一位置处理安全、碳与引用。
实际产品界面将在产品准备就绪后同步呈现。当前展示的是功能概览，订阅层级与价格将在确定后另行说明。
补全缺失活动值，但绝不虚构。
LCS Cloud的活动数据自动生成控制台已实际运行。输入运输信息后，物理模型会补全缺失值，并为每个值保留来源。无法补全的值不会记为0，而是标为“未知”；结果通过record_hash固定，防止篡改。
这是LCS Cloud控制台的实际界面（示例）。每个值均标注数据来源，无法补全的值不会记为0，而是标为未知。排放量由LCS计算。
建立在LCS之上的更高一层AX。
LAS通过API和MCP，不仅执行安全功能，也同时处理碳数据分析与LCS API功能。它完整包含LCS的能力，并在其上增加安全与对话式AI。
LAS完整包含并执行碳数据分析与LCS API功能。
在同一套实测数据之上，增加安全驾驶与运营分析。
通过一个API·MCP统一处理碳与安全，是比LCS更高一层的AX产品。
一旦测量，即可形成溢价。
实测从两个方向打开溢价转型的大门：碳（LCS）通向绿色运输，安全（LAS）通向安全运输。两者均以数据证明，因此可转化为运价价值。
通过实测碳数据降低货主的Scope 3，并将经验证的绿色运输连接至高端订单。
通过实测安全数据证明安全运营，并连接危险品及高价值货物的安全运输溢价。
两种转型均由防篡改的实测数据证明，因此最终体现在客户订单、运价与风险管理中。
证明坐标——绿色溢价对应lcs_record_hash，安全溢价对应score_hash。两者均以sha256哈希防止篡改，因此在运价谈判中可用可复现数据取代口头主张。
以数据管理安全。
安全驾驶评分自动化
根据Carbon DTG实测的行驶、急加减速、怠速等数据，将安全指标标准化并自动计算评分。
安全运营分析
按车辆、驾驶和路线分析风险模式，识别需要安全运输的区段与车辆。
安全车辆指定调度支持
针对危险品、爆炸品、半导体等需要安全运输的货物，支持优先指定经安全验证的车辆。
降低事故率的路线
建议避开黑冰风险区段和事故多发区段的路线，从源头降低事故概率。
对话式AI · 问答
以标准化安全数据为依据，负责人可使用自然语言提问，并获得附有依据的回答。
碳分析 · LCS API集成
在同一入口执行碳数据分析与LCS API功能，通过一个API·MCP统一处理安全与碳。
评分来自车辆实际产生的信号。
安全驾驶评分不会凭空生成。Carbon DTG将已读取的危险驾驶信号按每100km发生率标准化，并通过版本固定的确定性函数计算。生成数字的是规则，而不是AI；AI只负责数据处理和有依据的问答。
每项评分均通过输入向量的sha256哈希（score_hash）固定。其方式与碳排放记录相同，可复现、可验证。无数据车辆（未连接DTG）不会记为0分，而是标为“未核算”（未核算 ≠ 0）。危险品调度会安全排除无评分车辆。
AI负责方法，数据负责判定。
LAS的AI不会虚构数字。它只依据标准化数据处理方法生成内容并回答问题，安全评分与判定则采用确定性计算。所有输出均附带来源。
- 仅使用标准化实测数据 · 不虚构估算
- 数字与判定采用确定性计算 · AI辅助说明与方法
- 所有AI输出均标注来源（provenance）· 未核算≠0
- 证据来自防篡改实测 · 以数据取代主张
通过Claude Code轻松开发。
在Playground中实验，通过API集成，并利用LAS MCP（智能体到智能体）直接在Claude Code中开发。
以对话方式试验安全与碳分析的空间。
将安全评分与分析、碳分析及LCS API功能统一集成。
面向Claude Code开发者的智能体到智能体协议。
LAS MCP完整包含LCS MCP（全部碳工具），并在其上增加安全与对话式工具。评分与判定采用确定性计算（通过score_hash防止篡改）；匹配仅为建议，不会自动下达调度指令。（开发中）
现在就来了解方法论
可用自然语言了解安全与碳方法论，并查看相应依据。安全驾驶评分、碳数值等确定值由确定性引擎基于实测数据计算；此处仅介绍方法论。
开发中演示 · 仅用于方法论说明 · 数值与判定由确定性引擎基于实测数据计算 · 结论附带来源