AI开工，让大模型直抵物流一线

11月6日至7日，由北京汇通天下物联科技有限公司（简称G7易流）主办的2026数字物流大会在江苏省无锡市举行。太湖国际会议中心里，AI开工数字市集的展台前，不少人驻足了解AI如何赋能货车安全管理、品质交付。在室外展区，参观者拉开嬴彻科技自动驾驶轻卡的车门，俯身查看底盘。3000余位物流人穿行其间，讨论焦点不再是AI要不要用，而是AI如何直抵物流一线。

会上，G7易流创始人兼首席执行官翟学魂给出了一组数字：平台月度词元（Token）消耗量从2025年月均67亿跃升至2026年9月的7700亿。话音落下，他随即补充道，在G7易流客户中，规模化应用AI的客户占比不到5%。技术能力以百倍速度扩张，而一线应用仍停留在少数人手中，两者之间的落差，正在成为物流行业新一轮经营分化的起点。

营运能力决定企业盈利能力

新能源车队专场是大会报名人数最多的分论坛。一个被反复引用的行业数据是：今年9月，新能源重卡单月市场渗透率突破50%。翟学魂认为，50%是平均数，新能源重卡仍带有鲜明的“中短途”烙印，“500公里以上的干线运输，新能源重卡才起步，还没有规模效应。”

新能源重卡的规模效应在里程数据上体现得尤为明显。G7易流平台数据显示，2025年1月至2026年9月，规模为101至500辆的中型新能源重卡车队，日均行驶里程从230公里提高至300公里；规模不超过100辆的小型新能源重卡车队，日均行驶里程从220公里提高至275公里。

从行业数据来看，中型新能源重卡车队与大型车队运营里程的差距正在缩小，小型车队受限于货源稳定性、补能调度能力和管理精细度，运营里程的上限明显更低。“购入新能源重卡只是起点，经营者仍需靠自身的运营能力将车‘转起来’，否则企业的盈利会不断承压。”翟学魂说。

江苏徐钢物流服务有限公司（简称徐钢物流）的实践提供了一个样本。这家江苏徐钢钢铁集团有限公司的全资子公司运营着600余辆新能源重卡，跑的多是300至500公里的国道线路，路口多、红绿灯多，行车环境复杂。

“为了应对日益加大的安全管理压力，我们联合G7易流，以紫宝盒和AI车队运营平台提升新能源重卡安全管理能力。AI识别疲劳驾驶、路口超速等风险，并分级推送、实时干预，车队千公里风险数下降了68%，月均有责事故由30多起降至5到6起。”徐钢物流总经理代贝贝说。

日照鑫泰物流有限公司（简称日照鑫泰物流）则走了另一条路：企业运营的300辆新能源重卡，一辆车一个月可能跑30个不同客户的点位，线路完全不固定。

该企业副总经理张照敬把车辆未遂事故称为“黑洞”——“你不知道它在哪个地方藏着。”为了提高车队安全运营能力，日照鑫泰物流引入G7易流的紫宝盒和AI车队运营平台，将隐性风险可视化、可量化，通过车载显示屏、手麦等设备进行实时干预。风险发现、干预、闭环后，车队事故减少了90%，安全管理从“靠猜”转向可量化、可干预。

驾驶自动化后 交付仍需人机协同

城市配送是一线交付的物流服务业。驾驶逐步自动化后，品控、异常处置等工作仍需要人、设备和系统协同完成。企业的人机协同能力，直接影响交付品质。

会上，由G7易流联合地上铁孵化的易铁智冷发布了一体化智能上装产品。G7易流创始人兼总裁张景涛在发布会上强调，驾驶自动化，不等于交付自动化。

这一判断的支点，来自G7易流平台上20万辆冷藏车、每年约4500万趟任务回传的温度曲线。易铁智冷在发布中展示了3类典型“缺口”：多门店配送只考核首店温度，首店之后温度逐站抬升，末位门店已回不到起始区间；车厢出风口和回风口的温度降至零摄氏度以下，车厢前部和后部却在10摄氏度以上；行业通常考核环境温度或回风温度，而不少货主要求的是货温。3条曲线指向同一个问题：鲜有人对温度曲线负责。

张景涛将问题归结为“上装是拼出来的”：冷机、箱体分属不同厂家，设备不对话、数据不连通、责任说不清。易铁智冷的解法不是制造一台更好的冷机，而是将物理协同、控制协同和行业大模型融入同一个产品——箱体、风道、探头、门体一体化设计；冷机与开关门、上装与底盘协同控制；将4500万趟任务的温控策略转化为每趟任务可调用的模型。用张景涛的话说，是让冷链运输品质从靠人变成靠系统。

“易铁智冷发布的一体化智能上装同时提供有人车版和无人车版，底层逻辑一致——先把交付品变成一套可控制、可追溯的系统，再让这套系统适配驾驶端是有人还是无人。”张景涛说，易铁智冷不做底盘、不做智驾，只做上装，把上装做成模块化。这一定位背后是更深层的判断：驾驶自动化后，仍需要人、设备与系统协同完成。

助力业务型开发者自研产品

“物流组织AI化要从一线开始，重新设计司机、调度、财务、客服等岗位及其协作方式，让一线被看见、有帮手、有回报。”会上，翟学魂将G7易流未来3年的战略浓缩为一句话：直达物流一线的双向AI通道。所谓“双向”，一头上行，让管理者看见司机、车辆、货物与场站的真实状态；一头下行，让指令、提醒与激励直达一线。

承载这条通道的，是一套硬件体系：紫宝盒——物流一线AI智能终端，通过多连接获取车辆、货物及作业信息，与云端平台协同，为AI识别、风险提醒和一线帮助提供基础；拍拍豆——用于物流一线的穿戴式AI硬件，记录门店交接、货物清点等一线信息，为服务过程举证与异常处理提供依据。

如果说硬件是AI直抵物流一线的入口，真正决定这个战略能走多远的，是G7易流同步开放的开发者平台与AI开工孵化计划。

“物流企业的管理经验、几点发车、到哪个门、什么温度、货交给谁，高度分散且场景化，没有哪家平台能替客户研发完这些‘最后一公里’的应用。”G7易流首席财务官、AI开工孵化计划负责人张杰龙说。

张杰龙介绍，业务型开发者是G7易流为物流一线人员开辟的一个新身份。他们可能是安全总监、调度主管、财务经理，也可能是老板自己——这些不写代码但最懂一线的人，可以在G7易流开放的数据接口、视频与语音通道、场景识别算法之上，用自己的管理思路搭建应用。

□链接

AI开工孵化计划

今年12月开工，在数据开放、双向通道、场景识别等方面支持100个团队开发产品，每个团队孵化2个月。孵化期内，提供5000个千问账号、200个WeWork（威沃克）全国通用卡。报名有4个标准：懂业务一线、有一个真实问题、做出来愿意分享、所在公司同意。