每經(jīng)記者：趙雯琪 每經(jīng)編輯：余婷婷

從爭(zhēng)相擁抱到對(duì)落地場(chǎng)景的“迷茫”，大模型的喧囂過(guò)后，物流行業(yè)正進(jìn)入AI（人工智能）應(yīng)用的“深水區(qū)”。

不過(guò)，當(dāng)不少企業(yè)還在為大模型的技術(shù)參數(shù)爭(zhēng)論不休時(shí)，G7易流創(chuàng)始人、CEO（首席執(zhí)行官）翟學(xué)魂選擇了一條與眾不同的路徑。G7易流作為一家以物流數(shù)字化和軟件起家的公司，在其近日舉行的數(shù)字物流大會(huì)上，翟學(xué)魂沒有發(fā)布炫酷的行業(yè)大模型，而是推出了一個(gè)看似樸素的硬件產(chǎn)品。

“我們?nèi)ツ陜?nèi)部爭(zhēng)論了很久，到底是做行業(yè)大模型還是做硬件?！钡詫W(xué)魂在接受《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者采訪時(shí)坦言，“最終我們選擇硬件，不是因?yàn)榇竽Ｐ筒恢匾?，而是行業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施還不具備AI化的前提條件?！?/p>

“AI is Amazing，but not a Magic（AI很神奇，但不是魔法），我們必須從第一步開始。”翟學(xué)魂用這句話，為G7易流的AI戰(zhàn)略定下了基調(diào)。他的第一步，不是去構(gòu)建替代人類思考的“超級(jí)大腦”，而是回到物流運(yùn)營(yíng)的現(xiàn)場(chǎng)，從一輛車、一名司機(jī)、一次通話、一張表格開始，為AI的降臨鋪設(shè)好地基。

“AI不會(huì)讓所有公司變得一樣，反而會(huì)放大它們之間的差異化?！钡詫W(xué)魂表示，“未來(lái)3至5年，這個(gè)領(lǐng)域?qū)⒂楷F(xiàn)上百個(gè)成功的平臺(tái)公司。”

物流四大“希望之地”浮現(xiàn)

關(guān)心物流行業(yè)的人，每年都會(huì)關(guān)注翟學(xué)魂在年度數(shù)字物流大會(huì)上的講話，其中重點(diǎn)關(guān)注講話中關(guān)于G7易流平臺(tái)連接車輛數(shù)據(jù)形成的趨勢(shì)判斷。在今年的數(shù)字物流大會(huì)上，翟學(xué)魂首先向行業(yè)分享了一組提振信心的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)顯示，今年的“公路貨運(yùn)指數(shù)”五年來(lái)首次提升，“從2021年到2022年、2023年、2024年，這個(gè)曲線從來(lái)沒有真正地上揚(yáng)過(guò)?！痹跀?shù)字物流大會(huì)上，翟學(xué)魂指向身后的大屏幕表示，“大家看今年是紅色的，第一次明顯超過(guò)了過(guò)去的幾年。”

這條終于昂頭上揚(yáng)的曲線，意味著中國(guó)公路貨運(yùn)量在2025年迎來(lái)了轉(zhuǎn)折點(diǎn)，同比增長(zhǎng)超過(guò)5%?！盀槭裁唇衲陻?shù)字物流大會(huì)報(bào)名的人特別多呢？”翟學(xué)魂帶著一絲欣慰分析道，“很大一個(gè)原因，是一個(gè)朋友跟我說(shuō)，因?yàn)榇蠹叶加蓄A(yù)算來(lái)出差了。”

除了總量的增長(zhǎng)，結(jié)構(gòu)性的變化更為深刻。翟學(xué)魂分享的數(shù)據(jù)清晰地顯示，中國(guó)公路運(yùn)輸?shù)摹捌骄\(yùn)距變短了”，短途運(yùn)輸?shù)谋壤掷m(xù)提升，與長(zhǎng)距離運(yùn)輸形成了“剪刀差”。與此同時(shí)，在全行業(yè)近300萬(wàn)輛活躍卡車的運(yùn)營(yíng)中，整體效率提升了10%。這表明，在需求的變遷中，物流行業(yè)的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)能力持續(xù)進(jìn)步。

那么是哪些領(lǐng)域的需求帶來(lái)了增量的希望？翟學(xué)魂在數(shù)字物流大會(huì)上現(xiàn)場(chǎng)揭示了驅(qū)動(dòng)物流下半場(chǎng)的四個(gè)“希望之地”：即時(shí)零售、農(nóng)牧、區(qū)域大宗和公鐵聯(lián)運(yùn)。

對(duì)于當(dāng)下消費(fèi)端最為火爆的即時(shí)零售領(lǐng)域，翟學(xué)魂以山姆會(huì)員店線上銷售額年增長(zhǎng)28%為例，指出這種高頻次、高時(shí)效、高溫度要求的物流需求，正帶動(dòng)城配市場(chǎng)向“質(zhì)優(yōu)價(jià)廉”時(shí)代邁進(jìn)，而這背后則需要更精細(xì)的技術(shù)規(guī)劃、全流程的物流成本降低以及效率提升工具。

“過(guò)去十年，我們叫物流行業(yè)的上半場(chǎng)，主要的推動(dòng)力就是電商、快遞，但這些加在一起只占中國(guó)物流不超過(guò)10%的份額。以后，四大新場(chǎng)景背后的物流行業(yè)市場(chǎng)份額會(huì)超過(guò)30%，甚至更多。”在翟學(xué)魂看來(lái)，物流行業(yè)下半場(chǎng)的畫卷，將由更復(fù)雜、更垂直、更追求極致效率的場(chǎng)景共同繪就。

為何選擇發(fā)布一款硬件？

面對(duì)充滿機(jī)遇的“下半場(chǎng)”，科技公司應(yīng)該以何種姿態(tài)入場(chǎng)？在AI浪潮以排山倒海之勢(shì)席卷各行各業(yè)時(shí)，作為物流科技領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)，G7易流內(nèi)部曾面臨一場(chǎng)關(guān)于方向的“靈魂拷問”。

“去年做了大量的論證，坦白地說(shuō)，我們?cè)趦赡曛耙策€沒有想清楚?！钡詫W(xué)魂對(duì)《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者回憶道，當(dāng)時(shí)，擺在公司面前有兩條路，一條是看似更“時(shí)髦”、更能吸引資本市場(chǎng)目光的路徑——打造物流行業(yè)的垂直大模型；另一條則是回歸硬件，做一款看上去沒那么“性感”的、軟硬一體的AI基礎(chǔ)設(shè)施。

“內(nèi)部也有很多討論，大模型年代，我們?yōu)槭裁匆銈€(gè)硬件？”翟學(xué)魂不諱言公司內(nèi)部爭(zhēng)議，G7易流擁有海量的客戶和數(shù)據(jù)，似乎直接在此基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)據(jù)變現(xiàn)是一條捷徑。

翟學(xué)魂還提到，深入地思考和客戶的痛點(diǎn)讓他們最終清醒。

“這個(gè)行業(yè)之所以還沒有被AI化，不是大模型的能力還不夠，是因?yàn)樾袠I(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施不具備AI的前提條件?！钡詫W(xué)魂一針見血地指出，“AI也要吃數(shù)據(jù)，無(wú)論是吃數(shù)據(jù)的量還是質(zhì)，都要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于人才行?！?/p>

翟學(xué)魂描繪了一個(gè)常見的場(chǎng)景：一個(gè)調(diào)度人員，如果連車的基本狀態(tài)都需要人工去核實(shí)和錄入，那“搞什么AI”？

翟學(xué)魂展示了物流運(yùn)營(yíng)全流程的“蝴蝶結(jié)”模型——左側(cè)翅膀是海量的、多維度的數(shù)據(jù)感知（車、貨、人、環(huán)境），右側(cè)翅膀是同樣繁雜的執(zhí)行動(dòng)作（溝通、調(diào)度、控制），中間狹窄的結(jié)，才是分析與決策。

“過(guò)去十年，我們只做了‘蝴蝶結(jié)’左側(cè)的工作，把數(shù)據(jù)收集上來(lái)，但右側(cè)的執(zhí)行以及從數(shù)據(jù)到執(zhí)行的轉(zhuǎn)化，依然極度依賴人力?！钡詫W(xué)魂說(shuō)，這導(dǎo)致了物流行業(yè)出現(xiàn)了“需要招聘一屋子人看數(shù)據(jù)”的困境，也造成了物流企業(yè)普遍存在的“分析瓶頸”“溝通瓶頸”以及“組織瓶頸”。

“因此，我們不打算發(fā)布行業(yè)大模型，在‘蝴蝶結(jié)’中間的部分給你們搞一個(gè)大腦，然后替代你們公司里面最優(yōu)秀的戰(zhàn)略顧問。”翟學(xué)魂明確劃定了G7易流的邊界，“我們要自底向上，解決這個(gè)‘蝴蝶結(jié)’最前面的數(shù)據(jù)收集問題?！?/p>

《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者了解到，紫寶盒主要用來(lái)采集物流實(shí)際場(chǎng)景中的數(shù)據(jù)，通過(guò)AI Agent（智能體）實(shí)現(xiàn)從“一個(gè)AI電話到一張AI表單”，再到“全程自主監(jiān)督運(yùn)輸操作”的人機(jī)協(xié)作。這個(gè)看似“退一步”的選擇，實(shí)則是對(duì)物流產(chǎn)業(yè)AI化深水區(qū)的洞察與攻堅(jiān)。翟學(xué)魂和他的團(tuán)隊(duì)選擇了一條更“笨”、更重，卻可能更貼近產(chǎn)業(yè)本質(zhì)的道路。

AI將放大企業(yè)差異化

當(dāng)AI解決了物流運(yùn)營(yíng)中的“分析瓶頸”和“溝通瓶頸”這些共性問題后，物流行業(yè)的未來(lái)會(huì)是一幅怎樣的圖景？翟學(xué)魂給出了一個(gè)頗具啟發(fā)性的判斷。

翟學(xué)魂表示，“AI不會(huì)讓所有公司變得一樣，反而會(huì)放大它們之間的差異化。如果你能打，AI就應(yīng)該幫你更能打”。

在翟學(xué)魂看來(lái)，AI不會(huì)讓所有公司變得同質(zhì)化。恰恰相反，當(dāng)技術(shù)工具拉平了運(yùn)營(yíng)效率的基準(zhǔn)線后，企業(yè)之間真正的競(jìng)爭(zhēng)將回歸到其核心的“行業(yè)知識(shí)”（Knowhow）和服務(wù)能力上。那些對(duì)特定場(chǎng)景（如即時(shí)零售、農(nóng)牧、區(qū)域大宗）有深刻理解、能設(shè)計(jì)出更優(yōu)運(yùn)營(yíng)方案（SOP）的公司，將能借助AI這個(gè)“放大器”，將自己的優(yōu)勢(shì)發(fā)揮到極致，與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手拉開更大的差距。

基于此，翟學(xué)魂對(duì)行業(yè)格局的演變也做出了新預(yù)測(cè)。“未來(lái)3至5年，物流行業(yè)會(huì)涌現(xiàn)上百個(gè)成功的平臺(tái)公司?！钡詫W(xué)魂篤定地說(shuō)。他認(rèn)為，物流的下半場(chǎng)將由像即時(shí)零售、農(nóng)牧、區(qū)域大宗等更復(fù)雜、更垂直的場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)。在這些領(lǐng)域，會(huì)出現(xiàn)大量在特定區(qū)域或特定行業(yè)內(nèi)部整合貨物、車輛、能源等要素的“小平臺(tái)”。它們不追求全國(guó)性的規(guī)模，但能在自己的生態(tài)位里做到極致高效。

值得一提的是，翟學(xué)魂曾在2018年預(yù)測(cè)，物流行業(yè)只會(huì)出現(xiàn)幾家超大的平臺(tái)型公司，如今他坦言自己的看法發(fā)生了變化，最主要原因就是大模型技術(shù)的出現(xiàn)。

翟學(xué)魂認(rèn)為，AI和大模型的基礎(chǔ)設(shè)施正變得日益普及和易得。像G7易流這樣的科技企業(yè)，角色就是提供便宜、好用的軟硬件工具和Agent（智能體）平臺(tái)，讓懂行業(yè)的從業(yè)者能更低門檻構(gòu)建自己的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)能力。

“未來(lái)，平臺(tái)公司和運(yùn)營(yíng)公司合作會(huì)形成一個(gè)比原來(lái)更豐富，而且更健康的生態(tài)?！钡詫W(xué)魂表示。