給貨車司機(jī)的車廂裝一個(gè)麥克風(fēng)，會(huì)是AI時(shí)代貨運(yùn)邁向智能化的第一步嗎？

那如果這個(gè)麥克風(fēng)是一個(gè)超級(jí)網(wǎng)關(guān)呢？不止如此，如果這個(gè)裝在司機(jī)手邊的超級(jí)網(wǎng)關(guān)實(shí)際上是整輛車的邊緣計(jì)算中心呢？

在AI顛覆所有行業(yè)的現(xiàn)在，疊加車隊(duì)從傳統(tǒng)能源向新能源車的轉(zhuǎn)型，貨運(yùn)行業(yè)的車隊(duì)老板們也在尋找一種可以用上AI大模型破解運(yùn)營效率瓶頸的密碼。

打破“蝴蝶結(jié)”的結(jié)構(gòu)魔咒

隨著新能源在公路貨運(yùn)行業(yè)的滲透率上升，新能源車正從小眾升級(jí)為主流，實(shí)現(xiàn)了生態(tài)模式的跨越，特別是在城配場景中新能源效率比傳統(tǒng)能源已經(jīng)高出10倍。但與此同時(shí)新能源車的大幅增加對(duì)車隊(duì)的運(yùn)營水平形成考驗(yàn)，大宗場景新能源效率大幅低于傳統(tǒng)能源，新能源車的紅燈司機(jī)比傳統(tǒng)能源車高出了一倍。

如何破局？

拆解來看，物流運(yùn)營的核心矛盾如同一只展開的蝴蝶，前端數(shù)據(jù)采集與后端執(zhí)行系統(tǒng)如同蝴蝶的兩翼——數(shù)據(jù)很多，執(zhí)行很寬廣，而且都在看不見的地方。中間通過一條決策鏈路連接，形成典型的“蝴蝶結(jié)結(jié)構(gòu)”。

在傳統(tǒng)模式下，這一模式的弊端非常明顯。比如在數(shù)據(jù)分析層面，一臺(tái)正常的貨車每天各類傳感器大概產(chǎn)生150多條數(shù)據(jù)，而一個(gè)有千百臺(tái)車的車隊(duì)，就要面臨每天千萬條數(shù)據(jù)的分析整理。在組織執(zhí)行層面，管理決策（如SOP）難以穿透多層組織到達(dá)一線司機(jī)，執(zhí)行落地成本高、效率低，影響整體運(yùn)營效果。

這種割裂導(dǎo)致數(shù)據(jù)雖然豐富，但數(shù)據(jù)洞察卻因?yàn)閮梢碇g的通道不暢通而缺位了。當(dāng)貨物在途發(fā)生溫度異常時(shí)，如果系統(tǒng)往往在幾小時(shí)才能發(fā)出預(yù)警，此時(shí)貨損已不可挽回。這成為當(dāng)下貨運(yùn)行業(yè)面臨的最為痛點(diǎn)的問題——如果物流行業(yè)要上AI，就要從此處著手。這是最能落地和產(chǎn)生價(jià)值實(shí)感的環(huán)節(jié)。

“超級(jí)網(wǎng)關(guān)的作用，是我們紫寶盒的核心設(shè)計(jì)之一，那個(gè)設(shè)計(jì)實(shí)際上就是希望車上不要有那么多的專業(yè)的監(jiān)控設(shè)備，其功能是通過通用設(shè)備連接各類監(jiān)控、傳感器，將數(shù)據(jù)直接通過邊緣計(jì)算的能力變成結(jié)果，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效整合與處理。”G7易流創(chuàng)始人兼董事長翟學(xué)魂表示，其旗下公司剛剛針對(duì)上述需求推出了可以在車端進(jìn)行即時(shí)數(shù)據(jù)處理的紫寶盒產(chǎn)品。

他坦言，這一功能之所以現(xiàn)在能做出來而不是發(fā)生在之前的任何時(shí)候一個(gè)很重要的背景原因在于當(dāng)前邊緣算力芯片的ready。

“邊緣算力是最近這一年才Ready的，我們基本上跟芯片公司同步迭代，他們工具鏈還沒有做好，我們就開始用這個(gè)，跟他們一起搞了?！?翟學(xué)魂指出，最新的邊緣計(jì)算芯片“集中各種多模態(tài)數(shù)據(jù)的能力，較傳統(tǒng)IoT硬件有巨大提高”，使得能夠在盒子內(nèi)完成車載數(shù)據(jù)的大部分計(jì)算并即時(shí)反饋，這是過去硬件無法實(shí)現(xiàn)的。

當(dāng)然，作為AI時(shí)代的產(chǎn)物，紫寶盒也并非僅僅是一個(gè)超級(jí)智能網(wǎng)關(guān)，它起到了司機(jī)側(cè)即車載端的AI助手功能，紫寶盒建立在G7易流貨運(yùn)大數(shù)據(jù)平臺(tái)之上，與G7易流平臺(tái)上的智能體市場打通，車隊(duì)管理者可以基于該平臺(tái)的算法/數(shù)據(jù)建立直連車端的智能體數(shù)字人。

比如表格智能體可以根據(jù)車隊(duì)管理者需求自動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，任務(wù)下達(dá)后車載端麥克風(fēng)自動(dòng)接通，AI助手將以語音交互方式詢問司機(jī)師傅相關(guān)行車信息，自動(dòng)填寫表格并上報(bào)。相比傳統(tǒng)人工電話收集信息的方式，AI助手的極大提升了車隊(duì)管理效率。

疊加AI大模型與邊緣計(jì)算的BUFF，紫寶盒這一智能硬件得以量產(chǎn)上車。

AI場景滲透

一款跟得上需求的AI硬件是物流行業(yè)上AI的第一步，但后續(xù)落地還要找準(zhǔn)場景。

整體來看，物流行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型并非單點(diǎn)突破，而是在多元場景中多點(diǎn)開花。這些場景既有年?duì)I收超千億的央國企主導(dǎo)的基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目，也有中小車隊(duì)的細(xì)分領(lǐng)域?qū)嵺`，共同構(gòu)成AI技術(shù)落地的生態(tài)圖譜。

數(shù)據(jù)顯示，在多元化的物流場景中，即時(shí)零售、農(nóng)牧物流、區(qū)域大宗運(yùn)輸以及公鐵聯(lián)運(yùn)是當(dāng)前增量最多的貨運(yùn)場景。與即時(shí)零售強(qiáng)相關(guān)的城配場景為例，當(dāng)下在城配領(lǐng)域新能源效率已經(jīng)超過了柴油車的效率，其核心原因是城配場景路線固定、?？奎c(diǎn)集中，新能源車輛可通過智能充電調(diào)度（如錯(cuò)峰補(bǔ)能）和能量回收技術(shù)提升續(xù)航利用率。

以山姆訂單為例，剛剛過去的2025年第三季度，山姆線上零售凈銷售額增長25%。像山姆訂單這樣的高頻次、小批量的訂單需求推動(dòng)城配從“固定線路”轉(zhuǎn)向“動(dòng)態(tài)調(diào)度”，AI算法可實(shí)時(shí)優(yōu)化路徑和運(yùn)力匹配。

農(nóng)牧物流領(lǐng)域，傳統(tǒng)運(yùn)輸模式也正被重塑?！柏i仔在運(yùn)輸過程中生氣了怎么辦？”作為云南擁有七成市占率的生豬養(yǎng)殖企業(yè)，云南神農(nóng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集團(tuán)（簡稱“神農(nóng)集團(tuán)”）正在通過全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化垂直整合于物流平臺(tái)化協(xié)同等方式構(gòu)建現(xiàn)代化物流。

由于生豬在運(yùn)輸過程中被耽擱將會(huì)份量下降加大損耗，其通過數(shù)字化追蹤養(yǎng)殖、運(yùn)輸、倉儲(chǔ)等全鏈路數(shù)據(jù)，避免利潤流失。常言道，“每個(gè)品牌背后一定會(huì)有一個(gè)非常成功的物流平臺(tái)公司”，神農(nóng)集團(tuán)整合自身運(yùn)輸車隊(duì)與外部物流資源，形成了覆蓋“養(yǎng)殖端到消費(fèi)端”的專屬物流網(wǎng)絡(luò)。

公路貨運(yùn)之外，公鐵聯(lián)運(yùn)在數(shù)字化及AI加持下成為貨運(yùn)新的增長極。過去鐵路因調(diào)度效率低、結(jié)算周期長（如鋼材庫存周轉(zhuǎn)率僅半年）制約發(fā)展，而數(shù)字化改造后，通過AI優(yōu)化運(yùn)力匹配與流程管控，已實(shí)現(xiàn)鋼材庫存周轉(zhuǎn)率的極大縮短，效率提升顯著。

中鐵快運(yùn)通過AI構(gòu)建“鐵路物流網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)”，實(shí)現(xiàn)“每公里成本降低近四成，結(jié)算時(shí)間從55天壓縮至7.9天”，其核心是利用AI算法整合2300余個(gè)鐵路站點(diǎn)、16萬輛公路運(yùn)力，動(dòng)態(tài)匹配“鐵路干線+公路末端”的銜接需求。例如，AI通過分析歷史運(yùn)輸數(shù)據(jù)預(yù)測貨流高峰，提前調(diào)度公路運(yùn)力接駁鐵路場站，避免“鐵路到站后貨物積壓”；同時(shí)，智能結(jié)算系統(tǒng)自動(dòng)核驗(yàn)運(yùn)單與費(fèi)用，替代人工對(duì)賬。

“鐵路物流網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)是去年上市運(yùn)營，今年是一個(gè)完整年，大概做到100億左右。這一年下來，一個(gè)是降低成本，到目前為止通過集約化的經(jīng)營及減少中間環(huán)節(jié)，采取陽光報(bào)價(jià)等手段，每公里成本降低39%?！?中鐵快運(yùn)股份有限公司副總經(jīng)理?xiàng)罴螝g在現(xiàn)場表示。

物流行業(yè)的科技平權(quán)

當(dāng)邊緣計(jì)算芯片的算力成本顯著下降，開源大模型讓中小車隊(duì)也能輕量部署智能調(diào)度系統(tǒng)，物流行業(yè)正迎來一場“科技平權(quán)”的深刻變革。

這種變革不止于硬件成本的下沉，更在重塑行業(yè)的競爭邏輯：過去，智能調(diào)度系統(tǒng)因高昂的技術(shù)門檻和部署成本，幾乎是頭部企業(yè)的“專屬裝備”；而今，標(biāo)準(zhǔn)化的AI工具包及AI硬件打破了這層壁壘——即便是僅有十幾輛車的小車隊(duì)，也能借助現(xiàn)成工具快速搭建起適配自身的系統(tǒng)。

技術(shù)普惠正在消解“規(guī)模壁壘”，讓行業(yè)競爭的焦點(diǎn)從“誰掌握技術(shù)”轉(zhuǎn)向“誰能更好地用技術(shù)服務(wù)運(yùn)營”，中小玩家與頭部企業(yè)的效率差距，正隨之加速縮小。

由此，物流部門在企業(yè)中的角色正從成本中心轉(zhuǎn)向戰(zhàn)略中心。中國物流與采購聯(lián)合會(huì)會(huì)長蔡進(jìn)指出，從“互聯(lián)網(wǎng)+”到“AI+”的變化中，物流行業(yè)需從消費(fèi)物流向產(chǎn)業(yè)物流升級(jí)?；ヂ?lián)網(wǎng)+時(shí)代，物流聚焦“效率提升、成本降低”，而AI+物流的核心是“共同創(chuàng)造新價(jià)值”，強(qiáng)調(diào)物流在供應(yīng)鏈中的價(jià)值重構(gòu)能力，這一轉(zhuǎn)變推動(dòng)物流從消費(fèi)端的效率優(yōu)化（如電商物流）向產(chǎn)業(yè)端的價(jià)值深度挖掘升級(jí)。

他認(rèn)為，AI+物流需支撐“企業(yè)間、產(chǎn)業(yè)間、區(qū)域間的協(xié)同”，涵蓋管理與戰(zhàn)略層面，如高端產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈的跨環(huán)節(jié)協(xié)同等等。適配“多批次、小批量、低庫存”的制造業(yè)柔性生產(chǎn)等產(chǎn)業(yè)端模式，保障產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈的“韌性與安全”。

不過，科技平權(quán)為中小車隊(duì)帶來機(jī)遇的同時(shí)，中小車隊(duì)在AI的落地上仍要以“務(wù)實(shí)”為主?！?strong>從現(xiàn)在來看，大多數(shù)的物流車隊(duì)，還沒有完成最基本的信息化，在這種情況下期望它成為科技驅(qū)動(dòng)的企業(yè)，是有一定挑戰(zhàn)的。但是這一次，恰巧AI能夠加速這個(gè)過程?！庇钔瘓F(tuán)副董事長晁莉紅晁莉紅表示。

她建議，中小車隊(duì)的AI轉(zhuǎn)型應(yīng)該從最迫切的痛點(diǎn)切入，如安全監(jiān)控、路線優(yōu)化、能耗管理等等，而非追求“大而全”的AI應(yīng)用。例如先通過AI實(shí)現(xiàn)司機(jī)行為分析、新能源車輛能耗動(dòng)態(tài)優(yōu)化等單一場景突破，再逐步擴(kuò)展至全鏈路協(xié)同。中小車隊(duì)無需獨(dú)立開發(fā)AI系統(tǒng)，可通過與主機(jī)廠、科技企業(yè)等生態(tài)伙伴合作，利用其提供的智能車控、車隊(duì)管理平臺(tái)等軟硬一體解決方案實(shí)現(xiàn)AI落地。

站在行業(yè)變革的臨界點(diǎn)上，AI帶來的不僅是技術(shù)升級(jí)，更是生態(tài)重構(gòu)。當(dāng)數(shù)據(jù)流動(dòng)取代層層審批，智能協(xié)同取代單打獨(dú)斗，物流行業(yè)將真正釋放國民經(jīng)濟(jì)大動(dòng)脈的價(jià)值。（本文首發(fā)鈦媒體APP，文 | DeepWrite秦報(bào)局，作者｜秦聰慧 ）