来源：物流进化TransLog（ID：Log-Evolution）,作者：贾艺超

“2025年货运指数重回增长，涨幅稳定在5%以上。”

这是让G7易流创始人、CEO翟学魂感到最为精细的一个数据。作为物流行业最大的SaaS平台，过去三年里G7易流平台上出现过太多“负增长”的数字，对于经历过极致内卷的物流人而言，这条上扬的曲线显得尤其耀眼。

当然，除了经济数据的亮点之外，老翟又分享了一个客户的数据：“我们有一个客户，因为要分析海量的数据，半年内近视加深了200度。” 

这背后释放出多个市场信号，数字化浪潮中，物流企业用数据决策代替经验决策已经成为标配；而新的难题在于，企业如何通过数据，在市场、管理、经营中做出最适配的选择，从而构建效率壁垒？ 

这是一个增量释放与极致运营的故事，也是老翟看到的一个关键节点：物流行业的AI时代来了。

G7易流创始人、CEO翟学魂

物流行业是一个典型的蝴蝶结模型

为什么G7易流能率先看到增长？ 

观察下来会发现，G7易流在过去几年正在深入车队的上游，即货主端。某种意义上来讲，G7易流是在做一件“链接”的事，最初其链接了数百万辆重卡这样的生产工具，而最近几年则更深度链接了数万家货主与车队客户的生产关系。

生产工具的黄金时代，更多提的是单点效率。 

典型可量化的案例便是，中小车队几乎都能把车辆月均行驶里程跑到30000公里/月，把单车效率做到极致；而类似快递、快运场景中正在诞生的万台级别的超级大车队，成本差异已经开始以“分”“厘”为单位，从而在“百亿票”“千万吨”的业务场景中，寻找规模效应。

而生产关系的黄金时代，更多提的是全链价值。

这背后的因素在于，供应链的数字化，正在从消费供应链深入到产业供应链。尤其是随着G7易流深度参与货主企业的供应链转型中，G7易流创始人、总裁张景涛发现，大家对供应链的认识，正在从成本中心出现几种迭代：

第一，利润中心。即，货主企业依托自己的业务规模，将运营能力沉淀为解决方案，最后再面向社会提供供应链服务，把企业的物流部，独立为物流企业。

第二，效率中心。即，货主企业的供应链能力，并不体现在全部直营，而是通过数字货运等工具，将供应链上下游的高效资源进行整合，形成生态。

第三，战略中心。如今，越来越多货主企业意识到，企业的竞争，归根结底是供应链与供应链的竞争，尤其是经历了过去几年的不确定性后，大家更关注供应链的安全与韧性，所以大货主口中常提到的词变成了可控。

这种视角的转变，实际上是引导着物流行业的经营者从内卷竞争中的同质化，转型到价值创造的差异化。

G7易流创始人、总裁张景涛

以煤炭运输行业为例。某物流公司通过G7易流的IoT技术重构煤炭物流的矿区、磅房、集运站等重要数字化节点，使干线运输与装卸解耦，同时，结合新能源短驳卡车的规模化应用，仅在运输环节就实现了效率提高4倍，成本降低10% ，同时减少碳排放2.6万吨/年。

正是在这个跳出单点效率向全链效率延伸的过程中，老翟总结道：物流行业，是一个典型的“蝴蝶结模型”。

这个模型中，物流企业之间的差异化最终体现在“感知丰富现场——学习——执行直达一线”。这实际上对应的便是企业经营者从“数据——决策——执行”的日常经营过程。 

而物流企业如何在这种差异化中脱颖而出？这是G7易流认为AI时代要回答的问题。 

从数字化时代到AI时代，逻辑变了

进入物流下半场，G7易流在做减法。

“过去，我们每年向市场提供30多种设备，我们希望明年这个时候，G7易流只出1种设备。”这是翟学魂从底层逻辑层面看到的变化。

此前，G7易流基于数字化时代的管理模式，在车辆的安全、轨迹、温控、交易等环节，安装了了800万+IoT设备，将原来“黑色”的公路运输世界，点亮成一张数据网络。

而AI时代，其希望把所有的“数据”呈现在一个Agent平台上，给客户提供一个“结果”。

G7易流的2025数字物流大会上，老翟以沉浸式的体验，发布了行业首款全场景AI管理工具——“紫宝盒”。

为什么G7易流要如此坚定地投入AI战略？老翟讲从三个故事里讲到物流企业的瓶颈： 

一是分析的瓶颈。

数字化时代，如果没有人分析数据，数字化产品的价值就很难体现。正如开头时提到的，物流企业的经营者半年内近视增加了200度，并且他还有“一屋子的人”在分析上千台车的生产数据。

二是沟通的瓶颈。

唐山的一座钢厂里，有一家1000台车规模的车队。在一个6台车的小组里，每天会产生900条需要处理的数据，如果把这个数据里放在1000台车里，沟通的成本和带宽限制成为突出问题。 

三是组织的瓶颈。 

这也是老翟一直提到的一个效率问题。有些大型物流企业总部大楼可以高达30层，而从市场感知到最终形成执行方案，哪怕一页纸的SOP或管理决定，要穿透层层组织到达司机那里，都需要耗费巨大精力，尤其是在规模型企业中，可能“决策——执行”要走过30层楼。

这几个故事，呈现出来的正是物流企业组织模式、管理模式、沟通模式的普遍痛点。这便是AI时代，“紫宝盒”的价值所在。

以车辆的调度为例，过去要预估未来一天内可调度的车辆，管理者需要通过实时数据筛选，再通过电话逐一沟通，以确定车辆的数量和空闲时间，即便是10台车左右的规模，沟通成本至少在0.5-1个小时。

而翟学魂在现场演示中，通过“紫宝盒”输入一个指令，它会实时完成车辆的沟通与结果分析，2分钟内便能为管理者呈现一个结果，10台车的沟通效率如此，100台、1000台车的效率也是如此。 

另外，业务运营中，以最为复杂的冷链场景为例，货主企业与物流企业签订合同后，第一个动作是培训，之后物流企业管理者再将服务标准解构，分别给具体的一线人员进行培训。 

而通过“紫宝盒”，会将运输提炼为一个SOP，包括创建任务、装货提醒、AI控温等，在AI的提醒下，一个没有任何培训的小白司机，也能很好地完成运输任务。 

在物流行业SOP是最基础的管理方式，而“紫宝盒”的价值就是把最基础的管理方式，从一个静态的文档，变成一个自主执行的智能体。

从这个演示中可以看到G7易流提到的AI战略：自底向上，软硬一体，知行合一。

自底向上，即降低企业的沟通成本，让企业的决策与一线的执行，能够直通；软硬一体，即通过硬件触达管理节点，提供实时数据，通过软件分析决策，提高决策的准确率；知行合一，即将数字化时代的为管理者提供数据，迭代到为管理者和执行者提供结果。

放在物流企业的实际运营中来看，AI的价值在于以“十倍效率、十分之一成本”构建全新的物流运营体系，推动行业从传统的“人+KPI”管理模式，转向“AI+自主执行”的全新范式。

AI放大差异化，让能打的企业更能打

AI在组织模式、管理模式、沟通模式等维度的效率提升，很容易让人联想到10年前快递分拨中心的迭代，而率先踏出规模化应用的企业，在细分市场遥遥领先了10年。

而影响企业吃到这波红利的，便是链接的深度。

回头来看G7易流，其客户结构从车队向货主的蔓延过程中，其实也是主动引导车队企业从同质化场景，向更复杂的差异化场景构建竞争壁垒。

正如开头提到的：从消费供应链到产业供应链的变革，才刚刚开始。从这些市场看到增长，才是物流行业正式买入下半场的标志。 

在老翟看来，行业正式迈入下半场，即时零售、农牧、区域大宗、公铁联运四大领域正成为驱动行业结构性增长的核心力量；并且，这几个市场具有长链条、非标货品、场景丰富、追求极致效率等特点，总量超过物流市场的1/3，是物流下半场的主战场。

新战场的两大核心武器就是：新能源和AI。 

一方面，能源变革进入成熟期。

过去，车队企业是“33211”的成本结构（即30%油耗，30%路桥费，20%司机成本，10%购车成本以及10%的维修、保养等其他成本），而能源变革正在以打破成本结构的穿透力，率先带领公路运输进入红利高速释放的时代。

而老翟认为：“能源带来的不仅是能源变化，而是一个新的生态链。比如浙江腾骅集团把货物、场站、充电站、换电站集成在一起变成新的生态体系，在水泥、钢铁的大宗领域，把单车效率做到了500公里/天。” 

另一方面，AI的效率革命刚刚迈出第一步。 

与新能源一样，AI的效率革命，同样是要达到结构性降本的程度。而就像老翟在展示紫宝盒的应用场景时所看到的，物流企业日常的运营中，仅表格的种类就超过1000个，这也就导致企业的核心中枢臃肿，反映出组织、管理、沟通等维度的低效。

AI的意义就是做物流企业蝴蝶结模型的核心中枢，让物流的管理者有足够的精力释放出来去做更广的触达、更优质的交付。 

因此，老翟在演讲最后提出了一个引人深思的公式：行业know-how × (实时数据+交互通道) × 大模型推理能力。

老翟强调：“AI应该放大在物流企业的差异化，让能打的企业更加能打。这是物流下半场的机会。过去消费供应链时代，诞生的平台公司不超过10个；但在产业供应链时代，未来3-5年内，会产生上百个非常成功的平台公司。”

物流行业的“下半场”刚刚开始，而AI正成为决定比赛走向的关键变量。