“如果品质不可衡量，企业只能被动地卷价格。”

G7易流创始人、CEO翟学魂指出了价格内卷的根本。当然，老翟不是在制造焦虑，而是在寻找一种新增长逻辑的可能。

过去几年，物流企业“点”状的成本优化，把单点效率做到了极致，但换来的是运价的下滑。这个过程也在验证着，物流企业的成本能力很重要，但在整个供应链条中，并不能根本上解决物流经营者的增长焦虑，其缺少的是一个能够放大企业价值的工具。

如今，越来越多物流企业意识到：长期“价格战”下，市场没有赢家。当增长成为少数派时，头部物流企业在投入什么？

（G7易流创始人、CEO翟学魂）

一、AI的产品逻辑是消除管理“黑洞”

物流老板们关注的事情正在变得具体。

过去，市场红利释放的条件下，物流人关注的是：方向上模糊的正确，大家更多在聊货量、聊运价、聊成本。但随着整体增速放缓，差异化发展路径下，物流老板们开始聊物流一线，即具体的运营执行，比如末端、装卸、货损等。

管理者们关注的问题越来越具体，但传统的管理方式很模糊。

依托对传统物流企业管理范式的创新式转型，G7易流服务着近1000家货主、33000+车队，管理了超300万辆车，解决了货物供应链条的打通、车的可视可控、人的高效管理等痛点。这是其在数字化时代的成绩单。

到了AI时代，增长的逻辑变了，管理的逻辑也变了。

翟学魂指出：“如果货还在车上，这件事还没有结束。真正最有价值的事情，是要把货交给客户——交给客户必须得下车。”

“车上靠监控，车下全靠嘴”这是物流人长期以来的市场感受，因此，G7易流将物流管理者的经营场景进行了车上、车下的区分。

上一个10年，是车上场景的黄金十年，“SaaS+硬件”已实现位置、温控、驾驶行为，甚至是胎压这样细化的管理颗粒度。可以说，车上数智化的渗透率超过90%。

也是在这种背景下，基于车辆数据的全副武装及供应链链条的全流程打通，G7易流在去年推出AI产品“紫宝盒”，深入参与到物流企业“数据-决策-执行”的日常经营。短短半年时间内服务超过150家客户，装车超万台。

（G7易流AI主机“紫宝盒”装车数据）

当车上场景在AI管理下变得可感知、可分析、可管控的情况下，AI的抓手自然开始伸向车下场景。

据翟学魂分享，其过去一年多次进入物流一线的操作场景，跟车过程中发现装卸、交接、签收、点检等环节长期“失明”，责任认定难、纠纷扯皮多、人工取证成本高，形成行业级“数据黑洞”。

而在物流企业强调差异化的增长路径下，这些车下的管理黑洞，往往是关键突破点。

从成本端来看，货损赔付、人工对账、纠纷处理直接侵蚀物流企业净利润；从效率端来看，传统执法记录仪手动操作、数据分散存储、检索效率低，无法实现实时追溯；从信任端来看，货主、司机、收货方三方信息不对称，“扯皮式” 纠纷频发，司机常成为弱势方，行业信任体系脆弱。

物流企业面临的问题很细很具体，但管理方式很模糊。基于此，G7易流自去年发布了AI主机“紫宝盒”后，于近日重磅发布货运行业首款穿戴式AI硬件——拍拍豆，将物流AI的应用场景正式从驾驶舱延伸至装卸货、车辆点检等车下作业全流程。

从这个过程来看，AI正在放大人的管理边界。

二、告别惯性增长，从“价格战”中解放出来

物流行业有一个“成本-效率-体验”的三角模型，在物流增长的红利期，只要做好一点就能跑出很好的增长曲线。

但过去几年的价格内卷中，这种增长惯性正在失效。正如翟学魂在开头所提到的：很多企业，是在被动地卷价格。

价格内卷的市场验证中，物流企业的发展战略进入到“价格战or价值战”的分水岭.物流长期作为商流的成本中心，规模化、网络化的趋势下，成本是核心竞争力之一。随着制造业品牌商货主进入供应链之争，价值创造成为物流企业核心竞争力之一，而在今天的市场环境中，后者比前者更重要。

短短半年时间，G7易流紫宝盒装车超万台，谁在率先布局AI战略？

翟学魂的回答是：大中型、重品质、高增长的物流企业。当然，这不是三个标签，而是一种正向反馈的增长模式。

以华鼎冷链为例。作为具备服务万店餐饮基因的冷链头部企业，其在全国布局了65个仓配中心，管理10余万台车辆，服务超40玩家餐饮连锁门店，日处理订单超120万单。

华鼎冷链副总裁吴楠表示：“过去多年，我们实现了仓储、干线、在途、温控、调度等维度的数智化，但其实还有最后两米的缺口——下了车怎么办？”

在“成本-效率-体验”的三角模型中，成本、效率都具备客观的可量化标准，而唯独体验是主观性的。吴楠提到，拍拍豆的意义，就是让交付动作标准化、结果可视化。

具体来看，首款穿戴式AI硬件“拍拍豆”仅30克，采用磁吸设计，司机停车后从挡风玻璃底座取下、佩戴胸前即自动开录，放回底座则自动上传云端，全程无需任何手动操作。

这对物流企业的价值放大体现在：

1）一线的管理。

车上场景AI化的直接使用对象是管理者。虽然是出于对司机的安全、效率考虑，但监控的逻辑下一线人员往往还带有一点抵控情绪。

而车下交付AI化的直接使用对象就是一线本身。过去的货损赔付、纠纷处理中，往往由于过程记录难、调查取证难，与货主扯皮中，司机常常是弱势方。因此，当拍拍豆AI产品出现后，司机这样的一线员工接受度是最高的，而这直接将一线的管理效率提升了一大步。

2）流程的透明。

过去的供应链角度，讲的是“仓干配”全链路，逻辑是管好车，也就管好了货。

但在物流企业具体的运营中，则讲的是“收-转-运-派-签”。揽派的车下环节中，一线人员与客户、消费者直接接触的这“2米”，决定了体验的评价体系。

而拍拍豆所打通的车下场景，实际上是将“揽、配”环节打通，做到货物流转全程可追溯，关键节点自动标记，透明化管理，提升运营效率，真正意义上实现了供应链全流程的透明。

3）标准的共识。

对“体验”的误判，往往来源于难以定义末端交付标准。

当拍拍豆实现了一线的管理、流程的透明之后，实际上是在将交付体系标准化。一方面，可视、可记录、可追溯的数据能力，能够让交付流程标准化；另一方面，好的交付体验方式，能够在“货主企业、物流企业、一线人员”之间形成标准的共识，在全网推行。

而这，恰好是高品质驱动高增长的关键驱动力。

三、AI时代下的“大中台、小前台”

AI产品，不是推出一个硬件，而是一套管理体系。

正如G7易流首席科学家王守崑所提到的：“用好AI的前提，是算好ROI。”

从成本的角度来看，拍拍豆的直接价值，是将车下环节可视化，降低货损发生的概率。

通常来讲，物流费用约为货值的10-15%，而往往货损的发生就在车下场景的“最后两米”。在物流企业净利润不足5%的当前市场环境中，物流企业布局AI战略的ROI，有着非常具体的测算标准。

从组织的角度来看，拍拍豆的价值，是帮助物流企业构筑“大中台、小前台”的组织能力。

无论是物流网络搭建过程中的组织模式，还是物流企业内部的管理模式，都开始趋向“大中台、小前台”的组织。

在物流企业的“数据-决策-执行”运营模型中，AI的意义在于，让大中台能够更精准地对场景进行识别与归因、沟通与管理，为小前台提供更高效的决策，从而将企业的核心竞争力规模化放大。

比如，在上述华鼎冷链服务的万店餐饮模型中，拍拍豆所带来的末端交付的服务品质差异提升，能够快速在40万+门店的交付中放大差异化。

过去，当行业经历技术革命时，大家的反应往往是：技术会替代谁？但在翟学魂看来，AI不是要替代谁，而是企业价值的放大器。

一方面，推动标准场景的高效执行。

在AI帮助管理者管理“车、货、人”的过程中，“紫宝盒+拍拍豆”的AI管理体系，实际上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。它会将货主要求的服务流程标准化输出为具体的动作，给一线司机一个明确的执行指令，推动标准场景的高效执行。

另一方面，推动非标场景的量化透明。

随着拍拍豆切入车下场景，这意味着AI开始介入更多非标场景，并在上述一线的管理、流程的透明、标准的共识下，让“货主企业、物流企业、一线人员”共同将过去主观的评价体系，变得量化透明。

因此，翟学魂认为，AI并没有替代谁，反而大幅提升了大中台的效率，放大了小前台的交付价值。

这个过程中会发现，AI在物流行业的应用：不是迷信模型，而是找场景。G7易流“紫宝盒+”的策略，正在以拍拍豆为开端，加速重构从车上到车下重构品质交付的全链路。

*本文为「物流进化」原创内容，不得用于任何AI模型训练。