物流行業需要一場由技術驅動的、系統性的效能革命。

2025年10月23日，以「和AI撞個滿懷」為主題的“2025數字物流大會”在無錫召開。

這場由G7易流主辦的行業盛會，吸引了超過2000名從業者，共同探討一個核心議題：當物流行業告別野蠻生長的“上半場”，進入存量博弈與結構優化的“下半場”，人工智能將扮演何種角色？

答案日益清晰：AI不再是錦上添花，而是決定企業生死存亡、重構行業生態的“底層操作系統”。

從G7易流發布的軟硬一體AI產品，到國鐵、中糧等巨頭的數字化實踐，一個由AI驅動的物流新范式正浮出水面。

一、物流下半場的三大瓶頸

“好消息是，貨運指數終于漲了。”

G7易流創始人、CEO翟學魂指出，2025年的貨運指數在歷經三年平緩期后，首次實現超過5%的穩定增長。這無疑為行業注入了一劑強心針。

然而，增長的背后是深刻的結構性變化：

· 運距持續縮短：500公里以上的長途運輸占比下降，而200公里以內的短途運輸占比持續上升，形成明顯的“剪刀差”。

· 效率持續提升：盡管市場競爭激烈，但近300萬臺活躍卡車的整體效率仍在過去幾年提升了10%。

· 新能源的“拖后腿”：新能源重卡已從小眾走向主流，但其運營效率和安全表現仍有待提高。翟學魂直言：“車隊的運營水平，現在是新能源車最大的拖后腿的因素。”

這些數據揭示了物流“下半場”的核心特征：市場不再是普漲，而是結構性增長。

翟學魂總結了四個“希望之地”——即時零售、農牧產業鏈、區域大宗和公鐵聯運，這些場景合計占據超過30%的物流市場份額，其共同點是鏈條長、貨品非標、場景復雜，對效率和成本提出了極致要求。

在這些復雜場景中，傳統的“人+KPI”管理模式已捉襟見肘。

翟學魂提出了一個“蝴蝶結模型”來解釋物流運營的本質：海量的數據（感知）匯集到狹窄的中間環節（決策），再發散到廣泛的一線場景（執行）。

而在這個模型中，人的天然局限性構成了三大瓶頸，這正是AI必須介入解決的痛點。

1. 分析瓶頸：一位管理著300多臺電動重卡的物流公司總經理，半年內眼鏡度數增加了200度，原因是“太多的數據需要分析了”。從路線優化到成本管理，再到司機安全，海量、實時、多維的數據流早已超出了人力分析的極限。正如翟學魂所反思的，“我們為什么不能把那個數據加工到它直接看見就知道是什么車，什么司機，什么貨，什么路線有問題呢？”

2. 溝通瓶頸：人和人之間的溝通是昂貴且低效的。一個呼叫中心的坐席，一天撥打上百個程序化的電話提醒司機注意疲勞駕駛，這種重復、缺乏上下文的溝通，不僅成本高昂，效果也遠不如能夠理解司機當前狀態的AI。

3. 組織瓶頸：一份寫在紙上的SOP（標準作業程序），要穿透層層組織，不折不扣地抵達一線司機，其難度和衰減程度超乎想象。這導致了管理意圖與現場執行的巨大鴻溝，尤其在服務品質要求極高的場景中，這一問題尤為突出。

這些瓶頸的存在，使得物流行業的降本增效之路走得異常艱難。

根據中國物流與采購聯合會的數據，2024年中國社會物流總費用與GDP的比率雖降至14.1%，但與發達國家8%-10%的水平相比，仍有巨大優化空間。顯然，僅靠優化單一環節已無法實現質的突破，行業需要一場由技術驅動的、系統性的效能革命。

二、邁出AI第一步

面對行業的痛點，G7易流給出的答案是：自底向上，軟硬一體，知行合一。

翟學魂在大會上強調，G7易流不打算發布一個取代企業戰略顧問的“超級大腦”，而是要從最基礎、最根本的“蝴蝶結”兩翼——感知和執行——入手，幫助企業邁出AI的第一步。

而這一戰略的核心載體，是本次大會發布的行業首款全場景AI車隊管理工具——“紫寶盒”。它并非簡單的硬件升級，而是一個被定義為“邁入AI時代的智能硬件”的邊緣AI計算單元。

“紫寶盒”作為一個超級網關，能夠連接車上所有的傳感器和攝像頭，將關于司機、車輛、貨物、環境的孤立數據流整合。其內置的AI算力在本地完成超過80%的計算，從海量原始數據中提煉出管理者真正需要關注的“真問題”。

“你有一萬臺車，可能今天只有一臺車在不該有人進去的地方進去了。”翟學魂在現場演示中解釋道，“你不需要查看那么多原始數據，不要有人看這些東西，你看這三件事（司機身份確認、堵車上報、貨廂異常進入）就行了。”

這種從“數據”到“洞察”的躍遷，直接擊中了行業的“分析瓶頸”。它將管理者從數據海洋中解放出來，專注于處理高價值的異常事件。

G7易流通過AI Agent（智能體）技術，正在重塑物流的執行環節。

· 一個AI電話：大會演示了AI與司機的實時通話。相比人工客服，AI不僅成本趨近于零，還能結合上下文（如司機已連續駕駛時長）進行更具人性化和有效性的溝通，甚至可以查詢附近的服務區。這有效解決了“溝通瓶頸”。

· 一張AI表單：物流公司內存在著浩如煙海的Excel表單，如“可用車輛表”。過去，這需要調度員逐一給司機打電話確認狀態。現在，AI Agent可以并發地與所有司機溝通，在幾分鐘內自動生成一張實時更新的表格，為智能調度提供了可靠的數據基礎。

· 一個AI押運員：最令人印象深刻的是AI對SOP的重塑。翟學魂分享了他親自作為司機跑一趟復雜冷鏈運輸的經歷。在沒有任何培訓的情況下，他僅依靠AI Agent在每個關鍵節點（如預冷、裝貨、途中異常）的實時語音提醒，就成功完成了任務。這意味著，貨主企業的SOP不再是一紙空文，而是一個7×24小時在線、不折不扣執行的“AI押運員”，徹底打通了“組織瓶頸”。

G7易流首席科學家王守崑在分論壇上進一步闡述了其背后的技術邏輯——“物流智能體工廠”。該平臺旨在通過Agent模式，將軟件開發的單元降至最小，甚至實現“用完就扔”的一次性軟件，從而以極低成本解決企業復雜的定制化需求，不斷拓展信息系統的管理邊界。

AI賦能物流并非G7易流的獨角戲。大會上，來自不同領域的行業巨頭也分享了他們的AI實踐，展現了AI在不同場景下的巨大潛力。

中鐵快運：科技賦能“鐵老大”變“鐵小二”

作為國家交通大動脈，鐵路的數字化轉型備受關注。中鐵快運運營總監李鶴介紹，其運營的“國鐵網貨平臺”正是科技賦能的典范。通過引入AI和數字化手段，平臺實現了顯著的降本增效：

· 成本直降：通過引入競價機制和新能源運力，鐵路兩端的接取送達成本平均降幅達三成以上，部分場景甚至超過40%。

· 結算提效：通過線上化審批和銀企直聯，結算周期從平均55天大幅壓縮至8.6天。

· 智能決策：平臺積累的數據形成了覆蓋2000余條線路的“長途公路運價地圖”和稀缺的“大宗物資短途城配價格地圖”，為鐵路干線定價和總包業務提供了科學依據。

· 智慧貨場：打造“運裝配一體化”系統，實現貨場作業的全程可視和智能調度，讓車輛進出場等待時間縮短50%以上。

從“鐵老大”到“鐵小二”，再到“人民鐵路為人民”，中鐵快運的實踐證明，AI正幫助這個“重器”變得更靈活、更高效、更貼近市場。

前雀巢高管宮秀玉：與AI共舞，守護生命與信任

前雀巢大中華區物流負責人宮秀玉則從貨主視角分享了AI如何創造價值。她強調AI應用的三大原則：以人為本、場景驅動、創造價值。

· 守護品質生活：一個生動的案例是，AI智能監控工具發現物流伙伴在“最后一公里”為節省成本換掉冷鏈車，導致200多箱貨物被全部銷毀，合作伙伴被清除。AI在此扮演了食品安全的“守護神”。

· 守護從業者生命：通過在控制塔中應用G7易流的AI智能體，打通12個系統模塊，實現了對司機駕駛行為和現場作業的全方位安全守護，最終在業務旺季（日均超1500輛車在途）做到了“零事故和零意外”。

· 構建生態信任：在與廣鐵的合作中，AI提供的不可篡改的數據（如EPOD）成為信任的橋梁，讓鐵路方領導直接進駐企業辦公室現場辦公，極大提升了公鐵聯運的協同效率。“只有數據能夠穿透整個組織，”宮秀玉總結道。

益禾堂、華鼎冷鏈：AI驅動消費物流新基建

在消費物流領域，AI的應用同樣深入。擁有超8000家門店的益禾堂，通過舉辦內部“AI效率先鋒大賽”，催生了從鮮果特性知識庫到智能調度、成本核算等40多個AI應用。其倉配AI引擎實現了對加盟商的智能訂貨提醒、配送狀態的精準模擬推送，以及售后問題的AI識別上報，將門店訂單簽收率提升了10%。

華鼎冷鏈則推出了“雪豹大模型”，將庫位規劃、串點供配等過去依賴人工經驗的環節，通過AI學習和優化，實現了倉儲和運輸的深度數字化。其CEO王君暢想，未來食材供應鏈將像“自來水管”一樣，指揮車輛的不再是人，而是由AI分析完的訂單。

三、未來的挑戰：從技術普惠到生態協同

盡管AI在物流行業的應用前景廣闊，案例也層出不窮，但通往全面智能化的道路依然充滿挑戰。

正如中國物流與采購聯合會會長蔡進在開幕致辭中指出的，物流功能的提升需要從資源整合、流程優化，走向更廣泛、更深度的“協同”。

首先，是技術與場景的深度融合挑戰。 許多AI應用仍停留在“玩具”階段，知易行難。騰訊云智慧物流技術負責人趙思聰坦言，行業應用大多還停留在知識問答層面，要深入到嚴肅的生產場景，成本、響應時間、幻覺問題都是巨大的技術挑戰。

百度智能云架構師胡明也強調，所有上層Agent應用都離不開底層數據的及時、有效傳輸，這需要強大的實時互動技術和弱網對抗能力。

其次，是數據孤島與標準缺失的挑戰。

中鐵快運副總經理楊嘉歡提到，鐵路內部各專業系統間雖實現了數據聯通，但遠未達到數據融合，單一專業的AI模型在面對跨領域復雜問題時常常“打架”。

要解決這個問題，需要從單點的AI向通用的AGI（通用人工智能）邁進。這背后需要的是統一的數據標準和開放的協作心態。

最后，是商業模式與生態構建的挑戰。 新能源的普及已經證明，技術變革必然帶來生產關系的重構。

廣西交投集團副總經理廉向東分享了從“為物流”（修路架橋）到“干物流”（構建新能源運力通道）的轉型。他們計劃通過自持部分運力培育市場，但最終目標是與行業伙伴共同構建一個新的運力生態。

這種由“重器”持有者下場整合資源，賦能運營方的模式，可能會成為下半場的主流。它要求產業鏈各方，從貨主、平臺方、技術公司到運力服務商和主機廠，重新定義彼此的角色和合作方式。

正如G7易流總裁張景濤所說，物流的下半場，主旋律將是生產物流。

在這個萬億級的賽道上，AI技術的普及將放大企業間的差異化。那些能夠將自身行業Know-how與AI能力深度結合，率先完成“自底向上”智能化改造的企業，無疑將在未來的競爭中占據先機。

“AI is amazing, but not magic.” 翟學魂的結束語，或許是對當前行業最冷靜的注腳。AI不是魔術，無法憑空變出利潤。它是一場深刻的、需要從最基礎環節做起的效能革命。

2025年的無錫，我們看到了這場革命的序幕。物流行業的下半場，勝負手已然落在了AI之上。