来源：物流进化（ID：Log-Evolution）
作者：贾艺超
2026年，体现在物流各细分赛道的一个关键词是：分化。
市场的体温是大家都能感受到的，当G7易流平台链接了超过300万台车时，这些背后的组织是如何看待市场的？上个月，从北京到哈密，G7易流创始人、CEO翟学魂到一线跟车走了一路，见了20多个投资了数百台新能源车的老板。
这一路与物流老板们的对话中，老翟的第一个问题是：运价这么低，还能赚钱吗？有位老板说，他原来一台车是50000元/月的利润，现在是3000元/月的利润，这基本就是不挣钱。
紧跟着，第二个问题就是：市场这么冷，为什么还有这么多企业在批量地买车？
老板们的回答是同一句话：“我要留在牌桌上。”
事实上，这些坚定的玩家背后，有着确定性的支撑。老翟从G7易流平台300多万台卡车的运行数据中看到：过去三年，货运总量均值零增长，但安全和效率这两门“主课”的方差，双双扩大了20%以上。
也就是说，货运总量均值零增长的时代，AI不是给全行业发红利，而是重新分配利润，“好学生”正在悄悄拉开差距。
（G7易流创始人、CEO翟学魂）
车不赚钱了
运营才是稀缺资源
过去的红利期，叠加资产就意味着稳定增长的利润；而今天，资产不盈利，利润来自运营能力的解构与死磕。
当市场进入淘汰赛时，那些代表增长与进化的少数派，在投入什么？
从G7易流平台的实时运营数据变化中，翟学魂看到几个关键的结构性变化：
1）新旧能源进入拐点。
过去几年，运力市场正在经历大的能源变革，油、气、电、氢等多种能源结构的应用下，物流企业都在重新调整能源组合。
尤其是新能源重卡逆势翻盘。大的趋势下，新能源的渗透从城配轻卡到中长途重卡，今年9月新能源重卡的渗透率突破50%，特别是300-400公里的短途大宗运输里，新能源的渗透不是“过半”，而是压倒性的80%。
更值得看的是买家结构，今年50台以上车队买走了62%的新重卡，车队的组织化趋势越发明显。
2）交付的流程在拉长。
从一线的交付人来看，司机流失的速度，比自动驾驶替代的速度更快。快递快运这样极高效率的场景中，35岁以下司机占比从30%跌到不足20%，30岁以下不到10%，45岁以上的接近五成。
因此，在技术的应用上，干线L3自动驾驶渗透率已经达到65%，部分快递企业自动驾驶已经是标配。
另外，从交付流程来看，一线不仅是开车，交付的流程变长。特别是对温度、时效、交接标准都要求极高的品质交付业务，一年增长了21.3%。
3）运力的安全和效率开始分化。
正如开头时翟学魂讲到的，安全和效率的方差在快速拉大。安全层面，重卡86分和70分的事故率是1比3。86分的车一年保险赔付在1万以内，70分的可能在2.5万以上。
效率的分化同样残酷，前25%的车一天跑400多公里，一个月有一万块以上利润；后25%一天250公里，可能刚刚盈亏平衡。
100到500台的中间地带，车队正经历效率爬坡。过去资产本身就是利润，爬坡意味着，买车不再赚钱，盈利来自白线和紫线之间的那段距离——运营能力。
市场变化中，好学生正在把能源的变革、车队的组织化、交付的复杂化、管理的精细化融合成一套体系化的运营能力。
之前的快递、快运、城配等赛道，头部格局的形成基本以10年为周期；而过去几年里，赛道越来越细分，市场成熟的周期也在变短，大宗市场、跨境TIR等细分的场景中3-5年就能跑出一梯队。企业要想抓住新的增长曲线，经过市场验证的科学方法论尤其重要。
比如G7易流服务的滨拓物流，在快递快运场景沉淀下来的运营效率，使得其快速抓住疆煤外运、跨境TIR运输这样的新兴市场，车辆规模达到了上千台。其中，在跨境TIR一梯队冲击100台级的运力规模时，其已经有200多台车在从事跨境运输。
这种体系化的运营能力，很好地解释了，为什么好学生，总能复制成功？
AI的第一个甜蜜点
干“人不该干”的活
很难想象，G7易流用AI，帮物流企业省了10000个人。
当然，在翟学魂看来，AI不是要替代谁，而是放大管理者的边界。AI进入物流的第一个甜蜜点，是去干那些“用人干非常不合适”的活。
过去一年，G7易流平台月均Token消耗从2025年的67亿涨到7700亿，一年翻了115倍，相当于一万个AI在替人干活。那么，这些Token消耗在了哪里？
G7易流技术团队找了一台用Token最多的车：一台运钢铁的车，两周花掉1300万个Token，折合27块钱。这27块钱干了什么？司机一上车，AI看他有没有系安全带；启动前，看他有没有看后视镜；路上，看他过路口有没有停三秒；装卸时，看旁边有没有人；卸完货，看支腿有没有放下来。这些动作，两周重复做了2000次的频率，用AI做的成本是一天两块钱。
所以，第一个甜蜜点的本质，是把“看不见的成本”变成“算得清的账”。而管理者的边界，就是在算清账的过程中打开的。
1）从车到场，最容易降本的动作是车场协同。
新能源电池市场空间的高速增长，对上游的产能协同是极大的考验。贵州磷化所经营的磷矿，几十个场站，每天有几百万吨货物进出。过去火车进场、车辆进出、叉车点数、出入库，十几个动作全靠人一笔一笔地记，光台账就要做90多个。
G7易流的方案是协同，一方面是车场协同，把车、货、场、路的管理解构给AI，火车进场自动识别，场区知道哪台车进、哪台车出，叉车数清每一袋进出库；另一方面是场站协同，比单一场站AI化更有价值的是，如果所有场站都AI了，供应链数据就从分散、滞后的统计报表，变成一个整体的、活的实时网络。
如今，贵州磷化董事长对效率的体验就是两个字：通畅。车通畅，货通畅，路通畅，看不到一台车在等。
2）从车上到车下，最容易拉开差距的动作是差异化。
过去一年，G7易流平台上的品质交付业务增长了21.3%。如今，食材、茶饮、餐饮、快消、量贩零食等行业，都在快速进入万店连锁时代，这意味着除了运输的动作之外，生鲜的温控、产品的货损、货物的搬运上架等动作变得越来越复杂，对物流企业而言温度、时效、交接标准，全是“钱”。
问题在于，这些动作都发生车下。因此，今年G7易流推出了“拍拍豆”产品，交付过程中的测温、入冷柜、翻冰柜（基于有效期的陈列）、货的破损等问题，全部被AI记录，服务第一次变得“看得见、有据可查”。
一线的态度和水准，直接决定了物流交付的质量。因为城市配送里，开车只占司机工作的10%到20%，剩下是搬货、交接、摆放、沟通等车下服务。
在顺新晖的负责人看来：AI首先要干的，不是替代司机，而是告诉我们谁是好司机，然后让新司机快点变成好司机。
3）从实时提醒到即时激励，管人的新范式。
车队的组织化过程中，人的管理是最难的。徐钢物流有600台电动重卡，即便是高密度的实时提醒下，未遂事故依然偏高。因此，G7易流拿了200台车做试点，AI每天跟司机交互4000次，人均20次，好行为加分，坏行为减分。
从结果来看，车队安全分从10月1日70分，到10月20日接近85分。其中一名司机从60分一路涨到118分。而司机对安全风险的改善，正在变成即时的奖金激励。
这背后的逻辑，其实是物流企业的管理者将场站、交付、管理等动作细化到一个个可量化追溯的模块，而AI则用极低的成本，把安全与效率的账算清。
新三年Flag
打通总部大楼直达物流现场的双向AI通道
物流圈里一直流行一句话：老板的能力，决定了企业的天花板。
这种能力，可以是抓风口的能力、管理的边界、经验的判断等。市场的红利期，经验主义的容错率相对较高。而今天，企业的同质化竞争、市场占有率的争夺、新增长曲线的开发焦虑下，依靠老板单打独斗，大概率很难度过爬坡期。
那么，G7易流给物流企业的解法是什么？
从物流行业的信息化、数字化、智能化，到今天的AI化，翟学魂有一个典型的例子：在规模化的物流企业中，管理的决策距离物流的一线，可能有数层甚至十多层的距离；而新技术的应用，就是打通“数据-分析-决策”模型的效率。
在2026数字物流大会上，G7易流首席财务官张杰龙发布“AI开工孵化计划”，表示将帮助“业务型开发者”把现场问题做成产品。计划拟支持100个团队，每队陪跑两个月，并联合千问办公、WeWork中国等伙伴提供资源与技术辅导。
二维码亮出来30秒，后台报名的物流企业超过100个。
这一计划，实际上是解决几个核心问题：
1）物流企业，自己设计系统的用法。
过去，是技术公司为物流企业设计一套系统，而AI时代，G7易流的逻辑是，为物流企业提供基础设施，让管理者决定“采集哪些数据-拆分哪些分析维度-做出适配企业阶段的决策”，在这个过程中沉淀自己的经营能力。
一个明显的改变就是，一位车队的安全负责人不会写代码，但用G7易流开放的开发者平台做出了自己的安全看板。“哪些数据要盯、怎么盯，现在我自己说了算。”
2）强化专业，放大企业的价值。
G7易流做标准产品和底层能力，客户做长尾场景、沉淀自己的经验。
张杰龙称，G7易流把客户变成了“业务型开发者”，他们可能是安全总监、调度主管、财务经理，甚至老板本人。
这个过程中，AI开工孵化计划对物流企业最重要的回报，是强化专业，把百里挑一的调度专家、安全专家等判断力，变成整个车队的普遍能力。
3）AI驱动，把定制的价格打下来。
对技术企业而言，规模化、标准化的需求，对应的是边际成本递减；对物流企业而言，业务与管理上的利润空间往往存在个性，而基于个性化的系统定制往往意味着高成本。
AI时代，这一难题在被改写，就像上面提到的，AI盯安全的成本可能是2元/天，相当于G7易流把自己做成了基础设施，物流企业的管理者可以用自己的思路、用G7易流的低成本，把专业化能力用高性价比工具沉淀为自己的运营方法论。
基于此，未来三年，G7易流的Flag是：做好“直达物流现场的双向AI通道”，让一线“被看见、有帮手、有回报”。
如今，G7易流平台上7700亿/月的Token消耗，发生在4%的企业身上，翟学魂认为，跨鸿沟的时点在明年，0-5%是尝鲜者，5%-15%才是理性领先者大规模入场的阶段。
总的来看，AI并不承诺增长，它只是一台放大器，放大好的管理、放大专业能力、放大企业边界。
在变化的市场中，没有持续增量的时代，细节就是全部的增量。
