获取现场事实，提供现场帮助。”
G7易流创始人兼首席执行官翟学魂在年度演讲中表示，今年跟过很多车，其中一位姓杨的司机令他印象深刻，从晚八点干到第二天四点，他配送了鱼、虾、蟹等鲜货七八十个品种。
「去年我讲过一个观点：有了AI之后，什么人都可以当司机，一分钟培训都不需要。」但跟车小杨以后，他发现小杨的态度和水准，对配送服务质量、效率起到的作用是决定性的。他对此觉得非常抱歉，说：“我搞错了。”
翟学魂坦言，短时间没有任何AI可以替代这些柔性能力，“AI干的最重要的事不是用AI替代小杨，而是让AI发现小杨是个好司机，然后留住他。”
长久以来，“AI替代人”的片面认知，桎梏着物流货运行业智能化转型的思路。如今，随着AI深度渗透场站、运输、交付全场景，行业固有认知被不断改变。AI的核心价值不在于替代一线从业者，而在于优化人机协同作业流程、放大一线人员价值，进而重塑传统物流货运组织架构。
而且AI已经开工干活了。翟学魂称，他2023年做了一个预测：2024年G7要连接，2025年要让电动成为主力车队，2026年布局AI，让智能助理进入到所有关键岗位，提升效率。确实实现了。
截至2026年9月，G7易流平台月度Token消耗量已从2025年月均67亿增至7700亿，约为此前的115倍，这个工作量至少需要一万人一个月才能干成，所以AI开工是真的开工了。并且依托紫宝盒与云端平台，AI已用于驾驶安全辅助、货物管理、单据审核及语音交互等任务。
可见，AI落地的核心并不是要取代人力，而是深植于产业各环节，为物流货运企业提高自身运营优势。中国物流与采购联合会会长蔡进在大会致辞中也明确指出，行业从不缺智能技术与数字化工具，稀缺的是技术落地现场的有效通路，核心是通过AI优化物流组织模式，让智能技术下沉到具体业务场景，让AI真正扎根车辆、场站、配送环节的落地能力。
从67亿到7700亿的Token暴涨，证明物流AI的技术底座已到成熟期，具备大规模产业化应用的能力，而且成本优势显著。
具体到实际应用上，翟学魂讲述，在此之前，他在AI专家那儿获取到一辆用Token最多的车，这是一辆运钢铁的车，两周花了1300万Token。这是多少钱呢？是27元。这辆车上有个AI副驾驶，只要司机一上车，它就开始安全巡检，两周AI干了2000次活儿，发现了3次安全隐患。这27元，一天2块钱，值不值？翟学魂说，他跟过这辆钢铁车，中午饿了下车买个烧饼5块钱，2块钱差不多半个烧饼。
Token日均使用成本不足2元，还不到半个烧饼的价格。极低的边际成本，让AI能够替代传统人工抽查模式，担起安全巡检员，实现7×24小时全覆盖、无死角的现场监管。同时，也将物流安全管理从事后追责的被动模式，转变为全过程实时干预的主动模式。据介绍，G7物流货运 AI识别边界在持续拓宽，已经从基础的驾驶行为监测，延伸到风电叶片运输晃动、危化品出车安检、活鱼运输水箱状态等细分场景，全面覆盖驾驶、货物、交付三大核心环节。
但AI技术成熟、落地成效凸显，不等于产业应用成熟。翟学魂称，7700亿的Token消耗，大部分人会说消耗的这些AI派到哪里了？「98%的AI算力是由4%的少数公司在使用，大概700多家活跃客户使用了这些AI。真正进入新状态的企业还不到5%。」技术平权的，无论谁、哪家公司都可以使用AI、花费Token，但不均衡。
平台仅有4%的企业使用98%的AI算力。这意味着，绝大多数物流企业尚未真正接入AI体系，行业AI应用呈现“少数深耕、全域滞后”的现状。
“我们觉得这5%的客户不说明问题，因为0%—5%是还没有跨越鸿沟的阶段，5%—15%才是跨越鸿沟的阶段。跨越鸿沟之后，处于5%—15%区间的就是非常理性的领先者。”群访中，翟学魂表示，这个趋势很明显，你在AI上的投入，肯定是比一分一分钱省的好，就像安全和效率不是靠一分钱一分钱省得到的，都是投入运营体系才得到的。区别在于，投入可以用AI来做，也可以用人工来做。
翟学魂还分享了一件他觉得挺开心的事。他说，过去这一年，AI开始做账目审核，G7易流平台帮助客户拦截了7.9万单不合规报销单据，省了一两个亿。
从了解来看，货运AI落地滞后的核心原因，源于企业普遍存在的认知偏差、场景壁垒与组织适配难题。比如，多数物流企业将AI等同于标准化软件产品，认为系统上线即可自动产生效益，忽略了AI需要结合企业自身作业流程打磨适配的过程。物流行业细分赛道比较繁杂，本身就不存在通用型AI解决方案。再加之，传统物流的岗位工作流程等都是围绕人搭建，AI介入后，多数企业未同步优化组织模式，导致AI难落地。
为此，G7易流构建了“硬件赋能+生态孵化”的双轨破局模式。硬件上，依托紫宝盒边缘网关、拍拍豆穿戴设备，打通云端大模型与物流作业现场的双向通路，实现现场数据实时采集、智能指令精准下发，解决了物理作业场景与数字系统脱节的问题；生态上，全面开放开发者平台能力，向企业业务人员开放数据接口、视频语音通道、场景识别算法，同时推出“AI开工孵化计划”，拟扶持100个行业团队，提供两个月专属孵化周期，联合千问办公、WeWork中国等合作伙伴，为“业务型开发者”提供技术、资源全方位辅导，支持其自主开发适配企业需求的智能应用。
跟车小杨后，彻底颠覆了翟学魂对司机群体的固有认知，后来他总结道：AI的核心价值绝非淘汰一线从业者，而是精准识别优质从业者、批量培育规范从业者，从根源上优化物流一线作业生态。AI改造物流的核心逻辑，是从重新设计一线工作模式出发，而非简单取缔人工岗位。AI深入作业现场之后，改变的不只是作业工具，更是岗位分工、信息流转链条与企业组织形态。
一方面，过去大量一线作业过程看不见，司机做得好与坏，很难完整记录区分；另一方面，即便识别出优秀行为，也很难做到即时反馈与对应回报。传统模式下，车队往往只能看到事故、投诉这类坏结果，大量高质量作业过程无声无息，少数靠谱司机被反复消耗，更多普通司机缺乏明确指引和正向激励。
AI接入以后，可以解决这些看不见、被忽视的问题。AI会持续采集现场行为数据，把司机怎么做、交付环节完成了哪些标准动作完整留存。哪些司机主动规避风险，严格完成出车检查，哪些城配人员规范完成测温、冷柜入柜，全部可以量化记录。
翟学魂觉得，现在有AI，大家需要重新定义什么是司机，AI运力价值主要体现在一线司机身上。“如果我们能清楚地告诉司机，希望他做什么，并且给他回报，他就会这样做。如此，就会源源不断地创造出很多好司机。而不是车队里只有几位好司机。在商言商。为什么我们一直在说司机？因为车队每挣的一分钱都是跟司机一起挣出来的。如果他变得更好，车队就会挣更多的钱。所以我们研究这件事。”翟学魂说，他在调研路上碰到很多车队老板，跟他们交流这件事时，「他们说我自己也是司机出身，接受度高」。
在翟学魂看来，除看见以外，现在的AI还是双向的，AI能构建起“可视、可评、可激励”的全新一线作业体系。基于客观记录，企业可以把管理要求实时传递到一线，对规范行为及时给予激励。
比如，在600台电动重卡车队试点中，AI承担行为监测、即时反馈、奖惩联动三大核心职能，每日高频次与司机交互，根据作业规范度实时调整安全评分，评分直接关联薪资奖金。“试点后，不仅车队安全事故大幅减少，普通司机的作业素养也持续提升，有司机安全评分从60分提升至118分，多次凭借规范作业获得现金奖励。”
为此，翟学魂现场连线了一位司机吴师傅，问及吴师傅的安全驾驶分为何比别人高时，吴师傅表示，当别人分数比他高，他就要超过别人，上周他收到了440元安全分奖金。
翟学魂将理想组织形态概括为：“少一层管理，多一倍效率”。传统物流企业层级较多，信息层层上报，指令层层下达，现场真实情况经过多层过滤传递到总部，总部的管理要求经过层层衰减落到现场。借助直达现场的双向AI通道，CEO、安全负责人、调度主管都可以直接看见一线真实作业情况，管理指令直接触达司机，减少中间环节带来的信息损耗。但这不等于简单砍掉管理人员岗位，而是岗位价值实现升维：岗位不再以“执行核查”为主，转向“制定规则、优化机制、处理复杂例外情况”。
翟学魂称，未来三年，G7易流将打造“直达物流现场的双向AI通道”，让一线“被看见、有帮手、有回报”。在车辆数据服务的基础上，G7易流将进一步连接企业管理端与物流一线，支持客户重新设计人机协同的工作方式。