物流+AI——亚洲物流双年展和好朋友老翟的一场对话

这些场景有何特殊性，G7易流为何聚焦这些领域？

AI与大数据未来会有哪些突破性应用，将如何改变公路物流行业？

面对新能源重卡的激增与安全痛点，G7易流又通过哪些创新实践，用数据与技术为物流行业赋能？

＜01.＞

翟学魂：

很多人觉得物流就是送快递，那只是冰山一角。中国货运90%的需求藏在围墙之外的工厂和产地里。我们选这些场景，是因为它们是“数字化深水区”。在这些行业，产能过剩已是定局，物流不再是成本项，而是赢得淘汰赛的入场券。

比如农牧和冷链，这是最考验“货物管理”的地方。饲料偷盗是陈年黑洞，传统的GPS在黑色产业链面前就是摆设；冷链断链丢的不是货，是品牌命脉。我们在货车上连接了800万台IoT设备，不是为了在地图上画线，而是为了“全场景感知”。当下迫切地需要我们从IoT升级到AI，从单纯的监控升级为直接产生结果的行动。在这些场景里，只有通过“端侧数据采集-云端自主决策-末端高效行动”的AI闭环，才能把过去算不清的损耗变成实打实的利润。

＜02.＞

翟学魂：

过去十年的数字化本质上是在做“数据搬运”，从线下搬到线上。未来的突破口在于“沟通-决策-行动”的闭环自动化。

我认为，未来的物流公司本质上是一个由AI Agent 驱动的决策工厂。我们提出的“蝴蝶模型”，核心就是让IoT设备进化为AI Native硬件。比如我们的紫宝盒，它不仅在“看路”，它是在通过边缘计算实时读懂业务风险。结合云端大模型和自主学习能力，它甚至可以进化成独属于你，懂你的具体场景和特殊需求的AI。并借助高效的沟通通道实现末端司机的直连和运营。AI不会抹平差异，它会放大强者的杠杆。如果你有行业Know-how，AI就是你的数字外挂。

＜03.＞

翟学魂：

很多老板觉得换了新能源车就万事大吉，完全忽视了新能源车的性能曲线、补能逻辑和燃油车完全是两码事。很多车队陷入了“扩张陷阱”：车越多，账越烂，管理越虚，安全效率陷入瓶颈。

尤其是目前大宗行业的物流正在经历个体向组织化的迁移，大量0车队运营经验的新手进入。究竟大宗行业的安全应该核心管哪些风险，如何用体系化的方式有效降低司机风险，面对复杂的在途成本管理和车辆利润账单，如何找到利润优化的发力点，每一个问题都是限制车队规模扩展的瓶颈。所以一个有效且能伴随车队成长持续迭代的AI工具是通向稳定扩张健康经营的捷径。

＜04.＞

翟学魂：

讲个扎心的事实：新能源重卡起步太快、太安静，司机极易分心，这就是事故的温床，也是目前新能源车事故率远高于传统车的原因。我们的核心逻辑是“算法驱动治理”。紫宝盒独有的未遂事故，将安全管理真正提升到「防患于未然」，把每一次差一点发生事故精准推送至安全管理人员面前。如果可以做到高危司机的精准管理和培训，将极大概率避免各种因不良驾驶习惯导致的事故。我们不搞大水漫灌，而是精准锁死那20%的高危司机。通过提升算法的准确性实现风险精准管控，并不以牺牲司机驾驶体验为前提。

＜05.＞

翟学魂：

农牧（双胞胎/某大集团）： 饲料偷盗一直是农牧行业的核心成本损耗。面对各种“盗、运、销”的隐秘手段，过去依赖传统的轨迹、铅封，基础摄像头都效果甚微。但通过“紫宝盒”对于人员入侵和疑似偷盗两个核心风险行为的自定义和学习，目前它已经具备了自主判断的能力，且准确度高达90%。每年帮客户挽回上百万损耗，3年可实现6倍收益回报。