"G7 易流平台月度 Token（词元）消耗量已从 2025 年月均 67 亿增至 7700 亿，约为此前的 115 倍；依托紫宝盒与云端平台，AI（人工智能）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。"11 月 6 日，在由 G7 易流主办的 2026 数字物流大会上，G7 易流创始人兼首席执行官翟学魂现场披露了上述数据。
2026 年，中国物流行业正站在新能源与智能化交汇的十字路口。不过，AI 热潮之下，落地转化落差显著。大会现场披露的数据显示，物流供应链 AI 渗透率已超 37%、运输环节达 78%，但真正将 AI 规模化嵌入核心运营并产生可量化回报的物流服务商仅约一成。
大会现场，翟学魂在接受包括《每日经济新闻》记者在内的媒体采访时判断，物流业不存在简单的信息差或模式差，AI 不会自动抹平差距，领先者与 " 二把刀 " 企业之间的差距将加速拉大。
这意味着，未来两三年，物流行业的竞争将不再是 " 谁买了 AI"，而是 " 谁能把专业经验开发成 AI、把 AI 变成组织能力 "，率先完成这一转变的企业，有望在下一轮成本与效率的竞赛中掌握定价权。
AI 在物流现场 " 开工 " 了，但红利尚在少数人手里
从现场数据看，AI 在物流场景已经干起了活。翟学魂在演讲中披露，若以人工完成同等任务量估算，G7 易流平台月度 Token 消耗量对应的 AI 工作量 " 至少需要一万人才能干成 "。
图片来源：每经记者 赵雯琪 摄
数据显示，AI 已从驾驶安全辅助延伸至货物管理、单据审核和语音交互：制造企业场站用 AI 自动采集信息、生成台账；城市配送依托平台硬件工具 " 拍拍豆 " 记录测温、货物入柜等交付动作；一家极具规模的电动重卡车队用安全分、即时反馈与奖励结合，每周未遂事故由五六起降至两起。过去一年，平台还帮客户挡住 7.9 万单不合规报销单据，省下了大量费用。
翟学魂在采访中直言，物流行业真正使用 AI 的客户不到 5%，" 干的都还是非常简单、最基础的，类似于司机副驾驶的活 "。他以一支运输钢铁的车队为例：该车队两周消耗 1300 万 Token、成本 27 元，AI 替司机进行了约两千次安全带、后视镜、路口停三秒、装卸安全堆等动作。翟学魂指出，前 5% 的客户使用不能说明问题，因为 0% 至 5% 是还没有跨越鸿沟的阶段，跨越鸿沟是 5% 到 15% 的阶段。" 我相信从明年开始，非常理性且领先的企业就会大规模落地物流 AI，现在到了跨越鸿沟的临界点。"
在翟学魂看来，当下正是 AI 进入物流业的第一个 " 甜蜜点 "：AI 正在干那些不复杂但人无法完成、也没人愿意干的活路。未来，如何让 AI 在物流行业从 " 简单识别 " 走向 " 强化专业 " 是新的挑战，核心在于物流企业和平台将百里挑一的调度、安全专家的经验固化为全车队可执行的 AI 能力——其价值与难度，都远高于单纯输出简单劳动力。
翟学魂援引平台数据称，货运总量近三年均值零增长，但安全与效率的方差去年扩大了 20%，" 好的人变得更好，差的人变得更差 "。对物流公司而言，AI 不是一道选答题，而是答案正在加速拉开企业差距的转型题：先行者用 AI 固化系统能力，观望者则在 " 均值零增长 " 中失去追赶的窗口。
从 " 买工具 " 到 " 开发能力 "，物流 AI 的下一站是组织重构
"AI 不会让所有公司变一样，它可以放大竞争差异化。" 翟学魂在采访中反复强调，过去 " 品质 " 看不见摸不着，现在 AI 让企业的 " 上下文 " 变得显性化，" 你的提示词和我的不一样，结果就差很远 "。
这意味着 AI 的竞争本质已从技术可及性转向组织执行能力：谁能把调度专家的经验、安全专家的判断、财务专家的规则转化为可重复执行的 AI 能力，谁就能收获非线性的效率改善。这也解释了 G7 易流将战略重心放在 " 直达现场、强化专业、减少层级 " 的原因。翟学魂表示，未来三年 G7 易流只做一件事：打造从总部办公室到物流一线的双向 AI 通道，让一线 " 被看见、有帮手、有回报 "。
这个目标的落地方式是把开发者平台开放给客户，支持安全、调度、财务等业务管理者调用数据接口、视频与语音通道、场景识别算法，开发自身业务应用。现场，G7 易流首席财务官张杰龙发布 "AI 开工孵化计划 "，拟于 12 月启动、支持 100 个团队、每队孵化两个月，并联合千问办公、WeWork 中国等伙伴提供资源与技术辅导。
张杰龙在采访中向《每日经济新闻》记者表示：" 我们核心的壁垒是数据能力，是实时现场数据，硬件是我们获取数据壁垒的方式。" 他透露，G7 易流的研发人员约占三分之一，硬件研发投入还在不断加大。
值得一提的是，这种 " 直达现场 " 的组织逻辑，在无人驾驶时代并不会削弱，反而会被进一步放大。大会上，嬴彻科技创始人兼首席执行官马喆人预测，2029 年至 2030 年将是重卡无人驾驶规模化元年；新石器创始人兼首席执行官余恩源也在现场判断，三到五年内，城市配送领域约 10% 至 20% 的市场份额将逐步切换至无人车。
翟学魂在采访中提到，未来五年如果 10% 的车是自动驾驶，G7 易流仍然必须到达现场：" 车上没人了，调度仍然必须知道这个车卸了没有，没有卸不能调度，现场数据必须回归调度。"G7 易流创始人、总裁张景涛在圆桌论坛上也指出，驾驶无人化不等于运输交付全过程无人化，人类司机的工作可拆为驾驶、沟通协调、装卸、交接、品控、车辆检查、异常处置七类，驾驶只是其中一类，技术应用需要从运输服务全生命周期算清综合成本与经营账。
此外，翟学魂还补充道，无人驾驶替代司机的速度赶不上司机离开物流行业的速度，" 年轻人不愿意干，行业每年缺 100 万名司机 "，真正该关心的是如何培育能对现场交付负责的从业者，繁重、高风险的驾驶工作都可以交由技术承担。
大会现场，中国物流与采购联合会会长蔡进指出，物流企业未来不能只追求规模和效益，还要通过好的组织方式推动上下游实现更高效率。这句话放到 AI 语境下，对应的正是翟学魂反复提到的趋势：安全和效率都属于综合系统能力，真正的分水岭，在于谁先把专业经验变成可执行的 AI。