在数字化浪潮席卷全球的当下，物流行业作为实体经济的重要支柱，正经历着前所未有的变革。近日，在G7易流举办的数字物流大会上，这家深耕物流科技领域多年的企业，向外界展示了其对行业未来发展的深刻洞察与前沿探索。
G7易流创始人、CEO翟学魂将过去十年定义为物流行业的上半场，其增长动力主要源自电商与快递行业的蓬勃发展。然而，随着市场环境的变化，下半场的竞争格局已悄然改变。他指出，即时零售、农牧、区域大宗及公铁联运将成为新的增长引擎。这一判断并非空穴来风，数据显示，2025年全国货运指数五年来首次稳定在5%左右，总量增长的同时，短途运输比例显著上升，对物流效率与服务体验提出了更高要求。
在供给端，新能源车的普及正在重塑行业生态。城配领域中，新能源车已占据主流地位，其效率甚至超越传统柴油车。然而，翟学魂也坦言，新能源车队的运营水平仍是当前最大的短板。由于车型新颖、司机经验不足、车队磨合期短等问题，效率提升受限的同时，安全性也面临挑战。他预测，未来区域大宗领域将率先形成车辆、资产、能源与运营管理的全新整合模式，构建高效体系。
中国物流与采购联合会会长蔡进在会上强调，物流行业正从“大批量、少批次、高库存”向“小批量、多批次、低库存”模式转型。这一转变对技术依赖度显著提升，AI技术成为推动行业敏捷化、柔性化的关键力量。从资源整合到流程优化，再到供应链协同，AI的渗透无处不在。翟学魂对此深表认同，他认为物流行业的核心问题始终是效率与安全，而数字化、智能化的终极目标也正是服务于这两大核心诉求。
面对行业变革，G7易流推出了首款AI硬件产品——紫宝盒，旨在帮助企业迈出AI转型的第一步。这款“All in One”超级网关集成了车上所有感知设备，包括摄像头、传感器及其他品牌硬件，实现数据的统一收集与传输。同时，它还具备强大的端侧算力，可对数据进行实时识别与判断，并直接执行操作。例如，当检测到司机打电话、抽烟或打哈欠等危险行为时，系统会立即发出警报。现场测试显示，其响应速度仅需约1秒。
紫宝盒的另一大亮点是其智能体功能，可自动生成各类表格。物流行业涉及大量报表，如报销单、出车表、油价表等，人工填写不仅效率低下，还容易出错。紫宝盒通过源头自动生成，大幅提升了数据处理的准确性与时效性。翟学魂透露，紫宝盒与G7易流的训练平台相连，可随时升级算法、优化管理逻辑，并快速部署至车辆。目前，该平台已上线超过100个独特场景算法，覆盖可疑人员入侵、装卸货监控、副驾驶状态识别等多个领域。
在采访中，翟学魂分享了一个典型案例：某客户运营300多台电动重卡，半年内司机眼镜度数普遍增加200度，原因竟是需花费大量时间分析路线优化、成本管理等数据。他指出，物流行业有两类工作最适合由AI承担：一是数据分析与决策，二是一对一语音沟通。随着AI沟通与上下文理解能力的增强，未来物流公司高层甚至可直接通过AI与基层司机对接，大幅压缩中间环节，提升整体效率。
谈及为何选择从硬件切入AI领域，而非直接开发行业大模型，翟学魂解释称，物流行业AI化的瓶颈不在于模型能力，而在于基础设施的缺失，尤其是数据基础的薄弱。G7易流经过论证后决定，先通过紫宝盒解决底层数据问题，再以此为基础构建智能体平台。这一策略体现了其“自底向上、软硬一体、知行合一”的AI转型思路：先夯实数据基础，再通过硬件与软件的深度融合，最终实现从感知到执行的闭环。
目前，物流行业的AI化进程正在加速。无人驾驶是另一大热点，大会现场展示了嬴彻科技的无人卡车与新石器的无人城配车。前者已获得多家快递公司订单，后者预计年底车辆总数将达3万辆。翟学魂透露，G7易流每年销售的设备种类繁多，但明年计划精简至单一品类。至于其在AI领域的进一步规划，目前仍处于保密阶段。
