物流AI分化前夜：G7易流月均Token消耗量增至7700亿，行业规模化落地者仅一成，谁能穿越落地鸿沟？

“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。

每日经济新闻