10月23日，2025数字物流大会在无锡国际会议中心举行。G7易流创始人翟学魂在会议期间指出：“今天的物流体系极度依赖数据，物流的AI化需要从最基础的执行单元突破瓶颈。”如今物流行业进入以“生产物流”主导的下半场，AI正深度重塑物流行业的核心价值链，已从效率工具升级为行业变革的核心驱动力。

物流市场复苏与结构性变革

从G7物流大数据分析获悉，物流市场正在逐步复苏，货运量止跌回升，行业信心回暖，根据物流大数据分析显示，2021-2024年公路货运数据长期持平，但2025年首次出现显著增长，同比2024年及2020年高峰增长超5%，翟学魂分析称，数据的“反弹”与从业者们的信心改善不无关系。

从整体物流需求侧来看，2025年的全国物流结构发生了一些新的变化，其中，200公里以下的短途运输比例有所上升，200公里以上的中长途运输占比开始下降，运途的缩短意味着对整体效率的要求更高。

这正印证了中国采购与物流联合会会长蔡进所指出的，“当前的物流运营模式变得更加敏捷、柔性化，这是当前生产型企业多批次、小批量、低库存的生产模式所决定的。”

从物流的供给侧来看，货运的新能源车逐渐崛起，自动驾驶领域也实现了突破，但新能源车配送物流在运营效率上依然有着巨大的效率提升空间。翟学魂分析称，随着新能源车辆和自动驾驶在物流领域的普及，新能源车队在“能源、效率和安全”方面有待以技术来提升。

“随着行业、客户的深度数字化需求不断增长，尤其是视频数字化，企业间智能连接增长近50%，司机报销单线上化、司机安全评估、地图路口安全数据等细分场景增长突出，物流行业正在进入竞争的下半场。”翟学魂用数据解释了数字物流下半场的增长逻辑；“过去十年，电商快递的快速发展引发的消费物流占总体物流市场的10%，而物流市场的下半场将聚焦在即时零售、农牧、区域大宗贸易和公铁联运等四大场景，未来市场份额将会超过30%。”

翟学魂解释道，四大场景共同特征为"长链条（非单一运输）、多元货品（非标为主）、丰富场景、极致效率追求”，合计占据超1/3中国物流市场份额。技术将推动物流行业向多元化转型，催生数百家物流平台公司及大量运营合作机会。

AI全链路深度渗透物流

近年来，国家在物流领域的基础设施投入不断攀升，物流作为数据密集型行业，物流运营从依赖人工经验转向AI驱动的实时决策闭环，实现“感”“知”“行”协同。蔡进指出，“AI需要支撑物流的敏捷性和柔性化、价值创造以及韧性、安全。”

与此同时，翟学魂特别指出，AI不是短期“喧嚣的派对”，而是“未来的伙伴”，需从基础工作切入，去解决物流行业深度运营上的发展瓶颈，诸如数据分析的瓶颈、人员管理和沟通的瓶颈、以及组织和车队协调的瓶颈等。

翟学魂称，当前物流运营当中，人与人沟通成本较高，单次通话成本约10元，1000台车车队每日产生900条数据需专人处理，传统方案依赖大量人力。在物流运营的组织协调当中，传统企业SOP或管理决策难以穿透多层组织触达一线司机。

针对当前物流运营当中的这些棘手的难题，AI又该如何赋能物流的精细化运营？翟学魂提出了“自底向上、软硬一体、知行合一”的12字AI物流策略。

“G7易流不优先开发‘物流大模型’，而是聚焦解决最基础问题，”翟学魂表示，G7易流解决问题的思路是“自底向上”的，例如能够让AI直接分析现场数据并输出关键结论，解决数据分析的难题；确保决策穿透至司机执行层。

借助“软硬一体”，硬件支持感知物理世界（传感器、摄像头等）及执行动作（与司机/场站沟通），且硬件需具备算力（边缘AI）、感知与执行能力，低成本部署于供应链各环节。

实现物流管理的“知行合一”，AI不仅能”知道”管理的问题，诸如风险的预警，更能直接驱动执行，能够通知司机并调整调度，穿透组织障碍将结果转化为实际效果。

在此基础之上，G7易流推出了第一代AI产品，紫宝盒AI硬件设施，作为物流当中的超级网关，解决了当前物流硬件割裂的问题，可以兼容40款各类车载设备，如摄像头、传感器等。此外，紫宝盒具备了本地化的AI计算能力，突破了网络延迟的限制，实现“结果到效果”的转变。例如司机疲劳驾驶等问题，紫宝盒可以第一时间下达指令，提醒司机休息。

翟学魂以“蝴蝶模型”比喻物流行业的未来：左翼是AI赋能的感知分析能力，右翼是智能执行系统，进而推动物流行业从“数据可视化”迈入“决策自动化”时代。