G7易流翟学魂：月度Token从67亿到7700亿，物流AI要下现场

大模型的概念热度在退，物流行业的AI比拼却悄悄换了方向。光在演示台上好看已经不够，业内开始追问：AI怎么才能真正进场站、上车厢、进装卸交接的现场，变成看得见的经营结果。

无锡办的2026数字物流大会上，三千多名产业从业者围着“AI开工”这个主题，抛出的核心问题是：物流AI能不能赢，看的不是模型参数多花哨，而是总部与一线现场之间那条双向通路能不能打通。

中国物流与采购联合会会长蔡进在致辞时说，物流早就不只是一门产业，它还是一套社会经济的生产组织方式。他表示：“物流企业不能只盯着自身的规模与效益，要通过先进的组织方式，帮助上下游降本增效、创造价值。”

过去二十年，物流行业走完了连接数字化、流程在线化两步。可大量业务还是卡在“现场黑箱”里：车厢装卸、仓站交接、冷链理货，这些关键动作系统看不见，只能靠巡检抽查，出了货损、纠纷，真实过程很难还原。后台系统攒下海量数据，却穿不透层级，管理要求落不到司机、仓管这些执行端；一线的问题也传不回后台去改规则。不少企业数字化投了不少钱，收益却难兑现，根子就在这里。

年度演讲上，G7易流创始人、CEO翟学魂给出一组很有代表性的数字：平台月度Token消耗量从2025年月均67亿涨到7700亿，一年翻了115倍。不过算力集中度很高，真正把AI大规模投进业务跑的活跃客户只占4%左右，绝大多数物流企业还在观望。

G7易流创始人、CEO翟学魂年度演讲（图源/企业）

翟学魂说：“AI开工，本质就两件事：获取现场事实，提供现场帮助。”他还表示，大模型的门槛是降下来了，可“能用的AI”和“在物流现场开工的AI”之间，隔着物理世界的一道大沟。

要真落地，AI的感知触角得伸进过去的盲区。靠紫宝盒车载硬件和拍拍豆穿戴式终端，感知不再只管车辆行驶，车下的交接、测温、货物检查也能变成可记录、可分析的数据。

即时零售和连锁餐饮供应链里，物流仓与司机之间那短短几分钟的交接，一直是管理上的盲区。

Tims天好咖啡物流仓储负责人单晓东在圆桌上提到，仓库监控只拍得到仓内画面，司机和仓管对接卸货的那两三分钟，温度变化、货品外观核验、双方口头沟通全是空白。事后出了货损、变质，各方互相推，责任很难界定。门店网络铺开以后，靠人工巡检根本覆盖不了所有点位。

《万亿即时零售背后的供应链体系》圆桌（图源/企业）

而G7易流已经推出的拍拍豆这类穿戴式AI设备，司机下车作业时戴上就能自动录制，AI识别货品外观和交接动作，把仓端到司机这一段完整留下来，原先看不见的现场行为成了可复盘、可考核的数据。

它的价值不在多装了一个摄像头，而在把交接环节从非结构化场景转成了结构化数据：SOP从“要求做到”变成“可以验证有没有做到”。很多管理问题不是缺标准，是标准执行的过程看不见，拍拍豆要解决的就是这个可见性。

制造工厂的大型场站里，AI自动完成火车入站、叉车出入库台账采集，把原本七八个人手工记的92本台账改成自动记录，场站车辆拥堵等待的老毛病也缓了下来；600台规模的新能源重卡车队，AI实时给出安全评分，配合即时激励，车队每周未遂事故从五六起降到两起；城市品质配送场景中，拍拍豆把司机冷柜理货、货物交接的动作完整记下，服务品质不再只靠口头承诺，有据可查。

行业里有个常见的误解，把AI、自动驾驶简单当成替掉司机。现实给出的判断不一样：驾驶只是物流交付七类任务里的一环，沟通协调、装卸交接、品控核验、异常处置，大量复杂活儿还得人来干。

重新定义司机（图源/企业）

翟学魂谈到：“自动驾驶替代司机的速度，赶不上年轻人主动离开司机岗位的速度。未来每年会面临百万级的司机缺口。”他说：“我们不是要用AI取代司机，而是要重新定义司机。‘司’，是臣司事于外者，是在现场帮你交付服务、守住安全的人。”

物流AI的本质不是把一线人员淘汰掉，而是把岗位价值重新搭一遍：重复、高危、机械的活交给AI，人的精力腾出来，放到异常处理、客户协同这些更值钱的环节。