G7易流翟学魂：月耗Token 7700亿，物流AI落地谁能跨过规模化门槛？

11月6日，2026数字物流大会由G7易流主办。会上，G7易流创始人兼首席执行官翟学魂披露：平台月度Token（词元）消耗量已从2025年月均67亿增至7700亿，约为之前的115倍；借助紫宝盒与云端平台，AI（人工智能）已承担驾驶安全辅助、货物管理、单据审核及语音交互等任务。

2026年，中国物流行业正处在新能源与智能化交汇的节点上。但AI热潮之下，落地转化落差明显。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%，可真正把AI规模化嵌入核心运营并产生可量化回报的物流服务商，只有约一成。

大会现场，翟学魂接受包括《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”企业之间的差距会加速拉大。

这也就意味着，往后两三年，物流行业的竞争不再看“谁买了AI”，而要看“谁能把专业经验开发成AI、把AI变成组织能力”。率先完成这一步的企业，有望在下一轮成本与效率的竞赛中握住定价权。

AI已经在物流现场“开工”了，但红利仍捏在少数人手里

现场数据表明，AI在物流场景里已经干起了活。翟学魂在演讲中披露，若按人工完成同等任务量来估算，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

这些数据还显示，AI的应用已从驾驶安全辅助延伸到货物管理、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；城市配送靠平台硬件工具“拍拍豆”记录测温、货物入柜等交付动作；一家规模很大的电动重卡车队把安全分、即时反馈与奖励结合起来，每周未遂事故从五六起降到两起。过去一年，平台还替客户拦住7.9万单不合规报销单据，省下大量费用。

采访中翟学魂说得直接：物流行业里真正把AI用起来的客户，连5%都不到，“干的都还是非常简单、最基础的，类似于司机副驾驶的活”。他拿一支运钢铁的车队举例，这支车队两周用掉1300万Token、花了27元，AI替司机完成了大约两千次动作，包括安全带、后视镜、路口停三秒、装卸安全堆等。在翟学魂看来，前5%的客户用起来说明不了什么，0%至5%属于还没跨过鸿沟的阶段，5%到15%才是跨越鸿沟的阶段。“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。接下来，怎么让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把百里挑一的调度、安全专家的经验固化成全车队可执行的AI能力，其价值与难度都远高于单纯输出简单劳动力。

翟学魂引用平台数据说，货运总量近三年的均值是零增长，可安全与效率的方差去年却扩大了20%，“好的人变得更好，差的人变得更差”。对物流公司来说，AI早已不是选答题，而是一道答案正在加速拉开企业差距的转型题：先行者借AI把系统能力固化下来，观望的人则在“均值零增长”里丢掉追赶的窗口。

从“买工具”转向“开发能力”，物流AI的下一站是组织重构

采访中翟学魂反复强调：“AI不会让所有公司变一样，它可以放大竞争差异化。”他说过去“品质”这东西看不见也摸不着，如今AI让企业的“上下文”显性化了，“你的提示词和我的不一样，结果就差很远”。

这样一来，AI竞争的本质已经从技术可及性转到组织执行能力上：调度专家的经验、安全专家的判断、财务专家的规则，谁能把它们变成可重复执行的AI能力，谁就能拿到非线性的效率改善。G7易流把战略重心放在“直达现场、强化专业、减少层级”上，原因也在这里。翟学魂表示，未来三年G7易流只做一件事：打造一条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”。

落地方式是把开发者平台开放给客户，安全、调度、财务等业务管理者可以调用数据接口、视频与语音通道、场景识别算法，开发自己的业务应用。大会上，G7易流首席财务官张杰龙发布“AI开工孵化计划”，计划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。

张杰龙在接受《每日经济新闻》记者采访时说：“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。”他还透露，G7易流的研发人员大约占三分之一，硬件研发的投入仍在不断加大。

这种“直达现场”的组织逻辑，到了无人驾驶时代不会减弱，反倒会被进一步放大。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年会是重卡无人驾驶规模化的元年；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%的市场份额会逐步切换到无人车。

采访中翟学魂提到，未来五年如果有10%的车是自动驾驶，G7易流照样必须到达现场：“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表示，驾驶无人化不等于运输交付全过程无人化，人类司机的工作可以拆成驾驶、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，技术应用得从运输服务全生命周期算清综合成本与经营账。

翟学魂还补充说，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”。在他看来，真正该关心的是怎么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给技术。

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盯着规模和效益，还要靠好的组织方式推动上下游实现更高效率。放到AI语境下，这句话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