G7易流7700亿Token：物流AI如何打通总部与一线现场？

大模型的热度慢慢退去，物流行业的AI比拼也在悄悄换方向。如今业内不太满足于演示台上好看的效果，更关心的是：AI怎么真正进场站、上车厢、进到装卸交接的真实现场，变成看得见的经营结果。

在无锡办的2026数字物流大会上，三千多名产业从业者围着“AI开工”这个话题，抛出同一个核心问题：物流AI的关键不在模型参数多漂亮，而在能不能把总部和一线现场之间的双向通路打通。

中国物流与采购联合会会长蔡进在致辞里说，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。他提到，物流企业不能只盯着自己的规模和效益，要通过先进的组织方式，帮上下游降本增效、创造价值。

过去二十年，物流行业已经走完连接数字化、流程在线化两大阶段。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，这些关键动作脱离系统视野，只能靠巡检抽查，一旦出货物损坏或纠纷，很难还原真实过程。后台系统攒下海量数据，却很难穿透层级，把管理要求直接送到司机、仓管这些执行端；一线现场的问题，也难以及时反馈回后台去迭代规则。很多企业数字化投入不少，却难转化成真实收益，根源就在这里。

在年度演讲中，G7易流创始人、CEO翟学魂披露了一组很有代表性的数据：平台月度Token消耗量从2025年月均67亿飙到7700亿，一年增长115倍。但算力高度集中，只有4%左右的活跃客户真正把AI大规模投入业务运行，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，大模型的门槛已经降下来了，但“能用的AI”和“在物流现场开工的AI”之间，横着物理世界的一道巨大鸿沟。

要真正落地，AI得把感知触角伸到以前的盲区。靠紫宝盒车载硬件和拍拍豆穿戴式终端，感知能力不再只限于车辆行驶，车下的交接、测温、货物检查也能变成可记录、可分析的数据。

在即时零售和连锁餐饮供应链里，物流仓与司机之间短短几分钟的交接，长期是个管理盲区。

Tims天好咖啡物流仓储负责人单晓东在圆桌上指出，仓库监控只能覆盖仓内画面，司机和仓管对接卸货的那两三分钟里，温度变化、货品外观核验、双方口头沟通全都处于空白。事后出现货损、变质，各方互相推诿，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）

而借助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存下来，让以前看不见的现场行为变成可复盘、可考核的数据。

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

在制造工厂的大型场站，AI自动完成火车入站、叉车出入库台账采集，把七八个人手工记录的92本台账变成自动化，场站车辆拥堵等待的老毛病得到缓解。在600台规模的新能源重卡车队，AI实时输出安全评分，配合即时激励机制，车队每周未遂事故从五六起降到两起。城市品质配送场景里，拍拍豆记录司机冷柜理货、货物交接的完整动作，服务品质不再靠口头承诺，做到有据可查。

行业里普遍有个误区，把AI、自动驾驶简单当成替代司机。现实给出的判断不一样：驾驶只是物流交付七类任务中的一环，沟通协调、装卸交接、品控核验、异常处置，大量复杂工作还是得靠人参与。

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，他们不是要用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。

说到底，物流AI不是把一线人员淘汰掉，而是重构岗位价值：重复、高危、机械的活交给AI，人的精力释放到异常处理、客户协同这些高价值环节。