G7易流月度Token消耗一年增长115倍至7700亿，物流AI从屏幕走向一线现场

作者｜黄楠

编辑｜袁斯来

当大模型的概念热潮逐渐回落，物流行业的AI竞赛正在发生微妙转向。行业不再满足于演示台上的效果，开始追问：AI如何真正走进场站、车厢、装卸交接的真实现场，转化成看得见的经营结果。

在无锡举办的2026数字物流大会上，三千余位产业从业者围绕“AI开工”，抛出一个核心命题：物流AI的胜负手，不在于模型参数有多华丽，而在于能不能打通总部与一线现场的双向通路。

中国物流与采购联合会会长蔡进在致辞中提出，物流早已不只是一门产业，更是一套社会经济的生产组织方式。“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，物流行业已经完成连接数字化、流程在线化两大阶段。但大量业务依旧困在“现场黑箱”：车厢装卸、仓站交接、冷链理货，这些关键动作脱离系统视野，只能依靠巡检抽查，一旦发生货损、纠纷，很难还原真实过程。后台系统拥有海量数据，却很难穿透层级，把管理要求直达司机、仓管这些执行端；一线现场的问题，也难以高效反馈回后台做规则迭代。这是很多企业数字化投入不菲，却很难转化为真实收益的根源。

年度演讲上，G7易流创始人、CEO翟学魂披露一组极具代表性的数据：平台月度Token消耗量，从2025年月均67亿飙升至7700亿，一年增长115倍。但算力高度集中，仅有4%左右的活跃客户真正大规模把AI投入业务运行，绝大多数物流企业仍停留在观望阶段。

G7易流创始人、CEO翟学魂年度演讲（图源/企业）

“AI开工，本质就两件事：获取现场事实，提供现场帮助。”翟学魂表示，“大模型门槛已经降低，但‘能用的AI’和‘在物流现场开工的AI’之间，横亘着物理世界的巨大鸿沟。”

真正落地的AI，要把感知触角延伸到过去的盲区。依托紫宝盒车载硬件、拍拍豆穿戴式终端，感知能力不再局限于车辆行驶，把车下的交接、测温、货物检查转化为可记录、可分析的数据。

在即时零售与连锁餐饮供应链中，物流仓与司机间短短几分钟的交接，长期存在着管理盲区。

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，司机与仓管对接卸货的两三分钟里，温度变化、货品外观核验、双方口头沟通全部处于空白。事后出现货损、变质，各方互相推诿，很难界定责任。门店网络铺开后，靠人工巡检根本覆盖不了全部点位。

《万亿即时零售背后的供应链体系》圆桌（图源/企业）

而依托于G7易流已推出的拍拍豆等这类穿戴式AI设备，司机下车作业时佩戴即可自动录制，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，将此前不可见的现场行为变成可复盘、可考核的数据。

它的价值不在于多了一个摄像头，而在于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有标准，而是标准执行的过程不可见，拍拍豆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本台账实现自动化，场站车辆拥堵等待的顽疾得到缓解；在600台规模的新能源重卡车队，AI实时输出安全评分，结合即时激励机制，车队每周未遂事故从五六起下降到两起；城市品质配送场景中，拍拍豆记录司机冷柜理货、货物交接的完整动作，让服务品质不再依靠口头承诺，做到有据可查。

行业普遍存在一种误区，把AI、自动驾驶简单等同于替代司机。现实给出了不一样的判断：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，大量复杂工作仍然需要人的参与。

重新定义司机（图源/企业）

“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。”翟学魂谈到，“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的本质不是淘汰一线人员，而是重构岗位价值：把重复、高危、机械的工作交给AI，把人的精力释放到异常处理、客户协同等高价值环节。