上扬的数字

　　经历了“公路货运指数”负增长，2025年的“公路货运指数”五年来首次提升，同比增长超过5%，翟学魂认为，这意味着中国公路货运量在2025年迎来了转折点。

　　在2025数字物流大会上，翟学魂首先向行业分享了上述提振信心的关键数据，这也正是备受物流行业的人关注的一个数字。这组由G7易流平台连接车辆数据形成的趋势判断，无疑将提振新一年行业的信心。

　　过去几年里，G7易流平台上出现过太多“负增长”的数字，但新的数据显示，2025的“公路货运指数”五年来首次提升，对于经历过极致内卷的物流人而言，这条上扬的曲线显得尤其耀眼。

　　“从2021年到2022年、2023年、2024年，这个曲线从来没有真正地上扬过。”在数字物流大会上，翟学魂指向身后的大屏幕表示，“大家看今年是红色的，第一次明显超过了过去的几年。”

　　“这条终于昂头上扬的曲线，意味着中国公路货运量在2025年迎来了转折点，同比增长超过5%。”翟学魂带着一丝欣慰说道。

　　除了总量的增长，结构性的变化更为深刻。翟学魂分享的数据清晰地显示，中国公路运输的“平均运距变短了”，短途运输的比例持续提升，与长距离运输形成了“剪刀差”。与此同时，在全行业近三百万辆活跃卡车的运营中，整体效率提升了10%。这表明，在需求的变迁中，物流行业的精细化运营能力持续进步。

　　“希望之地”

　　关键数据的背后，是哪些领域的需求带来了增量的希望?翟学魂在数字物流大会上现场揭示了驱动物流下半场的四个“希望之地”：即时零售、农牧、区域大宗和公铁联运。

　　对于当下消费端最为火爆的即时零售领域，翟学魂以山姆会员店线上销售额年增长28%为例，指出这种高频次、高时效的物流需求，正带动城配市场向“质优价廉”时代迈进，而这背后则需要更精细的技术规划、全流程的物流成本降低以及效率提升工具。

　　“过去十年，我们叫物流行业的上半场，主要的推动力是电商、快递，但这些加在一起只占中国物流市场不超过10%的份额。未来，四大新场景背后的物流行业市场份额会超过30%，甚至更多。”在翟学魂看来，物流行业下半场的画卷，将由更复杂、更垂直、更追求极致效率的场景共同绘就。

　　为何押注一款硬件?

　　面对充满机遇的“下半场”，科技公司应该以何种姿态入场?在AI浪潮以排山倒海之势席卷各行各业时，作为物流科技领域的领军企业，G7易流内部曾面临一场关于方向的“灵魂拷问”。

　　对此，翟学魂在采访中表示：“去年做了大量的论证，坦白地说，我们在两年之前也还没有想清楚。当时，摆在公司面前有两条路，一条是看似更‘时髦’、更能吸引资本市场目光的路径——打造物流行业的垂直大模型;另一条则是回归硬件，做一款看上去没那么‘性感’的、软硬一体的AI基础设施。”

　　翟学魂并未讳言公司内部争议：“公司内部也有很多讨论，大模型年代，我们为什么要搞个硬件?G7易流拥有海量的客户和数据，似乎直接在此基础上进行数据变现是一条捷径。”

　　但翟学魂清醒地指出：“这个行业之所以还没有被AI化，不是大模型的能力还不够，而是因为行业的基础设施不具备AI应用的前提条件。”他一针见血地指出，“AI也要‘吃’数据，无论是对数据的量还是质，要求都远高于人。”

　　最终，翟学魂提出了一个“蝴蝶结模型”来解释物流运营的本质：海量的数据(感知)汇集到狭窄的中间环节(决策)，再发散到广泛的一线场景(执行)。

　　对于物流运营全流程的“蝴蝶结”模型——左侧翅膀是海量的、多维度的数据感知(车、货、人、环境)，右侧翅膀是同样繁杂的执行动作(沟通、调度、控制)，中间狭窄的“结”，才是分析与决策。

　　“过去十年，我们只做了‘蝴蝶结’左侧的工作，把数据收集上来，但右侧的执行以及从数据到执行的转化，依然极度依赖人力。”翟学魂说，这导致了物流行业出现了“需要招聘一屋子人看数据”的困境，也造成了物流企业普遍存在的“分析瓶颈”“沟通瓶颈”以及“组织瓶颈”。

　　迈出AI第一步

　　面对行业发展中的诸多复杂场景，G7易流给出的答案是：自底向上，软硬一体，知行合一。翟学魂在大会上强调，G7易流不打算发布一个取代企业战略顾问的“超级大脑”，而是要从最基础、最根本的“蝴蝶结”两翼——感知和执行——入手，帮助企业迈出AI应用的第一步。而这一战略的核心载体，是本次大会发布的行业首款全场景AI车队管理工具——“紫宝盒”。它并非简单的硬件升级，而是被定义为“迈入AI时代的智能硬件”的边缘AI计算单元。

　　“紫宝盒”作为一个超级网关，能够连接车上所有的传感器和摄像头，将关于司机、车辆、货物、环境的孤立数据流整合起来。其内置的AI算力在本地完成超过80%的计算，从海量原始数据中提炼出管理者真正需要关注的“真问题”。

　　“你有一万台车，可能今天只有一台车在不该有人进入的地方被进入了。”翟学魂在现场演示中解释道，“你不需要查看那么多原始数据，关注这三件事(司机身份确认、堵车上报、货厢异常进入)就行了。”

　　这种从“数据”到“洞察”的跃迁，直接击中了行业的“分析瓶颈”。它将管理者从数据海洋中解放出来，专注于处理高价值的异常事件。AI将放大企业差异化

　　当AI解决了物流运营中的“分析瓶颈”和“沟通瓶颈”这些共性问题后，物流行业的未来会是一幅怎样的图景?翟学魂给出了一个颇具启发性的判断。

　　翟学魂表示，“AI不会让所有公司变得一样，反而会放大它们之间的差异。如果你本身竞争力强，AI就应该帮你更具优势。”

　　在翟学魂看来，AI 不会让所有公司变得同质化。恰恰相反，当技术工具拉平了运营效率的基准线后，企业之间真正的竞争将回归到其核心的“行业知识”(Know-how)和服务能力上。那些对特定场景(如即时零售、农牧、区域大宗)有深刻理解、能设计出更优运营方案(SOP)的公司，将能借助AI 这个“放大器”，将自己的优势发挥到极致，与竞争对手拉开更大的差距。

　　基于此，翟学魂对行业格局的演变也做出了新预测：“未来3至5年，物流行业会涌现上百个成功的平台公司。”他认为，物流的下半场将由即时零售、农牧、区域大宗等更复杂、更垂直的场景驱动。在这些领域，会出现大量在特定区域或特定行业内部整合货物、车辆、能源等要素的“小平台”。它们不追求全国性的规模，但能在自己的生态位置做到极致高效。

　　值得一提的是，翟学魂曾在2018 年预测，物流行业只会出现几家超大的平台型公司，如今他坦言自己的看法发生了变化，最主要的原因就是大模型技术的出现。

　　翟学魂认为，AI和大模型的基础设施正变得日益普及和易得。像G7易流这样的科技企业，其角色就是提供便宜、好用的软硬件工具和Agent(智能体)平台，让懂行业的从业者能以更低门槛构建自己的数字化运营能力。

　　“未来，平台公司和运营公司的合作会形成一个比原来更丰富且更健康的生态。”翟学魂表示。(责任编辑：马岩)C