側記2025數字物流大會：看完這個曲線，對中國經濟更有信心了

2025年深秋，我從北京飛往無錫，第N次參加G7易流舉辦的數字物流大會。

這場匯聚兩三千人的大型活動，在AI無處不在的當下，有個極具意趣的設計——取消了傳統開場主持人，直接由AI主持開場，隨后才是嘉賓上臺分享。這一細節恰好呼應了大會“邁出AI第一步”的重要主題，用實際行動讓AI改變傳統時代，充滿巧思。

不過，比活動形式更重要的是，這場大會讓我對中國經濟重拾了更強的信心。眾所周知，近期中國經濟界最熱的話題莫過于“十五五”規劃，規劃的核心是通過各方努力推動經濟向好發展，但這一切的前提，是大眾對經濟前景的信心。

過去幾年，受多重因素影響，經濟下行壓力較大，不確定性讓不少人對未來持悲觀論調。而此次大會，不僅讓我看到了物流行業的活力，更讓我對整個中國經濟的未來發展充滿期待。

為什么這么講?

我們有必要討論一個問題：中國經濟的晴雨表是什么?

是電影票房/口紅爆賣?是蜜雪冰城火爆大江南北?是國慶幾億人出門旅游?

這些都是，但都只是反映經濟的“小切面”。

那反映經濟大的切面是什么?很簡單，就是物流，是這個一年額度達360萬億(3倍于GDP)的超級基石產業。

物流行業關聯著農業、制造業、工業生產等各類社會資源要素的流通，其數據真實性極高，作假成本也遠超其他領域。物流行業向好，往往意味著經濟環境整體趨好;反之，則可能伴隨經濟的蕭條與停滯。

G7易流創始人翟學魂每年都會在大會上分享物流行業發展走勢圖表，今年也不例外。

透過這張圖表，可以很明顯地看到，相比過去兩三年，物流行業呈現出明顯的上揚趨勢，行業增長態勢清晰可見。

與此同時，這場大會參會人數超過3000，創造近年新高，也很能說明問題。

現場數千位物流從業者展現出的激情昂揚的精氣神，再加上行業數據的積極信號，讓我真切感受到，中國經濟新一波增長的勢能，或許真的要來了。

01

物流行業的四個“新希望”

物流如果是經濟增長的晴雨表，那么物流行業的新希望則是經濟大局的新希望。

在大會現場，老翟分享了他觀察到的四點新的希望。

老翟認為，行業正式邁入下半場，即時零售、農牧、區域大宗、公鐵聯運四大領域正成為驅動行業結構性增長的核心力量，不僅重塑物流生態，更有望占據超30%的市場份額，孕育海量新機遇。

希望一：即時零售是當下最直觀的增長引擎，其“高頻次、高效率、高要求”的特性正改寫消費物流的邏輯。以大眾熟知的山姆為例，過去一年其即時零售業務增長達28%，旺盛的需求背后，是消費者對時效與品質的雙重追求。從溫控到配送速度，每個環節都需精準把控。山姆模式的成功，也意味著“質優價廉”的新消費體驗已在物流的支撐下加速到來。

希望二：農牧領域的物流變革則藏在產業鏈的深處，數字化整合成為破局關鍵。以云南市場的重要參與者“神農”為例，其業務覆蓋從飼料、養殖到屠宰、終端消費的全鏈條，昆明街頭70%的豬肉都可能源自其體系。為避免“養殖端利潤被物流損耗吞噬”，比如生豬運輸中因延誤導致的重量下降，神農團隊正逐環節推進產業鏈數字化，實現垂直整合。

希望三：區域大宗物流的革新則借力新能源與生態整合，徹底改變了傳統工地物流的粗放格局。過去，工地運營、車輛管理、安全保障常處于低效狀態，而如今，以浙江一家物流企業騰驊為例，手握四五百臺新能源重卡，左手對接工地貨物需求，右手整合充電站、換電站等補能資產，將車輛、能源、運營管理重新組合。可以預見，未來區域大宗領域將全面實現“車輛+資產+能源+運營”的高效協同，形成標準化的高效體系。

希望四：公鐵聯運的升級則讓“世界級物流網絡”的愿景愈發清晰。過去，鐵路貨運因“場站操作無標準、客戶不知情”備受詬病。如今，中鐵快運及各鐵路局已下定決心變革：未來兩年內，所有鐵路場站的每一個動作都將實現數字化，不僅是內部管理優化，更要讓客戶從貨物進場到出場的全流程“可控、可查”。同時，公路接取送達的全環節也將同步數字化，最終形成“端對端、有標準、可追溯”的真正物流網絡。進而創造更大價值，以中鐵快運為例，開啟改革后，收入一年從40億提升到100億級別。

另外說個數據，過去十年，電商快遞雖推動物流運輸行業發展，但其市場份額不足中國物流市場的10%。

(說實話，這個數據讓我震驚，我一直以為電商物流占據中國物流的半壁江山)

這四大領域的共同特質，注定了它們將成為物流下半場的新力量。未來物流配送場景進一步場景豐富，從消費端延伸至產業端，且均以“極致效率”為目標，疊加能源轉化的趨勢。更值得期待的是，未來三五年內，行業將涌現上百甚至幾百家平臺公司，這類公司整合貨物、車輛、能源與管理。同時，大量操作型公司(如車隊、運營團隊)也將獲得機遇，平臺與運營公司的合作將構建更豐富、健康的行業生態。

02

知行合一：

讓AI解決實際問題

當今世界，AI是能夠給任何一個行業帶來全新效率提升的新利器、新思維，物流行業自然也不例外。

作為中國數字物流行業的領軍企業，G7易流代表行業率先提出“自底向上、軟硬一體、知行合一”的十二字策略，把AI定位為“解決實際問題的伙伴”。

1. 自底向上：不替代專家，只打通“最后一米”

G7易流認為，AI的價值，在于解決“蝴蝶結翅膀”的底層問題：讓數據不經過人工分析，直接輸出“哪臺車、哪個司機、哪條路線有問題”的結論。讓企業的決策不經過層層傳遞，直接落實到千千萬萬司機的執行中。

比如，無需總部先分析數據、再發指令到分公司，AI可直接從車輛傳感器中識別“司機疲勞駕駛”，并實時提醒司機，這才是物流AI最該先解決的基礎題。

2. 軟硬一體：沒有硬件，AI就是空中樓閣

要感知物理世界的物流數據(如車輛位置、貨物溫度、司機狀態)，沒有硬件不行;要把AI的決策變成實際動作(如提醒司機、鎖閉貨箱)，沒有硬件也不行。G7易流的解題思路是，讓AI硬件布滿供應鏈的每一個角落，且做到低成本、高兼容。

這些硬件不是單一功能的設備(如單獨的攝像頭、GPS、溫度傳感器)，而是能連接所有設備的智能節點，它們有本地算力，能實時處理數據(當然，也能連接遠程網絡)，能兼容第三方設備(如從淘寶購買的攝像頭)，降低企業改造成本，更能成為AI與物理世界交互的橋梁。

3. 知行合一：從知道到做到的閉環

知行合一是陽明心學的核心理論，也是這家公司AI策略的核心目標。要讓AI不僅感知數據、知道問題，比如識別“貨箱有人非法進入”，更要推動行動、解決問題，比如自動鎖閉貨箱、上報管理端，自動打電話。

過去的數字化，往往只停留在給數據，而G7易流的AI，要突破給數據的階段，直接給真問題和“解決方案。

比如，在監控管理這個環節，不需要給管理端1萬臺車的攝像頭畫面，而是直接告知“3號車在非指定區域有人員進入貨箱”，也不需要讓司機手動填寫延誤報備表，而是AI自動接收司機語音報備，并同步到調度系統。

由此，重磅推出了首款AI產品“紫寶盒”。

這個紫寶盒產品不是我們常規意義上以為的GPS定位器，而像《大話西游》里的“月光寶盒”一樣，有“穿越”的能力，幫物流企業從數字化穿越到AI時代。

正如老翟所言，這款工具是現代化汽車車隊的“超級網關”，核心功能是深度打通各種信息壁壘與協同鏈路。

具體來看，它能整合貨車座艙內的GPS設備、車載攝像頭、雷達傳感器等硬件數據，同時對接司機端APP、貨主管理系統、倉儲調度平臺，實現多端信息實時互通。通過內置的AI算法，它可實時分析車輛行駛軌跡、貨物溫濕度狀態、司機駕駛行為，提前預警車輛故障、路線擁堵或貨物異常。

此外，它還能作為數據中樞，將物流全鏈條中的訂單信息、裝卸貨進度、車輛調度需求進行統一處理，讓車隊管理者隨時掌握全局動態，也讓貨主能精準追溯貨物位置，從根本上解決傳統物流中人力協同效率低的痛點。

03

對紫寶盒的發展判斷：

過渡產品還是新物種？

我注意到，在當天活動開始前后，G7易流工作人員給我提到最多的話題就是這個紫寶盒，他們整個集團上下1000多號人，對這款產品給予了極大的期望。

紫寶盒的實測視頻，以及北京某大學對這款產品的評測報告，網上已經有大量介紹，咱們這里略過不表。

我想談談我對紫寶盒這款產品的未來判斷。

對于中國數字物流或者僅僅對于G7易流來說，紫寶盒到底是一款重要的過渡性產品?還是一種終極形態(未來，只需要在這個形態上進行迭代升級)?

先不著急回答，我們橫向看看其他領域的幾個案例。

先來說智能汽車行業。如今，我們對智能駕駛汽車頭頂的激光雷達習以為常(如華為、理想、蔚來等品牌的車型)，但回溯多年前，行業初期的自動駕駛方案極為“笨拙”。

當年我接觸過百度，以百度與林肯的合作為例，當時是在傳統燃油版林肯汽車上，人工加裝激光雷達、攝像頭、傳感器等硬件，才勉強實現基礎的自動駕駛功能。當時就有人認為，這種“外部縫合”的方式，可以瞬間讓燃油車變成智能汽車，未來我們大街上跑的汽車，加裝這套軟硬件方案，就可以實現自動駕駛或者高階智能駕駛了。現在看來，這個預期是錯的。因為今天的智能汽車，出廠時頭頂就有激光雷達，就有一整套智駕方案了。

還有智能電視行業也是如此。十幾年前智能電視概念初現時，市場曾認為“更換傳統電視成本過高”，于是“外接智能盒子”的方案應運而生，讓傳統電視僅作為顯示屏幕，核心的芯片、算法、數據處理能力都集中在盒子里，樂視等品牌早期便采用此模式。

但隨著技術成熟，行業很快發現“將盒子能力直接內置到電視中”更便捷，無需外接設備與線路，這才真正掀開了智能電視時代的序幕。咱們今天在京東、淘寶買電視，還需要再買一個盒子嗎?

物流行業的現狀與此高度相似。由于行業屬性偏傳統、數字化程度較低，過去十幾年里，我們一直依賴第三方外接硬件(如帶GPS功能的設備、各類傳感器)，通過加裝在貨車座艙內，結合車載攝像頭、雷達及配套軟件，逐步提升車隊的智能化與數字化水平。紫寶盒作為當前行業尖端的AI超級網關，正是這一階段的集大成者，但本質上仍未脫離“外部加裝”的邏輯。

從行業發展的一般規律來看，這些行業的數字化、智能化升級，都會經歷“外部加裝過渡”到“軟硬件一體化融合”的階段。因此，或許紫寶盒或者同這些型產品未來可以從源頭與主流汽車廠商合作，將紫寶盒的核心能力直接內置到新車生產環節，省去后期二次改裝、額外加裝硬件的步驟。這種模式能讓設備與汽車的軟硬件更適配，最終為司機和車隊提供更高效的服務。

更進一步說，未來G7易流其實可以成為物流行業的華為。

憑借自身在物流數字化領域的軟硬件一體化能力，向貨車主機廠商輸出技術與解決方案，對廠商的智能座艙進行改造升級。通過這種深度賦能，讓出廠的貨車直接具備原生AI功能，無需后續額外加裝設備，這既是對紫寶盒發展路徑的延伸，也是推動物流行業智能化提速的可行方向。

當然，這僅僅是我的一點個人建議。