貨運行業，邁出AI智能化第一步

給貨車司機的車廂裝一個麥克風，會是AI時代貨運邁向智能化的第一步嗎？

那如果這個麥克風是一個超級網關呢？不止如此，如果這個裝在司機手邊的超級網關實際上是整輛車的邊緣計算中心呢？

在AI顛覆所有行業的現在，疊加車隊從傳統能源向新能源車的轉型，貨運行業的車隊老板們也在尋找一種可以用上AI大模型破解運營效率瓶頸的密碼。

打破“蝴蝶結”的結構魔咒

隨著新能源在公路貨運行業的滲透率上升，新能源車正從小眾升級為主流，實現了生態模式的跨越，特別是在城配場景中新能源效率比傳統能源已經高出10倍。但與此同時新能源車的大幅增加對車隊的運營水平形成考驗，大宗場景新能源效率大幅低于傳統能源，新能源車的紅燈司機比傳統能源車高出了一倍。

如何破局？

拆解來看，物流運營的核心矛盾如同一只展開的蝴蝶，前端數據采集與后端執行系統如同蝴蝶的兩翼——數據很多，執行很寬廣，而且都在看不見的地方。中間通過一條決策鏈路連接，形成典型的“蝴蝶結結構”。

在傳統模式下，這一模式的弊端非常明顯。比如在數據分析層面，一臺正常的貨車每天各類傳感器大概產生150多條數據，而一個有千百臺車的車隊，就要面臨每天千萬條數據的分析整理。在組織執行層面，管理決策（如SOP）難以穿透多層組織到達一線司機，執行落地成本高、效率低，影響整體運營效果。

這種割裂導致數據雖然豐富，但數據洞察卻因為兩翼之間的通道不暢通而缺位了。當貨物在途發生溫度異常時，如果系統往往在幾小時才能發出預警，此時貨損已不可挽回。這成為當下貨運行業面臨的最為痛點的問題——如果物流行業要上AI，就要從此處著手。這是最能落地和產生價值實感的環節。

“超級網關的作用，是我們紫寶盒的核心設計之一，那個設計實際上就是希望車上不要有那么多的專業的監控設備，其功能是通過通用設備連接各類監控、傳感器，將數據直接通過邊緣計算的能力變成結果，實現數據的高效整合與處理。”G7易流創始人兼董事長翟學魂表示，其旗下公司剛剛針對上述需求推出了可以在車端進行即時數據處理的紫寶盒產品。

他坦言，這一功能之所以現在能做出來而不是發生在之前的任何時候一個很重要的背景原因在于當前邊緣算力芯片的ready。

“邊緣算力是最近這一年才Ready的，我們基本上跟芯片公司同步迭代，他們工具鏈還沒有做好，我們就開始用這個，跟他們一起搞了。” 翟學魂指出，最新的邊緣計算芯片“集中各種多模態數據的能力，較傳統IoT硬件有巨大提高”，使得能夠在盒子內完成車載數據的大部分計算并即時反饋，這是過去硬件無法實現的。

當然，作為AI時代的產物，紫寶盒也并非僅僅是一個超級智能網關，它起到了司機側即車載端的AI助手功能，紫寶盒建立在G7易流貨運大數據平臺之上，與G7易流平臺上的智能體市場打通，車隊管理者可以基于該平臺的算法/數據建立直連車端的智能體數字人。

比如表格智能體可以根據車隊管理者需求自動進行數據收集，任務下達后車載端麥克風自動接通，AI助手將以語音交互方式詢問司機師傅相關行車信息，自動填寫表格并上報。相比傳統人工電話收集信息的方式，AI助手的極大提升了車隊管理效率。

疊加AI大模型與邊緣計算的BUFF，紫寶盒這一智能硬件得以量產上車。

AI場景滲透

一款跟得上需求的AI硬件是物流行業上AI的第一步，但后續落地還要找準場景。

整體來看，物流行業的智能化轉型并非單點突破，而是在多元場景中多點開花。這些場景既有年營收超千億的央國企主導的基礎設施項目，也有中小車隊的細分領域實踐，共同構成AI技術落地的生態圖譜。

數據顯示，在多元化的物流場景中，即時零售、農牧物流、區域大宗運輸以及公鐵聯運是當前增量最多的貨運場景。與即時零售強相關的城配場景為例，當下在城配領域新能源效率已經超過了柴油車的效率，其核心原因是城配場景路線固定、停靠點集中，新能源車輛可通過智能充電調度（如錯峰補能）和能量回收技術提升續航利用率。

以山姆訂單為例，剛剛過去的2025年第三季度，山姆線上零售凈銷售額增長25%。像山姆訂單這樣的高頻次、小批量的訂單需求推動城配從“固定線路”轉向“動態調度”，AI算法可實時優化路徑和運力匹配。

農牧物流領域，傳統運輸模式也正被重塑。“豬仔在運輸過程中生氣了怎么辦？”作為云南擁有七成市占率的生豬養殖企業，云南神農農業產業集團（簡稱“神農集團”）正在通過全產業鏈數字化垂直整合于物流平臺化協同等方式構建現代化物流。

由于生豬在運輸過程中被耽擱將會份量下降加大損耗，其通過數字化追蹤養殖、運輸、倉儲等全鏈路數據，避免利潤流失。常言道，“每個品牌背后一定會有一個非常成功的物流平臺公司”，神農集團整合自身運輸車隊與外部物流資源，形成了覆蓋“養殖端到消費端”的專屬物流網絡。

公路貨運之外，公鐵聯運在數字化及AI加持下成為貨運新的增長極。過去鐵路因調度效率低、結算周期長（如鋼材庫存周轉率僅半年）制約發展，而數字化改造后，通過AI優化運力匹配與流程管控，已實現鋼材庫存周轉率的極大縮短，效率提升顯著。

中鐵快運通過AI構建“鐵路物流網絡平臺”，實現“每公里成本降低近四成，結算時間從55天壓縮至7.9天”，其核心是利用AI算法整合2300余個鐵路站點、16萬輛公路運力，動態匹配“鐵路干線+公路末端”的銜接需求。例如，AI通過分析歷史運輸數據預測貨流高峰，提前調度公路運力接駁鐵路場站，避免“鐵路到站后貨物積壓”；同時，智能結算系統自動核驗運單與費用，替代人工對賬。

“鐵路物流網絡平臺是去年上市運營，今年是一個完整年，大概做到100億左右。這一年下來，一個是降低成本，到目前為止通過集約化的經營及減少中間環節，采取陽光報價等手段，每公里成本降低39%。” 中鐵快運股份有限公司副總經理楊嘉歡在現場表示。

物流行業的科技平權

當邊緣計算芯片的算力成本顯著下降，開源大模型讓中小車隊也能輕量部署智能調度系統，物流行業正迎來一場“科技平權”的深刻變革。

這種變革不止于硬件成本的下沉，更在重塑行業的競爭邏輯：過去，智能調度系統因高昂的技術門檻和部署成本，幾乎是頭部企業的“專屬裝備”；而今，標準化的AI工具包及AI硬件打破了這層壁壘——即便是僅有十幾輛車的小車隊，也能借助現成工具快速搭建起適配自身的系統。

技術普惠正在消解“規模壁壘”，讓行業競爭的焦點從“誰掌握技術”轉向“誰能更好地用技術服務運營”，中小玩家與頭部企業的效率差距，正隨之加速縮小。

由此，物流部門在企業中的角色正從成本中心轉向戰略中心。中國物流與采購聯合會會長蔡進指出，從“互聯網+”到“AI+”的變化中，物流行業需從消費物流向產業物流升級。互聯網+時代，物流聚焦“效率提升、成本降低”，而AI+物流的核心是“共同創造新價值”，強調物流在供應鏈中的價值重構能力，這一轉變推動物流從消費端的效率優化（如電商物流）向產業端的價值深度挖掘升級。

他認為，AI+物流需支撐“企業間、產業間、區域間的協同”，涵蓋管理與戰略層面，如高端產業供應鏈的跨環節協同等等。適配“多批次、小批量、低庫存”的制造業柔性生產等產業端模式，保障產業供應鏈的“韌性與安全”。

不過，科技平權為中小車隊帶來機遇的同時，中小車隊在AI的落地上仍要以“務實”為主。“從現在來看，大多數的物流車隊，還沒有完成最基本的信息化，在這種情況下期望它成為科技驅動的企業，是有一定挑戰的。但是這一次，恰巧AI能夠加速這個過程。”宇通集團副董事長晁莉紅晁莉紅表示。

她建議，中小車隊的AI轉型應該從最迫切的痛點切入，如安全監控、路線優化、能耗管理等等，而非追求“大而全”的AI應用。例如先通過AI實現司機行為分析、新能源車輛能耗動態優化等單一場景突破，再逐步擴展至全鏈路協同。中小車隊無需獨立開發AI系統，可通過與主機廠、科技企業等生態伙伴合作，利用其提供的智能車控、車隊管理平臺等軟硬一體解決方案實現AI落地。

站在行業變革的臨界點上，AI帶來的不僅是技術升級，更是生態重構。當數據流動取代層層審批，智能協同取代單打獨斗，物流行業將真正釋放國民經濟大動脈的價值。（本文首發鈦媒體APP，文 | DeepWrite秦報局，作者｜秦聰慧 ）