江西
深耕冷鏈運輸 20 年，G7易流構建起覆蓋 16w+ 運輸車輛、900+貨主、2.1w+物流公司、5w+冷庫及 24w+門店的全國最大規模冷鏈運輸鏈接網絡，實現了新鮮品從產地到倉庫到門店的全程溫度管控。如今，面對市場新變化與新挑戰，G7易流創新推出 “GateWay+AI Agent” 解決方案，推動冷鏈運輸從 “數據透明” 向 “智能閉環”升級，為行業高質量發展提供核心支撐。
市場三大核心變化，驅動冷鏈運輸體系迭代
從行業發展趨勢來看，冷鏈市場正經歷三大關鍵變革，對運輸體系的適配性、精準性和時效性提出更高要求：
1. 訂單碎片化加劇：對比 2018 年至今的 TMS 系統應用數據，企業需求已從 “拆分大訂單” 轉向 “高效組合小訂單”，小批量、多批次的運輸場景成為主流，需更靈活的訂單處理能力適配；
2. 品質要求極致化：市場對溫控精度的標準逐年提升，貨主方對運輸過程的考核維度不斷增加，從單一溫度管控延伸至全程品質追溯，要求運輸環節實現更高維度的標準化；
3. 配送場景末端化：即時零售等產業興起推動配送半徑縮短，運輸計劃周期從傳統的 2-3 天甚至一周壓縮至 “次日達”，同時需應對網絡爆點、雙十一等大促活動帶來的突發運力波動，對系統應變能力提出嚴峻考驗。
四大行業痛點凸顯，傳統模式難以適配新需求
市場變革背景下，傳統冷鏈運輸模式的短板日益突出，四大核心痛點制約行業發展：
1. 數據滯后性顯著：部分訂單信息無法實時同步至系統，仍依賴人工錄入，導致任務執行與信息傳遞存在時間差，影響整體運輸效率；
2. 信息孤島問題突出：業務層面，各貨主均有專屬業務系統，承運商需適配不同標準執行任務；行車層面，安全、溫控、位置等數據分散在各類設備或平臺中，難以實現跨維度整合；
3. 數據安全風險較高：人工錄入環節易出現數據誤差、遺漏等問題，且缺乏有效的數據校驗機制，增加品質追溯與責任界定的難度；
4. 協同效率低下：貨主、物流公司、司機之間的信息傳遞依賴人工對接，存在信息損耗與響應延遲，尤其在多貨主交付場景中，協同成本顯著上升。
“GateWay+AI Agent”：構建冷鏈智能閉環核心路徑
針對上述行業痛點，G7易流推出 “GateWay+AI Agent” 多數據驅動的智能化冷鏈運輸解決方案，從“業務透明”向“ AI 化智能閉環管理”進化，以數據整合與智能決策為核心，打造“數據 —AI Agent — 司機”的智能閉環體系，實現從 “被動響應問題”，變成 “主動預防、智能優化”的跨越：
GateWay：All In One ，把 “零散數據” 擰成 “一股繩”，打破數據孤島，承擔數據整合與互聯互通的核心功能。
? 整合行車數據：通過單一智能設備替代車輛上的多類監測設備，將溫濕度、駕駛行為、開關門、停車等數據實時歸集至平臺，解決數據分散問題，同時降低設備投入成本
AI Agent：冷鏈SOP智能體基于整合數據提供主動決策與執行支持，全流程智能管控，讓數據 “會思考、能決策”。
? 運輸任務智能管理：自動解析訂單，匹配適配車輛并生成最優路徑與站點規劃，實時展示任務進度，適配小批量、多頻次的復雜運輸需求；
? 異常實時預警與干預：結合訂單任務、硬件設備數據，監測溫濕度超標、車輛異常操作、超速等事件，一旦觸發，即時預警和干預；
? SOP 精準推送：將貨主交付標準轉化為系統工作流，涵蓋訂單信息要求、入庫規范、卸貨要求、溫控閾值等，并在運輸的對應節點精準推送至車機端，在每個節點為司機提供明確指導。
冷鏈紫寶盒SOP：從出發到交付全流程智能閉環管理
智能決策通過 AI Agent +車載屏和手麥語音的模式直達司機，SOP覆蓋運輸全鏈路，實現標準化、智能化執行：
? 出發準備 - 智能規劃：AI 解析訂單生成任務，推送倉庫專屬要求；臨近倉庫時自動下發預冷指令，保障裝貨環境溫度達標；裝貨前推送標準化操作指引；
? 在途輸 - 智能執行：裝貨完成后鎖定全程溫度標準，提醒開啟實時上傳功能；遇異常時司機可通過終端一鍵上報，信息同步至相關方，語音上報自動轉化為文字存檔；
? 末端交付 - 智能協同：距門店一定距離時自動通知接貨員準備；到站前推送門店專屬交付要求；任務完成后司機語音上報，AI 自動生成電子回單。
支撐以上解決方案的核心產品即為G7易流全新推出的AI新產品 -“紫寶盒”：
? 內置強大的 AI 算力模塊，搭配屏幕與手麥，實現訂單創建、指令接收、異常預警、雙向語音交互等功能；
? 支持司機接收任務進度、SOP 提示、公司通知等信息，能夠便捷完成異常上報、電子回單創建，打通 “車 — 機 — 云” 數據鏈路，支撐每一趟冷鏈運輸的 “完美旅程”。
未來，G7易流將持續優化 “GateWay+AI Agent” 體系，推動冷鏈運輸行業向更高效、更智能的方向發展，讓冷鏈商品安全、新鮮地送到每一個消費者手中。
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