那如果這個麥克風(fēng)是一個超級網(wǎng)關(guān)呢？不止如此，如果這個裝在司機手邊的超級網(wǎng)關(guān)實際上是整輛車的邊緣計算中心呢？

在 AI 顛覆所有行業(yè)的現(xiàn)在，疊加車隊從傳統(tǒng)能源向新能源車的轉(zhuǎn)型，貨運行業(yè)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(jié) " 的結(jié)構(gòu)魔咒

隨著新能源在公路貨運行業(yè)的滲透率上升，新能源車正從小眾升級為主流，實現(xiàn)了生態(tài)模式的跨越，特別是在城配場景中新能源效率比傳統(tǒng)能源已經(jīng)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(tǒng)能源，新能源車的紅燈司機比傳統(tǒng)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(shù)據(jù)采集與后端執(zhí)行系統(tǒng)如同蝴蝶的兩翼——數(shù)據(jù)很多，執(zhí)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(jié)結(jié)構(gòu)"。

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

這種割裂導(dǎo)致數(shù)據(jù)雖然豐富，但數(shù)據(jù)洞察卻因為兩翼之間的通道不暢通而缺位了。當(dāng)貨物在途發(fā)生溫度異常時，如果系統(tǒng)往往在幾小時才能發(fā)出預(yù)警，此時貨損已不可挽回。這成為當(dāng)下貨運行業(yè)面臨的最為痛點的問題——如果物流行業(yè)要上 AI，就要從此處著手。這是最能落地和產(chǎn)生價值實感的環(huán)節(jié)。

" 超級網(wǎng)關(guān)的作用，是我們紫寶盒的核心設(shè)計之一，那個設(shè)計實際上就是希望車上不要有那么多的專業(yè)的監(jiān)控設(shè)備，其功能是通過通用設(shè)備連接各類監(jiān)控、傳感器，將數(shù)據(jù)直接通過邊緣計算的能力變成結(jié)果，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效整合與處理。"G7 易流創(chuàng)始人兼董事長翟學(xué)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(jìn)行即時數(shù)據(jù)處理的紫寶盒產(chǎn)品。

他坦言，這一功能之所以現(xiàn)在能做出來而不是發(fā)生在之前的任何時候一個很重要的背景原因在于當(dāng)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(xué)魂指出，最新的邊緣計算芯片 " 集中各種多模態(tài)數(shù)據(jù)的能力，較傳統(tǒng) IoT 硬件有巨大提高 "，使得能夠在盒子內(nèi)完成車載數(shù)據(jù)的大部分計算并即時反饋，這是過去硬件無法實現(xiàn)的。

當(dāng)然，作為 AI 時代的產(chǎn)物，紫寶盒也并非僅僅是一個超級智能網(wǎng)關(guān)，它起到了司機側(cè)即車載端的 AI 助手功能，紫寶盒建立在 G7 易流貨運大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)建立直連車端的智能體數(shù)字人。

比如表格智能體可以根據(jù)車隊管理者需求自動進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，任務(wù)下達(dá)后車載端麥克風(fēng)自動接通，AI 助手將以語音交互方式詢問司機師傅相關(guān)行車信息，自動填寫表格并上報。相比傳統(tǒng)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(chǎn)上車。

AI 場景滲透

一款跟得上需求的 AI 硬件是物流行業(yè)上 AI 的第一步，但后續(xù)落地還要找準(zhǔn)場景。

整體來看，物流行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)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(dǎo)的基礎(chǔ)設(shè)施項目，也有中小車隊的細(xì)分領(lǐng)域?qū)嵺`，共同構(gòu)成 AI 技術(shù)落地的生態(tài)圖譜。

數(shù)據(jù)顯示，在多元化的物流場景中，即時零售、農(nóng)牧物流、區(qū)域大宗運輸以及公鐵聯(lián)運是當(dāng)前增量最多的貨運場景。與即時零售強相關(guān)的城配場景為例，當(dāng)下在城配領(lǐng)域新能源效率已經(jīng)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(diào)度（如錯峰補能）和能量回收技術(shù)提升續(xù)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(zhuǎn)向 " 動態(tài)調(diào)度 "，AI 算法可實時優(yōu)化路徑和運力匹配。

農(nóng)牧物流領(lǐng)域，傳統(tǒng)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(yǎng)殖企業(yè)，云南神農(nóng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集團(tuán)（簡稱 " 神農(nóng)集團(tuán) "）正在通過全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化垂直整合于物流平臺化協(xié)同等方式構(gòu)建現(xiàn)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(shù)字化追蹤養(yǎng)殖、運輸、倉儲等全鏈路數(shù)據(jù)，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(nóng)集團(tuán)整合自身運輸車隊與外部物流資源，形成了覆蓋 " 養(yǎng)殖端到消費端 " 的專屬物流網(wǎng)絡(luò)。

公路貨運之外，公鐵聯(lián)運在數(shù)字化及 AI 加持下成為貨運新的增長極。過去鐵路因調(diào)度效率低、結(jié)算周期長（如鋼材庫存周轉(zhuǎn)率僅半年）制約發(fā)展，而數(shù)字化改造后，通過 AI 優(yōu)化運力匹配與流程管控，已實現(xiàn)鋼材庫存周轉(zhuǎn)率的極大縮短，效率提升顯著。

中鐵快運通過 AI 構(gòu)建 " 鐵路物流網(wǎng)絡(luò)平臺 "，實現(xiàn) " 每公里成本降低近四成，結(jié)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(tài)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(shù)據(jù)預(yù)測貨流高峰，提前調(diào)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(jié)算系統(tǒng)自動核驗運單與費用，替代人工對賬。

" 鐵路物流網(wǎng)絡(luò)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(jīng)營及減少中間環(huán)節(jié)，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(jīng)理楊嘉歡在現(xiàn)場表示。

物流行業(yè)的科技平權(quán)

當(dāng)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(diào)度系統(tǒng)，物流行業(yè)正迎來一場 " 科技平權(quán) " 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(yè)的競爭邏輯：過去，智能調(diào)度系統(tǒng)因高昂的技術(shù)門檻和部署成本，幾乎是頭部企業(yè)的 " 專屬裝備 "；而今，標(biāo)準(zhǔn)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(xiàn)成工具快速搭建起適配自身的系統(tǒng)。

技術(shù)普惠正在消解 " 規(guī)模壁壘 "，讓行業(yè)競爭的焦點從 " 誰掌握技術(shù) " 轉(zhuǎn)向 " 誰能更好地用技術(shù)服務(wù)運營 "，中小玩家與頭部企業(yè)的效率差距，正隨之加速縮小。

由此，物流部門在企業(yè)中的角色正從成本中心轉(zhuǎn)向戰(zhàn)略中心。中國物流與采購聯(lián)合會會長蔡進(jìn)指出，從 " 互聯(lián)網(wǎng) +" 到 "AI+" 的變化中，物流行業(yè)需從消費物流向產(chǎn)業(yè)物流升級?；ヂ?lián)網(wǎng) + 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(chuàng)造新價值 "，強調(diào)物流在供應(yīng)鏈中的價值重構(gòu)能力，這一轉(zhuǎn)變推動物流從消費端的效率優(yōu)化（如電商物流）向產(chǎn)業(yè)端的價值深度挖掘升級。

他認(rèn)為，AI+ 物流需支撐 " 企業(yè)間、產(chǎn)業(yè)間、區(qū)域間的協(xié)同 "，涵蓋管理與戰(zhàn)略層面，如高端產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈的跨環(huán)節(jié)協(xié)同等等。適配 " 多批次、小批量、低庫存 " 的制造業(yè)柔性生產(chǎn)等產(chǎn)業(yè)端模式，保障產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈的 " 韌性與安全 "。

不過，科技平權(quán)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(wù)實 " 為主。"從現(xiàn)在來看，大多數(shù)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(qū)動的企業(yè)，是有一定挑戰(zhàn)的。但是這一次，恰巧 AI 能夠加速這個過程。" 宇通集團(tuán)副董事長晁莉紅表示。

她建議，中小車隊的 AI 轉(zhuǎn)型應(yīng)該從最迫切的痛點切入，如安全監(jiān)控、路線優(yōu)化、能耗管理等等，而非追求 " 大而全 " 的 AI 應(yīng)用。例如先通過 AI 實現(xiàn)司機行為分析、新能源車輛能耗動態(tài)優(yōu)化等單一場景突破，再逐步擴展至全鏈路協(xié)同。中小車隊無需獨立開發(fā) AI 系統(tǒng)，可通過與主機廠、科技企業(yè)等生態(tài)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(xiàn) AI 落地。

站在行業(yè)變革的臨界點上，AI 帶來的不僅是技術(shù)升級，更是生態(tài)重構(gòu)。當(dāng)數(shù)據(jù)流動取代層層審批，智能協(xié)同取代單打獨斗，物流行業(yè)將真正釋放國民經(jīng)濟大動脈的價值。（本文首發(fā)鈦媒體 APP，文 | DeepWrite 秦報局，作者｜秦聰慧 ）