报名二维码发布仅 30 秒，就有 106 家物流企业报名参加“AI开工孵化计划”。物流行业如此高涨的热情，让G7易流首席财务官（CFO）张杰龙备受鼓舞，也深感责任重大。
“AI开工孵化计划”是 G7易流 AI 战略升级落地的一项具体行动。该计划 12 月开工，目标支持 100 个团队，每个团队孵化两个月。入选团队拿到的“开工包”里最核心的是 G7易流的三项能力：数据、双向通道、场景识别。期间，入选团队可以结合实际运营中的问题，与 G7易流工程师共同开发破解方案，把物流一线的问题转化为可用、有效的产品。张杰龙强调：“‘AI开工孵化计划’是 G7易流把 AI 技术创新转化为产品应用的实践，也是赋能客户精细化管理的作为，旨在构建一条直达物流现场的双向 AI 通道。”
降本提效的根本在于组织重构
竞争加剧、行业内卷的形势下，“降本提效”成为车队和物流企业普遍面临的难题。受传统经营观念所限，大家通常会推出“开源节流”举措，甚至一人多岗、一岗多能。然而在市场疲软、行情低迷的现实面前，用工和管理上一味做“减法”，短期固然见效，对长期发展却无异于饮鸩止渴。
在张杰龙看来，“降本提效”如果只停在人力与费用的减法上，很快就会见顶。真正的改变在于厘清运营中“人做什么”，也就是对岗位的重新定义。“驾驶只是司机工作的一部分。司机还要做什么呢？还要沟通运营，然后品质交付、装货卸货，还有异常处理，各种各样的事情。所以驾驶本身只是司机的工作之一。”张杰龙进一步指出，开车只是物流行业的事情之一，或者是 AI 的事情之一；装货卸货怎样处理才能让客户满意，这是比开车更大的事，同样也是被 AI 影响更多的事。
“我们（G7易流）的数据里面看到，一台卡车平均一年货损（如货物被偷、损坏等）1.5 万元。有可能发生货损的卡车大概 200 万—250 万台，所以按 200 万台算，一台损失 1.5 万元的话，这个行业每年就发生 300 亿元货损，这是非常大的数值。”张杰龙描述了一个很具体的现场：“我们发现有一个运煤的车停在那里，有一个人拎个袋子，在车停在那里的时候薅了一点煤。在没有 AI 的时候，只能通过标注识别一种动作是偷盗行为，换了人和工具就失效了。现在有AI了，系统具备了泛化识别能力，能够有效避免货损。”
当 AI 工具的识别能力与执行能力下沉到每一台车、每一个环节，物流组织的各个环节就需要重排：靠人盯人、靠事后报告的管理链条被压缩，一线岗位的价值也从"完成动作"转向“处理例外、做判断”。这才是可持续的“降本提效”——不是把人减掉，而是把人与 AI 的分工整合重构。
AI让直达现场更便捷更直观
G7易流推出的“紫宝盒”是一款“AI智能终端”，基于摄像头和各类传感器采集影像数据，通过高算力 AI 算法实现对环境的监控和行为识别；“拍拍豆”则是行业首款便携式 AI 硬件，与紫宝盒协同形成对车辆及装卸货物的全流程监控，并依据决策对不当行为进行提示、预警和干预。该系统同时支持管理任务下发、培训内容推送、实时预警提醒，还配备 AI 语音陪聊、智能咨询等人文功能。
截至目前，G7易流的系统在国内卡车上的配装量已超过 300 万辆。G7易流平台每月消耗的 Token 从 2025 年的月均 67 亿飙升到 7700 亿，而如此巨大的处理量，如果换成人工需要大约1万人才能完成。
毫无疑问，AI 开工已让车辆运行更高效，让物流的货运环节更加可视化、数字化，随之而来的是调度、管理、财务等环节的重构。
张杰龙结合 G7易流车队管理系统在冷链运输中的及时提醒功能指出：“从‘事后给一份报告'到‘途中做决策并执行'，改变的不只是时效，更是管理关系的朝向——系统不再仅仅向管理者汇报，而是直接抵达现场，与司机、与货物、与那一台冷机对话。”这或许正是“双向通道”被放进“开工包”最核心三项能力的原因：数据让 AI 看得见现场，双向通道让 AI 说得上话、动得了手，场景识别则决定它该在什么时点说什么、做什么。
面对组织重构与精细化管理，很多车队和物流公司往往无从下手，或力不能及。G7易流的“AI开工孵化计划”正是帮助客户认清并归纳自己的经验和独特的 Know-how，解决方案则由 G7易流联合客户做成标准产品，双向赋能。
【结语】
30 秒，106 家报名，“估计现在更多了”。“AI开工孵化计划”的热度，真切反映了当前物流企业对精细化管理的渴望、对 AI 技术和应用的渴望。针对这一计划，G7易流的分工非常明确：G7易流开发者平台做底座，客户做长尾，模型厂商做模型。相信随着这一计划的推进与落地，真正创新的成果不仅是具体的 AI 产品，还有物流企业对 AI 技术及相应产品的态度和观念——一个基于 AI 技术应用的物流新时代正在加快构建中。
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