G7易流7700亿Token背后：物流AI从屏幕走向一线现场

作者｜黄楠编辑｜袁斯来当大模型的概念热潮逐渐回落，物流行业的AI竞赛正在发生微妙转向。行业不再满足于演示台上的效果，开始追问：AI如何真正走进场站、车厢、装卸交接的真实现场，转化成看得见的经营结果。在无锡举办的2026数字物流大会上，三千余位产业从业者围绕“AI开工”，抛出一个核心命题：物流AI的胜负手，不在于模型参数有多华丽，而在于能不能打通总部与一线现场的双向通路。中国物流与采购联合会会长蔡进在致辞中提出，物流早已不只是一门产业，更是一套社会经济的生产组织方式。“物流企业不能只盯着自身的规模与效益，要通过先进的组织方式，帮助上下游降本增效、创造价值。” 过去二十年，物流行业已经完成连接数字化、流程在线化两大阶段。但大量业务依旧困在“现场黑箱”：车厢装卸、仓站交接、冷链理货，这些关键动作脱离系统视野，只能依靠巡检抽查，一旦发生货损、纠纷，很难还原真实过程。后台系统拥有海量数据，却很难穿透层级，把管理要求直达司机、仓管这些执行端；一线现场的问题，也难以高效反馈回后台做规则迭代。这是很多企业数字化投入不菲，却很难转化为真实收益的根源。年度演讲上，G7易流创始人、CEO翟学魂披露一组极具代表性的数据：平台月度Token消耗量，从2025年月均67亿飙升至7700亿，一年增长115倍。但算力高度集中，仅有4%左右的活跃客户真正大规模把AI投入业务运行，绝大多数物流企业仍停留在观望阶段。 G7易流创始人、CEO翟学魂年度演讲（图源/企业） “AI开工，本质就两件事：获取现场事实，提供现场帮助。”翟学魂表示，“大模型门槛已经降低，但‘能用的AI’和‘在物流现场开工的AI’之间，