界面新闻记者 | 周末

　　界面新闻编辑 | 文姝琪

　　新能源重卡加速普及，组织化车队却未必能从中获得理想回报，仍需在运营效率和安全管理上继续“爬坡”。

　　11月6日，G7易流创始人、CEO翟学魂在2026数字物流大会期间接受界面新闻等媒体采访时表示，物流企业的运营能力差距正在扩大，AI的应用效果仍然取决于企业自身的管理能力。

　　当天，G7易流发布“AI开工孵化计划”，向物流企业的安全、调度、财务等业务管理者开放开发平台，支持其利用AI开发应用，将自身经验转化为工具。计划拟于12月启动，目标支持100个团队，每个团队孵化两个月。

　　G7易流是一家公路货运领域的物联网与软件服务公司，为货主和货运经营者提供车队管理、安全管理等软件订阅服务，以及数字货运等交易服务。据翟学魂介绍，目前其平台连接了300多万辆卡车。

　　中国物流与采购联合会会长蔡进在会上介绍，今年前三季度，社会物流总额按可比价格计算同比增长4.9%，社会物流总费用与GDP的比率降至13.8%。这意味着物流需求继续增长，相对于经济总量的物流费用负担有所减轻。其调查的重点物流企业，数字化投入同比增长约10%。

　　翟学魂认为，重卡新能源化带来车队组织变化，其平台新接入的新能源重卡超60%归属于50辆规模以上的中大型车队。他估计，在车程300-400公里以内的区域性运输、尤其大宗运输中，新能源重卡的渗透率已达八成左右。随着加油转向充电，车队与补能设施的联系更加紧密，车辆调度和司机管理也需要相应调整。

　　但投入新车的经营者未必能获得理想回报，翟学魂介绍，近期走访过程中，20多名投资数百辆新能源重卡的车队经营者反映称，单车利润收窄幅度极大，继续投入购车是希望“留在牌桌上”，等待新能源运输带来的新机会。

　　按照翟学魂在会上展示的G7易流平台数据，2025年1月至2026年9月，规模超过500辆的新能源车队，车辆日均行驶里程总体高于中小车队；101至500辆的中型车队，日均行驶里程从约230公里提高至约300公里，与大车队的差距逐渐缩小；不超过100辆的小车队，日均里程则从约220公里提高至约275公里。翟学魂将中型车队提升车辆利用效率的过程称为“爬坡”，认为购入新能源重卡之后，经营者仍需靠运营能力将车辆投入转化为盈利。

　　“如果车转不起来、跑不起来，车队整体赔钱，也不会再买车。”翟学魂称，提高效率和安全水平，既关系到单个车队能否挣钱，也影响其是否继续购车。G7易流希望通过AI介入购车后的运营问题。

　　在他看来，AI当前较容易落地的，是持续提醒、检查和沟通等基础工作。这类工作并不复杂，但需要持续投入人力，过去往往只能覆盖一部分司机和现场，因而成为AI进入物流的“第一个甜蜜点”。

　　G7易流首席财务官张杰龙对界面新闻等媒体表示，过去系统可以记录温度，在运输结束后生成超温报告。现在，一些线路开始利用AI结合车辆位置、行驶路线和货物，提前提醒司机开启冷机，平衡能耗与到仓效率。

　　不过，翟学魂称，目前较多使用AI的客户，在G7易流现有客户中占比仍不到5%。下一步，是将优秀调度员、安全管理人员掌握的专业能力用于更多业务。翟学魂认为，这类能力对企业盈利的影响更直接，但无法仅靠G7易流自己完成。张杰龙介绍，各家物流企业在发车时间、交付地点、货物温度和交接流程上都有自己的要求，公司每个月都会收到数百个新增开发需求。

　　按照公司的设想，G7易流将继续开发共性需求较强的标准产品，并提供数据和底层技术能力；客户负责将各自的管理经验转化为应用，满足更细分需求；大模型厂商提供模型能力。孵化期内，G7易流向团队开放数据接口、视频及语音通道和场景识别算法。团队在孵化结束后分享成果，形成可进一步推广的产品。

　　客户能够自己开发应用后，软件服务商也需回答自身价值。张杰龙回应称，核心在于获取物理世界实时数据的能力。模型能够理解和处理信息，但车机状态等物理世界信息，仍需要驾驶舱内的传感器、摄像头等设备获得。此前，G7易流就曾推出穿戴式AI硬件“拍拍豆”及车载边缘AI设备“紫宝盒”，张杰龙称公司需要加大硬件研发投入，通过自研设备或连接第三方设备进一步获得数据。

　　对于孵化计划的投入回报，张杰龙强调，数据、设备连接和AI基础设施需要较大投入，但向更多客户开放的平台本身不会增加很多成本。同时，大模型泛化能力和AI工具降低开发成本，原本难以覆盖的需求因此可能具有商业价值，top line与bottom line有望同步抬升。

　　他援引SaaS行业常用的“40法则”，即将收入增长率与利润率相加，以衡量增长和盈利的平衡，并认为AI提高开发及内部运营效率后，软件企业应追求更高水平，未来这个数字应该达到60或80。

　　G7易流当前的产品覆盖也有边界。翟学魂称，公司主要服务需要较紧密管理和较高交付品质的客户，涉及车辆大部分是客户自有，或来自长期、固定合作的承运方，外协车辆则留待之后结合实际情况考虑。

　　在自动驾驶领域，翟学魂明确表示，G7易流自身不会开发自动驾驶技术，但会考虑与更多自动驾驶公司合作。在他看来，即使车辆不再需要人驾驶，调度仍需知道货物是否装卸完成，现场信息要回到调度中心，新的指令也需要到达车辆。有人驾驶和无人驾驶车辆混合运营时，这些信息应当在统一的系统中流转。

　　据翟学魂介绍，G7易流平台上，30岁以下的司机占比已不足10%，45岁以上的司机接近一半。他判断，未来五年，“无人驾驶替代司机的速度，赶不上司机自己离开这个行业的速度”。

　　整车企业则可能成为合作伙伴，也可能自行开发相关服务。翟学魂称，G7易流正在与多家整车企业探索更紧密的合作。他认为，现阶段主要整车企业仍优先扩大车辆销售，车辆投入使用后的运营效率和安全尚未成为第一优先级。如果车企希望自行开发相关应用，G7易流也可以向其提供开发者平台。