2025年深秋，我从北京飞往无锡，第N次参加G7易流举办的数字物流大会。

这场汇聚两三千人的大型活动，在AI无处不在的当下，有个极具意趣的设计——取消了传统开场主持人，直接由AI主持开场，随后才是嘉宾上台分享。这一细节恰好呼应了大会“迈出AI第一步”的重要主题，用实际行动让AI改变传统时代，充满巧思。

不过，比活动形式更重要的是，这场大会让我对中国经济重拾了更强的信心。众所周知，近期中国经济界最热的话题莫过于“十五五”规划，规划的核心是通过各方努力推动经济向好发展，但这一切的前提，是大众对经济前景的信心。

过去几年，受多重因素影响，经济下行压力较大，不确定性让不少人对未来持悲观论调。而此次大会，不仅让我看到了物流行业的活力，更让我对整个中国经济的未来发展充满期待。

为什么这么讲?

我们有必要讨论一个问题：中国经济的晴雨表是什么?

是电影票房/口红爆卖?是蜜雪冰城火爆大江南北?是国庆几亿人出门旅游?

这些都是，但都只是反映经济的“小切面”。

那反映经济大的切面是什么?很简单，就是物流，是这个一年额度达360万亿(3倍于GDP)的超级基石产业。

物流行业关联着农业、制造业、工业生产等各类社会资源要素的流通，其数据真实性极高，作假成本也远超其他领域。物流行业向好，往往意味着经济环境整体趋好;反之，则可能伴随经济的萧条与停滞。

G7易流创始人翟学魂每年都会在大会上分享物流行业发展走势图表，今年也不例外。

透过这张图表，可以很明显地看到，相比过去两三年，物流行业呈现出明显的上扬趋势，行业增长态势清晰可见。

与此同时，这场大会参会人数超过3000，创造近年新高，也很能说明问题。

现场数千位物流从业者展现出的激情昂扬的精气神，再加上行业数据的积极信号，让我真切感受到，中国经济新一波增长的势能，或许真的要来了。

01

物流行业的四个“新希望”

物流如果是经济增长的晴雨表，那么物流行业的新希望则是经济大局的新希望。

在大会现场，老翟分享了他观察到的四点新的希望。

老翟认为，行业正式迈入下半场，即时零售、农牧、区域大宗、公铁联运四大领域正成为驱动行业结构性增长的核心力量，不仅重塑物流生态，更有望占据超30%的市场份额，孕育海量新机遇。

希望一：即时零售是当下最直观的增长引擎，其“高频次、高效率、高要求”的特性正改写消费物流的逻辑。以大众熟知的山姆为例，过去一年其即时零售业务增长达28%，旺盛的需求背后，是消费者对时效与品质的双重追求。从温控到配送速度，每个环节都需精准把控。山姆模式的成功，也意味着“质优价廉”的新消费体验已在物流的支撑下加速到来。

希望二：农牧领域的物流变革则藏在产业链的深处，数字化整合成为破局关键。以云南市场的重要参与者“神农”为例，其业务覆盖从饲料、养殖到屠宰、终端消费的全链条，昆明街头70%的猪肉都可能源自其体系。为避免“养殖端利润被物流损耗吞噬”，比如生猪运输中因延误导致的重量下降，神农团队正逐环节推进产业链数字化，实现垂直整合。

希望三：区域大宗物流的革新则借力新能源与生态整合，彻底改变了传统工地物流的粗放格局。过去，工地运营、车辆管理、安全保障常处于低效状态，而如今，以浙江一家物流企业腾骅为例，手握四五百台新能源重卡，左手对接工地货物需求，右手整合充电站、换电站等补能资产，将车辆、能源、运营管理重新组合。可以预见，未来区域大宗领域将全面实现“车辆+资产+能源+运营”的高效协同，形成标准化的高效体系。

希望四：公铁联运的升级则让“世界级物流网络”的愿景愈发清晰。过去，铁路货运因“场站操作无标准、客户不知情”备受诟病。如今，中铁快运及各铁路局已下定决心变革：未来两年内，所有铁路场站的每一个动作都将实现数字化，不仅是内部管理优化，更要让客户从货物进场到出场的全流程“可控、可查”。同时，公路接取送达的全环节也将同步数字化，最终形成“端对端、有标准、可追溯”的真正物流网络。进而创造更大价值，以中铁快运为例，开启改革后，收入一年从40亿提升到100亿级别。

另外说个数据，过去十年，电商快递虽推动物流运输行业发展，但其市场份额不足中国物流市场的10%。

(说实话，这个数据让我震惊，我一直以为电商物流占据中国物流的半壁江山)

这四大领域的共同特质，注定了它们将成为物流下半场的新力量。未来物流配送场景进一步场景丰富，从消费端延伸至产业端，且均以“极致效率”为目标，叠加能源转化的趋势。更值得期待的是，未来三五年内，行业将涌现上百甚至几百家平台公司，这类公司整合货物、车辆、能源与管理。同时，大量操作型公司(如车队、运营团队)也将获得机遇，平台与运营公司的合作将构建更丰富、健康的行业生态。

02

知行合一：

让AI解决实际问题

当今世界，AI是能够给任何一个行业带来全新效率提升的新利器、新思维，物流行业自然也不例外。

作为中国数字物流行业的领军企业，G7易流代表行业率先提出“自底向上、软硬一体、知行合一”的十二字策略，把AI定位为“解决实际问题的伙伴”。

1. 自底向上：不替代专家，只打通“最后一米”

G7易流认为，AI的价值，在于解决“蝴蝶结翅膀”的底层问题：让数据不经过人工分析，直接输出“哪台车、哪个司机、哪条路线有问题”的结论。让企业的决策不经过层层传递，直接落实到千千万万司机的执行中。

比如，无需总部先分析数据、再发指令到分公司，AI可直接从车辆传感器中识别“司机疲劳驾驶”，并实时提醒司机，这才是物流AI最该先解决的基础题。

2. 软硬一体：没有硬件，AI就是空中楼阁

要感知物理世界的物流数据(如车辆位置、货物温度、司机状态)，没有硬件不行;要把AI的决策变成实际动作(如提醒司机、锁闭货箱)，没有硬件也不行。G7易流的解题思路是，让AI硬件布满供应链的每一个角落，且做到低成本、高兼容。

这些硬件不是单一功能的设备(如单独的摄像头、GPS、温度传感器)，而是能连接所有设备的智能节点，它们有本地算力，能实时处理数据(当然，也能连接远程网络)，能兼容第三方设备(如从淘宝购买的摄像头)，降低企业改造成本，更能成为AI与物理世界交互的桥梁。

3. 知行合一：从知道到做到的闭环

知行合一是阳明心学的核心理论，也是这家公司AI策略的核心目标。要让AI不仅感知数据、知道问题，比如识别“货箱有人非法进入”，更要推动行动、解决问题，比如自动锁闭货箱、上报管理端，自动打电话。

过去的数字化，往往只停留在给数据，而G7易流的AI，要突破给数据的阶段，直接给真问题和“解决方案。

比如，在监控管理这个环节，不需要给管理端1万台车的摄像头画面，而是直接告知“3号车在非指定区域有人员进入货箱”，也不需要让司机手动填写延误报备表，而是AI自动接收司机语音报备，并同步到调度系统。

由此，重磅推出了首款AI产品“紫宝盒”。

这个紫宝盒产品不是我们常规意义上以为的GPS定位器，而像《大话西游》里的“月光宝盒”一样，有“穿越”的能力，帮物流企业从数字化穿越到AI时代。

正如老翟所言，这款工具是现代化汽车车队的“超级网关”，核心功能是深度打通各种信息壁垒与协同链路。

具体来看，它能整合货车座舱内的GPS设备、车载摄像头、雷达传感器等硬件数据，同时对接司机端APP、货主管理系统、仓储调度平台，实现多端信息实时互通。通过内置的AI算法，它可实时分析车辆行驶轨迹、货物温湿度状态、司机驾驶行为，提前预警车辆故障、路线拥堵或货物异常。

此外，它还能作为数据中枢，将物流全链条中的订单信息、装卸货进度、车辆调度需求进行统一处理，让车队管理者随时掌握全局动态，也让货主能精准追溯货物位置，从根本上解决传统物流中人力协同效率低的痛点。

03

对紫宝盒的发展判断：

过渡产品还是新物种？

我注意到，在当天活动开始前后，G7易流工作人员给我提到最多的话题就是这个紫宝盒，他们整个集团上下1000多号人，对这款产品给予了极大的期望。

紫宝盒的实测视频，以及北京某大学对这款产品的评测报告，网上已经有大量介绍，咱们这里略过不表。

我想谈谈我对紫宝盒这款产品的未来判断。

对于中国数字物流或者仅仅对于G7易流来说，紫宝盒到底是一款重要的过渡性产品?还是一种终极形态(未来，只需要在这个形态上进行迭代升级)?

先不着急回答，我们横向看看其他领域的几个案例。

先来说智能汽车行业。如今，我们对智能驾驶汽车头顶的激光雷达习以为常(如华为、理想、蔚来等品牌的车型)，但回溯多年前，行业初期的自动驾驶方案极为“笨拙”。

当年我接触过百度，以百度与林肯的合作为例，当时是在传统燃油版林肯汽车上，人工加装激光雷达、摄像头、传感器等硬件，才勉强实现基础的自动驾驶功能。当时就有人认为，这种“外部缝合”的方式，可以瞬间让燃油车变成智能汽车，未来我们大街上跑的汽车，加装这套软硬件方案，就可以实现自动驾驶或者高阶智能驾驶了。现在看来，这个预期是错的。因为今天的智能汽车，出厂时头顶就有激光雷达，就有一整套智驾方案了。

还有智能电视行业也是如此。十几年前智能电视概念初现时，市场曾认为“更换传统电视成本过高”，于是“外接智能盒子”的方案应运而生，让传统电视仅作为显示屏幕，核心的芯片、算法、数据处理能力都集中在盒子里，乐视等品牌早期便采用此模式。

但随着技术成熟，行业很快发现“将盒子能力直接内置到电视中”更便捷，无需外接设备与线路，这才真正掀开了智能电视时代的序幕。咱们今天在京东、淘宝买电视，还需要再买一个盒子吗?

物流行业的现状与此高度相似。由于行业属性偏传统、数字化程度较低，过去十几年里，我们一直依赖第三方外接硬件(如带GPS功能的设备、各类传感器)，通过加装在货车座舱内，结合车载摄像头、雷达及配套软件，逐步提升车队的智能化与数字化水平。紫宝盒作为当前行业尖端的AI超级网关，正是这一阶段的集大成者，但本质上仍未脱离“外部加装”的逻辑。

从行业发展的一般规律来看，这些行业的数字化、智能化升级，都会经历“外部加装过渡”到“软硬件一体化融合”的阶段。因此，或许紫宝盒或者同这些型产品未来可以从源头与主流汽车厂商合作，将紫宝盒的核心能力直接内置到新车生产环节，省去后期二次改装、额外加装硬件的步骤。这种模式能让设备与汽车的软硬件更适配，最终为司机和车队提供更高效的服务。

更进一步说，未来G7易流其实可以成为物流行业的华为。

凭借自身在物流数字化领域的软硬件一体化能力，向货车主机厂商输出技术与解决方案，对厂商的智能座舱进行改造升级。通过这种深度赋能，让出厂的货车直接具备原生AI功能，无需后续额外加装设备，这既是对紫宝盒发展路径的延伸，也是推动物流行业智能化提速的可行方向。

当然，这仅仅是我的一点个人建议。