作者：杨宏远｜编辑：小爪
货运AI已经干起了具体的活。
一台运输钢材的重卡，两周内接受了约2000次AI检查。AI会查看司机启动前有没有看后视镜，临时停车有没有放置安全锥，卸完货有没有把车斗放下。
2000次检查最终发现了三次问题，整套检查只花了27元。翟学魂在2026数字物流大会上算了一笔更直观的账：一个烧饼5元，AI平均每天的成本还不到2元，只值“半个烧饼”。
在G7易流的平台上，AI还开始审核报销单、判断未遂事故、记录货物交接、检查冷链配送动作，并给数万名司机拨打电话确认运输状态。
这些具体工作正在快速增加。G7易流平台每月消耗的Token，已经从2025年的月均67亿增长到7700亿。按照G7易流创始人、首席执行官翟学魂的换算，这些Token对应的工作量，至少需要约1万人才能完成。
G7易流创始人、首席执行官翟学魂在2026数字物流大会演讲。图片来源：卡车网
不过，这些工作主要集中在少数企业。G7易流披露，平台上约4%的活跃客户消耗了98%的AI算力。翟学魂把0到5%视为新技术扩散的早期阶段，进入5%到15%，才算真正开始跨越鸿沟。
货运AI仍处在这个临界点之前，但率先使用它的企业已经出现了一些变化：AI开始直接进入车辆、场站和交付现场，司机、安全员、调度和管理者原有的工作分工也随之松动。
2026数字物流大会现场。图片来源：大会官方相册
AI已经开工，但还没有跨越鸿沟
检查司机是否完成规定动作，是AI在货运现场最基础的一类工作。它把过去依赖安全员抽查的安全管理，变成了持续进行的日常检查。
AI处理的任务也在变得更复杂。
过去，视频算法更多用于识别司机疲劳、抽烟、打电话等单一行为。现在，它可以结合一段连续画面，判断一次未遂事故中司机是否存在责任，也能识别司机是否主动避让了一次事故。
管理对象也从驾驶行为延伸到了货物。风电叶片运输过程中是否晃动过大，危化品司机是否完成出车检查，活鱼运输水箱是否出现异常，都开始进入AI的识别范围。
到了车下交付环节，司机佩戴的拍拍豆可以记录测温、搬货、入柜、陈列和异常反馈。货物有没有按要求放进冷柜，临期商品有没有调整位置，也由此进入配送管理。
这些看起来细小的动作，直接影响货损、客户投诉和交付质量。过去，物流企业很难持续看到每一次交付；现在，AI开始留下完整记录，也让企业有机会区分谁真正完成了高质量服务。
在新能源重卡车队中，AI已经开始直接参与司机管理。
翟学魂在大会上展示了一支拥有600台电动重卡的车队。其中200台车接入即时评分和激励机制，AI每天与司机交互约4000次，根据驾驶行为加减分。
一名司机的安全分从60分逐步提高到118分。系统上线后，这支车队每周发生的未遂事故从五六起降至两起。现场连线中，司机吴师傅还收到了一笔440元的安全奖金。
大会展示的司机实时提醒与即时激励场景。图片来源：卡车网
“如果我们能清楚地告诉司机，希望你做什么，并且给他回报，他就会这样做。”翟学魂说，“你就会源源不断地创造好司机，而不是车队里只有那几个好司机。”
AI在这个案例中承担了三项工作：持续看见司机的行为，及时给出反馈，再把行为表现与奖励连接起来。安全管理由事后查看报警，向过程中的持续干预推进。
从驾驶行为、货物状态、车下交付到司机激励，AI开始从识别问题走向参与判断、反馈和管理。它影响的不再只是某一次操作，也开始触动车队原有的岗位分工和管理方式。
AI先重新设计一线，再改变物流组织
“在物流行业，就是要从重新设计一线开始。”翟学魂在接受媒体采访时说。
物流的价值最终在现场完成。司机把货安全、准时地送到客户手中，装卸人员完成交接，调度保证车辆按计划运行。AI进入物流现场后，同样要从一项具体任务出发：谁负责这项任务，客户要求他完成什么，AI可以帮助他完成哪些工作。
这也是翟学魂在大会上修正自己此前判断的地方。
一年前，他曾认为，有了AI之后，普通人可以很快胜任配送司机。真正跟随一名生鲜配送司机工作了一晚后，他改变了看法。
这名司机从晚上8点工作到第二天凌晨4点，要配送鱼、虾、蟹等七八十种商品。驾驶只占其中一部分，装卸、清点、交接、入柜和处理异常，都依赖司机的经验与责任心。
“不是用AI来替代好司机，最重要的事情是告诉我们谁是好司机。”翟学魂说。
AI可以记录司机完成了哪些动作，识别谁做得更好，也能把具体要求和反馈及时传递给司机。当一线工作被重新识别，安全员、调度和财务等岗位的工作也会随之变化。
安全员可以把更多精力放在发现新风险、制定评分规则和激励机制上；调度员可以把自己的判断方法转化为AI能够执行的规则；财务人员则可以将部分重复审核交给AI。
“以前是很多层级的，现在无论是谁，上到CEO，下到一个安全员，都应该直接面向一线。”翟学魂将这种组织设想概括为：“少一层管理，多一倍效率。”
G7易流开放开发者平台，也是为了让这种变化更快发生。安全主管、调度主管和财务经理可以直接调用数据、视频、语音和场景识别能力，把风险判断、审核标准和调度方法做成可重复执行的应用。
大会上发布的AI开工孵化计划将支持100个团队，每个团队孵化两个月。G7易流提供平台和技术能力，物流企业则把对具体业务的理解放进应用中。
AI开工孵化计划发布现场。图片来源：2026数字物流大会官方相册
未来三年，G7易流准备集中建设一条从总部办公室直达物流现场的AI通道：一线的工作能够被看见，工作人员在需要时获得帮助，企业再根据结果给予回报。
翟学魂没有继续给这条路径设置更远的终点。
“我们把这个直达现场的AI通道，花三年时间做到全世界最好，我觉得我们就有资格谈下一步了。不然，我们就不够格谈这个。”
货运行业并不缺少安全制度、调度经验和交付标准，困难的是这些能力能否稳定落到每一辆车、每一名司机和每一次交付中。
AI正在缩短这段距离。
目前，真正大量使用AI的企业还不到5%。下一阶段的差距，要看谁能更快把自己的专业经验变成现场每天都在执行和迭代的规则。
