——在2025年（第二十四次）中国物流学术年会上的演讲（摘要）
G7易流创始人、首席执行官 翟学魂
2025年11月29日 湖北·武汉
作为连接270万台车辆、服务4万家物流企业的数字化服务商，G7易流的实践数据显示：过去20年物流数字化已解决两大核心问题——
1.客户体验升级：从“百万货物无追踪”到“1元商品全节点可视”，支撑中国物流快递单量跃居全球首位；
2.数据化KPI管理：帮助客户将千公里异常事件从122次降至28次、百万公里事故数从4.2次压至0.39次。
但行业仍存效率瓶颈：调度、财务人员80%精力耗在Excel与微信沟通，一名司机运一票货需配合8通电话，人工调度频率难以突破上限。
“传统数字化缺泛化能力，无法实现数据推理、沟通、计算的协同。”翟学魂指出，AI技术的出现，正是突破这一瓶颈的关键——而物流行业“感知端数据海量分散、执行端作业多节点长链路”的特性，催生了“物流蝴蝶结模型”。
二、物流蝴蝶结模型：AI驱动的“感知-决策-执行”闭环
物流蝴蝶结模型是G7易流物流AI产品的底层逻辑，核心是通过AI衔接“物理数据采集——管理决策——一线作业”，形成完整闭环：
1.感知端：海量物理数据的实时连接
以视频、位置、温度等硬件设备为基础，采集物流全链路数据（如医药物流中上千台车辆的在途状态），这是模型运行的“数据底座”。
2.中间层：AI的三大效率突破
针对人类低效场景，AI承担核心作用：
（1）破分析瓶颈：从海量数据中精准定位问题。例如某饲料企业日均2万单业务中，AI可直接识别50单异常订单，替代人工大屏监控；
（2）破沟通瓶颈：低成本完成跨角色协同。G7易流的AI安全服务可1秒调取司机信息并发起呼叫，沟通成本仅为人工的1/100；
（3）减管理折损：精准传递决策，避免多层级信息衰减。
3.执行端：一线作业的智能落地
模型最终通过AI引导一线人员完成操作，例如未经过专业培训的人员，也能依托AI完成冷链配送从订单接收、车辆预冷到规范卸货的全流程。
三、蝴蝶结模型的落地关键：软硬一体+场景优先
翟学魂强调，物流蝴蝶结模型的落地需把握两个核心原则：
1.基础是“软硬一体”：没有视频、位置等物理数据的实时连接，AI就成了“无米之炊”；
2.路径是“自下而上”：聚焦一线具体作业场景（如异常订单识别、司机调度），而非单纯顶层设计。
对于物流行业而言，蝴蝶结模型的价值远不止于技术方法论——它正在重新定义行业的竞争逻辑与人才方向。翟学魂提出，未来物流从业者不应再做“人肉AI节点”，而要转向“AI智能体设计者”，聚焦模型的优化与落地；“普通人依托AI就能完成专业冷链操作”的案例也印证：物流企业的核心竞争力，将从传统KPI管理转向“AI智能体的设计能力”。
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