“通过各种硬件设备，公司能精准掌握一千台车的油量、定位、车辆状态等各种数据信息。但这些车每天都将产生成千上万条数据，为此公司还需要一屋子的人去处理数据。”

在2025数字物流大会的演讲中，G7易流创始人、CEO翟学魂分享了上述一家钢材运输公司的吐槽。近几年，许多物流企业都向翟学魂表达了类似的困境，尤其是物流企业掌握了车队的各项实时数据后，后续如何依据数据快捷地优化每辆车的路线、车辆在每个场站停留的时间等却只能依靠庞大的人工团队。

10月23—24日，在2025数字物流大会举行期间，如翟学魂一样，AI（人工智能）成为许多物流行业从业人员探讨的关键词，尤其是如何将AI应用于急需提升效率的场景中。

翟学魂说，过去多年，物流行业的数字化发展使得物流企业管理者能精准掌控每一辆车的状态，但物流行业数字化面临的重要瓶颈是缺乏数据分析能力——数据汇总后，物流公司仍需要人工团队去总结分析数据中存在的问题，紧接着作出决策并与司机沟通，让司机完成相应的运营指标。

在实际场景中，翟学魂举例说道，如果一家物流公司想了解当下有多少车辆可以使用，就需要人工联系司机，询问当下处于装货还是卸货状态以及预估需要多久完成，据此形成相应的表格，然后再根据表格决策后续的车辆调度。但如果公司拥有上千辆运输车，所需的沟通成本就非常高。而在这样的场景中，AI能同时与上千位司机进行沟通并据此快速做出最优的调度。

传拓中国办公室总代表何墨池也提及，现在公司每星期都提供AI培训课程，鼓励员工在日常工作中使用AI工具。同时，公司也会通过AI提升运营效率，比如利用AI大数据提醒客户给车辆做预防性的保养等。

会议上，中国物流与采购联合会会长蔡进表示，考虑到AI能应用于物流行业里的多个场景，AI+物流是物流行业的必然发展趋势。

蔡进举例提到，物流供应链在转型升级过程中，正变得更加敏捷、柔性。过去物流行业的商业模式是“大批量、少批次、高库存”，而现在是“小批量、多批次、低库存”。以钢材运输为例，以前为了应对大型工程项目等市场需求，钢材进货量动辄百万吨，20世纪八九十年代钢材库存周转率能达到半年。但通过抽样调查发现，现在钢材库存周转率降低至10—15天，钢材配送需求也都是按车计算，通常只有20吨左右。人工做法已经不适应“多批次、小批量、低库存”模式，必须依托先进技术来推动物流行业的模式创新。

政策层面，推动AI在物流行业的应用也迎来了多份文件的支持。2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出实施“人工智能+”产业发展，培育智能原生新模式新业态。9月，交通运输部等七部门发布的《“人工智能+交通运输”的实施意见》提出，到2030年，人工智能深度融入交通运输行业，智能综合立体交通网全面推进。

除了AI能在未来推动物流行业的降本增效，会议上也传递出一些物流行业的积极信号。

一方面，2024数字物流大会的主题是“韧性·反卷”，当时多位货运公司管理者以及货主在演讲中不约而同地号召物流行业停止“内卷”。而在今年的会议上，据翟学魂介绍，相比2024年，2025年公路货运指数提升幅度稳定在5%以上，这是最近五年首次出现如此高的增长。

另一方面，翟学魂提及2025数字物流大会的报名人数相比前两年有明显提升，并且多位物流行业从业者向他反馈“企业又有出差预算了”。他表示：“近两天和物流企业朋友接触下来，发现大家心情都不错，可能这也能反映大家的经营在转好。”

（作者 田进）

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田进

大国资新闻部记者 关注宏观经济以及人社部相关产业政策。擅长细节深度写作。