当行业还在为物流大模型的参数规模争论不休时，G7易流创始人翟学魂在数字物流大会上亮出了截然不同的战略选择——没有发布行业大模型，而是推出一款名为"紫宝盒"的硬件设备。这款看似朴素的智能终端，实则承载着G7对物流AI化路径的深度思考。"AI很神奇，但不是魔法，我们必须从第一步开始。"翟学魂用这句话，为企业的技术路线定下了务实基调。
"去年内部争论了整整八个月，到底该做行业大模型还是硬件。"翟学魂向记者透露，这家以物流数字化起家的企业，最终选择回归产业本质。他指出，当前物流行业的基础设施尚未达到AI化的前提条件，"AI需要的数据量和质量远超想象，如果调度员还要人工核实车辆状态，谈何智能化？"这个判断源于G7对物流运营的"蝴蝶结模型"分析：左侧是车、货、人、环境的多维数据采集，右侧是沟通、调度、控制的复杂执行，中间狭窄的连接点才是决策分析。
数据揭示的行业转折点为这场战略选择提供了背景支撑。翟学魂展示的"全年货运指数"显示，2025年中国公路货运量同比增长超5%，五年来首次实现正增长。更深刻的变化在于结构调整：短途运输占比持续提升，与长距离运输形成"剪刀差"，近300万台活跃卡车的整体效率提升10%。"大家愿意出差参加会议了，这就是最直接的信心指标。"他指着身后大屏幕上首次上扬的红色曲线说道。
在翟学魂看来，物流行业的增量机遇藏在四个细分领域：即时零售、农牧运输、区域大宗和公铁联运。以山姆会员店为例，其线上销售额年增长28%的背后，是城配市场对"质优价廉"服务的迫切需求。"过去十年是电商快递驱动的上半场，未来四大场景的市场份额将超过30%。"他预测，物流下半场将由更复杂、更垂直的场景共同书写。
新推出的紫宝盒正是为解决"蝴蝶结模型"左侧的数据采集难题而生。这款软硬一体的设备通过AI Agent实现运输全流程的自主监督：从自动拨打AI电话确认装货，到生成AI表单记录运输状态，最终完成全程操作监督。翟学魂坦言："过去十年我们只做了左侧的数据收集，现在要补上右侧的执行短板。"这种选择看似"退一步"，实则是对产业AI化深水区的精准攻坚。
对于AI将如何重塑行业格局，翟学魂给出了颠覆性判断："技术不会抹平差异，反而会放大企业核心竞争力。"他认为，当AI解决基础效率问题后，企业间的竞争将回归行业知识和服务能力。那些深刻理解即时零售、农牧运输等特定场景的企业，将能借助AI放大运营方案的优势。"未来3-5年会出现上百家成功的平台公司，"他预测道，"这些'小平台'将在特定区域或行业内部，整合货物、车辆、能源等要素，构建极致高效的生态位。"
这个预测与翟学魂2018年的观点形成鲜明对比。当时他认为物流行业将出现几家超大型平台，如今他坦言："大模型技术的普及改变了游戏规则。"在AI基础设施日益易得的背景下，科技企业的角色正转变为提供便宜好用的工具平台，让行业从业者能更低门槛地构建数字化能力。"平台与运营公司的合作将形成更丰富、更健康的生态。"翟学魂总结道。
