AI驱动物流变革：2025软硬件融合如何创造更大价值

2025年，ToB企业服务领域讨论最多的一个话题就是——如何实现企业级AI应用落地。在物流行业，原先很多无法实现，甚至“不敢想象”的需求，伴随着新一代AI技术的成熟，得以实现。但在实现标准化、泛化落地的过程中，在AI硬件与软件的结合等方面仍面临着诸多挑战。

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在钛媒体2025+数字价值观察室之AI落地指南系列直播中，钛媒体集团联合创始人刘湘明与深耕物流领域近30年的G7易流创始人翟学魂，围绕对机器人产业、中美AI差异及物流行业AI应用的深度观察展开了讨论。

在讨论中，翟学魂分享了在硅谷与李飞飞交流时的关键认知——当前机器人产业存在泡沫。“现在绝大多数的机器人视觉（识别）都是可有可无的，它们靠传感器而非‘眼睛’移动，人形机器人用世界大模型运动的基础尚不具备。” 翟学魂强调，而他的这一判断在世界机器人大会上得到印证。

此外，在谈及中美AI发展差异时，翟学魂直言基础模型差距明显：“Open AI已发布GPT5，国内多数基础大模型还在探索3.5水平，短期内难追平。” 应用端，美国已出现不少初期就盈利的To B公司，而中国客户付费意愿低，倒逼企业在应用深度上突破，“比如物流行业，我们从一开始就直逼结果，产品竞争力反而更强。”翟学魂如是说。

另一方面，聚焦在G7易流所处的物流行业，翟学魂表示，当前AI对物流行业的收入影响有限，但用不了多久，AI将对物流行业公司的收入造成显著影响。

翟学魂分享到，目前G7易流的端侧AI产品正小范围试用，且已能解决此前技术无法支撑的需求，比如监测卸货暴力装卸、货物倾倒情况，实时推送车辆所在地天气并提醒司机。“过去靠专业算法只能识别一两件事，现在有视觉模型和算力，能识别万物，研发成本大降，从研发问题变成适配问题。”翟学魂指出。

此外，AI带来的“为结果付费”的方式，还强化了软件付费意愿，“以前客户不愿为软件掏钱，现在AI能直接解决问题，比如司机犯困，从车内提醒升级为AI外呼，形成结果导向服务。”翟学魂补充道。

附上本期直播时间轴，帮你快速跳转感兴趣的部分

00:06:20 硅谷初创AI企业是什么样的

00:11:26 美图与安克代表了深圳式的创业模式

00:23:32 智能硬件创业已成大趋势

00:34:25 物流行业AI产品创新与竞争力

00:46:17 AI技术在物流行业的应用与影响

以下为对话实录，经钛媒体APP整理：

刘湘明：首先请介绍一下你和你的公司。

翟学魂：G7易流是一家专注物流领域的数据服务、AI服务公司，我本人在这个领域创业近30年了。

刘湘明：最近你去了很多城市，见了许多AI创业公司，这个过程中，有什么感受，或者感觉印象深刻的公司和项目？

翟学魂：首先，我去了美国硅谷，遇见了很多世界大模型方面的AI创业公司，还与李飞飞进行了交流。与李飞飞的交流中，我获取到了一个出乎意料的认知——现在的机器人产业是个泡沫。

我原本希望通过与李飞飞的交流，能获得一些启发。一方面，物理模型与语言完全不一样，在短时间内也不太可能会融合。另一方面，我认为李飞飞的方法论和框架也还在形成之中，并非她在Stanford时就搭建好的。她仍处于一边探索，一边做实工作的阶段。因为在大模型方面，光有理论没用，必须要用数据和模型结合，进行迭代。

基于此，我就立刻意识到，如果我们想象着一个人形机器人用世界大模型来运动这些事，我觉得那个基础都还不存在。而我的想法在世界机器人大会上得到了证实。

从这次大会我深刻认识到，现在绝大多数机器人视觉（识别）都是可有可无的。因为实际上，它们并不是靠（眼睛）来实现移动，而是靠感知（传感器）。通过与李飞飞的交流，我们看到了机器人技术短期的极限。

此外，还有两个00后的小孩，也拿到了大几千万的融资，他们选择了与李飞飞一样的领域——物理模型，但路径完全不同。他们的价值观、方法论、理论与李飞飞的完全不同。我也由此感受到，硅谷在基础模型创新上的热度很高。

刘湘明：李飞飞为何对机器人持不看好的态度？

翟学魂：其实不是李飞飞不看好，而是与她交流之后，我得到的结论。并不是说未来没有希望，而是现阶段，机器人还没有视觉识别的能力。因为离机器人能通过3D建模具备观察世界的能力，还有很远的距离。

现在的人形机器人还仅仅能提供娱乐，让人们欣赏他们的表演。

刘湘明：确实，我们去年年底讨论过这个话题，人形机器人之所以需要人形，是需要它们在情感上提供诉求，比如家政、陪伴等场景，但是距离这个场景还很远。

翟学魂：对，确实，不过去了几个公司之后，还是给我很大的震动。其中一个就是美图。

我到了美图才意识到，他们恰好正在Kickstarter进行2.5D打印机产品的预售。十天时间，获得了4800万美元的订单。这个订单数据超出了我的认知，原先我觉得在Kickstarter预售超过100万美元都很厉害了。

通过与安克高层的交流，我觉得他们发布的2.5D打印机产品代表着深圳智能硬件产品的核心密码。

核心密码有两个，一个是，创造了一个新的硬件形态。2.5D打印机这种产品形态之前没有，通过这个打印机可以快速地打印一张油画、一个冰箱贴，包括打印动物毛发。表现力远很多。

另一个是，这个产品有AI的能力，在提供打印机的同时，也提供了AI作画的素材。消费者需要打印哪些东西，产品内部进行了部门类别，建立了AI素材库，以及社区，伴随硬件一起给到客户。所以，用AI创造的内部社区，也就成为了这个产品的核心部分。

从产品理念上看，安克贩卖的不是打印机，而是打印出来的东西，也算是按效果付费的一种体现。而这种方式，可以看作是深圳智能硬件创业的基本范式。

而Kickstarter作为一个欧美的众筹平台，有超过6成的产品/项目是来自中国的创业公司，而这大部分是来自深圳的。

总结来看，我觉得智能硬件有两个概念，首先，智能硬件不是一个人、两家人的发明，而是无数人，像深圳这样形成一个庞大的产业链，用基本相同的创造模式，重新改写所有的硬件。

像安克这样的大公司。还有很多刚刚起步的，非常小的创业公司。他们的创业模式与原先的完全不同，因为这些年轻的创业者，他们不用考虑下个月房租在哪等这些琐碎的事，所以他们在创业之初，就是要创造一个的产品，而不是先复制一个山寨品牌出来，确保活下去。

比如，我遇见了一个创业者，做按摩靠垫。通过3~5分钟的“学习”，调节按摩的轻重。

这种案例就让我感受到了，周围所有的东西，都会从硬件，变成智能硬件。

就像原先SaaS提出，要用SaaS将所有软件重写一遍，现在的创业者都提出，要用AI和智能硬件，将所有硬件重做一遍。而且这个过程不是少数人的游戏。

在于OPPO的交流中，我发现，手机厂商唯一要涉足的智能硬件就是眼镜。

因为在对于这种级别的公司来说，有上亿的用户，而对于百亿级别的公司来说，仅仅需要百万、千万级别的用户群，就能创造出百亿规模的公司。

所以无论在垂直领域，无论是To C，还是To B，用智能硬件，也就是新的硬件形态。这个新的硬件形态就是用什么新的硬件方式跟人交互，解决这个问题，以及 AI 的内容加在一起创造硬件，我觉得非常有意义的事。

刘湘明：你觉得现在中美 AI 的创业公司，有什么差别吗？

翟学魂：我觉得有差别。首先就是基础模型。我觉得无论是李飞飞搞的世界大模型，还是Open AI的基础模型环境很好。与他们相比，国内一线的基础大模型至少差了一代。比如，现在Open AI发布了GPT5了，国内大多数基础大模型公司，还在探索如何到3.5的水平。我觉得还是有比较大的距离的。

此外，在应用方面，美国已经跑出不少，一开始就很赚钱的公司。

我觉得这样的公司在是没有的。

但是，比如在物流行业。因为物流行业的环境更恶劣，所以我们一开始就要做的深度，因为客户不容易。因此，就要求我们在开始的时候，就要直逼结果去。

在应用层面，除了文化上和客群上差异比较大之外，中国公司在应用产品层面上的竞争力更大，因为我们可以把应用做得很深入。

刘湘明：前面你提到的美图和安克，都是To C类的产品，在To B领域，是否遇见了让你很兴奋的公司？

翟学魂：比如出门问问，他们做的硬件+软件的方式，因为软件很难收钱，因为你不能把软件化。但在AI时代，我们可以用AI技术和智能硬件，给客户带来新的体验。

此外，在物流行业内，有一个美国公司的产品叫happyrobot，与我们公司的产品有点相似。主要就干一件事——给司机打电话。它们的产品。只不过它们不像我们本身有基础的数据，而是接了大数据的数据，然后给司机打电话。比如说：因为下大雨，今天物流会延迟。

这种电话通常很有用，但AI可以。

不过现在AI在To B领域的应用还凤毛麟角。不过我希望我们的产品能在物流领域达到世界级的水。

刘湘明：在即将举行的2025数字物流大会上，你们会带来哪些新的产品和服务？给大家关心AI物流应用的友友们介绍一下这次大会。

翟学魂：对，我们会在10月22号前后举办2025数字物流大会，这个大会每年都会吸引超过2000名行业从业者参加，以及供应链，以及生态上下游企业参加。

今年大会我们会把最近一年的思考和工作室，以及与客户互动，呈现给大家。另一方面，我们会在大会上探讨一下，未来2~3年内，AI会带来哪些新的红利，以及产业链上不同环节的红利。而这部分红利其实已经被有些企业“吃到了”。

所以，一方面我们讲道理了，用产品说话。另一方面，希望大家一起探讨产业的AI化。