人工智能浪潮的席卷，正深刻地改变着各行各业的运营范式。在面向企业（To B）的服务领域，G7易流首席执行官翟学魂先生的实践与洞察，为我们揭示了AI技术落地应用的真实路径与深层方法论。作为中国公路货运物联网（IoT）SaaS领域的领军企业，G7易流自大模型兴起之初便积极投身其中，其经验复盘不仅是技术探索的缩影，更是对AI如何重塑业务、组织、人才乃至行业格局的深刻反思。
AI信仰的源起与早期实践
翟学魂先生对人工智能的坚定信仰并非一蹴而就，而是基于多年的行业深耕与技术实践。早在2015年，G7易流便开始利用“小模型”专业AI算法，为旗下数十万台车辆提供全天候安全服务。例如，每天夜间，系统能精准唤醒数百人次即将疲劳驾驶的司机，显著降低事故风险。这种处理大规模、高动态且长尾场景问题的能力，使他深切体会到AI算法在应对传统技术与人力瓶颈时的巨大优越性，这为G7易流后续启动卡车自动驾驶项目并在大模型时代迅速行动奠定了基础。
放弃垂直大模型的战略考量
在大模型技术初露锋芒之际，G7易流曾迅速启动了垂直行业大模型的研发。然而，在不到半年的时间里，翟学魂果断叫停了这一方向。他深刻认识到，大型基础模型本质上扮演着“操作系统”的角色，而对于垂直应用公司而言，试图去“修补”或从底层构建一套专有操作系统，既无法直接解决客户的实际痛点，也容易因基础模型技术的飞速迭代而变得投入无谓。这种策略的无效性在于，它偏离了企业核心价值创造的焦点，将宝贵资源耗费在并非自身核心竞争力的基础设施构建上。事实也证明，那些试图“修补”基础大模型的尝试，最终大多被基础模型自身的快速发展所覆盖，验证了其前瞻性判断。
边缘AI硬件：大模型发挥作用的“感知基石”
正是基于对大模型作为“大脑”的深刻理解，G7易流另辟蹊径，将战略重心转移至强化物理世界的感知能力。他们斥巨资研发边缘AI硬件，这一决策事后被证明是极其明智的。其核心逻辑在于：无论大模型多么智能，若缺乏对物理世界丰富、精确的实时感知，其推理和决策能力便如无源之水。边缘AI硬件的突破性进展，尤其是具备高性能算力且成本低廉的边缘计算芯片及完善的工具链，使得在物流现场“看到更多”、“看见原来看不见”成为可能。
例如，传统的事故预警可能只能识别已发生的碰撞，但边缘AI硬件结合视频流、云端算法与历史大数据，能够精准判断“未遂事故”。当司机在危险路口接听电话、身体姿态异常，同时车辆突然急刹，且前方视频捕捉到行人快速闪过，所有这些情境信息在边缘侧迅速聚合，形成一个完整的上下文。这种“洞察环境与意图”的能力，正是大模型发挥其强大推理和决策能力的前提。通过将司机行为、货物状态、车辆数据甚至外部环境风险（如特定路段事故率）进行关联分析，边缘AI为云端大模型提供了高价值的输入，使其能够从“看到更多”真正跃升至“看懂更多”，并据此驱动智能体（Agent）采取有效干预。
AI角色转变：从“替代”到“赋能”人类
相较于上一代人工智能技术追求“替代人类”（如自动驾驶替代司机），翟学魂强调，大模型技术的核心作用在于“赋能人类”。智能体（Agent）并非旨在完全取代工人，而是通过提供即时、上下文感知的智能辅助，帮助人类更高效、更精准地完成任务。尤其是在需要复杂沟通和快速决策的场景中，大模型的价值尤为凸显。例如，对于需要频繁提醒和规范操作的物流司机，智能体可以根据实时情境，在关键时刻进行个性化沟通，提醒其佩戴安全设备、注意轻拿轻放或从指定通道进入。这种在过去需要大量人工监管和重复沟通才能实现的精细化管理，如今可通过AI智能体实现自动化、情境化和高效化。这不仅极大地提升了管理效率，也显著降低了人为失误的风险，将人类从繁琐、重复的沟通任务中解放出来，使其能专注于更高层次的判断与决策。
AI落地时机的把握：像新能源车普及一样变革
在AI技术落地的时机把握上，翟学魂借用新能源汽车在物流行业的普及路径，提出了独到的见解。他指出，任何一项新兴生产工具的普及都遵循类似的轨迹：最初的狂热者可能因技术不成熟、配套设施缺失而遭遇失败；随后，一批务实的先行者在小范围、特定场景下进行试点，并积累经验；一旦技术趋于成熟，并在效率和成本上展现出压倒性优势，其渗透率和转化速度将超出所有人想象，形成对旧有模式的“反向内卷”和淘汰。目前，AI在物流行业正处于新能源车两三年前的阶段——即早期投入可能高于短期回报，但已展现出明确的价值和应用潜力。对于企业而言，此时关键在于利用这一窗口期，进行前瞻性布局并积累自身数据和行业知识（know-how）。因为与纯粹采购新工具不同，AI智能体的价值与企业自身的数据积累和专业能力深度绑定，若不提前耕耘，待技术成熟时将因缺乏“燃料”而错失竞争先机。
AI如何重塑To B业务商业模式：从“工具”到“结果”
AI技术的深入应用，正驱动To B业务商业模式从传统的“工具销售”向“结果交付”和“确定性服务”转型。过去，SaaS产品多作为管理工具，提供流程辅助而非直接解决最终问题，往往需要大量人工介入才能达成目标。这导致了中国To B市场客户付费意愿普遍低于美国，因为其价值感知更侧重于人力成本而非工具效率。然而，AI特别是多模态大模型，能够有效解决传统IT技术难以覆盖的“长尾”和“复杂”场景问题。
例如，对特定货物（如鲜活海鲜）的实时监控，过去需要投入大量算法工程师训练专属模型，周期长、成本高昂；现在，借助多模态大模型，通过少量样本和快速调优即可实现精准识别。这种能力使得企业能够提供端到端、具备确定性结果的服务，例如保证特定货物的完整性或预警潜在的货物丢失风险。当客户能够清晰量化AI带来的增量收益和问题解决能力时，其付费意愿显著提升，甚至有望缩小中美To B市场在付费模式上的差距。这种从流程驱动到结果驱动的模式转变，将是AI时代To B商业模式进化的核心动力。
AI时代组织变革：拥抱“特种作战小组”模式
AI时代的到来，对企业组织结构提出了全新的要求。G7易流在实践中发现，传统的层级分明、功能导向的部门结构已无法适应AI产品快速迭代和跨领域协作的需求。取而代之的是由具备复合型能力的人才组成的“特种作战小组”。这些小组打破了软硬件、算法、数据、产品和场景之间的传统壁垒，汇聚了懂模型、懂算法、懂硬件、懂场景的专业人士。每个小组都以解决特定产品或项目痛点为目标，从立项之初便共同评估投资回报率和方案可行性，并肩作战。
这种“战斗小组”模式的优势在于信息传递效率高、决策链条短、响应速度快，能够有效整合不同专业领域的知识和技能，加速产品开发与落地。团队成员不再是“螺丝钉”，而是能够理解并协同多个环节的复合型人才。尽管招募具备行业场景理解与大模型技术知识的复合型人才面临巨大挑战，但翟学魂认为，具备好奇心、乐于学习新技术并对解决客户问题充满热情的年轻一代（尤其是90后、95后），在这种小型化、集成化的“战斗小组”中能够更快地成长和闪耀，成为驱动企业创新的核心力量。
核心竞争力与行业格局的深远重塑
在AI重塑产业格局的过程中，企业的核心竞争力正发生深远变化，但“与客户的深度连接”和“独特的数据获取能力”依然是To B服务公司的基石，且在AI时代被进一步强化。所谓的连接，不仅是合同关系，更是车辆、司机、货主、调度等全链条物理实体与信息系统的紧密耦合；而数据，并非泛泛而谈的历史数据，而是当下物理世界事件产生的、独特且高价值的实时数据。这两项核心资产，构成了企业开发下一代AI产品的坚实基础。在此基础上，企业必须调整组织与人才结构，构建以“团队成长飞轮”为核心的新竞争力，通过不断实践与迭代，培养出能够创造有竞争力智能体的跨职能团队。这种渐进式的变革，而非颠覆性的革命，是企业适应AI时代的关键。
翟学魂进一步阐释，IT技术在过去定义了行业中大型企业与中小企业的边界，使得能够实现核心流程IT化并量化KPI的领域得以发展壮大。然而，AI技术的兴起将彻底重塑这一结构。未来，那些拥有重资产（如50-500台车辆）、能够对客户做出明确“承诺兜底”的中小型企业，将因AI技术获得全新的赋能。AI能够帮助它们解决过去难以量化管理的长尾问题，显著提升效率、安全性和服务水平，从而从“小而苦”转变为“小而美”。相反，那些缺乏重资产承诺、仅从事轻资产管理或通过赚取差价生存的中间层公司，其生存空间将被大幅挤压。大型企业将通过AI技术延伸其服务边界，覆盖过去因复杂性而无法触及的小场景；同时，货主也可能选择自行接管部分业务。这种变化将导致行业中间环节的萎缩，最终形成一个效率更高、结构更扁平化的新生态系统。翟学魂预测，这种显著的产业格局洗牌将在未来两三年内清晰显现。
正如翟学魂先生所强调的，AI浪潮下，对新技术的好奇心与伴随的务实谨慎，以及对客户问题的热情，将是引领企业穿越变革的关键。对于有志于深耕To B领域AI应用的年轻人而言，当前正是投身实践、塑造未来的黄金时期。
