AI在B端垂直领域的策略选择：从修补大模型到强化感知
当前，人工智能浪潮席卷全球，对各行各业的商业模式、组织结构乃至人才体系都带来了深远影响。尤其在B端（To Business）领域，如何将AI技术有效落地，已成为企业领导者们共同面临的课题。G7易流作为中国公路货运行业领先的IoT SaaS服务提供商，其在AI落地实践中的探索与转型，为我们提供了宝贵的洞察和方法论。
面对大模型技术的兴起，G7易流最初也曾尝试开发行业垂直大模型。然而，在不到半年的时间里，团队便果断放弃了这一方向。G7易流CEO翟学魂指出，这一决策的背后是对大模型本质的深刻理解：大模型如同操作系统，而垂直应用公司不应将大量资源投入到“修补”操作系统上。此举不仅无法直接解决客户痛点，也容易被大模型自身快速迭代的通用能力所覆盖。因此，明智之举是等待通用大模型成熟，或者仅利用其成熟的核心能力，而非另起炉灶去构建底层基础设施。
放弃垂直大模型开发后，G7易流另辟蹊径，将战略重点转向了“感知能力”的强化，即投入研发边缘AI硬件。这一转变的核心洞察在于：要让大模型这个“大脑”发挥其强大的推理和决策能力，必须先为其提供丰富、精准、实时的物理世界感知数据。正如再智能的人也需要清晰地感知外部世界才能做出正确判断，大模型亦是如此。强化感知能力，成为G7易流推动AI落地的关键第一步。
边缘AI硬件：大模型发挥作用的关键基石
G7易流投入重金研发的边缘AI硬件，其价值在于显著提升了物流现场的可见性和洞察力。通过集成先进的边缘计算芯片和完善的工具链，该硬件能够将数T算力部署到车辆端，实时处理和分析海量数据。这使得过去模糊不清、甚至完全无法识别的场景，如今变得清晰可见。
例如，在传统物流安全监控中，设备主要依赖人工巡查或简单的触发式报警。但边缘AI硬件的出现，使得“未遂事故”的识别成为可能。当司机在危险路口（结合历史数据判断）连续驾驶疲劳（结合行业经验判断）并伴随突然踩刹车、前方视频中有人影闪过等复合情境时，边缘AI硬件能将这些分散的信息汇聚，综合判断为一次“未遂事故”。系统会立即采取措施纠正司机行为，从而避免真正的事故发生。这种多模态、上下文感知的判断能力，是传统小模型或单一传感器难以实现的。
边缘AI硬件的应用远不止于此。它能够将司机行为、货物状态、车辆运行数据以及环境信息等多维度数据联系起来，实现对“万物”的识别与洞察。例如，过去设备难以识别车辆旁是否有试图盗窃货物的人员，但现在通过边缘AI的综合判断，可以有效预警。此外，对于高价值货物的监控也变得更加精细，例如，针对贵重海鲜如大闸蟹、帝王蟹的运输，传统系统难以实时感知它们是否爬出箱体。而借助多模态大模型和边缘AI，通过少量样本训练即可实现快速、精准的识别，大大降低了货损风险。
这一实践表明，边缘AI硬件通过提供他人所不具备的、更优的物理世界洞察能力，为大模型的“大脑”输送高质量的上下文信息。只有在获取真实、全面、动态的物理世界信息的前提下，大模型作为“博览群书的博士生”才能发挥其强大的逻辑推理和问题解决能力，生成真正有价值的反馈和行动指令。这是AI应用实现从“看到更多”到“看懂更多”再到“有效干预”的关键路径。
AI如何重塑B端业务商业模式：从管理工具到结果交付
在AI时代，G7易流发现其业务模式正从传统的SaaS工具销售向提供“确定性结果”的服务转型。传统的IT技术和SaaS产品主要提供管理工具，通过流程驱动和KPI考核来间接提升效率。然而，在物流这样链条长、场景复杂、长尾问题多发的行业，代码难以穷尽所有细节，导致许多痛点无法被有效解决，SaaS产品往往只能交付“虚线”般的管理价值。
而AI技术的引入，特别是结合边缘AI硬件和大模型智能体（Agent），能够突破传统IT技术的瓶颈，直接解决过去难以覆盖的“长尾”和“复杂”问题。例如，在危险品运输场景中，对司机“三点式上车”等多元化、个性化的安全规范识别，借助多模态大模型能以极低成本和极高效率实现。这使得SaaS模式从提供报警信息转变为直接交付“有效沟通”和“行为纠正”等确定性结果。
智能体在其中发挥着关键作用。过去，所有的硬件和平台最终只能输出报警信息供人工查看和处理；现在，智能体能够基于实时感知到的上下文信息，主动与司机进行有效沟通，例如在司机即将抵达挑剔客户处时提醒其注意事项，从而帮助人类更高效、更准确地完成任务。这种从“替代人类”到“赋能人类”的理念转变，使得AI技术能够辅助运营人员，将过去5%的流程漏洞提升至接近100%的完整性，从而实现效率和安全性10倍以上的提升。
这种能够交付确定性结果的服务，显著改变了客户的付费意愿。过去，中国客户对SaaS管理工具的付费意愿普遍低于美国，部分原因在于人力成本较低以及对工具价值的认知差异。然而，当AI服务能够直接解决实际问题，避免巨大损失（如饲料丢失、高价值货物损坏），并带来可量化的增量收益时，客户便会乐于为之付费。G7易流的实践表明，面向结果的服务，其收费标准有望与国际接轨，有效缩小中美之间的付费差距。
AI时代的组织变革：从职能部门到“特种作战小组”
AI技术的深度应用对G7易流的组织架构和人才培养提出了全新挑战。传统的层级分明、职能性组织结构在面对AI产品开发时显得力不从心，因为AI项目需要跨领域的紧密协作和快速迭代。因此，G7易流重构了其产品和技术结构，以“特种作战小组”模式取代了原有的功能性组织架构。
每个“特种作战小组”都由多学科背景的复合型人才组成，包括：
- 模型与AI专家： 深入理解大模型技术及其边界，负责模型的选择、训练与调优。
- 场景专家： 具备深厚的行业知识（know-how），能够准确识别客户痛点和应用场景。
- 硬件工程师： 负责边缘AI硬件的设计、研发与部署，确保感知能力的实现。
- 数据科学家： 处理和分析海量数据，为模型提供高质量的输入，并优化数据流。
这种小组模式促进了信息的高效传递和问题的协同解决。一个成功的AI产品往往需要五六个不同角色的紧密协作。对人才的要求也发生了转变，除了传统的学历和经验，G7易流更看重年轻人对新技术的强烈好奇心、对模型边界的理解以及解决客户问题的热情。这种人才更容易在AI时代取得突破性成果，成为团队中的闪光点。
当前，AI应用的最大瓶颈不再是技术本身，而是能否组建起这样一支能够整合场景、数据、算法、硬件和大模型能力的完整团队。G7易流的目标是在两三年内，让懂模型的产品经理在团队中的比例达到四分之一到三分之一，以适应AI驱动的业务发展需求。
AI时代的企业核心竞争力与行业格局演变
在AI浪潮中，G7易流对企业核心竞争力的认知也得到了深化。有两项核心资产始终不变且在AI时代得到了进一步加强：
- 与客户的深度连接： 这包括客户的车辆连接、司机微信/电话连接、上游货主ERP接口，以及长期合同等。这些连接构成了AI发挥更大作用的基础，因为AI最终要解决的是实际问题，需要能够触达并影响物理世界的实体和人员。重新建立这些连接的代价极高。
- 独特的实时数据获取能力： 这里的“数据”并非历史垃圾数据，而是此时此刻物理世界中发生事件所产生的独特、实时的感知数据。这种数据获取能力结合客户连接，是创造下一代AI产品的基石。
这些不变的核心资产，驱动了G7易流产品形态和组织结构的变革，形成了一个新的团队成长飞轮，这被认为是未来最重要的竞争力。这种变革不是“断头台式”的颠覆，而是“君主立宪式”的光荣革命——在继续提供传统服务的同时，渐进式地创造新机制和新产品。
AI技术不仅改变了企业内部运营，更将深刻洗牌整个物流行业的格局。历史经验表明，IT技术塑造了行业的公司边界：凡是能通过IT技术实现流程化、KPI量化的领域，便会诞生大型企业；反之，难以量化、场景复杂的小众业务则由中小企业承接。当IT技术升级为AI技术后，这种结构必然会发生重大变化：
- 重资产中小企业： 那些拥有50到500台车辆，能够对客户做出重要承诺（重资产本身即承诺）的中小企业，将因AI技术而获得赋能。AI能够弥补它们在KPI管理能力和IT系统上的不足，使其在车辆管理、货运安全、服务水平等方面大幅提升效率。这些过去“小而苦”的企业，有望通过AI转型为“小而美”，更具竞争优势。
- 轻资产管理及中间层： 那些缺乏对客户的重要承诺、仅从事轻资产管理、赚取差价的中间层小型公司，在AI时代其生存空间将受到严重挤压。大型公司将利用AI技术将其业务边界扩展至这些原本无法有效覆盖的轻资产小场景。同时，货主也可能选择自行接管或直接与重资产企业合作，共同淘汰中间层。物流行业中，通过赚取差价而非实质性运输操作获利的中间层群体将逐渐减少。
综上所述，AI技术将推动物流行业形成一个效率远高于原有模式的新生态系统。原有的中间层将逐渐消失，而重资产中小企业的效率、安全性和服务水平将显著提升。这种结构性变革的显著时期预计将在两三年后全面显现，其影响深远且不可逆转。企业必须提前布局，积极拥抱AI，方能在新一轮产业革命中占据先机。
