在日前召开的2025冷链产业发展年会上，G7易流创始人、总裁张景涛以《AI重构冷链：从数字感知到智能决策》为题，深入分享了AI技术如何系统性地赋能冷链物流，推动行业从“透明化”走向“智能化”。

面对订单碎片化、品质极致化、末端配送复杂化等行业挑战，张景涛开场便坦言：“冷链行业依然很卷，但低水平竞争之外，我们更应看到技术带来的深层变革。”传统“业务透明”模式已难以应对数据滞后、协同低效等痛点，行业亟需向智能敏捷服务升级。为此，G7易流推出行业首款全场景AI工具“紫宝盒”，从 AI管冷链、AI管货、AI管安全、冷链SOP智能体 四大维度，结合真实场景与客户实践，给出清晰的技术价值路径。

AI管冷链

冷链运输的核心是温度，传统方式依赖司机手动调整与事后检查，往往面临数据滞后、信息孤岛等问题，真实性与及时性难以保障。

张景涛指出，G7易流的做法是推动控温逻辑的根本转变：

从“司机控制为主，设备控制为辅”，转向 “云端控制为主，司机干预为辅”。通过端云协同，系统能基于实时温度、路线、气象等数据，自动下发温控指令，减少人为失误与响应延迟，实现从“被动记录”到“主动管控”的跨越。

此外，针对数据真实性问题，G7易流引入了 “防伪ID探头” ，让每个温度数据具备唯一身份，确保全程可追溯、不可篡改，形成可信链条，为货主、承运方与收货方提供可靠的数据凭证。让冷链履约从“看得见”走向 “可信、可控”。

AI管货

在货物管理方面，AI系统进一步延伸了管控粒度与实时性。G7易流通过车载AI摄像头与机器视觉算法，实现了对装卸、运输、交付全流程的自动监测：

从运输到驻车，AI实时识别人员异常入侵与异常靠近，并实时触发车机与平台双重报警。在装卸货、中转交接等关键节点，AI视觉算法替代了传统门磁等高成本硬件，自动识别车门开关、货物装卸动作，并生成数字化记录。这不仅降低了设备投入，也实现了物流节点的高效、精准管理，推动人、车、货的深度协同。

“原来这些环节依赖大量人力配合，现在通过AI视觉算法，全程可自动采集、自动上报。”张景涛表示，这不仅提效，更让物流协同走向 标准化、无人化。

AI管安全

在安全管理的维度上，AI的价值正从传统的“防疲劳、防盲区”向更深层的风险预警演进。张景涛在演讲中特别提到，当前新能源车快速普及，但事故率也相对较高，这与车辆特性有关，更与城配场景中新手司机增多、路况复杂有关。

张景涛分享了一个关键概念—— “未遂事故”：

“很多行为看似没出事，其实已极度危险。AI能把这些‘差点出事’的瞬间抓取出来，提前预警。”例如，AI可通过驾驶行为分析，实时识别频繁急刹、车道偏离、疲劳状态等风险，并自动推送提醒，帮助司机及时纠正。

此外，G7易流还构建了 “AI安全六边形模型”，从精神状态、驾驶平稳性、线路风险等六个维度对司机进行动态评分，实现红黄绿灯分级管理。企业可精准识别高风险司机，开展针对性培训与管理，真正实现从“事后追责”到“事前防范”的转变。

冷链SOP智能体

在城配冷链场景中，多货主、多门店、多批次配送是常态，操作流程复杂，SOP难以落地是许多冷链企业的痛点。

G7易流推出的 冷链SOP智能体，通过AI将文本化的作业流程转化为可交互的AI任务流，并直接推送至司机端。尤其适用于多温区管控、定时打卡、验货拍照等场景，司机可实时接收任务指引，执行后反馈结果，系统自动核验并形成闭环。企业不仅可以规范操作，还能积累执行数据，持续优化SOP，真正让冷链运输过程可管控、可验证、可优化。

“司机不需要记住所有SOP，AI会在正确的时间、用他能理解的方式，告诉他该做什么。”张景涛强调，这让冷链操作从 “靠人记住” 走向 “系统引导”。

在随后的互动中，双汇物流负责人张海宾提了一个尖锐问题：科技投入不菲，如何确保最终为用户降本增效？

张景涛回应道，技术价值必须体现在“经济账”上。他举了2个例子：

• 美宜佳：通过智能调度系统，优化配送路线与趟次，减少调度人员，提升订单履约率；

• 双汇物流：借助AI安全系统降低事故率，直接带来保险费用下降；

“如果技术只停留在‘看板好看’，客户不会长期买单。真正的好技术，要么让成本更低，要么让人效更高。”

最后，张景涛总结：“生产力工具的变化，一定会推动生产关系与成本模型的重构。” 这场变革不只是技术升级，更是整个冷链运营逻辑的迭代。

对于仍在“卷价格”的冷链行业来说，AI或许正是那条走向 高质量、高效率、高可信 的破局之路。且在未来，随着AI与物联网、新能源装备等进一步融合，冷链行业或将真正迈向无人化、智能化的运营新时代。