自动驾驶满街跑,货车司机会失业吗?

花 生 说

物流行业不能再卷下去了。

如今的物流行业的性价比简直令人发指，上门取、上门送，3块钱一单。

过去一次次引入技术，都说降本增效，确实，越来越便宜了；成本确实一降再降，快递越来越便宜，但无论是物流公司还是一线司机，都说没赚到钱。钱到底去哪了？

物流行业有个公认的“不可能三角”，成本、效率、体验。

这么多年技术都在卷成本、提效率，为什么没人靠做体验提价？是不喜欢吗？

从港口里倒短的无人重卡，到跑遍街头巷尾的无人物流车，智能驾驶越来越普及，货车司机真的会被替代吗？

带着这三个问题，我在亚洲物流双年展上，和国内头部公路物流数字化服务商G7易流的创始人、CEO翟学魂，以及首席科学家王守崑聊了聊，得到了很多不一样的答案。

这家深耕行业十余年的服务商，目前服务3万多家车队、近千家货主企业，覆盖超300万台重卡，一直以软硬一体的方案解决一线真实痛点，也是国内少有的能打通车上、车下全链路的企业。

卷完成本卷效率，然后呢？还能有然后吗？

物流行业有个公认的“不可能三角”：成本、效率、体验。

过去十几年，行业几乎把所有精力都砸在了前两者身上。成本压到极致，效率已经逼近极值。国内快递能做到3块钱包邮门到门，放到欧美市场，价格翻30倍都未必能落地。

年初我在英国调研时注意到，京东物流落地伦敦次日达服务后，当地电商巨头才仓促跟进，即便如此服务单价仍是国内数倍。

从宏观经济的角度来说，低价物流当然有价值，它直接拉低了整个社会的流通成本，撑起了电商的繁荣，也改变了消费结构。这是技术红利给全社会的普惠。

但另一方面，当成本和效率卷到极限，体验的缺失，会成为困住行业发展的死结。

时效和价格都好量化，早到晚到、贵了便宜了，一目了然。但体验不行，比如货物有没有轻拿轻放？交接时有没有清点？司机服务是否规范？如上这些看不见、摸不着，没法标准化，也就没法卖溢价。

据中物联2026年上半年数据，公路货运行业平均利润率不足3%，运价指数连续18个月低位运行。

结果就是行业陷入价格战的死循环：既然服务好坏没法衡量，那就只能比谁更便宜。劣币驱逐良币，认真做服务的企业拼不过打价格战的，越卷品质越差。

这不，现在是行业半年报季，连业内龙头老大顺丰控股都在承压，更别说中小玩家了，这不都在薄利甚至亏损里硬扛。

面向这个问题，翟学魂有个观点：过去顺丰能跑出来，靠的就是“快”，这个点能量化、好理解。但生鲜、冷链、大宗这些领域，为什么出不了第二个顺丰？因为品质没法衡量，就没法建立信任，也就没有溢价空间。

破局的关键，得把那些看不见的体验，变成可量化、可追溯、可验证的数字。

从车上到车下，填平交付的黑洞

这件事，G7易流已经做了很多年。

去年，推出了一款名为“紫宝盒”的智能主机，把车上的所有环节，都实现了信息化。比如位置、温度、驾驶行为、货物状态，所有之前靠司机自觉、靠人工抽查的事，现在靠智能系统实时识别。

最直观的改变，是安全。翟学魂给出一组数据：随着主动安全设备普及，重卡行业因驾驶事故遇难的人数，下降了一个数量级，从千分位降到了万分位以下。紫宝盒正是这套主动安全体系的核心载体。技术红利的目标，首先就该是守住人的安全底线。

据称，紫宝盒已经服务超过150家客户，装车超万台，累计完成自定义场景识别109万次，智能对话系统替代人工完成14万次沟通。

车上的管理盲区，已经基本被填平；不过，车下环节依然是黑洞。

到货说少了一件，是货主漏点了，还是司机弄丢了？货物破损了，是发货时就有问题，还是运输途中造成的？

据行业统计，物流交接环节的货损赔付占总赔付的90%，绝大多数纠纷都源于没有清晰的交接凭证。公说公有理婆说婆有理，最后往往是最弱势的司机背锅。

以至于一位冷链行业的企业家直言：大家都在说“最后一公里”，其实最难的是“最后两米”——下了车，交付的那一刻，全是糊涂账。

在这次物流双年展上，G7易流上线了一款新产品，叫“拍拍豆”智能终端，就是冲着这个黑洞来的。

巴掌大一个设备，30克重，采用磁吸设计，平时固定在挡风玻璃底座上，司机下车取下来别在胸前就自动录像，放回底座就自动上传云端。喊一句“卸货、签收、货损”，系统会自动为视频打上对应标签归类，全程不用手动操作。硬件定价399元，年服务费299元，需搭配紫宝盒使用。对年均客诉损失上万元的车队来说，投入产出比诱人。

翟学魂说这是他们第一款推出后，司机主动要求推广的产品，因为终于有个东西能帮他们说清真相了，还自己清白了。

以后再有问题，直接视频为证。不用再扯皮，不用再平白背锅，对一线从业者来说，这比什么都重要。

产业链上下游其实都欢迎这件事。

因为没法量化，导致服务品质的要求，大多只能停留在纸上、墙上。如今，借助数字化设备，交接有了技术，能追溯，这使得服务标准落地，服务质量提升成了可能。

王守崑算过一笔账：生鲜行业货损率能到百分之几，相当于三分之一的物流成本都耗在了破损上。一次投诉看似只赔几百块，丢的可能是一个长期客户。把这些损失挽回来，把投诉率降下去，这笔账怎么算都划算。

好的技术，从来都是从一线长出来的

为什么是G7易流先做出了这些产品？

论硬件制造，比它有产能的工厂多的是；论大模型能力，比它参数高的科技公司也不少。在花生看来，答案其实很简单：他们真的懂一线，在乎一线。

采访翟学魂的时候，他告诉花生，自己刚跟着司机跑夜路，一跑就是大半夜，看着司机点货、交接、处理各种突发状况；产品团队泡在各个仓库、场站，看真实的作业流程是什么样的。

只有真正去一线调研，而不是坐在办公室拍脑袋，才能搞懂用户的真实需求，摸透硬件的真实工况。比如低温环境下普通设备会死机，比如场站信号差语音交互会失灵，比如司机嫌操作太麻烦宁愿不用。

所以才有了“取下即录、放回即传”的极简操作，才有了适配低温、雨淋的工程优化，才有了不用编程、靠自然语言就能自定义场景的识别能力。

这让我想起当年采访上汽通用五菱的经历。上汽通用五菱总经理吕俊成，能精准报出不同地区农贸市场的货箱尺寸、载重需求，甚至知道不同品类的商贩会怎么改装车厢。正因如此，宏光、荣光才能成为真正的「国民工具车」。

好的工业产品，从来都是从场景里自然生长出来的。

很多软件公司做到最后都会被逼着做硬件，因为市面上的通用产品根本满足不了细分场景的需求。G7易流也是一样，现成的传感器不好用，就自己集成；通用的识别模型不准，就用真实场景数据重新训练。

真正的智能，得和物理世界打交道，要解决真实的生产问题。

AI动了谁的饭碗？

这次展会上有个细节很有意思：进门第一个馆，全是智能驾驶运载装备，各家讲的都是人工智能的故事。

花生在现场驻足观察了一会儿，发现中外参观者的态度截然不同：外国观众对着末端配送小车很兴奋，拍个不停；中国观众却很淡然，反而对旁边的低空经济无人机更感兴趣。

想想也正常，这类无人配送车，国内早就开到了街头巷尾、田间地头，大家早就见怪不怪了。

那么问题来了：智能驾驶越来越普及，司机会被集体替代吗？

“十年之内，七八成卡车司机不会因为自动驾驶失业。”对这个问题，翟学魂早有判断：大部分运输不是简单把货从A点搬到B点，是完成一次交易履约。点货、交接、处理异常和客户沟通，这些都是服务，是人的价值所在。

他以自己跟车的经历举例：在生鲜配送线路上，司机一晚上工作8小时，真正开车的时间占比不到三成，大部分精力都在点货、核对、分货，既要对温度负责，也要对货量和服务负责。

“全国重卡从业人员超1700万，这个群体的价值，从来不止于握方向盘。”换句话说，自动驾驶取代的是司机开车这个角色，但服务的功能不可替代。

那么，技术会影响谁？面对我的追问，王守崑接过了话茬：“答案是中间层，是白领。”是专门做报表的、汇总数据的、上传下达的、天天做汇报的。

这些把信息搬来搬去、不产生价值判断的岗位，会最先被数字化工具优化掉。真正在一线干活交付的人（司机），和最终拍板担责任的人（小老板），还替代不了。

王守崑以G7易流自身的组织转型举例：未来组织会变成一个个小团队，三到五个人就能端到端负责一整块业务，效率比之前高得多。人和技术会形成新分工：人做价值判断，当最终的守门员；系统做执行，干重复性的工作。

我很认同这个判断：技术从来不是为了把人挤出行业，是为了把人从低效、重复、危险的工作里解放出来，去做更有价值的事。

为此，花生刚刚对话了希迪智驾（03881.HK）管理层，他们做矿区、港口的自动驾驶重载装备，还专门为一线作业人员推出了TAG安全终端，用V2X技术避免盲区事故。