AI+物联网如何重构电商供应链：从G7十年实践到新零售增长

2025年，电商和新零售还在卷什么？我更愿意把答案写得直白一点：卷的是供应链的“确定性”。大促排队、仓内爆仓、干线延误、冷链失温、逆向退货堆积……这些问题不新，但每年一到双12、年货节、春节返乡潮，它们就会用更高的成本、更差的体验提醒你：没有“看得见、算得清、控得住”的物流网络，前端再好的营销也会打折。

G7创始人翟学魂在十周年公开信里讲了一句话——**“十年磨一剑，慢就是快。”**我认为这句话对做电商运营的人同样适用：真正能把履约成本压下去、把时效稳定住的，不是一次性上个系统，而是把物联网数据、AI算法、交易与交付流程，长期做成闭环。

这篇文章属于《人工智能在物流与供应链》系列。我会用G7在公路货运十年的AIoT实践做底稿，顺带对标阿里、京东等平台的AI驱动运营逻辑，讲清楚：AI+物联网到底怎样把“供应链”从经验活变成工程活，以及你在电商/新零售业务里可以怎么落地。

供应链效率的天花板，不在仓里，而在“路上”

电商人常盯着两件事：仓内拣选效率和末端配送速度。但现实是，很多行业的低效卡在更粗粝的地方——干线与公路货运。翟学魂提到的场景很扎心：一吨废铁从回收站到钢厂要40天；煤矿老板还得用望远镜看车队排队长度来决定限产或涨价。

这类“靠人盯、靠电话催、靠表格对”的管理方式，一旦叠加上多仓联动、跨省调拨、冷链温控、逆向退货，就会产生典型的新零售痛点：

• 看不见：车辆在哪里、货到哪一站、温度是否合规，靠回传和抽查。
• 算不清：运费、油耗、空驶、事故、货损这些隐性成本被摊在各处。
• 控不住：异常发生后只能补救，无法提前预测与调度。

G7的路线很明确：先把车、货、司机、挂车、油品、结算这些要素连接起来，再让数据进入模型和流程。它连接了超过160万台卡车、服务7万家客户，这类规模本身就说明一件事：当连接覆盖足够广，AI才有足够“燃料”把物流从手工活变成自动驾驶式运营。

G7“慢就是快”的方法论：先闭环，再规模化

很多企业做数字化会犯一个错：先买一堆系统，再期待它们自然产生价值。G7公开信里最值得电商人学习的，是它对“价值交付”的执念。

从“按使用付费”到“按结果付费”：把技术逼进业务闭环

G7把服务模式升级为按结果付费，这背后是一种强硬的商业逻辑：

只要结果可度量，数据就必须可信；只要要付结果，算法就必须持续迭代。

对电商/新零售来说，这个思路可以直接映射到供应链KPI：

• 订单端：准时达率、缺货率、取消率
• 仓配端：拣选准确率、装载率、破损率
• 干线端：在途时效方差、冷链合规率、异常响应时长
• 成本端：单均履约成本、单位里程油耗、空驶率

你不一定要学“按结果付费”的商业模式，但要学它的管理方式：先定义结果指标，再反推需要哪些传感器、哪些数据字段、哪些算法策略、哪些流程节点必须自动化。

三个业务模块，分别对应电商供应链的三根骨头

G7的三大核心业务——网络货运、安全管家、数字货舱——其实分别在解决：

1. 网络货运：让交易与交付数字化

   • 全链路可视化、结算线上化
   • 对应到电商就是：运输环节也要像订单一样可追踪、可对账、可审计

2. 安全管家：用AI把风险从“事故后处理”变成“事故前干预”

   • 通过AIoT、算法与大数据实时识别危险驾驶并干预
   • 对应到新零售：大促期间的干线安全与稳定，是“时效确定性”的底盘

3. 数字货舱：让运输资产变成可计算的智能设备

   • 智能挂车与装备数字化
   • 对应到电商：从智能仓到智能车，才算端到端的“智能履约”

我见过不少企业把“智能仓”做得很漂亮，但一出仓门就回到黑箱。仓是强数字化场景，路是弱数字化场景；真正拉开差距的，往往在路上。

把公路货运的AIoT，迁移到新零售：三条能直接复用的链路

把G7的实践放回“人工智能在电子商务与新零售”的语境里，有三条迁移路径最实用。

1）供应链可视化：从“可追踪”升级到“可预测”

电商平台早就有订单追踪，但多数企业的追踪停留在“节点上报”。AIoT的价值在于把追踪变成连续信号：位置、速度、停留、开箱、温度、震动、驾驶行为。

当这些信号进入模型，你才能做两类关键决策：

• ETA预测与动态改派：预测到仓/门店/前置仓的到达时间方差，提前改派车辆或调整波次。
• 异常提前量：例如冷链温控偏离在“肉眼不可见”阶段就预警，而不是到店后才发现报废。

对标阿里、京东的AI运营逻辑也是一样的：不是“看见发生了什么”，而是“提前知道会发生什么”。

2）AI驱动的需求预测与动态定价，需要物流数据做底座

很多团队做需求预测，只喂给模型流量、转化、价格、活动节奏，却忽略了一个事实：供给侧的约束会反过来改变需求。

• 某城市干线不稳定，次日达承诺收紧，转化率会掉。
• 某品类冷链资源紧张，缺货率上升，广告投放越猛亏得越多。

当你把在途能力、到仓能力、车辆与司机可用性这些“履约供给”纳入预测，动态定价才不至于变成“前端冲量、后端爆炸”。这也是“物联网与交易交付深度集成”的现实意义：交易不能脱离交付能力独立优化。

3）从“人肉调度”到“算法调度”：先做小闭环，再做全局最优

大多数企业想一口吃成“全局智能调度”，结果往往是数据不干净、流程不统一、模型上线即翻车。我更推荐G7式的路径：从一个可控场景做闭环。

可选的落地点（按难度从低到高）：

1. 冷链温控合规（设备+预警+处置SOP）
2. 干线ETA预测（历史轨迹+实时路况+到仓排队）
3. 运输结算自动对账（里程、过路费、油耗、异常扣罚规则）
4. 跨仓调拨与门店补货联动（需求预测+运力预测+库存策略）

你会发现：只要有一个闭环跑通，组织对数据的信任就建立起来了，下一步才有可能谈全局优化。

2025年落地清单：电商/新零售团队该怎么做

说到底，AI+物联网在供应链的价值不在“炫”，而在“稳”。如果你现在要做项目，我建议按下面的顺序推进。

一套指标：先把“确定性”量化

我最常用的四个指标组：

• 时效确定性：准时达率、在途时效方差、异常响应时长
• 成本确定性：单均履约成本、单位里程油耗、空驶率、返工率
• 质量确定性：冷链合规率、破损率、签收一次成功率
• 安全确定性：事故率、危险驾驶干预次数、保险理赔率

指标要“可计算”，就必须有数据来源。数据要“可用”，就必须来自物联网或系统日志，而不是人工填报。

两层架构：AI在上，IoT在下，中间是流程

我更倾向用一句话概括架构：

IoT负责把现实世界数字化，流程负责把数据变成动作，AI负责把动作做得更聪明。

落地时别忽略“流程层”：预警谁处理、多久处理、怎么复盘、如何影响承运商考核，这些决定了AI项目到底是“看板”还是“生产力”。

一个组织动作：把供应链当产品运营

G7十年做了“七万次”同类价值交付，本质是把物联网服务当成可迭代产品。电商企业也该把供应链当产品运营：

• 每两周复盘一次异常类型Top10
• 每月做一次模型/规则的A/B对照（例如两条线路的调度策略）
• 每季度更新一次承运商评分体系（准时、破损、合规、配合度）

这套节奏跑起来，AI才会“越用越准”。

写在最后：新零售的胜负手，是把交易和交付绑在一起

翟学魂说“慢就是快”，我理解的“慢”不是拖延，而是不投机取巧：先把连接做扎实，再把闭环做扎实，最后才谈规模和智能化。

对电商和新零售来说，2025年的确定性竞争会更明显：消费者对时效更敏感，商家对成本更敏感，平台对合规与安全更敏感。你可以继续在广告、人群、内容上做局部最优，但真正能把利润留住的，往往是供应链这条“看不见的护城河”。

如果你准备在明年的年货节前启动AI+物联网项目，我建议你先回答一个更硬的问题：**你希望哪一个“结果指标”在90天内可验证地变好？**把它选出来，闭环跑通，剩下的提升会自己发生。