To B 领域第一批吃 AI 螃蟹的人，复盘了「AI 落地」的真相和方法论

如果你是一名投身AI浪潮的创业者或正在思考如何用AI改造现有业务的从业者,G7易流CEO翟学魂的经历或许能提供重要启示。

作为中国公路货运领域最大的IoT SaaS服务商,G7在大模型浪潮初期曾尝试开发垂直行业大模型,却在半年后果断放弃这一方向。

翟学魂意识到,大模型如同”操作系统”,垂直应用公司不应耗费资源修补基础层,而应专注强化物理世界感知能力——这一决策最终导向其投入研发边缘AI硬件的战略选择。

通过部署具备多模态感知能力的边缘计算设备,G7实现了对司机行为、货物状态等场景的实时分析与干预。

例如系统能结合视频数据与历史风险库,识别”未遂事故”并即时纠正司机操作,将潜在风险化解于萌芽阶段。

这种软硬一体方案背后是组织架构的重大变革:传统科层制被打破,取而代之的是由算法工程师、硬件专家与行业场景专家组成的跨职能团队。

在极客公园《今夜科技谈》访谈中,翟学魂系统阐述了To B领域AI落地方法论: 1. **感知先行原则**——智能体需先建立物理世界洞察力 2. **价值锚定法则**——AI应解决传统IT无法覆盖的”长尾场景” 3. **服务模式转型**——从工具供应商转向结果交付方 4. **人才复合要求**——既懂模型又懂行业的”特种兵”团队成为核心竞争力 他强调当前物流行业正经历生产工具革命:新能源车渗透率临界点已至,AI同样处于类似阶段。

企业需把握窗口期构建数据-场景-算法闭环,那些拥有重资产承诺能力的传统中小企业将借AI实现效率跃迁,而轻资产中间层则面临生存压力。

谈及组织变革时,翟学魂以军事改革类比:传统科层制如同苏联集团军模式,AI时代更需具备复合能力的”旅级战斗群”式团队。

G7已重构产品研发体系,每个项目组均包含算法调优师、硬件工程师与业务专家,形成快速响应市场痛点的能力矩阵。

对于行业未来格局,他预测物流产业将呈现两极分化:具备物理承诺能力(如重资产投入)的企业通过AI赋能实现”小而美”,而仅靠信息差获利的企业将被淘汰。

这种结构性变革将在2-3年内显著显现,重塑整个行业的竞争版图。

从自动驾驶卡车车队到边缘智能硬件,G7的发展轨迹印证了翟学魂坚持三年以上的战略定力:”技术落地不是百米冲刺而是马拉松,关键是要找到价值创造的真实路径”——这或许正是To B领域AI实践最珍贵的经验启示录。