11月6日至7日，一家叫G7易流的物流科技公司把三千多位物流行业的人聚到无锡，开了一场主题为「AI开工」的数字物流大会。会上最扎眼的一个数字，不是融资也不是订单，而是token：这家公司披露，平台2026年9月单月的token消耗量达到7700亿，而2025年月均只有67亿，一年出头涨了约115倍。
7700亿token折算成岗位是多少
公司创始人兼首席执行官翟学魂在演讲里给了一个折算口径：这7700亿token，大概相当于AI替人干了一万到两万个基层物流岗位的活。
这些活过去分散在司机、调度、审核员的手里——看疲劳驾驶、盯货厢门有没有异常、核对成堆的报销单据、回应司机的语音提问，如今大部分由跑在平台上的模型接管。
具体到一线，AI的角色被公司称作「副驾」：持续观察行车现场，主动识别风险并提醒司机。大会上给出的一组车队案例是，一家运营600台电动重卡的车队把驾驶行为变成安全分、即时反馈、即时激励之后，每周未遂事故从五六起降到了两起左右。
数字不止停留在行车安全。另据公司披露，2026年AI已识别出约7.9万份重复报销单据，帮客户省下约1.8亿元。
让一线「被看见、有帮手、有回报」
翟学魂给未来三年立的目标，是一条「直达物流现场的双向AI通道」。单向是管理者通过AI看清现场——场站的十个填报环节变成自动采集，92个台账自动生成；反向是司机也能通过手麦实时反馈，把现场情况传回管理端。
物流行业的特殊性在于，真正决定效率和安全的动作发生在成千上万公里外的驾驶室和装卸口，办公室里的人看不见，也管不到。
大会上，公司同步开放了开发者平台，客户可以调用数据接口、视频与语音通道和场景识别算法，把行业经验做成自己的应用。首席财务官张杰龙还发布了「AI开工孵化计划」，拟支持100个业务团队，每队孵化两个月，联合千问办公等伙伴提供资源辅导。
大模型落地的另一种路径
这几个月，关于AI应用的讨论大多围着聊天助手和编程工具转，token消耗的主角也是白领场景。物流这个行当给了一个不同的参照：AI的价值不在替人写周报，而在看住那些人类看不过来的摄像头画面、核不过来的单据、算不过来的风险。
对货运这个利润薄、事故代价高的行业来说，一次未遂事故的避免，可能就抵得上大半年的算力账单。
中国物流与采购联合会会长蔡进在致辞中提醒，物流企业要通过更好的组织方式帮助上下游提升效率。换句话说，AI在这里不是炫技的展品，而是重排生产流程的工具。
7700亿token背后，是几千家货运公司把日常经营一点点交给模型的动作——这件事没有发布会上的惊艳，却可能是大模型走进真实经济最扎实的一条路。