2025数字物流大会上，宇通集团副董事长 晁莉红、传拓中国办公室总代表 何墨池、G7易流首席财务官 张杰龙围绕「新能源 + AI：如何打造物流产业新质生产力」这一主题，探讨新能源与AI如何共同重塑卡车行业，同时为物流企业带来新的效率革命。
如何看待高价产品
价格贵与价值高的关系
张杰龙：客户提到宇通的车一般会说「车很好，就是贵」，可即便这样，宇通卡车的复购率也超80%。您对80%这个数据满意吗?其次，您做了什么让复购率达到一个非常好的水平?您接下来会继续做什么，让这个复购率更高?
晁莉红：第一，不同客户对宇通的「贵」感受是不一样的，产品 “贵不贵” 取决于客户运营模式，24 小时高效运转、经营良好的客户更能感知高价值，因此更适合找一辆好装备。其次，汽车行业的新能源化，客车已走过 1.5 个周期，乘用车未走完 1 个周期，卡车刚起步;客户购车后需 5-8 年经营周期，才能验证车辆价值，目前尚未到验证阶段，因此觉得 “贵” 是合理感受。
第二，当前宇通卡车意向复购率超 80%，但台数复购率仅 30%-60%，受市场环境以及实际经营影响客户采购量有限;未来将通过 AI、新技术与新材料降本增效，提升产品性价比。
张杰龙：斯堪尼亚作为一个卡车全生命周期成本 —— TCO的提出者和倡导者，客户为什么会愿意为这个TCO的理念买单?
何墨池：买任何设备时，目的都是穿透价值，斯堪尼亚产品设计以 “优化客户收入、减少成本” 为核心，吨公里成本有优势，但需客户有充足货源、能长期高效运营;为降低新能源设备投资门槛，目前已推出 1.9 万 / 月的经营性租赁模式，助力客户更易享受长期价值。
新能源时代
物流企业面临的困难和挑战
张杰龙：宇通经历了客车领域新能源化的完整过程，知道前面有什么挑战，有什么困难。晁总能不能分享一下新能源车队，您预见和现在的车有什么变化，大家会遇到什么挑战，宇通在这方面会给大家什么帮助?
晁莉红：宇通有28年的新能源历史，踩了不少的坑，所以说，接下来我们可能要有三个点要注意：
一是，警惕低价电池与车辆的 “陷阱”，优先选择有品质、有信誉的产品或企业以穿越行业周期，避免在固定资产上栽跟头。
二是，多数车队未完成信息化建设，而信息化是数字化基础，在信息化还有落地的情况下去转型科技企业是有一定挑战的，所以需将数字化转型列为核心，而AI 可以加速该进程，宇通也会把企业的数字化转型当成自己NO.1的大事。
三是，需主动寻求生态合作，通过链接优质伙伴实现更好发展。作为主机厂，宇通将从硬件集成、软件控制优化、构建软硬一体系统管理能力三方面发力，提供更智能的车辆与运营系统，帮助企业提效降本。
张杰龙：继续传统能源车上面投资是斯堪尼亚的一个重大决策，是否是因为看到传统能源转到新能源的这个过程中，其实还是有很多的困难和挑战?
何墨池：斯堪尼亚投资如皋基地，一方面是顺应市场专业化趋势，为客户提供定制化配置与短交期服务;另一方面是融入中国创新生态，依托国内电路化、数字化、自动驾驶领域优势，开发适配本土的传统能源与新能源产品。新能源转型中，我们也会重点关注续航与电池成本，将通过 AI 管控电池寿命，压低每公里成本。
AI如何从赋能一台车
到帮助新能源车队更高效、更智能？
张杰龙：AI时代下，斯堪尼亚的车怎么变得更好、更智能?如果在中国这个项目才刚刚启动，在欧洲是不是有更好、更快的进展可以和我们分享?
何墨池：斯堪尼亚在AI领域早有布局，从企业内部角度，每个星期都给每一位员工提供AI培训，鼓励每个员工在工作中使用AI工具，用 AI 缩短产品开发周期、优化驾驶习惯以实现省油与安全;从车辆角度，借助 AI 实现预防性保养，取消标准保养计划，为客户提供定制化方案，提升运营效率。
张杰龙：宇通和G7易流在冷链行业发布了新产品，这个产品已经延伸到冷链车队整体的经营中，用AI提升车队整体效率。您能不能给我们分享一下，宇通在这方面做的工作?
晁莉红：新能源时代电信号替代机械信号，新能源时代下，链接变得更加容易。宇通联合 G7 易流在冷链行业发力，一是让车辆从 “被动监控” 升级为 “AI 主动决策”，在过程中可自动调节相关参数(如冷机、车厢温度等);二是在运营层面，通过车载集成式终端整合线路、货物与仓库信息，由 AI 智能规划运输路线，实现车队整体效率提升。
G7易流如何携手大家
推动AI在车队中的落地
张杰龙：刚才老翟提了如何迈出第一步，您二位能不能给G7易流一些建议，我们和大家一起迈出向新能源、向AI的第一步?
何墨池：需推动中国物流与运输体系整体效率提升，通过整合资源平衡运力与需求，为企业创造足够利润支撑电动化转型。
晁莉红：我认为有三个方面，一是借鉴 “互联网 +” 经验，优先切入痛点最突出的行业;二是对选定行业深度挖掘需求，探索更多潜在价值;三是精准寻找优质合作伙伴，通过深度协同实现突破。
这场深度对话不仅厘清了 “新能源 + AI” 落地的核心痛点与路径，更展现了主机厂、技术平台与物流企业协同的重要性。从宇通的 “价值型产品研发”、斯堪尼亚的 “全生命周期成本管控”，到 G7 易流推动的 “行业级 AI 落地”，三方的探索印证了一个核心逻辑：物流产业的新质生产力，源于 “技术创新” 与 “用户需求” 的深度绑定，更依赖 “生态伙伴” 的同向发力。未来，随着新能源设备的普及、AI 技术的深化落地，以及行业资源的进一步整合，物流产业将有望逐步突破成本、效率、数字化的三重瓶颈，迈入 “高价值、低能耗、智能化” 的新周期，通过AI为物流行业的高效运转注入更强动力。
