Hinter den 770 Milliarden Tokens von G7 E6: Die Logistik-KI bewegt sich vom Bildschirm direkt zum Einsatzort an der Basis | An vorderster Front

Autor｜Huang Nan

Redakteur｜Yuan Silai

Wenn der Hype um das Konzept großer Modelle allmählich abklingt, vollzieht sich im Logistiksektor eine subtile Wende im KI-Wettbewerb. Die Branche gibt sich nicht mehr mit den Effekten auf Demonstrationsbühnen zufrieden und beginnt, die Frage zu stellen: Wie kann KI wirklich in die realen Einsatzorte wie Betriebshöfe, Frachträume sowie Be- und Entladungsübergänge einziehen und zu sichtbaren betriebswirtschaftlichen Ergebnissen umgewandelt werden.

Auf dem 2026 Digitalen Logistik-Kongress, der in Wuxi veranstaltet wurde, haben mehr als 3000 Branchenpraktiker unter dem Motto „KI geht in Betrieb“ ein zentrales Thema aufgeworfen: Der Schlüssel zum Erfolg von Logistik-KI liegt nicht in der Pracht der Modellparameter, sondern darin, ob die bidirektionale Verbindung zwischen der Zentrale und den Einsatzorten vor Ort hergestellt werden kann.

Cai Jin, Präsident der Chinesischen Föderation für Logistik und Einkauf, betonte in seiner Ansprache, dass Logistik längst nicht nur eine Industrie ist, sondern vielmehr ein Organisationsmodell für die Produktion der gesamten Volkswirtschaft. „Logistikunternehmen dürfen sich nicht nur auf ihre eigene Größe und ihren Nutzen konzentrieren, sondern müssen durch fortschrittliche Organisationsmethoden ihren Lieferanten und Abnehmern helfen, Kosten zu senken, die Effizienz zu steigern und Wert zu schaffen.“

In den letzten zwei Jahrzehnten hat die Logistikbranche die beiden Phasen der digitalen Vernetzung und der Online-Stellung von Prozessen abgeschlossen. Dennoch stecken zahlreiche Geschäftsvorgänge noch in der „Schwarzen Kiste des Einsatzorts“: Wichtige Vorgänge wie das Be- und Entladen von Frachträumen, die Übergabe in Lagerhöfen und die Sortierung von Kühlkettenwaren entziehen sich dem Blick des Systems und können nur durch Stichprobenkontrollen überwacht werden. Bei Warenbeschädigungen oder Streitigkeiten ist es kaum möglich, den tatsächlichen Ablauf zu rekonstruieren. Die Backend-Systeme verfügen über riesige Datenmengen, können aber nur schwer die Hierarchieebenen durchdringen, um Managementanforderungen direkt an die Ausführungsseite wie Fahrer und Lagerverwalter zu übermitteln. Probleme, die vor Ort auftreten, lassen sich zudem kaum effizient an das Backend zurückmelden, um Regelaktualisierungen durchzuführen. Das ist der Grund, warum viele Unternehmen trotz hoher Investitionen in die Digitalisierung kaum echte Gewinne daraus ziehen können.

In seiner Jahresrede hat Zhai Xuehun, Gründer und CEO von G7 E6, eine repräsentative Datenreihe vorgelegt: Der monatliche Token-Verbrauch der Plattform ist von durchschnittlich 6,7 Milliarden im Jahr 2025 auf 770 Milliarden angestiegen, was einem 115-fachen Anstieg innerhalb eines Jahres entspricht. Allerdings ist die Rechenleistung stark konzentriert: Nur etwa 4 % der aktiven Kunden setzen KI tatsächlich in großem Umfang in ihren Geschäftsvorgängen ein, die überwiegende Mehrheit der Logistikunternehmen befindet sich noch in der Beobachtungsphase.

Jahresrede von Zhai Xuehun, Gründer und CEO von G7 E6 (Quelle des Bildes: Unternehmen)

„Wenn KI in Betrieb geht, geht es im Wesentlichen nur um zwei Dinge: Fakten vor Ort erfassen und Unterstützung vor Ort leisten“, erklärte Zhai Xuehun. „Die Hürden für große Modelle sind zwar gesunken, aber zwischen der „einsatzfähigen KI“ und der „KI, die im Logistikbetrieb arbeitet“ klafft eine riesige Lücke in der physischen Welt.“

Eine wirklich praxistaugliche KI muss ihre Wahrnehmungsfühler bis in die bisher blinden Bereiche ausstrecken. Mit der fahrzeugmontierten Hardware „Zi Bao He“ und dem tragbaren Endgerät „Paipaidou“ beschränkt sich die Wahrnehmungsfähigkeit nicht mehr auf die Fahrbewegung des Fahrzeugs, sondern wandelt die Vorgänge außerhalb des Fahrzeugs wie Übergabe, Temperaturmessung und Warenprüfung in erfassbare und analysierbare Daten um.

In der Lieferkette des Soforthandels und der kettenförmigen Gastronomie gibt es seit langem Managementblindstellen bei der nur wenige Minuten dauernden Übergabe zwischen Logistiklagern und Fahrern.

Shan Xiaodong, Leiter der Logistik und Lagerhaltung von Tims Coffee, wies auf dem Rundtisch hin, dass die Lagerüberwachung nur die Bilder im Lager abdecken kann. Während der zwei bis drei Minuten, in denen der Fahrer mit dem Lagerverwalter zum Entladen zusammenarbeitet, liegen Temperaturänderungen, die Überprüfung des Warenaussehens und die mündliche Kommunikation zwischen beiden völlig im Unklaren. Wenn danach Warenbeschädigungen oder Verderb auftreten, schieben die Parteien sich gegenseitig die Schuld zu, und die Verantwortung lässt sich kaum feststellen. Nachdem das Filialnetz ausgebaut wurde, können die manuellen Kontrollen nicht einmal alle Standorte abdecken.

Rundtisch „Das Lieferkettensystem hinter dem Billionen-Soforthandel“ (Quelle des Bildes: Unternehmen)

Mit tragbaren KI-Geräten wie dem bereits von G7 E6 eingeführten Paipaidou kann der Fahrer es bei der Arbeit außerhalb des Fahrzeugs tragen, um automatisch Aufzeichnungen zu machen. Die KI erkennt das Warenaussehen und die Übergabevorgänge, speichert den gesamten Ablauf vom Lager bis zum Fahrer vollständig und wandelt die bisher unsichtbaren Verhaltensweisen vor Ort in nachvollziehbare und bewertbare Daten um.

Sein Wert liegt nicht darin, dass es eine zusätzliche Kamera gibt, sondern darin, dass der Übergabeprozess von einem unstrukturierten Szenario in strukturierte Daten umgewandelt wird: Die SOP ändert sich von der „Forderung nach Einhaltung“ zu der „Möglichkeit der Überprüfung, ob die Vorgaben eingehalten wurden“. Bei vielen Managementproblemen fehlt es nicht an Standards, sondern der Prozess der Umsetzung der Standards ist nicht sichtbar – genau dieses Sichtbarkeitsproblem löst Paipaidou.

Auf großen Betriebshöfen von Fertigungsfabriken erfasst die KI automatisch die Buchungen für die Einfahrt von Zügen und die Ein- und Auslagerung von Gabelstaplern, sodass 92 manuell von sieben bis acht Personen geführte Bücher automatisiert werden. Das chronische Problem von Staus und Wartezeiten für Fahrzeuge auf dem Betriebshof wird gemildert. Bei einer Flotte von 600 neuen Energieschwerlastfahrern gibt die KI in Echtzeit Sicherheitsbewertungen aus, was in Kombination mit einem sofortigen Anreizmechanismus die Anzahl der fast-Unfälle pro Woche von fünf bis sechs auf zwei senkt. Im Szenario der hochwertigen städtischen Lieferung zeichnet Paipaidou die vollständigen Vorgänge des Fahrers bei der Sortierung von Waren im Kühlschrank und der Warenübergabe auf, sodass die Servicequalität nicht mehr auf mündlichen Versprechen beruht, sondern nachweisbar ist.

In der Branche herrscht weit verbreitet ein Irrtum, KI und autonomes Fahren einfach mit der Ersetzung von Fahrern gleichzusetzen. Die Realität liefert eine andere Einschätzung: Das Fahren ist nur einer von sieben Aufgaben der Logistikzustellung. Viele komplexe Arbeiten wie Kommunikation und Koordination, Be- und Entladungsübergabe, Qualitätskontrolle und Ausnahmebehandlung erfordern nach wie vor die Beteiligung von Menschen.

Neudefinition des Fahrers (Quelle des Bildes: Unternehmen)

„Die Geschwindigkeit, mit der autonomes Fahren Fahrer ersetzt, reicht nicht aus, um die Geschwindigkeit zu kompensieren, mit der junge Menschen freiwillig den Beruf des Fahrers aufgeben. In Zukunft wird es jährlich einen Fahrermangel in Höhe von einer Million geben“, sagte Zhai Xuehun. „Wir wollen Fahrer nicht durch KI ersetzen, sondern den Beruf des Fahrers neu definieren. ‚Si‘ bedeutet jemand, der draußen für den Vorgesetzten arbeitet, also jemand, der vor Ort hilft, die Dienstleistung zu erbringen und die Sicherheit zu gewährleisten.“

Das Wesen der Logistik-KI besteht nicht darin, das Personal an der Front zu verdrängen, sondern den Wert der Stellen neu zu gestalten: Wiederholende, gefährliche und mechanische Arbeiten werden der KI überlassen, sodass die Energie der Menschen für hochwertige Aufgaben wie die Behandlung von Ausnahmefällen und die Zusammenarbeit mit Kunden freigesetzt wird.