北京
作者｜黃楠
編輯｜袁斯來
6月25日，G7易流發布貨運行業首款穿戴式AI硬件“拍拍豆”。這款產品克重僅30克，采用磁吸設計，當車輛熄火停穩后，司機可直接將設備從擋風玻璃底座取下，佩戴于胸前即可自動啟動錄制；放回底座瞬間，錄制文件將自動同步上傳云端存儲。
從“看見車上”到“看見車下”，物流AI的應用場景正在完成一次關鍵跨越。
物流行業的AI化進程加速。據中國物流與采購聯合會等機構統計，2025年全球物流與供應鏈管理AI市場規模已超過340億美元，預計2026年將增長至479.2億美元，年復合增長率高達40.8%。其中在中國，AI于物流供應鏈領域的滲透率已超過37%
過去幾年，行業花了大量精力把車上的事“看見”。位置、溫度、駕駛行為、貨物狀態等環節的數字化程度相對成熟。其中，G7易流于2025年發布的AI主機“紫寶盒”便是這一階段的產品之一，目前累計服務超150家客戶，裝車超萬臺。
但G7易流創始人兼CEO翟學魂在穿戴式AI硬件拍拍豆的發布會上直言：“如果貨還在車上，這件事還沒有結束。真正最有價值的事情，是要把貨交給客戶——交給客戶必須得下車。”
G7易流創始人兼CEO翟學魂（圖源/企業）
車下場景的數字化難度，在于它天然具備“非結構化”的特征。車上場景相對可控，駕駛艙空間固定、行為模式可預測、傳感器部署有明確位置。相較之下，車下作業屬于開放式動態場景，全程存在許多不可控變量，包括出車前底盤檢查是否落實、貨物交接細節、裝卸環節貨損成因等關鍵環節均依賴人工執行，一旦產生客訴，常會缺少完整客觀的追溯憑證。
這些問題長期存在，卻始終沒有好的解決方案。拍拍豆正是針對這些痛點而推出的。
具體到產品功能端。首先是異常預警與前置干預。傳統模式下，貨損往往在糾紛發生后才被發現，賠付已成定局；而拍拍豆可以讓管理者在異常發生的第一時間就能介入，通過AI實時識別破損、數量異常等風險，止損于發生前。
第二是全程留證與責任厘清。在城配場景中，司機日均交接數十個點位，拍拍豆讓每個交接點全程錄像、自動存檔，遇糾紛30秒即可調取視頻。相比過去的記錄設備需人工開關機、手動導出上傳，會額外加重司機操作負擔，拍拍豆采用全自動交互邏輯，司機下車時隨手取下佩戴胸前即自動開始錄制，上車放回底座則自動上傳云端，全程不需要任何手動操作。若出現需要留存關鍵節點，司機口述 “卸貨”“簽收”“貨損” 等關鍵詞，AI 將自動為視頻打上分類標簽，上手幾乎無學習成本。
G7易流穿戴式AI硬件「拍拍豆」（圖源/企業）
第三是全鏈路可視與透明化管理。貨物在流轉過程中皆可追溯，這套體系打通了從“看見數據”到“自動決策”的閉環。當系統檢測到溫度偏離閾值，不僅會報警，還能自動觸發AI表單下發至相關責任人手機，全程無需人工介入。
這三個維度疊在一起，拍拍豆不再只是一個記錄設備，它正在把“品質交付”這件事從“事后追溯”推向“實時可控”，把物流管理從“人管人”推向“數據管人”。
在系統集成層面，G7易流宣布將開放API接口和Skill能力，讓企業的技術團隊可以將拍拍豆的能力嵌入自有系統、飛書、釘釘等工作流。這意味著拍拍豆不只是G7易流平臺上的一個功能，而是可以被任意企業集成的基礎能力。
G7易流穿戴式AI硬件「拍拍豆」（圖源/企業）
從紫寶盒到拍拍豆，G7易流用兩年時間完成了從“看見車上”到“看見車下”的延伸。兩者的組合補齊了貨運鏈條中長期缺失的那塊拼圖，行車過程有AI管，裝卸交接也有AI管。這種“行車+駐場”的閉環一旦形成，整個運輸鏈條的透明度和可追溯性就提升了一個層級。
對物流行業而言，AI的價值正在從“輔助人”向“替代人做記錄、做判斷”演進。當每一次停車、每一次交接、每一次點檢都被自動記錄和結構化歸檔，管理就不再依賴人工抽查和事后追溯。當車上、車下全流程數據實現自動采集與智能分析，物流行業數字化管理的邊界，也將由此得以拓寬。
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