作者｜黄楠
编辑｜袁斯来
6月25日，G7易流发布货运行业首款穿戴式AI硬件“拍拍豆”。这款产品克重仅30克，采用磁吸设计，当车辆熄火停稳后，司机可直接将设备从挡风玻璃底座取下，佩戴于胸前即可自动启动录制；放回底座瞬间，录制文件将自动同步上传云端存储。
从“看见车上”到“看见车下”，物流AI的应用场景正在完成一次关键跨越。
物流行业的AI化进程加速。据中国物流与采购联合会等机构统计，2025年全球物流与供应链管理AI市场规模已超过340亿美元，预计2026年将增长至479.2亿美元，年复合增长率高达40.8%。其中在中国，AI于物流供应链领域的渗透率已超过37%
过去几年，行业花了大量精力把车上的事“看见”。位置、温度、驾驶行为、货物状态等环节的数字化程度相对成熟。其中，G7易流于2025年发布的AI主机“紫宝盒”便是这一阶段的产品之一，目前累计服务超150家客户，装车超万台。
但G7易流创始人兼CEO翟学魂在穿戴式AI硬件拍拍豆的发布会上直言：“如果货还在车上，这件事还没有结束。真正最有价值的事情，是要把货交给客户——交给客户必须得下车。”
G7易流创始人兼CEO翟学魂（图源/企业）
车下场景的数字化难度，在于它天然具备“非结构化”的特征。车上场景相对可控，驾驶舱空间固定、行为模式可预测、传感器部署有明确位置。相较之下，车下作业属于开放式动态场景，全程存在许多不可控变量，包括出车前底盘检查是否落实、货物交接细节、装卸环节货损成因等关键环节均依赖人工执行，一旦产生客诉，常会缺少完整客观的追溯凭证。
这些问题长期存在，却始终没有好的解决方案。拍拍豆正是针对这些痛点而推出的。
具体到产品功能端。首先是异常预警与前置干预。传统模式下，货损往往在纠纷发生后才被发现，赔付已成定局；而拍拍豆可以让管理者在异常发生的第一时间就能介入，通过AI实时识别破损、数量异常等风险，止损于发生前。
第二是全程留证与责任厘清。在城配场景中，司机日均交接数十个点位，拍拍豆让每个交接点全程录像、自动存档，遇纠纷30秒即可调取视频。相比过去的记录设备需人工开关机、手动导出上传，会额外加重司机操作负担，拍拍豆采用全自动交互逻辑，司机下车时随手取下佩戴胸前即自动开始录制，上车放回底座则自动上传云端，全程不需要任何手动操作。若出现需要留存关键节点，司机口述 “卸货”“签收”“货损” 等关键词，AI 将自动为视频打上分类标签，上手几乎无学习成本。
G7易流穿戴式AI硬件「拍拍豆」（图源/企业）
第三是全链路可视与透明化管理。货物在流转过程中皆可追溯，这套体系打通了从“看见数据”到“自动决策”的闭环。当系统检测到温度偏离阈值，不仅会报警，还能自动触发AI表单下发至相关责任人手机，全程无需人工介入。
这三个维度叠在一起，拍拍豆不再只是一个记录设备，它正在把“品质交付”这件事从“事后追溯”推向“实时可控”，把物流管理从“人管人”推向“数据管人”。
在系统集成层面，G7易流宣布将开放API接口和Skill能力，让企业的技术团队可以将拍拍豆的能力嵌入自有系统、飞书、钉钉等工作流。这意味着拍拍豆不只是G7易流平台上的一个功能，而是可以被任意企业集成的基础能力。
G7易流穿戴式AI硬件「拍拍豆」（图源/企业）
从紫宝盒到拍拍豆，G7易流用两年时间完成了从“看见车上”到“看见车下”的延伸。两者的组合补齐了货运链条中长期缺失的那块拼图，行车过程有AI管，装卸交接也有AI管。这种“行车+驻场”的闭环一旦形成，整个运输链条的透明度和可追溯性就提升了一个层级。
对物流行业而言，AI的价值正在从“辅助人”向“替代人做记录、做判断”演进。当每一次停车、每一次交接、每一次点检都被自动记录和结构化归档，管理就不再依赖人工抽查和事后追溯。当车上、车下全流程数据实现自动采集与智能分析，物流行业数字化管理的边界，也将由此得以拓宽。
