作者｜黄楠

编辑｜袁斯来

6月25日，G7易流正式推出货运领域首款穿戴式AI硬件——“拍拍豆”。该设备净重仅30克，搭载磁吸式结构设计：当车辆熄火停稳后，司机可轻松将其从挡风玻璃底座取下，佩戴于胸前即自动启动高清录制；而一旦放回底座，视频文件将即时同步上传至云端存储。

从“看见车上”迈向“看见车下”，物流AI的应用边界正迎来一次实质性跃迁。

物流行业的智能化升级持续提速。据中国物流与采购联合会等权威机构联合测算，2025年全球物流与供应链管理AI市场规模已突破340亿美元，预计2026年将攀升至479.2亿美元，年均复合增长率高达40.8%。在中国市场，AI技术在物流及供应链环节的渗透率目前已达37%以上。

过去数年，行业重心集中于“把车上的事看清”。车辆定位、货厢温湿度、驾驶员行为、货物在途状态等关键维度，均已实现较高程度的数字化覆盖。其中，G7易流于2025年发布的AI车载主机“紫宝盒”，便是这一阶段的代表性成果，迄今已服务超150家客户，装机量突破万台。

但G7易流创始人兼CEO翟学魂在拍拍豆新品发布会上明确指出：“只要货还没交到客户手里，运输任务就不算真正完成。而交付动作，必然发生在车下。”

☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜

G7易流创始人兼CEO翟学魂（图源/企业）

相较车内场景的相对封闭与可预测性，车下作业天然具有高度开放性与不确定性，其数字化难度显著更高。驾驶舱空间固定、操作路径清晰、传感器部署位置明确；而装卸货、交接签收、底盘巡检等环节则处于动态、多变、强人工干预的环境中。例如：出车前是否完成底盘安全检查？货物交接时是否存在遗漏或错配？装卸过程中货损具体由哪一环节引发？这些核心节点长期依赖人工执行，缺乏客观、连续、可回溯的影像证据链，一旦发生客诉，往往难以厘清责任归属。

此类问题由来已久，却始终缺乏高效可行的技术解法。拍拍豆正是为此类现实痛点量身打造。

聚焦产品能力，主要体现在三大方向：

一是异常识别前置化，实现风险干预“抢跑”。传统模式中，货损通常在客户反馈后才被察觉，赔付已成既定事实；而拍拍豆依托端侧AI实时分析能力，可在破损初现、数量不符等异常发生的毫秒级窗口内触发预警，助力管理者第一时间介入处置，真正实现“止损于未然”。

二是全程自动留证，精准界定权责。在城市配送高频次、多点位交付场景中，司机日均需完成数十次交接动作。拍拍豆支持每个交接点全程录像并自动归档，遇争议时30秒内即可调取对应视频片段。区别于传统记录设备需手动开关机、导出、上传等繁琐流程，拍拍豆采用“无感交互”逻辑——司机下车即取、佩戴即录；上车即放、归位即传，全程零按键操作。如需重点标注关键动作，只需口述“卸货”“签收”“货损”等指令词，AI将自动为视频打标分类，几乎无需额外学习成本。

G7易流穿戴式AI硬件「拍拍豆」（图源/企业）

三是全链路可视可控，驱动管理闭环升级。货物从装车到交付的每一环节均可追踪溯源，系统不仅实现数据采集，更打通了“感知—判断—响应”智能决策通路。例如当监测到冷链货厢温度越界，系统不仅发出告警，还可自动生成结构化表单，并通过消息通道直达责任人手机，全程无需人工干预。

三项能力深度融合，使拍拍豆超越传统影像记录工具的定位，正推动“品质交付”从“事后查证”转向“实时掌控”，也标志着物流管理模式由“人盯人”逐步演进为“数据管人”。

在系统协同层面，G7易流同步宣布全面开放API接口与Skill能力模块，支持企业技术团队将拍拍豆的核心功能无缝嵌入自有业务系统，或集成至飞书、钉钉等主流办公平台。这意味着，拍拍豆不再局限于G7易流生态内的单一功能组件，而是作为可复用、可定制的基础AI能力，融入客户的数字化工作流之中。

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对货运全链条的关键补位：行车过程有AI守护，驻场交接亦有AI护航。“车上+车下”的双模闭环一旦成型，整条运输链路的透明度、可信度与可追溯性便跃升至全新层级。

对整个物流产业而言，AI的价值正经历深刻重构——从最初“辅助人做判断”，逐步进化为“替代人完成记录、识别与决策”。当每一次停车、每一次交接、每一次点检都被自动捕获、结构化归档并纳入智能分析体系，管理就不再依赖抽查与复盘；当车内外全流程数据实现原生采集与深度建模，物流行业数字化治理的纵深与广度，也将随之全面拓展。