编者语

　　数字化浪潮已穿透货运物流的每一条链路。车辆轨迹、车厢温湿度、驾驶行为，早已被物联网设备尽收眼底;但司机熄火下车之后——装卸、交接、巡检、签收——那些散落在仓库月台、工厂门口、社区角落的线下作业场景，依然是行业三十年来无法穿透的信息“黑洞”。2026亚洲物流双年展上，G7易流正式发布行业首款穿戴式AI硬件“拍拍豆”，以一颗30克的轻量化AI设备，打通交付“最后两米”，让数字化能力从“车上”真正延伸至“车下”。

　　本文结合产品落地实践与行业一线痛点，精选G7易流产品案例，深度解读G7易流如何以AI补齐线下数字化短板，重塑高品质物流交付的创新路径，呈现AI赋能物流产业“不替代人、服务于人”的底层逻辑与实战价值。用AI填平物流交付的“最后两米”2026亚洲物流双年展上，G7易流创始人、CEO翟学魂发布了货运行业首款穿戴式AI硬件“拍拍豆”。这款仅30克的产品，试图解决物流行业一个存在数十年的痛点：司机下车之后发生了什么，没人说得清。从“看见车上”到“看见车下”，这家深耕物流数字化近二十年的企业，正在用AI重新定义品质交付的边界。

　　这款名为“拍拍豆”的穿戴式AI硬件，是G7易流成立以来首个上线即被司机主动要求推广的产品。“我们头一次遇到新产品投放市场没有被司机抵触，反而受到司机欢迎。”翟学魂在演讲后接受专访时说。原因很简单：当收货老板投诉时，司机往往是有理说不清的一方，而拍拍豆给了他们自证清白的工具。

　　从2025年发布的AI主机“紫宝盒”到如今的“拍拍豆”，G7易流用不到一年时间完成了从“车上”到“车下”的AI能力延伸。如今这家平台连接着三百多万台重卡、服务三万多家车队企业，正试图将AI的触角伸向物流链条中最后那个“黑洞”。

　　车上“搞定”：

　　当AI从“看见”走向“看懂”

　　G7易流的基本盘是车辆。但真正让这家公司从“物联网企业”转型为“AI企业”的，是2025年发布的AI硬件“紫宝盒”。翟学魂在现场列举了两项他颇为认可的核心能力：一是自定义AI场景识别，过去软硬一体化设备装车后功能便固定，紫宝盒却可根据客户需求持续新增识别场景——例如司机是否规范上下车、货箱内贵重设备是否存在倾倒风险;二是“小7对话”，这款AI在过去数月里，替代车队队长、调度员、安全员与司机完成了14万次沟通交互。

　　“驾驶舱内发生的一切、货箱内部的所有状况、任何人员靠近车辆的全过程——车辆周边全部场景，均可通过AI完成智能运算。”翟学魂做了简洁总结：“车上场景基本实现全覆盖。”

　　这是深耕物流数字化多年的企业对技术红利的判断：当IoT设备铺设达到一定规模，真正核心价值在于用AI解析场景，而非单纯记录原始数据。截至发布会当日，紫宝盒已服务超一百五十家客户，装车总量突破万台，累计识别自定义AI场景109万次。

　　车下“黑洞”：

　　困扰物流人数十年的行业难题

　　如果车上场景的数字化问题已基本解决，那驶离车辆的驾驶室后的线下场景呢?翟学魂表述直白：“长久以来，车下场景一直是行业‘信息黑洞’。你想知晓现场情况，却无从查证。”

　　这并非个别现象。国内90%货运业务集中在工厂、产地端，农牧、冷链、大宗、危化等领域均属于“数字化深水区”，货损、货物失窃、货物交接纠纷，是常年难以根治的行业痛点。翟学魂保持每月至少一次跟车调研的习惯，理由是：“不深入一线跟车，就无法掌握真实现场情况。”

　　问题根源在于：驾驶室属于封闭、标准化空间，传感器可定点布设;车下属于开放、动态场景，各类不可控因素繁多。而恰恰是这些线下环节，直接决定最终交付品质。

　　“拍拍豆”：

　　30克轻量化硬件，三步简易操作

　　这款30克磁吸式设备日常放置于驾驶舱前挡风玻璃底座，司机停车后取下佩戴在胸前，设备自动启动录制;口头说出“卸货”“签收”“货损”等指令，AI自动为视频打上分类标签;使用完毕放回底座，视频自动上传云端，画面数据与订单、车辆、作业节点自动关联归档。

　　极简产品逻辑背后，是G7易流对物流一线场景的深度沉淀。翟学魂现场播放一段危化罐车实测视频：司机出车前佩戴设备绕车巡检，全程第一视角影像自动留存;抵达卸货点口述“卸货”，视频自动标记作业节点。“从前表单上的勾选记录无法核验巡检真实性，现在全过程可追溯。

　　城配场景中，司机每日需完成数十个点位交接，拍拍豆实现每一处交接全程录像、自动云端存档，出现纠纷时30秒内即可调取对应视频凭证。华鼎冷链已在全国65个仓配中心批量落地拍拍豆，其副总裁吴楠评价：“行业常提最后一公里，却忽略交付还存在‘最后两米’数字化缺口——司机下车后的全流程作业，拍拍豆让交付动作标准化、交付结果可视化。”

　　从“看见”到“嵌入”：

　　AI负责记录，人主导决策

　　发布会现场一段实操演示极具代表性。翟学魂模拟华东区运营总监身份，在飞书工作群向AI发问：“七里河路段司机被反馈服务态度不佳，核实具体情况”，AI即刻调取当日12:33—12:57交接录音并反馈：“双方沟通为常规商务对话，未发生冲突争执。”

　　这段演示的核心不在于AI智能程度，而是G7易流清晰的产品定位：企业正式开放API接口与Skill能力，各企业技术团队可将拍拍豆的数据、影像能力嵌入自有业务系统、飞书、钉钉等现有办公流程。“企业不必单独登录G7易流平台，”翟学魂介绍，“如需底层原始数据，我们开放API;如需配套AI识别能力，我们开放Skill工具。”

　　这一布局基于清晰行业判断：AI不会替代物流一线实操人员。翟学魂专访中明确表态：“未来十年，七成以上司机不会因自动驾驶失去工作。”他的依据是，司机九成工作内容与驾驶无关——装卸货物、货物盘点、温控调节、货品码放、客户交接、单据处理，“交付服务的核心环节，无法由AI独立完成。”

　　从紫宝盒到拍拍豆，G7易流两代硬件产品迭代，核心目标始终一致：把物流全链路中所有“不可视”环节转化为可量化数据，再将数据能力无缝嵌入客户原有业务体系，由人完成最终判断与业务决策。“企业自有业务场景，可自主定义AI识别规则。”翟学魂说道。

　　当每一次停车、每一次货物交接、每一次出车点检都由AI完整留存记录，品质交付便不再是空泛宣传，而是沉淀为可追溯、可核验、可审计的数字化资产。这或许就是AI赋能物流行业最务实的价值：不替代任何从业者，而是让所有模糊、有争议的交付现场都能清晰有据、有理可说。货车司机身上多了个“豆子”，

　　运力调度终于有了“活数据”G7易流发布货运行业首款穿戴式AI硬件“拍拍豆”，从车上到车下重构品质交付全链路。

　　6月25日，在2026亚洲物流双年展现场，G7易流以“AI无处不至”为主题，重磅发布货运行业首款穿戴式AI硬件——拍拍豆。这标志着物流AI的应用场景正式从驾驶舱延伸至装卸货、车辆点检等车下作业全流程。

　　从“看见车上”到“看见车下”

　　——G7易流这颗豆子，让货主再也不用半夜查监控

　　去年，G7易流发布了AI主机“紫宝盒”，让AI真正“看见”了车——看见位置、看见温度、看见驾驶行为、看见货物状态。截至目前，紫宝盒已服务超过一百五十家客户，装车超万台，累计识别自定义AI场景109万次，小7对话替代人工完成14万次沟通。

　　但G7易流创始人、CEO翟学魂在主题演讲中指出：“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。”

　　车下场景，一直是物流行业的“数据黑洞”。交接环节货损赔付率高达90%，翟学魂直言：“都AI时代了，你还在用执法记录仪?”

　　取下即录，放回即传

　　——戴上这颗AI豆，交付全程有了目击“现场证人”

　　拍拍豆正是为此而生。这款仅30克的穿戴式AI硬件采用磁吸设计，司机停车后从挡风玻璃底座取下、佩戴胸前即自动开录，放回底座则自动上传云端，全程无须任何手动操作。

　　需要标记异常时，司机只需说一句“卸货”“签收”或“货损”，AI便会自动为视频打上对应标签。翟学魂在现场演示了完整的配送场景——从取下设备、喊出“卸货”，到完成签收后放回底座，整个过程流畅自然，司机几乎没有额外操作负担。

　　拍拍豆以紫宝盒为技术底座，现有紫宝盒客户无须额外硬件投入即可实现车下场景延伸。设备针对冷冻仓、户外暴晒等货运环境做了工程优化，在低温、雨淋等复杂条件下均可稳定运行。

　　三大核心价值，打破车下黑盒

　　从方向盘到收货单，这颗豆子让每一公里都“有据可查”

　　异常预警：AI实时识别破损、数量异常，即时推送管理者，前置干预，止损于发生前。

　　全程留证：装卸交接自动录像，纠纷时一键调取对应节点画面，快速厘清责任，拒绝被动赔付。

　　全链路可视：货物流转全程可追溯，关键节点自动标记，透明化管理，提升运营效率。

　　行业实践，AI看见品质交付

　　从城配到危化，让货运交付从“凭良心”到“凭数据”

　　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，遇到纠纷30秒即可调取视频。在危化品场景中，出车前绕车检查全程第一视角存证，异常一句话标记，插回底座5秒上云，彻底消除人工伪造风险。

　　华鼎冷链已在全国65个仓配中心部署拍拍豆，副总裁吴楠表示：“我们常说最后一公里，其实还有最后两米的缺口——你下了车怎么办?拍拍豆让交付动作标准化、结果可视化。”

　　在圆桌论坛上，山东京博物流总经理乔海指出，危化品管理不仅要管“车”和“货”，更要管“人”;河北文丰实业物流总经理刘光伟则认为，AI的价值还可延伸至生产环节的标准化作业管理。

　　开放API+Skill，

　　让品质交付嵌入每一家企业

　　翟学魂在演讲最后宣布，G7易流将开放API接口和Skill能力，让企业的技术团队可以将拍拍豆的品质交付能力嵌入自有系统、飞书、钉钉等工作流。

　　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”的跨越。当每一次停车、每一次交接、每一次点检都被AI忠实记录，品质交付便不再是抽象承诺，而是沉淀为可追溯、可验证、可审计的数字资产。正如翟学魂所言：“终于，我们对所有关心品质交付的客户有了一个AI的交代。”(责任编辑：马岩)C