数字化能力延伸至“车下”！G7易流用AI重新定义品质交付边界

6月24日-26日，2026亚洲物流双年展在上海新国际博览中心圆满举行。本次展会上，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”。

（图片来源：亚洲物流双年展）

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”。货损扯皮、交接不清、流程无据，这些痛点日复一日消耗着货主、车队与一线司机的信任与成本，也成为物流品质跃迁最顽固的短板。

在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。

以AI主机“紫宝盒”为智能底座，G7易流不再止步于数据采集，而是用AI全程记录线下作业、自动归档交付凭证，并将技术能力开放嵌入企业现有业务体系——既让司机有了自证清白的利器，也让每一单交付变得可追溯、可核验、可信任。

（G7易流市场部负责人郭亚运

在展会现场接受主办方专访）

在亚洲物流双年展的聚光灯下，G7易流创始人、CEO翟学魂做了一场没有PPT辅助的演讲——他摘下胸前一个火柴盒大小的设备，对着麦克风说了一声“卸货”，大屏幕上立刻跳出了对应的视频节点。台下数百名物流从业者举起了手机。

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，反而是司机欢迎。”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。

（图片来源：亚洲物流双年展）

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300多万台重卡、服务3万多家车队企业，正试图将AI的触角伸向物流链条中最后那个“黑洞”。

G7易流的基本盘是车辆。平台实时追踪着行驶在中国各条道路上的重卡——位置、温度、视频，一切运行状态均可感知。翟学魂给出一组数据：服务3万多家车队、近1000家货主、300多万台重卡。

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150家客户，装车总量突破万台，累计识别自定义AI场景109万次。

（图片来源：亚洲物流双年展）

如果车上场景的数字化问题已基本解决，那车辆驶离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。”

他列举多个典型场景：承运机械设备的货主，无法确认司机是否规范遮盖雨布；门店配送货主遭遇货物短缺投诉，只能自行承担损失；危化品运输强制要求出车前绕车检查，司机仅在表单勾选确认，大多并未实地完成巡检。他曾前往一家配送运营办公室跟车调研，看见桌面堆放大量执法记录仪，运营负责人直言抱怨：“都已是AI时代，我们还要靠传统执法记录仪留存凭证？”

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。

（图片来源：亚洲物流双年展）

拍拍豆的解决方案逻辑简单，甚至超出行业预期。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。

“整套流程仅三步，”翟学魂现场演示时着重强调，“核心优势就是操作极简。”为体现设备低使用门槛，他提及测试阶段自己都未留意设备会持续录制直至归位底座。

极简产品逻辑背后，是G7易流对物流一线场景的深度沉淀。拍拍豆针对冷冻仓、户外高温暴晒等货运极端工况完成专项工程优化，低温、淋雨等复杂环境下均可稳定运行。更关键的是，产品以紫宝盒为底层技术底座，已部署紫宝盒的存量客户无需新增硬件投入，即可补齐车下场景数字化能力。

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。

以上文章内容转载自：中国储运 微信公众号（ID：zhongguochuyun），图片来源：亚洲物流双年展

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