界面新闻记者 | 特约记者白帆

　　随着技术不断迭代，AI正在进入物流行业的方方面面。

　　近日，物联网软件服务公司G7易流发布了货运行业首款穿戴式AI硬件——拍拍豆。通过这款硬件，司机、管理者甚至货主，都能看到运输全过程以及司机的一举一动、一言一行。这样的监管，不仅能在交接纠纷时还原事件原貌，还能更全面地监督司机做好车辆检测、装卸等工作流程。原本“脱管”的“车下场景”，也迎来了物流AI的智能化改造。

　　去年，G7易流还上线了名为“紫宝盒”的AI车队管理工具，整合定位、摄像、温控等车载设备，可识别疲劳驾驶、货温异常等风险，重塑人、车、货、路全链路的安全管理与运营效率。

　　AI的进入，让传统物流行业变得更加智能化。随着技术升级，AI落地速度加快、成本越发可控，已不是过去功能欠缺、价格高昂的初级状态。可以预见，未来AI产品在物流行业会越来越普及。

　　改变车下作业场景，打破“最后两米”纠纷黑洞

　　过去，货物交接出现的纠纷不断，很多司机有苦难言；司机对车辆安全检查是否到位，也无法精准监管。但随着AI的发展，这些困扰物流行业的痼疾正在被解决。

　　“过去‘车下场景’是一个黑洞，你看不见也不知道发生了什么，即使有问题也没有办法（解决）。”据G7易流创始人、CEO翟学魂翟学魂讲述，去年11月他在上海跟着货车去送货时了解到，为了知道“车下场景”发生了什么，每个司机都要用执法记录仪，但也要为视频存储发愁，如果遇到问题需要找到相对应的视频画面，需要花费很长的时间。

　　在全国拥有65个仓配中心的华鼎物流，运营的冷藏车有十几万辆，每天要处理120多万件订单，服务40多万家餐饮连锁门店。这个规模庞大的物流网络，每时每刻都在产生巨大的数据量，如何保证交付有标准、有品质、有时效，是他们必须要面对的问题。

　　据华鼎物流副总裁吴楠介绍，为了解决最后交接过程中出现的问题，华鼎物流一度采购了很多执法记录仪，甚至专门设置了查监控的岗位。但执法记录仪又大使用起来也不方便，存储的视频文件还特别大，寻找一款能解决最后两米交货“黑洞”的设备，成为他们的一个目标。

　　AI时代，这些“尴尬”可以成为过去式了。

　　G7易流新推出的“拍拍豆”是专为司机下车作业打造的轻量化穿戴设备，整机仅30克，采用磁吸式安装底座固定在车辆前挡风玻璃；司机抵达配送点位后取下设备佩戴胸前，系统自动启动录制；完成卸货、签收后放回底座，音视频数据自动上传云端，全程无需人工开关机、手动传输文件。而作业过程中，司机口头说出“卸货”“货损”“签收”等关键词，AI会自动为对应视频片段标记分类，与车辆、订单数据绑定归档。与传统作业相比，司机不需要再手动拍摄、填写单子，交接效率显著提升。

　　拍拍豆依托紫宝盒的IoT技术底座，已部署紫宝盒的客户可直接配套使用。紫宝盒定位车载一体化AI网关，整合全车定位、摄像头、温湿度、胎压等传感器，依靠本地边缘算力实时识别疲劳驾驶、车道偏离、货温异常等风险，断网时仍可本地存储预警。数据显示，紫宝盒已装车超一万台，服务150余家物流企业，累计完成109万次AI识别，语音助手“小7”替代人工完成14万次调度沟通，货物风险报警233万次。

　　两款产品搭配，形成运输全程的管控闭环。华鼎冷链作为首批规模化试点，已在65个仓配中心批量部署。吴楠介绍，拍拍豆穿戴式设计不占用双手，搬运装卸不受影响，让交付动作标准化、结果可视化。

　　化解行业多重管理痛点，物流企业提出优化期待

　　在多个物流行业会议上，AI硬件均是焦点。与前几年相比，其实用性和成本更贴近市场，相关企业对智能化供应链改造的认识也更为深刻，他们愈发清楚自己需要一个什么样的产品来一步步实现智能化。

　　华鼎物流使用拍拍豆后，确定了统一的交付标准。吴楠表示，不论哪条路线、哪个配送员，交付动作统一，出现问题也更易追溯，司机服务态度也有所提升。一家运输轮胎的企业试用后，管理人员可实时查看司机状况，若出现瞌睡或不认真驾驶，后端可及时提醒，解决了传统管理痛点。

　　“可视化”是AI进入物流行业之后带来的一大改变。

　　专注冷链市场的上海绝配柔性供应链，服务500家餐饮企业、18万家门店。其CTO曾涛指出，仓配行业高频、货品多，每趟车配送点多达15-20个，甚至30个。货物从仓库出来到门店签收，中间的运输过程是否可控？这个过程中是否存在异常？责任是否可以追溯？这是非常核心的一点。

　　曾涛认为，基于这些管理痛点，可视化是显得尤为重要。而目前基于“拍拍豆”实现的新的操作模式，司机几乎不需要过多地操作APP来反馈现场情况，通过AI设备就足以完成，这是一个全新的模式，未来的想象空间巨大。“未来，司机只负责开车、装卸货，其他的东西可以完全交给AI去做。这是对行业改变比较大的一点。”曾涛说。同时，这些数据还能挖掘更多价值，如协助客户进行销售分析或门店管理。

　　此外，AI设备补齐了安全监管短板，满足行业合规要求。危化品运输对出车绕车检查、罐体泄漏排查有强制规范，但传统纸面记录或APP拍照存在造假空间。山东京博物流总经理乔海提到，以往司机只需勾选完成检查，企业无法核验真实性。拍拍豆可完整记录绕车点检全过程，后台一键复核。

　　“危化品运输方面，我们设置了监控员，还有24小时的监控室，一个监控员负责100台车，但从监控覆盖角度来看也只能监控到百分之一，而AI设备可以对司机行为进行100%的监控。”乔海说。

　　河北文丰实业物流总经理刘光伟也表示，物流过程可视化后，运输和管理效率大幅提升。文丰每年进出厂货物近7000万吨，高价值铁粉、原料错配将造成千万元级损失。AI硬件的全流程影像留存，可规避人工疏漏，从源头降低风险。

　　重塑物流行业，AI覆盖场景更加下沉

　　如今，AI已渗透各行业，更贴合企业需求的产品不断涌现。对于G7易流这样的物流企业来说，研发一台适配于物流行业的“拍拍豆”也是未来竞争的关键。AI技术在物流行业迎来了发展的高峰期。

　　“AI到底能带来什么？是收入的增长还是成本的下降？这是我们一直要面对的问题。”G7易流首席科学家王守崑在接受界面新闻采访时表示。他表示，过去只要发布新奇功能就有市场，但当前浪潮下，AI的现实效益更受关注。

　　他认为，现在的AI主要定义为“物理AI”，比如采集温度、运输、仓储等数据作为原料，之后再利用大模型产生规划性指令。拍拍豆正是覆盖零散高成本场景，让收货、破损等复杂流程被AI覆盖。

　　“所以在大方向上，我们主要选场景，比如我们的‘拍拍豆’要覆盖的场景非常零散，成本很高，但通过AI硬件和后台的大模型，能够让这些非常复杂的场景，比如收发货的场景、破损的场景等，被AI覆盖到。”王守崑解释道。

　　他还提到，下半年，G7易流还会陆续推出更多产品，扩充紫宝盒和物理世界链接的能力，能接触到更多的传感器，比如车辆轴温、车内传感器相关的设备，让它搜集到更多的数据。另外就是把场景拓展到车下，通过摄像头捕捉车下交接货的场景，以后也会覆盖更多的车下场景。而这些数据背后，核心是紫宝盒的计算能力以及AI的大模型能力。

　　从效益看，这些方案能提供更高回报。紫宝盒可降低安全事故和保险费率，减少货损。例如生鲜冷链温控预警，某些行业货损率达百分之几，而物流成本占货值10%-20%，货损可能占物流成本三分之一以上。AI可帮助降低投诉率和货损，长期还能稳定客户关系。

　　在物流行业，AI已不再仅是效率工具，更在重构服务标准。行业普遍认为，AI的核心作用是让高品质服务可复制、可量化。G7易流的实践表明，当每一笔交付都被记录和追溯，服务质量就不依赖个别责任心强的司机，而变成一套可执行的标准化流程。

　　与此同时，AI的投入产出比正在被验证。多家物流企业反馈，AI硬件带来的货损降低、纠纷减少、合规风险可控，相比其低廉的部署成本，回报周期明显缩短。业界共识是，AI在物流领域的价值已从“锦上添花”转向“雪中送炭”——尤其在高频、高价值的冷链和危化品运输中，AI几乎成为刚需。

　　未来，AI将更深地融入决策层面，从感知、预警走向自主分析和建议。但无论技术如何演进，人机协同仍是主旋律——AI负责数据，人负责判断与服务，共同推动物流行业迈向更智能、更透明的时代。