货运物流的“车下战争”：为什么G7易流说“AI看见品质交付”

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上周来上海参加2026亚洲物流双年展，感觉每个人都在谈AI，都在谈无人化。

走进上海新国际博览中心，几万平方米的展馆里，来自全球57个国家和地区的939家参展企业把各自最拿得出手的东西摆了出来。各种AI和智能化技术驱动的无人设备前，围满了观众。新石器的RoboVan无人车一排排停着，京东物流的“狼族”机器人军团在现场吸引了各方嘉宾目光，顺丰的丰翼无人机也占据了展台C位。

很多人又开始讨论那个问题：AI正在接管一切，AI到底是解放了生产力，还是摧毁人的工作机会?

我站在展馆里看了一会儿那些围在无人车前面拍照的观众，心里想的是另一个问题：这些机器后面，是不是还得有人造、有人修、有人调度?答案显然是肯定的。

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我一直觉得，AI的出现一定会取代很多工作，但也一定会创造更多工作机会。

就像工业革命的出现，取代了农耕文明时代的很多工作岗位，但创造了更多工作岗位。汽车出现后，也取代了传统的马车夫，但围绕汽车产业发展起来的汽车制造、零售、后服务以及现代交通、新货运物流等几十个新兴产业，创造的新工作岗位早已经过亿，远远超过消亡的马车夫。

至少，在参加2026亚洲物流双年展时，我就感受到AI的出现，让很多老年创业者焕发了第二春。

是的，AI放大了他们的经验和资源，可以更迅速地落地一些接地气的服务。

就像G7易流的老翟(翟学魂)一样，作为货运物流行业创业20多年的老兵，这两年比以前更忙了。

老翟早在N年前就推动物流行业数据化转型，并且设计匹配卡车的GPS传感器盒子，开启了物流行业的物联网时代。在那个年代，完成了货运物流从0到1的体系搭建，有了AI就可以迅速地从1到N，而不是从1到2。

比如，卡车司机90%的辛苦并不在驾驶本身，而是集中在装卸、清点、码放、与客户沟通交付这些环节，这些环节，如果是传统信息时代，数据链接打通了各个孤岛，但不够智能，还需要人来协调数据的流通、清洗、应用，而现在有了AI，可以让AI辅助人做繁琐的流程，并且反馈给人进行业务流程优化。

也就是说，AI技术不会让卡车司机消失，但会让他们的工作方式彻底改变。

这个判断我在展馆里越想越觉得有道理，技术最先替代的，往往是那些可以被标准化的劳动，而不是那些需要现场实践的工作。对于基于物理线下场景的各种工作，AI的出现，实际上是让工作更高效了，而不是取代工作。

这种变化，对于广大物流行业的从业者，其实是巨大的机会。

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就在2026年6月25日上午，2026亚洲物流双年展活动现场，老翟登台分享，宣布G7易流推出穿戴式AI硬件拍拍豆，堪称“货运GoPro”。

这个产品其实就是典型的AI时代的产物，它外观小巧，胸前一戴，看着像拍Vlog的运动相机，实际是给司机记录货流全程、自动识别货损存证据的工业终端。

这个设备只有30克重，采用磁吸设计。车辆熄火停稳后，司机把设备从挡风玻璃底座取下来往胸前一戴，它就自动开始录制;放回底座的瞬间，文件自动同步上传云端。

需要标记异常的时候，司机随口说一句“卸货”“签收”或“货损”，AI就会自动给视频打上标签。放回底座之后，数据同步接入G7车队物联网后台，形成完整的运输履约证据链。经过授权后，也可以接入钉钉、飞书等平台，以及各种智能体工具。

这个东西用好了，能解决物流行业一个长期存在的痛点。

车下作业一直是物流行业的“数据黑洞”。车上场景相对可控，驾驶舱空间固定，行为模式可预测，传感器有明确位置。但车下作业属于开放式动态场景，出车前的底盘检查有没有落实、货物交接的细节怎么样、装卸环节货损到底发生在哪个节点，过去全都依赖人工执行，一旦出问题，连个客观证据都找不到。

交接环节的货损赔付率高达90%，老翟在发布会上说得直白：“都AI时代了，你还在用执法记录仪?”

拍拍豆要填平的，就是这“最后两米”的交付缺口。从车上到车下，AI看见了品质交付的全过程。每一次交付，都有一个视频证据。

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但单靠拍拍豆，只能覆盖车下交接环节，想要发挥完整价值，必须搭配G7去年推出的紫宝盒。

这是什么意思?

金庸的小说《倚天屠龙记》看过吧，就像单练乾坤大挪移，只是借力、复制招式的法门，内力续航不足、发力打折扣，杨逍就是吃了这个亏。而张无忌配上九阳神功浑厚源源不断的内力打底，才能把七层心法完全吃透，攻防等武学全部拉满，完成了武学闭环。

紫宝盒是G7易流在2025年10月发布的行业首款全场景AI车队管理工具。它依托超过300亿物流专业样本训练而成，能高精准识别58个风险行为及场景。司机可以通过语音助手一键上报拥堵、完成冷链任务报备;管理者能实时接收AI分析的风险预警，比如“右转未停车”“高速异常停车”这类高危行为，分钟级触发干预。

截至目前，紫宝盒已服务超过150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。

紫宝盒负责管控车上干线运输，盯牢车辆在途每一公里;拍拍豆补齐下车交接场景，捕捉线下每一步操作——二者组合才算真正做到从车上到车下的全覆盖，落地“AI看见品质交付”的核心逻辑。

华鼎冷链已经在全国65个仓配中心部署了拍拍豆。他们的副总裁吴楠说：“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。”

在危化品场景里，出车前的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，彻底消除了人工伪造的风险。

更重要的是，这套体系还做了生态开放。授权后可接入钉钉、飞书，也能兼容各类第三方工具。企业不用再额外学习陌生系统，在现有的办公软件里就能调取履约视频、处理运输异常，使用门槛很低。

长期落地之后，这套组合既能解决货损纠纷举证难的老问题，也能完善全链路运输合规监管，实实在在地戳中了物流行业多年的痛点。

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有意思的是，就在老翟发布拍拍豆的同时，五部门联合印发了一份重磅文件。

6月25日，交通运输部联合国家铁路局、中国民用航空局、国家邮政局、中国国家铁路集团有限公司正式印发《“人工智能+交通运输”典型应用场景创新行动方案》。方案聚焦智能驾驶、智慧公路、智慧铁路、智慧民航、智慧邮政、智慧货运、智能安全监管等十大重点方向，提出到2030年要开放一批高价值应用场景，形成一批高水平算法模型，涌现一批“人工智能+交通运输”的新基础设施、新技术装备、新服务模式、新产业形态。

在智能安全监管方面，方案要求聚焦交通运输、设施运行、应急响应等场景的智能风险预警与干预能力提升，开展交通安全态势感知、异常事件自动识别等关键技术应用。

这个行动方案，几乎和老翟分享中提到的行业趋势完全一致。过去物流数字化大多只盯着在途车辆，货物交接缺少有效凭证，货损、货物短缺的纠纷常年难以取证，这也是行业长久以来的顽疾。

紧跟政策导向，G7易流这次精准踩中了新政的发展方向。全新面世的拍拍豆，补上了车下交接的空白。这套从车载设备到随身取证终端的软硬件体系，真正实现了运输全过程无死角数字化追溯。

放到整个行业大环境来看，如今物流行业降本增效已经进入深水区。单纯优化线路、压低运费已经走到瓶颈，依靠智能化手段规范交易、减少纠纷、降低损耗，已经成为行业转型的核心抓手。

新政不断放开AI在货运场景的落地试点，再加上配套硬件产品日趋完善，物流数字化不再是大企业的专属配置。可以预见，全流程智能溯源设备接下来会快速普及到中小车队与三方物流企业，推动整个货运行业走向更加规范透明的新阶段。

老翟在接受21世纪经济报道采访里说过一句话我印象很深：“消费者先拿到了最大的那一份红利。”国内快递能做到三块钱门到门，美国十三美元都不可能，靠的就是这套不断被AI重构的低成本物流体系。

AI能做的事情，似乎才刚刚开始。