貨運物流的“車下戰爭”：為什么G7易流說“AI看見品質交付”

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上周來上海參加2026亞洲物流雙年展，感覺每個人都在談AI，都在談無人化。

走進上海新國際博覽中心，幾萬平方米的展館里，來自全球57個國家和地區的939家參展企業把各自最拿得出手的東西擺了出來。各種AI和智能化技術驅動的無人設備前，圍滿了觀眾。新石器的RoboVan無人車一排排停著，京東物流的“狼族”機器人軍團在現場吸引了各方嘉賓目光，順豐的豐翼無人機也占據了展臺C位。

很多人又開始討論那個問題：AI正在接管一切，AI到底是解放了生產力，還是摧毀人的工作機會?

我站在展館里看了一會兒那些圍在無人車前面拍照的觀眾，心里想的是另一個問題：這些機器后面，是不是還得有人造、有人修、有人調度?答案顯然是肯定的。

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我一直覺得，AI的出現一定會取代很多工作，但也一定會創造更多工作機會。

就像工業革命的出現，取代了農耕文明時代的很多工作崗位，但創造了更多工作崗位。汽車出現后，也取代了傳統的馬車夫，但圍繞汽車產業發展起來的汽車制造、零售、后服務以及現代交通、新貨運物流等幾十個新興產業，創造的新工作崗位早已經過億，遠遠超過消亡的馬車夫。

至少，在參加2026亞洲物流雙年展時，我就感受到AI的出現，讓很多老年創業者煥發了第二春。

是的，AI放大了他們的經驗和資源，可以更迅速地落地一些接地氣的服務。

就像G7易流的老翟(翟學魂)一樣，作為貨運物流行業創業20多年的老兵，這兩年比以前更忙了。

老翟早在N年前就推動物流行業數據化轉型，并且設計匹配卡車的GPS傳感器盒子，開啟了物流行業的物聯網時代。在那個年代，完成了貨運物流從0到1的體系搭建，有了AI就可以迅速地從1到N，而不是從1到2。

比如，卡車司機90%的辛苦并不在駕駛本身，而是集中在裝卸、清點、碼放、與客戶溝通交付這些環節，這些環節，如果是傳統信息時代，數據鏈接打通了各個孤島，但不夠智能，還需要人來協調數據的流通、清洗、應用，而現在有了AI，可以讓AI輔助人做繁瑣的流程，并且反饋給人進行業務流程優化。

也就是說，AI技術不會讓卡車司機消失，但會讓他們的工作方式徹底改變。

這個判斷我在展館里越想越覺得有道理，技術最先替代的，往往是那些可以被標準化的勞動，而不是那些需要現場實踐的工作。對于基于物理線下場景的各種工作，AI的出現，實際上是讓工作更高效了，而不是取代工作。

這種變化，對于廣大物流行業的從業者，其實是巨大的機會。

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就在2026年6月25日上午，2026亞洲物流雙年展活動現場，老翟登臺分享，宣布G7易流推出穿戴式AI硬件拍拍豆，堪稱“貨運GoPro”。

這個產品其實就是典型的AI時代的產物，它外觀小巧，胸前一戴，看著像拍Vlog的運動相機，實際是給司機記錄貨流全程、自動識別貨損存證據的工業終端。

這個設備只有30克重，采用磁吸設計。車輛熄火停穩后，司機把設備從擋風玻璃底座取下來往胸前一戴，它就自動開始錄制;放回底座的瞬間，文件自動同步上傳云端。

需要標記異常的時候，司機隨口說一句“卸貨”“簽收”或“貨損”，AI就會自動給視頻打上標簽。放回底座之后，數據同步接入G7車隊物聯網后臺，形成完整的運輸履約證據鏈。經過授權后，也可以接入釘釘、飛書等平臺，以及各種智能體工具。

這個東西用好了，能解決物流行業一個長期存在的痛點。

車下作業一直是物流行業的“數據黑洞”。車上場景相對可控，駕駛艙空間固定，行為模式可預測，傳感器有明確位置。但車下作業屬于開放式動態場景，出車前的底盤檢查有沒有落實、貨物交接的細節怎么樣、裝卸環節貨損到底發生在哪個節點，過去全都依賴人工執行，一旦出問題，連個客觀證據都找不到。

交接環節的貨損賠付率高達90%，老翟在發布會上說得直白：“都AI時代了，你還在用執法記錄儀?”

拍拍豆要填平的，就是這“最后兩米”的交付缺口。從車上到車下，AI看見了品質交付的全過程。每一次交付，都有一個視頻證據。

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但單靠拍拍豆，只能覆蓋車下交接環節，想要發揮完整價值，必須搭配G7去年推出的紫寶盒。

這是什么意思?

金庸的小說《倚天屠龍記》看過吧，就像單練乾坤大挪移，只是借力、復制招式的法門，內力續航不足、發力打折扣，楊逍就是吃了這個虧。而張無忌配上九陽神功渾厚源源不斷的內力打底，才能把七層心法完全吃透，攻防等武學全部拉滿，完成了武學閉環。

紫寶盒是G7易流在2025年10月發布的行業首款全場景AI車隊管理工具。它依托超過300億物流專業樣本訓練而成，能高精準識別58個風險行為及場景。司機可以通過語音助手一鍵上報擁堵、完成冷鏈任務報備;管理者能實時接收AI分析的風險預警，比如“右轉未停車”“高速異常停車”這類高危行為，分鐘級觸發干預。

截至目前，紫寶盒已服務超過150家客戶，裝車超萬臺，累計識別自定義AI場景109萬次，小7對話替代人工完成14萬次溝通。

紫寶盒負責管控車上干線運輸，盯牢車輛在途每一公里;拍拍豆補齊下車交接場景，捕捉線下每一步操作——二者組合才算真正做到從車上到車下的全覆蓋，落地“AI看見品質交付”的核心邏輯。

華鼎冷鏈已經在全國65個倉配中心部署了拍拍豆。他們的副總裁吳楠說：“我們常說最后一公里，其實還有最后兩米的缺口——你下了車怎么辦?拍拍豆讓交付動作標準化、結果可視化。”

在危化品場景里，出車前的繞車檢查全程第一視角存證，異常一句話標記，插回底座5秒上云，徹底消除了人工偽造的風險。

更重要的是，這套體系還做了生態開放。授權后可接入釘釘、飛書，也能兼容各類第三方工具。企業不用再額外學習陌生系統，在現有的辦公軟件里就能調取履約視頻、處理運輸異常，使用門檻很低。

長期落地之后，這套組合既能解決貨損糾紛舉證難的老問題，也能完善全鏈路運輸合規監管，實實在在地戳中了物流行業多年的痛點。

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有意思的是，就在老翟發布拍拍豆的同時，五部門聯合印發了一份重磅文件。

6月25日，交通運輸部聯合國家鐵路局、中國民用航空局、國家郵政局、中國國家鐵路集團有限公司正式印發《“人工智能+交通運輸”典型應用場景創新行動方案》。方案聚焦智能駕駛、智慧公路、智慧鐵路、智慧民航、智慧郵政、智慧貨運、智能安全監管等十大重點方向，提出到2030年要開放一批高價值應用場景，形成一批高水平算法模型，涌現一批“人工智能+交通運輸”的新基礎設施、新技術裝備、新服務模式、新產業形態。

在智能安全監管方面，方案要求聚焦交通運輸、設施運行、應急響應等場景的智能風險預警與干預能力提升，開展交通安全態勢感知、異常事件自動識別等關鍵技術應用。

這個行動方案，幾乎和老翟分享中提到的行業趨勢完全一致。過去物流數字化大多只盯著在途車輛，貨物交接缺少有效憑證，貨損、貨物短缺的糾紛常年難以取證，這也是行業長久以來的頑疾。

緊跟政策導向，G7易流這次精準踩中了新政的發展方向。全新面世的拍拍豆，補上了車下交接的空白。這套從車載設備到隨身取證終端的軟硬件體系，真正實現了運輸全過程無死角數字化追溯。

放到整個行業大環境來看，如今物流行業降本增效已經進入深水區。單純優化線路、壓低運費已經走到瓶頸，依靠智能化手段規范交易、減少糾紛、降低損耗，已經成為行業轉型的核心抓手。

新政不斷放開AI在貨運場景的落地試點，再加上配套硬件產品日趨完善，物流數字化不再是大企業的專屬配置。可以預見，全流程智能溯源設備接下來會快速普及到中小車隊與三方物流企業，推動整個貨運行業走向更加規范透明的新階段。

老翟在接受21世紀經濟報道采訪里說過一句話我印象很深：“消費者先拿到了最大的那一份紅利。”國內快遞能做到三塊錢門到門，美國十三美元都不可能，靠的就是這套不斷被AI重構的低成本物流體系。

AI能做的事情，似乎才剛剛開始。