AI热榜 作者｜黄楠 编辑｜袁斯来 6月25日，G7易流发布货运行业首款穿戴式AI硬件“拍拍豆”。
这款产品克重仅30克，采用磁吸设计，当车辆熄火停稳后，司机可直接将设备从挡风玻璃底座取下，佩戴于胸前即可自动启动录制；放回底座瞬间，录制文件将自动同步上传云端存储。
从“看见车上”到“看见车下”，物流AI的应用场景正在完成一次关键跨越。
物流行业的AI化进程加速。
据中国物流与采购联合会等机构统计，2025年全球物流与供应链管理AI市场规模已超过340亿美元，预计2026年将增长至479.2亿美元，年复合增长率高达40.8%。
其中在中国，AI于物流供应链领域的渗透率已超过37% 过去几年，行业花了大量精力把车上的事“看见”。
位置、温度、驾驶行为、货物状态等环节的数字化程度相对成熟。
其中，G7易流于2025年发布的AI主机“紫宝盒”便是这一阶段的产品之一，目前累计服务超150家客户，装车超万台。
但G7易流创始人兼CEO翟学魂在穿戴式AI硬件拍拍豆的发布会上直言：“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。
” G7易流创始人兼CEO翟学魂（图源/企业） 车下场景的数字化难度，在于它天然具备“非结构化”的特征。
车上场景相对可控，驾驶舱空间固定、行为模式可预测、传感器部署有明确位置。
相较之下，车下作业属于开放式动态场景，全程存在许多不可控变量，包括出车前底盘检查是否落实、货物交接细节、装卸环节货损成因等关键环节均依赖人工执行，一旦产生客诉，常会缺少完整客观的追溯凭证。
这些问题长期存在，却始终没有好的解决方案。
拍拍豆正是针对这些痛点而推出的。
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如果你要核对细节，可以再看原文： 36氪原文链接