699 块的「货运版」Looki，成了卡车司机的新宠

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带摄像头的「AI 穿戴硬件」，终于找到了刚需场景。

作者｜苏子华

编辑｜郑玄

把一个摄像头挂在自己身上出门逛街，很多人可能会有社交压力，担心外界的目光。

但把这个摄像头交给货运司机，挂在脖子上，却可能变成了一个十分「刚需」的产品。

6 月 25 日，物流科技企业 G7 易流，发布了一款重量只有 30 克的穿戴式 AI 设备——「拍拍豆」。

长这样：

可以磁吸、拆卸下来的「拍拍豆」｜图片来源 G7 易流

外观看上去是不是比较眼熟？

它与 Insta360 的可穿戴相机、以及被称作「人生回看器」的 Looki，长相相似。这是一枚可以吸在车上、挂在脖子的小摄像头。

如果用 To C 产品的视角看「拍拍豆」，它可穿戴、自动记录、无感操作、语音触发，甚至它的交互逻辑，本质上更接近一个「自动记录生活的 AI 助手」。

但它被放在了一个完全不同的场景里：物流交付。它要解决的问题是，司机下车之后究竟发生了什么。

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01

货运行业首个 AI 可穿戴硬件

外卖少了一只鸡腿，用户会找平台投诉，平台找骑手，骑手说「我放了」，用户说「我没收到」。两边都觉得自己有理，最后平台赔用户 10 块钱优惠券了事。

物流行业每天都在上演类似的故事，只是金额从 10 块钱变成了几千、几万。

一辆冷链车从上海跑到北京，全程 GPS 定位、温度实时回传、驾驶行为 AI 分析，所有数据清清楚楚。可到了目的地，司机下车，把货交到客户手上——这「最后几米」发生了什么，很难说清楚。

货少了。司机说没少，门店说少了。谁对？说不清。

货坏了。客户说收到就坏了，司机说交出去是好的。哪个环节出的问题？没证据。

这个问题存在了几十年。

G7 易流创始人翟学魂管这叫「车下黑洞」。「司机下车之后，交付现场发生了什么，没人知道。交接环节货损赔付率高达 90%。」

绝配供应链的 CTO 曾涛分享了一个细节：他们给司机配过执法记录仪，「又大又不方便，存储文件特别大，镜头视野还窄，低温下就糊了」，最后专门设了一个岗位坐那里查监控。

「拍拍豆」与底座，底座安装在车里，拍拍豆放回底座，即可上传｜图片来源：G7

与执法记录仪不同，拍拍豆交互更简单。取下即录，并在回到车上时自动上传云端，全程不需要任何操作。翟学魂介绍，司机不需要学习任何新技能，不需要改变任何工作习惯。他本来就下车、本来就送货、本来就回车。拍拍豆只是在这个过程中「顺便」完成了记录。

AI 的作用主要体现在把「交付过程」变成了一个可以被结构化的事件流。司机只需要说：「卸货」、「签收」、「货损」，系统就会自动打标签，把视频和订单节点绑定在一起。

于是，整个过程，AI 硬件的交互是无感的，交接过程可以全程留证，每个节点可以随时回溯。

02

一个 699 元的「信任机器」

从商业视角看，拍拍豆本质上是一台「信任机器」。

翟学魂算过一笔账：一次客诉可能带来约 200 元成本，若一台车一年有 1% 的投诉率，损失就接近 1 万元。而拍拍豆硬件 399 元，服务费 299 元，加起来 698 元。

对物流公司来说，这是一个 ROI 极其清晰的决策。

华鼎冷链已经在全国 65 个仓配中心部署了拍拍豆。华鼎冷链副总裁吴楠分享了一个真实案例：他们平台上一辆自己的车都没有，全是整合的社会车辆。有一次客户找社会车辆送货，说服务态度不好，换华鼎派车，结果派去的还是同一个司机——「但今天跟昨天像换了个人，因为他戴了个拍拍豆。」

「司机往往是交付环节中最弱势的一方，如果货物出了问题，司机很难解释清楚。有了拍拍豆，司机就能用视频为自己作证。」翟学魂说。

因此，这个产品从测试阶段就没被司机抵制过，一个能帮自己「自证清白」的东西，反而受欢迎。

拍拍豆还有一个设计值得一提——开放性。

翟学魂表示，G7 易流将开放 API 接口和 Skill 能力，让企业的技术团队可以把拍拍豆的能力嵌入自有系统、飞书、钉钉等工作流。

目前，多数 AI 硬件选择了封闭生态——设备只能用自己的 APP、自己的云、自己的账号体系。但很多时候，场景不是产品经理坐在办公室里想出来的，是用户在实际使用中长出来的。

在翟学魂看来，拍拍豆把「看见交付」这件事做到极致，剩下的场景，交给用户自己定义。比如，有物流企业负责人表示，这种产品也可以用在验收、质检等生产环节。

AI 硬件过去两年讲了很多故事，多数没能落地。拍拍豆的一个启示是，找到一个足够痛的传统场景，算清了一笔清晰的账。在所有人都在卷同质化的 to C 产品时，或许没那么性感的 to B 场景，更需要 AI 硬件。

*头图来源：G7

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