【23 Daily 綜合報導】據 36kr.com 報導，物流行業的人工智慧（AI）應用正從注重大模型的技術展示，轉向落實於物流現場的實務操作。G7易流透過結合穿戴式AI設備與車載硬體，實現物流現場的數據可見化管理，提升運營效率與作業透明度，同時降低事故與糾紛風險，重新定義司機及物流作業的價值。
物流AI的轉向：從模型華麗到現場實效
在2026數字物流大會上，聚集超過三千名產業從業者聚焦物流AI實際應用問題。中國物流與採購聯合會會長蔡進指出，物流不僅是一門產業，更是社會經濟的生產組織方式，企業應透過先進組織方式，幫助上下游降本增效。物流行業過去完成數字化和流程在線化，但眾多關鍵現場環節如車廂裝卸、倉庫交接等仍是“黑箱”，缺乏系統監控，導致貨損及糾紛難以還原真相，且現場問題難以快速反饋至系統，影響效率轉化。
G7易流打造現場感知與數據結構化的解決方案
G7易流創始人兼CEO翟學魂在大會中披露，平台月度Token消耗量從2025年月均67億急增至7700億，顯示AI投入增長，但只有約4%活躍客戶真正大規模導入AI。翟學魂強調AI應聚焦“獲取現場事實，提供現場幫助”，並指出「能用的AI」與「現場開工的AI」之間存在物理世界的鴻溝。G7易流利用紫寶盒車載硬體及拍拍豆穿戴式AI終端，將車下交接、測溫、貨物檢查等過去無形的作業轉為可記錄、可分析的數據，將非結構化的現場行為轉成結構化數據，從而實現作業標準的可驗證和考核。
實際應用成效與物流場景革新
在即時零售與連鎖餐飲供應鏈中，倉庫與司機間短暫交接時段存在管理盲點，依賴人工巡檢無法全覆蓋。凭藉G7易流的AI設備，司機作業時自動錄制交接過程，AI自動識別貨物狀態，保存現場完整數據，解決責任認定難題。此外，製造工廠大型場站利用AI自動完成火車入站及叉車出入庫台帳管理，減少人工作業，提高效率。新能源重卡車隊依靠AI即時安全評分與激勵機制，未遂事故明顯下降。城市配送則利用拍拍豆記錄冷鏈貨物交接過程，保障服務品質。這些應用顯示AI在現場作業監控與管理提升方面取得實質突破。
編輯觀點：物流AI落地需聚焦現場可見化與數據化
物流AI從單純模型演示轉向落實現場作業，強調通過硬體穿戴設備和車載端感知，實現物流現場行為的完整數據化與可見化，是此次轉型的核心。這不僅能提升管理透明度，降低糾紛和事故，也促使標準作業程序不再只是規範意識層面的要求，而能以數據形式直接驗證落實情況。對於創業者而言，這意味著物流科技的市場不再是單一算法優化，而是需要跨越軟硬體整合，關注場站與車輛現場的場景深耕，打造真正與操作端融合的產品與服務。驗證方向可從與實際運營場景結合的試點落地效果入手，觀察作業效率、事故率及管理成本的變化，從而確定技術與服務的實際價值。