AI蝴蝶掀起產業帶上新一輪風暴

出品｜虎嗅商業消費組

作者｜苗正卿

題圖｜視覺中國

2026年初，臺州。

一家年銷售額超過3億元的“塑料收納柜”生產工廠老板林明（化名），決定大膽地把2026年的利潤目標上調一倍。讓他有自信的核心原因是，憑借AI，他的工廠正在經歷一場“員工與組織革命”。

原本由50人組成的設計團隊，如今濃縮為了一個借助AI工具的10人團隊，設計圖的產能提高到了2025年同期4倍；在選品端，林明的公司放棄了以往傳統的“開款”體系，轉而采用“AI選品-開款”（基于1688誠信通AI版）年度爆款率同比增長了26%；在質檢側，智能攝像頭+3D AI大模型的系統（基于梅卡曼德產品）的引入，讓原本的人工質檢效率提高了5倍。

距離臺州150公里外，寧波。

一家2021年組建的文具制造企業，從2024年開始在公司內部興起了一場“AI風暴”。以往，團隊需要憑借經驗豐富的老員工+銷量數據去預判下一個爆款文具是什么。但2024年開始，這家公司開始采用AI選品（基于1688誠信通AI版）并基于AI工具完成“消費趨勢數據分析”，他們對于消費趨勢的判斷，從過往“月度洞察”演變為了“幾分鐘內就可以掌握最新趨勢”。

同樣的事情，也發生在臺州寧波兩地西南方的東莞。

一家國內頭部潮玩公司的核心代工廠，已經在2025年初，開始采用基于3D 大模型技術（基于VAST的Tripo 3.0）的“圖轉模”手段，設計師的草圖可以通過AI在幾分鐘內生成為可以直接用于生產線的產品設計圖。

它們，是一場正在發生于中國制造業“關鍵末端”的AI風暴的縮影：大量生產制造中小型工廠、公司，正在通過AI降本增效、轉變生產方式、殺入新興品類……

這甚至不是只在中國發生的事情。

在日本，手辦公司MENOU+Good Smile Company在2025年二季度全線上線了基于AI的玩具外觀檢測系統、質檢系統，經過半年該公司檢測效率提升 80%，不良率降低 65%，人工成本減少 70%。

而美國的知名制鞋公司Summitz Footwear在2025年四季度上線了AI驅動+機械臂的半自動化運動鞋生產線，成功把生產線人工成本縮減80%，年產能預期提高近五倍。

伴隨這股風潮而來的，是國內外互聯網大廠、模型獨角獸針對制造型企業的AI心智爭奪戰——而這場競爭的本質并不以月活、ARR這些傳統數據為導向，因為這些AI產品最終扮演的角色是制造業的“新生產工具”，這意味著它要能夠貢獻產能。

虎嗅了解到，對于大部分中小制造商而言，目前AI能力最集中凸顯的有四個階段——

• 在生產設計端，制造商需要AI參與選品、開款、趨勢判斷、產品設計等環節；

• 在市場營銷側，制造商除了AI智能營銷外，還需要基于AIGC基礎高效完成營銷物料的產出；

• 而在后端，圍繞用戶的數據沉淀幾分析、客戶管理、客戶都正在高速進入“AI化”周期；

• 而對于一些公司而言，公司整體經營數據的AI化，也已經成為了提效的關鍵手段。

在1月初，虎嗅與1688商家智能總經理齊曉寧進行了深入交流。這個交流的背景是，作為擁有超過107萬個入駐商家的1688，在2024、2025年正在加速推動商家“AI升級”。

虎嗅了解，1688團隊通過APP改版、提供AI工具、改善平臺業務流等一系列手段，去推動這些中小制造商、貿易商實現AI化。

而中小制造商、中小商家，本質上是務實的“除非看到真實的利好、效率，一般很難積極主動擁抱某個新技術”，一位曾與虎嗅深度交流的汕頭玩具中小工廠負責人這樣說。

那么擺在1688面前的挑戰和機會，就有了共性價值：作為平臺，它們到底是如何去思考AI化這件事的？面對數以百萬計的中小商家，他們到底怎么去完成用戶的AI“牽引”？對于務實的中小商家、中小制造商們而言，到底什么樣的AI技術或者工具，是當下最需要的？

通過交流，虎嗅發覺，這個過程確實不易，且充滿探索特質。

早在2023年三季度，1688通過密集調研產業帶商家，識別出了這些商家普遍面臨的三大痛點：同質化競爭嚴重、買家需求過度碎片化、平臺工具和流程操作門檻較高。這也成了1688最早推動商家AI化時三個關鍵的源動力。

當時1688誠信通團隊的思路是，做基于AI的工具集合。他們一口氣開發出了包括標題生成、圖片美化、AI客服、廣告投放、經營分析等一系列單點AI工具……齊曉寧告訴虎嗅，當時的核心邏輯是“提效”。“大量中小商家其實是夫妻老婆店，他們甚至沒有單獨的專業運營團隊，所以我們試圖降低他們的操作難度，給他們提供各種AI助理工具。”

值得注意的是，這個階段1688誠信通所開發的AI工具“單點屬性”很明顯，針對一個痛點開發一個工具。

很快，到了2024年，1688團隊意識到，單點的AI工具并不能解決流程協同等更深刻的問題。“我們發現，商家其實需要的是能像團隊一樣工作的系統。”齊曉寧說，當時他們開始做2.0版本的產品，主要的方向是“AI數字員工團隊”，他們構建了包含店長、商品專員、客服專員、推廣專員、活動專員的虛擬團隊。本質上這些團隊是一個個Agent。

但Agent真的足以解決所有商家問題么？

1688團隊發現，隨著整個外貿和大盤情形變化，產業帶上的制造商家開始面臨利潤萎縮等挑戰，而且同質化加劇了賽道內卷。單點AI工具和Agent本質邏輯都是幫助商家提效，但到了2025年，“提效”已經無法徹底解決利潤挑戰了——在內卷的賽道里，大家都在提效的時候，提效已經不足以凸顯競爭力，而退化為了基礎必答題。

這個時候，1688團隊發現，商家對于“趨勢洞察”“用戶洞察”的需求急速放大。

“我們發現商家的核心痛點是，不知道生產什么能賺錢，我們意識到這才是當下AI所需要盡快幫他們解決的核心問題。”齊曉寧告訴虎嗅，他們在2025年開始針對“決策建議”這個環節重點開發AI能力和工具。他印象非常深刻的一個案例是，他曾去臺州拜訪一個中腰部塑料收納相關商家，當時商家的核心產品是露營拉桿車，但他們并不知道到底接下來該針對用戶的什么需求去開發新品。

齊曉寧讓團隊通過1688的AI工具結合行業數據，為這個商家做了詳細的分析，結果發現用戶存在一個長期被忽視的痛點“拉桿的角度不可調整”。這個商家迅速切入這個需求點，重新推出了一波新品，并且迅速在2025年兩個季度內實現毛利率兩位數增長。

虎嗅了解到，接下來1688誠信通團隊，也正在考慮單獨開發獨立的、直接面向市場的Agent（即在1688平臺之外，單獨的Agent）。這意味著，團隊正在考慮把AI能力作為一種服務和產品，單獨面向市場。

在與齊曉寧溝通過程中，他也分享了一些對于產業帶制造企業“行業AI化”的新認知，下附交流實錄：

虎嗅：你們最早開始做針對商家的AI工具和服務，是洞察到了哪些市場需求或者痛點？

齊曉寧：2023年9月前后，我們團隊不停走訪商家，發現三個非常明顯的共性痛點。第一個就是同質化競爭，太卷了；第二個是買家行為開始變得飄忽不定，商家發現客戶出現越來越多小單采購，這意味著需要越來越多的柔性定制，客戶不愿意囤貨了，商家接不到大單了；一些產業帶的新商家會覺得平臺上的頁面、功能太復雜了，很多團隊其實是夫妻老婆店，老板娘自己兼任運營，他們不太會用復雜的工具。

虎嗅：你觀察中，在商家所面臨的環節里，有哪個環節是當下痛點非常明顯的？

齊曉寧：選品開款其實非常難。首先商家要收集大量數據，他們并不知道需求到底在哪？其次，他們對于產品生產出來能不能賣掉是存疑的。我給你舉個例子，比如一個小拉桿箱，開模具的成本可能會高達30萬，然后開模需要45天左右，如果你用了45天+30萬做了這件事結果產品賣不出去，那只能在倉庫里成為爛賬。我們現在是用AI工具在做這件事。我們是怎么做呢，我們會基于AI去分析全網對某個品的好評、差評，還會結合各種內容平臺比如小紅書、B站上的用戶反饋。然后AI會挖掘出用戶潛在的痛點，我們會把這樣的產品痛點告訴商家。

對商家而言，其實是既有產品上一些針對用戶痛點的細節變化、功能調整，但往往會帶來銷量的變化。我們還可以用AI做好設計圖或者物料，然后放到小紅書抖音上，去看看用戶對于潛在新品的反饋，這些數據也會成為新的決策物料。本質上這是幫助用戶做決策。

我們現在越來越多的精力放在了用AI“幫助用戶做決策”這件事上。有這樣一些問題，我們發現是商家最感興趣的：你生產什么樣的產品、品質，利潤就能提高？什么樣的客戶值得你花精力去維護？什么樣的市場值得你去開拓？這些問題其實都需要基于大量的數據獲取和分析能力，以及需要足夠的市場敏感度，這是AI能夠帶來的質變的環節。

虎嗅：你觀察到的，什么類型的產業帶商家，更熱衷于擁抱AI？

齊曉寧：我們發現一個有趣的現象。頭部的一萬個商家，反而是AI滲透率最高的，這和我們最早想想的不太一樣。我們最早做事情，覺得是不是AI會先幫助到那些運營能力弱的、中腰部以下是商家，但我們發現頭部一萬個商家更愿意讓授權數字員工自動執行任務。可以說越是頭部的商家，AI使用的廣度、深度越大。

我覺的，產業帶商家擁抱AI這個趨勢已經是不可逆的大趨勢。尤其現在產業帶商家里，一些年輕的85后、90后二代開始接班，他們對于AI的擁抱度非常高。基本上服裝這些品類，AI已經成為它們流程上的不可或缺的一環了。

虎嗅：針對產業帶商家做AI服務或者產品，有什么很明顯的痛點或者難點？

齊曉寧：一個很微妙的環節是，如果AI工具觸碰到“商家的錢”的部分，事情會變得謹慎起來。比如全托管模式，AI可能會幫助商家做推廣，AI判斷眼下處于好的廣告節點，可能就會自動參與其中。但商家對于“被動花錢”這個事情的接受度是有限的。商家會說“不要碰我的錢”。

從數據上，這些AI參與的投放和廣告，ROI一定是好的，但就算有數據支撐，商家還是會來質疑“為什么花我的錢了。”所以做AI產品和服務，碰到用戶最核心的賬和錢的時候，產品可能會踩坑。我們后來是設計了多層確認體系，確保用戶“確認”后，才敢“碰他的錢”。

第二個難點是交互頁面。產業帶的中小商家非常多，他們對于平臺AI產品到底長什么樣子，需求是不同的。他們需要這個東西操作起來足夠容易且還能幫他們做生意。這個交互界面其實是非常難設計的，而且這應該是一個需要持續動態調整、升級的環節，整個行業也沒有永恒的固定標準答案。

這里面又涉及三層問題：UI本身到底是不是足夠容易去用？Agent到底是不是足夠聰明？你依賴的數據到底是不是足夠多、質量足夠高。在這三層問題之上，還有一個難題，就是到底該怎么把AI能力“表達”給用戶，讓他們真正用起來。

虎嗅：你們是怎么去衡量AI產品或者工具成功與否的？月活還是帶來的GMV增量？

齊曉寧：我們分為三層去思考產品。第一層，我們會思考到底產品的AI能力怎么樣？我們有一套評估體系，這里面包括專家評估、也包括模型的自動評估、用戶反饋等等，每個月我們會出一個評估分數。

第二層是用戶指標，就是到底有多少用戶在用，包括了日活、周活等。ToB產品其實周活更準確，因為做生意的不一定每天都到平臺來看，但每周會至少來一兩次。我們會看周活，以及用戶留存。

第三層是我們要看用戶的AI任務數，就是到底用你產品的Agent執行了多少任務。這里面還會包括更深層的經營指標，比如產品的續簽率。但從產品本身看，這三層是我們思考的基本維度。

虎嗅：你覺得接下來針對產業帶商家，AI這件事的機會在哪？

齊曉寧：我們有一個預判，就是產業帶中小企業什么時候開始討論基于AI的組織架構的時候，那么可能一個更大的AI變革趨勢就出現了。我們預判可能2026年底會有一個窗口期。這并不是說，原本組織架構里面的一部分人被AI替代了，而是所有的流程都會基于AI產生變化。我們認為，這種針對全流程的AI工具或者服務，是未來的趨勢。

這里面掩藏的真正需求點就是幫助用戶做決策。它的呈現形式可能是一種“系統”，但根本目標是幫助做決策。

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