工廠智能化亮點紛呈　AI從“生意搭子”向“智能中樞”躍遷

（記者　張蘇慧）據中新網報道，日前在北京發布的《2025中國產業帶發展趨勢報告》（以下簡稱“報告”）顯示，從全國產業帶看，工廠智能化整體呈現“東高、中快、西廣”的區域格局。報告觀察到，當前工廠角色從代工者向品牌主轉變，工廠自有品牌崛起成為新亮點。中小工廠借助AI智能體直連全球買家，高附加值制造則向中西部有序遷移。目前，源頭工廠正從依賴經驗與規模的傳統模式，轉向以用戶為中心、AI驅動的智能經營體系。

（圖片來源：攝圖網）

AI助力商業更高效

阿里巴巴旗下1688平臺的數據顯示，截至2025年12月30日，平臺超100萬家商家中，每天有超過29萬商家在使用1688 AI產品與技術。高頻且深度使用AI的商家數量顯著增加。

這不僅僅是一個滲透率數字，更預示著一種新商業常態的形成。尤其值得注意的是，高頻且深度使用AI的商家群體正在迅速擴大，這意味著AI正從最初的嘗鮮工具，轉變為商業運營中不可或缺的核心組件。這種轉變背后的驅動力在于，AI正變得越來越“懂生意”。它不再僅是執行簡單重復任務的自動化程序，而是開始理解行業術語、市場動態、客戶偏好乃至供應鏈的復雜博弈，從而提供具有商業洞察的智能決策支持。

這種能力的進化，在實際商業場景中已轉化為可觀的效能提升。例如，在1688平臺上，蕪湖一個僅6人的制鞋團隊通過AI實現了年銷售額1.5億元的驚人業績；東莞一位90后創業者經營的飾品工廠，借助AI在15天內登上品類榜首；深圳一家3C配件工廠通過AI驅動的柔性供應鏈，在38天內新品成交額突破1100萬元。這些案例表明，AI正在成為企業，特別是中小企業的“能力倍增器”，極大提升了資源配置效率和市場響應速度。

B2B產業面臨多個核心挑戰

盡管AI助力商業更高效，但當前B2B產業仍面臨幾大核心挑戰。在供給端，存在著極度的碎片化現象，數以百萬計的中小工廠構成了龐大的供給網絡，但其數字化水平、管理能力、產品質量參差不齊，導致難以整合形成穩定、高效、透明的供給體系。在需求端，消費升級與個性化趨勢使得市場需求高度非標準化，傳統的規模化、標準化生產模式難以靈活匹配日益碎片化、多元化的個性訴求。在交易流程上，從尋源、詢盤、比價、驗廠、談判到下單、履約、結算的決策鏈條極其冗長且環節繁多，大量依賴人工溝通與經驗判斷，效率低下且成本高昂。

更深層次的挑戰在于產業知識的沉淀與復用——許多工廠的核心競爭力依賴于老師傅或資深業務員的個人經驗與“隱性知識”，這些難以被量化、記錄和傳承，導致企業過度依賴個體，難以形成可迭代、可擴展的系統性能力。當AI技術介入這一復雜場景時，其初期效果并未如預期般立竿見影。

據1688商家發展中心總經理王強透露，目前平臺上真正進入AI深度應用第三階段（即AI與核心業務流程深度整合、驅動關鍵決策）的商家占比不足5%。這5%的先鋒群體，大多是由學習能力強、思想開放的新興創業者或“廠二代”所主導的企業。絕大多數傳統企業仍停留在利用AI進行智能客服應答、基礎文案生成或簡單數據分析的初級階段。

造成這種“深度應用鴻溝”的原因錯綜復雜：其一，數據基礎薄弱，企業內外部數據孤島現象嚴重，數據質量參差不齊，而高質量、結構化的數據是AI模型有效訓練的基石；其二，技術理解與人才短缺，許多傳統工廠缺乏既懂業務又懂技術的復合型人才來推動AI的落地與優化；其三，改造成本與風險顧慮，對現有工作流程進行AI化改造往往需要不小的投入，且短期投資回報率存在不確定性，使得許多企業望而卻步；其四，行業特異性強，通用AI模型難以直接解決特定產業的復雜問題，而定制化開發門檻又過高。因此，AI在產業端的深度滲透，依然任重而道遠。

強化AI2B能力，加深AI能力的產業滲透

面對挑戰，未來的核心方向在于不斷強化AI2B（人工智能對企業服務）的能力，并推動AI能力向產業肌理深處滲透。隨著技術演進，AI正從一個可被選用的工具，逐漸演變為產業的“智能中樞”——一個能夠協同調度資源、優化全局效率、并具備一定自主決策能力的核心系統。這意味著，未來產業帶的競爭分水嶺，將很大程度上取決于企業對確定性服務能力的構建，以及其業務與AI技術的適配與融合程度。

報告所指出的，AI2B成為支撐產業升級的新一代數字基礎設施，并推動“AI原生供應鏈”快速成形，正是這一趨勢的集中概括。所謂“AI原生供應鏈”，是指從需求感知、產品設計、智能排產、柔性制造、物流配送到售后服務的全鏈條，都由AI深度驅動和優化，實現高度自動化、智能化與可自適應調整。

要實現這一愿景，需從多個維度著力：在技術層面，需要發展更適配產業需求的垂直領域大模型和行業智能體（AI Agent），它們能深入理解行業知識，在減少“幻覺”的同時，提供高可靠性的決策支持。在數據層面，必須打破數據孤島，構建統一、高質量的企業數據平臺，將沉睡的數據資產轉化為驅動AI的“燃料”。在平臺層面，像1688、百度愛采購等B2B平臺需要持續升級其AI工具生態，降低商家使用門檻，提供從“AI外掛”到“AI共生”乃至“AI原生”的全套解決方案。在組織層面，企業需積極培育數字化文化，培養或引進人機協同的新型人才，重構業務流程以適應智能化運作。

可以看見的是，目前，市場訂單正加速向兼具效率優勢與確定性交付能力的優質產業帶集中。義烏（小商品、日用百貨、文創、玩具）已發展為需求消化中樞，依托AI2B驅動的數據選品、智能排產與柔性快反能力，高效承接海量碎片化訂單。廣州（女裝、美妝）、深圳（數碼）、汕頭（內衣）則在垂直領域構建護城河，通過AI賦能趨勢預測、精準營銷與品控溯源，實現穩定交付。