（記者　張?zhí)K慧）據(jù)中新網(wǎng)報(bào)道，日前在北京發(fā)布的《2025中國產(chǎn)業(yè)帶發(fā)展趨勢報(bào)告》（以下簡稱“報(bào)告”）顯示，從全國產(chǎn)業(yè)帶看，工廠智能化整體呈現(xiàn)“東高、中快、西廣”的區(qū)域格局。報(bào)告觀察到，當(dāng)前工廠角色從代工者向品牌主轉(zhuǎn)變，工廠自有品牌崛起成為新亮點(diǎn)。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(jīng)驗(yàn)與規(guī)模的傳統(tǒng)模式，轉(zhuǎn)向以用戶為中心、AI驅(qū)動的智能經(jīng)營體系。

（圖片來源：攝圖網(wǎng)）

AI助力商業(yè)更高效

阿里巴巴旗下1688平臺的數(shù)據(jù)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(chǎn)品與技術(shù)。高頻且深度使用AI的商家數(shù)量顯著增加。

這不僅僅是一個滲透率數(shù)字，更預(yù)示著一種新商業(yè)常態(tài)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(kuò)大，這意味著AI正從最初的嘗鮮工具，轉(zhuǎn)變?yōu)樯虡I(yè)運(yùn)營中不可或缺的核心組件。這種轉(zhuǎn)變背后的驅(qū)動力在于，AI正變得越來越“懂生意”。它不再僅是執(zhí)行簡單重復(fù)任務(wù)的自動化程序，而是開始理解行業(yè)術(shù)語、市場動態(tài)、客戶偏好乃至供應(yīng)鏈的復(fù)雜博弈，從而提供具有商業(yè)洞察的智能決策支持。

這種能力的進(jìn)化，在實(shí)際商業(yè)場景中已轉(zhuǎn)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(tuán)隊(duì)通過AI實(shí)現(xiàn)了年銷售額1.5億元的驚人業(yè)績；東莞一位90后創(chuàng)業(yè)者經(jīng)營的飾品工廠，借助AI在15天內(nèi)登上品類榜首；深圳一家3C配件工廠通過AI驅(qū)動的柔性供應(yīng)鏈，在38天內(nèi)新品成交額突破1100萬元。這些案例表明，AI正在成為企業(yè)，特別是中小企業(yè)的“能力倍增器”，極大提升了資源配置效率和市場響應(yīng)速度。

B2B產(chǎn)業(yè)面臨多個核心挑戰(zhàn)

盡管AI助力商業(yè)更高效，但當(dāng)前B2B產(chǎn)業(yè)仍面臨幾大核心挑戰(zhàn)。在供給端，存在著極度的碎片化現(xiàn)象，數(shù)以百萬計(jì)的中小工廠構(gòu)成了龐大的供給網(wǎng)絡(luò)，但其數(shù)字化水平、管理能力、產(chǎn)品質(zhì)量參差不齊，導(dǎo)致難以整合形成穩(wěn)定、高效、透明的供給體系。在需求端，消費(fèi)升級與個性化趨勢使得市場需求高度非標(biāo)準(zhǔn)化，傳統(tǒng)的規(guī)?；?、標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)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(yàn)廠、談判到下單、履約、結(jié)算的決策鏈條極其冗長且環(huán)節(jié)繁多，大量依賴人工溝通與經(jīng)驗(yàn)判斷，效率低下且成本高昂。

更深層次的挑戰(zhàn)在于產(chǎn)業(yè)知識的沉淀與復(fù)用——許多工廠的核心競爭力依賴于老師傅或資深業(yè)務(wù)員的個人經(jīng)驗(yàn)與“隱性知識”，這些難以被量化、記錄和傳承，導(dǎo)致企業(yè)過度依賴個體，難以形成可迭代、可擴(kuò)展的系統(tǒng)性能力。當(dāng)AI技術(shù)介入這一復(fù)雜場景時，其初期效果并未如預(yù)期般立竿見影。

據(jù)1688商家發(fā)展中心總經(jīng)理王強(qiáng)透露，目前平臺上真正進(jìn)入AI深度應(yīng)用第三階段（即AI與核心業(yè)務(wù)流程深度整合、驅(qū)動關(guān)鍵決策）的商家占比不足5%。這5%的先鋒群體，大多是由學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、思想開放的新興創(chuàng)業(yè)者或“廠二代”所主導(dǎo)的企業(yè)。絕大多數(shù)傳統(tǒng)企業(yè)仍停留在利用AI進(jìn)行智能客服應(yīng)答、基礎(chǔ)文案生成或簡單數(shù)據(jù)分析的初級階段。

造成這種“深度應(yīng)用鴻溝”的原因錯綜復(fù)雜：其一，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱，企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴(yán)重，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，而高質(zhì)量、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)是AI模型有效訓(xùn)練的基石；其二，技術(shù)理解與人才短缺，許多傳統(tǒng)工廠缺乏既懂業(yè)務(wù)又懂技術(shù)的復(fù)合型人才來推動AI的落地與優(yōu)化；其三，改造成本與風(fēng)險顧慮，對現(xiàn)有工作流程進(jìn)行AI化改造往往需要不小的投入，且短期投資回報(bào)率存在不確定性，使得許多企業(yè)望而卻步；其四，行業(yè)特異性強(qiáng)，通用AI模型難以直接解決特定產(chǎn)業(yè)的復(fù)雜問題，而定制化開發(fā)門檻又過高。因此，AI在產(chǎn)業(yè)端的深度滲透，依然任重而道遠(yuǎn)。

強(qiáng)化AI2B能力，加深A(yù)I能力的產(chǎn)業(yè)滲透

面對挑戰(zhàn)，未來的核心方向在于不斷強(qiáng)化AI2B（人工智能對企業(yè)服務(wù)）的能力，并推動AI能力向產(chǎn)業(yè)肌理深處滲透。隨著技術(shù)演進(jìn)，AI正從一個可被選用的工具，逐漸演變?yōu)楫a(chǎn)業(yè)的“智能中樞”——一個能夠協(xié)同調(diào)度資源、優(yōu)化全局效率、并具備一定自主決策能力的核心系統(tǒng)。這意味著，未來產(chǎn)業(yè)帶的競爭分水嶺，將很大程度上取決于企業(yè)對確定性服務(wù)能力的構(gòu)建，以及其業(yè)務(wù)與AI技術(shù)的適配與融合程度。

報(bào)告所指出的，AI2B成為支撐產(chǎn)業(yè)升級的新一代數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，并推動“AI原生供應(yīng)鏈”快速成形，正是這一趨勢的集中概括。所謂“AI原生供應(yīng)鏈”，是指從需求感知、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、智能排產(chǎn)、柔性制造、物流配送到售后服務(wù)的全鏈條，都由AI深度驅(qū)動和優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)高度自動化、智能化與可自適應(yīng)調(diào)整。

要實(shí)現(xiàn)這一愿景，需從多個維度著力：在技術(shù)層面，需要發(fā)展更適配產(chǎn)業(yè)需求的垂直領(lǐng)域大模型和行業(yè)智能體（AI Agent），它們能深入理解行業(yè)知識，在減少“幻覺”的同時，提供高可靠性的決策支持。在數(shù)據(jù)層面，必須打破數(shù)據(jù)孤島，構(gòu)建統(tǒng)一、高質(zhì)量的企業(yè)數(shù)據(jù)平臺，將沉睡的數(shù)據(jù)資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為驅(qū)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(xù)升級其AI工具生態(tài)，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(yè)需積極培育數(shù)字化文化，培養(yǎng)或引進(jìn)人機(jī)協(xié)同的新型人才，重構(gòu)業(yè)務(wù)流程以適應(yīng)智能化運(yùn)作。

可以看見的是，目前，市場訂單正加速向兼具效率優(yōu)勢與確定性交付能力的優(yōu)質(zhì)產(chǎn)業(yè)帶集中。義烏（小商品、日用百貨、文創(chuàng)、玩具）已發(fā)展為需求消化中樞，依托AI2B驅(qū)動的數(shù)據(jù)選品、智能排產(chǎn)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(shù)碼）、汕頭（內(nèi)衣）則在垂直領(lǐng)域構(gòu)建護(hù)城河，通過AI賦能趨勢預(yù)測、精準(zhǔn)營銷與品控溯源，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定交付。