“今年上半年我在山东临沂见了一位满头白发的 90 后老板，他们公司的年销售额超过 3 亿元，但利润却不到 1000 万。”1688商家发展中心总经理王强在日前接受媒体采访时讲道，“白天睡觉、晚上陪客户，这是他们为此生意的主要方式。”
事实上，这不是个例，而是中国数百万中小工厂主的真实缩影——规模在增长，利润在萎缩；订单在增加，确定性在流失。
这种悖论背后，是一场深刻的结构性撕裂，是当前 B2B 产业面临的系统性挑战：合规成本持续攀升，环保、税务、用工等要求日益刚性；与此同时，供给极端碎片化、需求高度非标化，交易决策链冗长，产业经验变得难以沉淀和复用。这使得过去依靠压价和人情关系维系的生意模式，在今天已经难以为继。
换言之，中国产业带的底层逻辑正在被彻底重构，“K 型复苏”成为新常态，头部企业加速扩张，尾部企业加速出清，一个尖锐的问题摆在所有中小工厂面前——出路究竟在哪？
1688 在刚刚发布的《2025 中国产业带发展趋势报告》（以下简称“报告”）中给出了他们的答案：2025 年，中国产业带开始迈向 AI 原生时代。这不是又一次简单的工具升级，而是一场历史性跨越：从“数字化”向“智能化”的范式转变。在这场变革中，AI 不再是可有可无的“外挂”，而是决定生死存亡的“操作系统”。
该报告基于 1688 平台 26 年产业带深耕经验，整合覆盖全国 70%一级产业带、超百万家源头厂商的真实交易大数据，系统分析了 AI 在产业带的演进路径。
从“卷成本”到“拼确定性”，中国产业带的游戏规则正在被重写
如果说过去二十年产业带的竞争关键词是“规模”与“成本”，那么今天，“确定性”正迅速取代“低价”，成为新的护城河。所谓确定性，不只是按时交货，更包括产品品质稳定、服务响应及时、需求预测精准、合规风险可控。并且，这些变化的覆盖范围不仅限于国内市场，更是全球性的。
报告指出，产业带“江湖规矩”和“权力地图”正被彻底重写，“外转内”与“内转外”并行，产能外迁与产业内移共振，工厂正从“代工者”蜕变为“品牌主”。
而 AI，成了构建确定性的核心引擎，基于 AI 原生的下一代供应链呼之欲出。
据王强分享，深圳一家 3C 配件厂商深圳众鑫通泰曾深陷“低价、欠款、无客”的死循环，但他们通过 AI 分析亚马逊上的用户差评发现，一款手机支架的核心痛点是“粘不牢、价格高”，并据此开发出了采用真空磁吸技术的新品，同时，借助 AI 生成的油管爆款视频进行推广，这家工厂最终实现了跨境业务占比突破 70%，毛利率远超同行。
另一家位于安徽芜湖的一个 6 人鞋企也在 2024 年借助 AI 工具实现了惊人跃升：上新效率提升 4 倍，支付转化率提升 41%，全年销售额达 1.5 亿元。他们没有设计师，就用 AI 完成换色、场景图和视频生成；没有客服团队，就部署 7×24 小时自动响应系统；甚至通过 AI 分析 TikTok 热门搜索词，捕捉全球潮流趋势。“AI 已经是趋势了，等别人都试完再上，你就被淘汰了。”芜湖苏禾鞋业张云这样说。
类似的故事正在更多产业带上演。报告显示，和这些工厂一样，越来越多的中小企业正通过 AI 将内贸积累的柔性快反、品控能力“翻译”为跨境竞争力。AI 不再只是巨头的游戏，它同样成为了小微商家对抗规模劣势的“杠杆”。
具体而言，AI 已深度融入商家端的三大核心场景：选品方面，通过全球电商平台评论与社媒热词，反向定义产品；小单快返方面，基于柔性供应链使得响应周期大幅缩短；智能质检方面，用图像识别替代人工目检，使得效率大幅提升。
1688 公共事务部总经理范敏强调，这些变化背后指向了这样一种进化逻辑——AI 正在驱动三大“位移”：
第一，决策机制位移，从依赖“老师傅经验”转向依赖“AI 产业大脑”；第二，组织形态位移：从“人盯人”管理转向“AI 调度+人机协同”；第三，核心竞争力位移，从“模具和产能”转向“数据驱动的快速迭代能力”。
正如报告所示，2026 年起，增长将向能稳定交付、直连用户、自主开款的源头工厂集中。未来的赢家，不是规模最大、也不是成本最低的，而是将 AI 融入血液，构建起“效率×合规×确定性”新护城河的企业” 。在这个新规则下，“确定性”本身就成了最稀缺的资源，能否用好 AI，则成了企业穿越周期的关键。
超越“生意搭子”，AI 从来不只是一个工具
当然，这场跃迁并非坦途。数据孤岛、模型泛化能力不足、复合型人才短缺仍是大多数企业在 AI 应用落地过程中遇到的主要瓶颈。尤其在传统产业带，许多工厂连基础的 ERP 系统都没能打通，导致 AI 系统缺乏高质量、结构化的数据输入。
面对这些现实约束，企业可以选择从最小可行场景切入，以业务价值反推技术建设。以深圳众鑫通泰为例，他们并不是从一开始就试图构建“全厂智能大脑”，而是聚焦一个具体痛点——“用户为什么差评我们的手机支架？” 通过抓取公开电商平台评论这一无需内部系统打通的外部数据源，快速验证了 AI 选品的价值，再逐步将成功经验延伸至生产排程与质检环节。这种“由外而内、由点及面”的路径，有效绕开了初期数据孤岛的制约。
针对模型泛化难题，目前市场上已经有平台开始探索基于跨商家、跨品类的聚合数据，提炼具有行业共性的智能能力。比如 1688 依托其覆盖全国 70%一级产业带的交易网络，正尝试把成功案例中从选品洞察、质检规则到履约优化的 AI 应用逻辑，抽象为可借鉴的方法论甚至工具原型，以降低单个工厂的试错成本。
而破解人才困局的关键，在于构建“人机协同”的新工作流，而非追求全能型个体。拿芜湖苏禾鞋业这个 6 人企业来说，他们并没有 AI 工程师，也没有技术背景，仅仅通过应用 AI 工具，就实现了设计、营销与客户服务的全面提效。
王强表示：“未来的 AI 的卷应该是，你是不是让 AI 把你做成一套的体系或系统？而不仅仅是一个工具。” 换言之，AI 的价值不在于炫技，而在于能否系统性解决已知问题。
报告中对中国产业带进化进行了三阶段划分，随着 AI 应用深度的变化，企业将从“AI 外挂”进入“AI 共生”乃至“AI 原生”。而这也恰恰是企业应对以上一系列挑战的底层逻辑，企业不应该把 AI 当作一个孤立的技术项目，而是将其视为重构业务流程、组织协作与客户价值的契机。
对于身处这一变革浪潮中的企业，报告还给出了三条行动建议：
第一，要信仰 AI，用 AI 做生意，把工厂变成真正的“硅基工厂”——让每一条产线都听得懂需求、看得见订单、控得住质量；第二，要做足确定性，品控要硬、履约要稳、服务要好；第三，要布局双循环，AI 正在模糊内需与跨境的边界，因此企业需要一套 AI 系统，通做全球生意。
当 AI 不再是“生意搭子”，而成为产业运行的“智能中枢”，中国制造业的下一轮红利，才真正拉开序幕。这场变革不会一夜完成，但方向已然清晰：谁能把不确定性转化为确定性，谁就能在新秩序中占据主动。而 AI，正是那把最关键的钥匙。
