（记者 张苏慧）据中新网报道，日前在北京发布的《2025中国产业带发展趋势报告》（以下简称“报告”）显示，从全国产业带看，工厂智能化整体呈现“东高、中快、西广”的区域格局。报告观察到，当前工厂角色从代工者向品牌主转变，工厂自有品牌崛起成为新亮点。中小工厂借助AI智能体直连全球买家，高附加值制造则向中西部有序迁移。目前，源头工厂正从依赖经验与规模的传统模式，转向以用户为中心、AI驱动的智能经营体系。

（图片来源：摄图网）

AI助力商业更高效

阿里巴巴旗下1688平台的数据显示，截至2025年12月30日，平台超100万家商家中，每天有超过29万商家在使用1688 AI产品与技术。高频且深度使用AI的商家数量显著增加。

这不仅仅是一个渗透率数字，更预示着一种新商业常态的形成。尤其值得注意的是，高频且深度使用AI的商家群体正在迅速扩大，这意味着AI正从最初的尝鲜工具，转变为商业运营中不可或缺的核心组件。这种转变背后的驱动力在于，AI正变得越来越“懂生意”。它不再仅是执行简单重复任务的自动化程序，而是开始理解行业术语、市场动态、客户偏好乃至供应链的复杂博弈，从而提供具有商业洞察的智能决策支持。

这种能力的进化，在实际商业场景中已转化为可观的效能提升。例如，在1688平台上，芜湖一个仅6人的制鞋团队通过AI实现了年销售额1.5亿元的惊人业绩；东莞一位90后创业者经营的饰品工厂，借助AI在15天内登上品类榜首；深圳一家3C配件工厂通过AI驱动的柔性供应链，在38天内新品成交额突破1100万元。这些案例表明，AI正在成为企业，特别是中小企业的“能力倍增器”，极大提升了资源配置效率和市场响应速度。

B2B产业面临多个核心挑战

尽管AI助力商业更高效，但当前B2B产业仍面临几大核心挑战。在供给端，存在着极度的碎片化现象，数以百万计的中小工厂构成了庞大的供给网络，但其数字化水平、管理能力、产品质量参差不齐，导致难以整合形成稳定、高效、透明的供给体系。在需求端，消费升级与个性化趋势使得市场需求高度非标准化，传统的规模化、标准化生产模式难以灵活匹配日益碎片化、多元化的个性诉求。在交易流程上，从寻源、询盘、比价、验厂、谈判到下单、履约、结算的决策链条极其冗长且环节繁多，大量依赖人工沟通与经验判断，效率低下且成本高昂。

更深层次的挑战在于产业知识的沉淀与复用——许多工厂的核心竞争力依赖于老师傅或资深业务员的个人经验与“隐性知识”，这些难以被量化、记录和传承，导致企业过度依赖个体，难以形成可迭代、可扩展的系统性能力。当AI技术介入这一复杂场景时，其初期效果并未如预期般立竿见影。

据1688商家发展中心总经理王强透露，目前平台上真正进入AI深度应用第三阶段（即AI与核心业务流程深度整合、驱动关键决策）的商家占比不足5%。这5%的先锋群体，大多是由学习能力强、思想开放的新兴创业者或“厂二代”所主导的企业。绝大多数传统企业仍停留在利用AI进行智能客服应答、基础文案生成或简单数据分析的初级阶段。

造成这种“深度应用鸿沟”的原因错综复杂：其一，数据基础薄弱，企业内外部数据孤岛现象严重，数据质量参差不齐，而高质量、结构化的数据是AI模型有效训练的基石；其二，技术理解与人才短缺，许多传统工厂缺乏既懂业务又懂技术的复合型人才来推动AI的落地与优化；其三，改造成本与风险顾虑，对现有工作流程进行AI化改造往往需要不小的投入，且短期投资回报率存在不确定性，使得许多企业望而却步；其四，行业特异性强，通用AI模型难以直接解决特定产业的复杂问题，而定制化开发门槛又过高。因此，AI在产业端的深度渗透，依然任重而道远。

强化AI2B能力，加深AI能力的产业渗透

面对挑战，未来的核心方向在于不断强化AI2B（人工智能对企业服务）的能力，并推动AI能力向产业肌理深处渗透。随着技术演进，AI正从一个可被选用的工具，逐渐演变为产业的“智能中枢”——一个能够协同调度资源、优化全局效率、并具备一定自主决策能力的核心系统。这意味着，未来产业带的竞争分水岭，将很大程度上取决于企业对确定性服务能力的构建，以及其业务与AI技术的适配与融合程度。

报告所指出的，AI2B成为支撑产业升级的新一代数字基础设施，并推动“AI原生供应链”快速成形，正是这一趋势的集中概括。所谓“AI原生供应链”，是指从需求感知、产品设计、智能排产、柔性制造、物流配送到售后服务的全链条，都由AI深度驱动和优化，实现高度自动化、智能化与可自适应调整。

要实现这一愿景，需从多个维度着力：在技术层面，需要发展更适配产业需求的垂直领域大模型和行业智能体（AI Agent），它们能深入理解行业知识，在减少“幻觉”的同时，提供高可靠性的决策支持。在数据层面，必须打破数据孤岛，构建统一、高质量的企业数据平台，将沉睡的数据资产转化为驱动AI的“燃料”。在平台层面，像1688、百度爱采购等B2B平台需要持续升级其AI工具生态，降低商家使用门槛，提供从“AI外挂”到“AI共生”乃至“AI原生”的全套解决方案。在组织层面，企业需积极培育数字化文化，培养或引进人机协同的新型人才，重构业务流程以适应智能化运作。

可以看见的是，目前，市场订单正加速向兼具效率优势与确定性交付能力的优质产业带集中。义乌（小商品、日用百货、文创、玩具）已发展为需求消化中枢，依托AI2B驱动的数据选品、智能排产与柔性快反能力，高效承接海量碎片化订单。广州（女装、美妆）、深圳（数码）、汕头（内衣）则在垂直领域构建护城河，通过AI赋能趋势预测、精准营销与品控溯源，实现稳定交付。