中国制造的刻板印象正在被出海和生成式AI改变

中国制造业繁盛强大，占据全球 30% 以上的产能，是名副其实的世界工厂。

这些产能并非孤立存在，它天然为全球市场准备。中国制造 2000 年初就是外贸导向。中国制造业拥有深厚的产业基础、不断创新的科技实力和敏锐的市场洞察力。2020 年之后，中国制造的出海步伐在加速。

世界银行数据显示，2004 年中国工业增加值仅 0.63 万亿美元，全球占比 8.6%。近 20 年来，中国工业增加值在全球占比不断攀升。2022 年中国工业增加值 4.98 万亿美元，全球占比高达 30.8%。2021 年（世界银行公开统计数据截至 2022 年，其中美国截至 2021 年），中国工业增加值甚至比美国（2.50 万亿美元）、日本（1.05 万亿）、德国（0.81 万亿）三者的总和还高。

不同年代，中国制造给世界的印象大不相同。2000 年初，中国制造留给世界的印象是服装、鞋帽、玩具；2010 年之后，中国制造留给世界的印象是电脑、家电、手机；2020 年之后，中国制造留给世界的印象是潮流硬件、光伏风电、动力电池、新能源汽车。

2000 年代早期的中国制造约等于低端制造，“八亿件衬衫的利润才能换一架空客飞机”是当时的真实写照。出海的中国企业“一个背包走天下”，靠的是“胆子大、路子野”。

经历 20 余年转型升级，一批性价比很高、质量过硬、技术创新的中国制造正席卷全球。小到平衡车、充电宝、吹风机、运动相机、扫地机器人、手机，大到电脑、家电、新能源汽车、光伏风电、重型机械……

世界对中国制造依旧存在诸多误解，产能过剩、低价竞争是常见的看法。其实不然——2020 年代各行各业出海风靡全球，中国制造靠的是技术创新、团队作战，以及强大的供应链网络、高质量的组织能力。

中国制造利用新技术不断创新，最终实现领先。比如，近一年来，中国制造企业就把生成式 AI 用在设计研发、生产管理、产品质检、客户服务等环节。生成式 AI 不是中国从 0 到 1 首创的技术，但中国制造企业正在探索从 1 到 100 的应用创新。

中国制造不再是单打独斗，而是抱团作战、专业分工。企业不仅会跟着国内产业链上下游伙伴一起出海，还会在全球市场找到合适的合作伙伴。比如，亚马逊云科技就是很多中国制造企业的重要伙伴。

亚马逊云科技全球企业战略总经理 Ishit Vachhrajani 5 月 29 日在一场小规模交流会中表示，中国企业有出海的雄心壮志。亚马逊云科技会提供全球区域的云端技术、大模型技术帮助中国客户实现创新，为他们的企业创造价值。

中国制造改头换面

中国制造的出海早已转型升级、改头换面。

目前，中国货物出口是以机电、高新技术产品为主。国民经济和社会发展统计公报数据显示，2014 年之后，中国机电产品（机械、电器、电子设备等）在货物出口总额中占比长期接近 60%，高新技术产品（计算机、光电、材料等）在货物出口总额中占比长期在 24%-30% 之间。

中国的智能硬件在全球造就了一个又一个隐形小巨人。它们看似不起眼，却能在所处领域做到全球领先。中国制造的消费电子因此被赋予了“潮流硬件”的标签。

九号公司是一家以电动平衡车、滑板车为主业的硬件企业。2015 年被小米投资之后，该公司收购了全球平衡车鼻祖美国赛格威公司。财报显示，2023 年九号公司海外收入占比 47%。九号公司的业务覆盖欧美、澳新、日韩等主流市场，2023 年电动滑板车在欧洲市场份额名列前茅。

安克创新是一家以数码充电产品为主的硬件企业，总部在湖南长沙。靠销售充电宝、家用光伏储能、智能安防、智能清洁、蓝牙耳机、智能音箱等产品，安克创新 2023 年营收高达 175 亿元。安克创新的海外收入占比高达 96%，业务覆盖北美、欧洲、日本、中东等主要市场。

绿米联创是一家智能家居企业，也是小米生态链企业。绿米联创的产品除了智能插座、智能门锁、智能网关，甚至包括智能宠物喂食器。它打通了 Apple Home、Google Home 智能家居协议，在海外取得了较大进展。截至 2023 年 9 月，绿米联创全球用户超 1100 万，激活设备超 3600 万，覆盖 42 个国家和地区。

出口、出海一字之差，含义却千差万别。早年，中国制造企业只是纯粹出口做外贸。思路是尽量压低国内外运营成本，利用海外市场创收。如今智能汽车、智能硬件企业出海时，会选择深度本地化——比如直接采用当地人才，汲取全球前沿技术。核心目的是，因地制宜进行业务创新，提升运营管理水平。

智能汽车是中国制造取得突破的新兴领域。2023 年，中国超越日本成为全球最大的汽车出口国。中国汽车工业协会的数据显示，2023 年中国汽车整车出口 491 万辆，同比增长 57.9%。其中，新能源汽车出口 120 万辆，同比增长 77.6%。当年，日本汽车出口 442 万辆，德国汽车出口 311 万辆。

目前，中国汽车出口位居领先企业是上汽集团，2023 年上汽集团海外市场销售汽车 120.8 万辆，同比增长 18.8%。小鹏汽车这样的“新势力”则是把市场拓展到了瑞典、荷兰和丹麦等北欧国家。

上汽海外出行、小鹏汽车、九号公司、安克创新、绿米联创，这些新一代中国制造企业普遍有类似的特点，它们愿意为创新付出成本，提升自己的技术领导力。这些企业在布局海外市场时选择了与亚马逊云科技合作。亚马逊云科技为之提供云计算、生成式 AI 等技术平台，上述企业则是用产品技术解决自身实际业务问题。

比如，上汽海外出行利用亚马逊云科技部署了智能网联平台，这套平台成为它在海外市场的差异化优势之一。小鹏汽车基于亚马逊云科技在海外构建了数据湖，并用机器学习进行智能化分析。九号公司把各类 App、车联网平台和大数据分析平台、都部署在了亚马逊云科技上。安克创新则把核心 ERP（企业资源管理）、数据库系统部署在亚马逊云科技上。绿米联创直接使用了亚马逊的 Private CA 获得智能设备认证数字证书，很快融入国际市场的全屋智能连接标准协议。

步步为营的创新

联讯动力咨询公司总经理林雪萍是制造领域的研究者。在林雪萍看来，早期凭借廉价劳动力，中国确实吸引了很多外资企业。但中国制造后期崛起中，劳动力因素大大下降。中国制造的核心竞争力是强大的供应链网络、高质量的组织能力。此外，中国企业在新兴赛道敢冒险、敢投入，也是核心竞争力之一。

一家国际管理咨询公司中国区负责人的观点是，中国企业并不擅长从 0 到 1 的创新，但擅长从 1 到 100 的创新。从 0 到1 不容易，从 1 到 100 同样很难。中国拥有丰富的产业生态、消费场景，新技术容易被企业规模转化和应用落地。这种步步为营的创新，容易打造出有全球竞争力的产品。

5 月 29 日，在亚马逊云科技中国峰会上，亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技大中华区总裁储瑞松演讲时表示，中国制造业在持续向数字化、智能化、高端化转型。亚马逊云科技除了关注本地 IT 系统上云，还关注工程和设计、智能制造、智能产品与服务、客户体验等领域如何利用云和生成式 AI 创造更大价值。

生成式 AI 首创于美国市场。不过，一批中国制造企业正在探索从 1 到 100 的应用创新，甚至跑在了前面。中国制造企业用生成式 AI 在设计研发、流程管理、产品质检、客户服务等各个环节取得了进展，这有效提升了它们在海外市场的竞争力。

一些中国企业 CIO（首席信息官）正在思考如何渐进式地落地生成式 AI。近期他们表达了一个观点，落地生成式 AI，首先要算清投入产出比，然后从营销、客服、数据报表等有成熟案例的业务场景试点，再大规模部署，最后才制定相应的顶层战略，并匹配相应的人才队伍——这与以往的新技术战略的设计与应用是完全不同的思路。

2023 年海尔创新设计公司和 Nolibox（计算美学）公司、亚马逊云科技合作，共同把生成式 AI 融入到工业设计之中。Nolibox 是一家人工智能设计服务公司，它为海尔交付了一套可以使用 AI 绘画大模型的自动化设计系统应用。亚马逊云科技在工程和设计方面，支持客户使用云上的弹性算力和 HPC（高性能算力），实现工程设计的大规模仿真。

海尔这套自动化设计系统上线后，设计周期可以从几周压缩到几天。这套设计系统解决了一个难点，好设计往往周期长，设计质量受到设计师能力、灵感的影响，但是生成式 AI 可以通过批量生成的方式“复制灵感”，提高设计下限。

IoT（物联网）和生成式 AI 相结合，可以使企业的业务流程变得更智能。长园飞轮是一家能源物联网产品解决方案商。这家公司既销售智能电网设备，也从事能源互联网技术服务。核心产品包括光伏运维平台、虚拟电厂平台。长园飞轮和亚马逊云科技合作，把两个核心产品接入生成式 AI。解决的问题是，可以通过算法模型预测分布式电源、储能、多类用电负荷在不同场景下的数据，帮客户做出准确的能源管理决策。

工业质检，过去几年小样本、小数据、小模型的质检方案一直是国内主流。它的问题是，缺陷样本收集难、数据标注成本高，难以学习罕见的瑕疵数据。随着生成式 AI 的到来，基于 AI 视觉工业质检正在发生变化。

微亿智造主要向汽车、半导体、消费电子等领域的企业销售工业质检解决方案。微亿智造和亚马逊云科技合作，把生成式 AI 用在了工业质检之中。大模型可以在质检过程中不断迭代学习，识别形态不定、位置不定的缺陷。减少传统检测算法的漏判和误判，提高检测效率和准确性，同时可以进入生产系统的流程，回溯质量问题和瑕疵出现的具体环节与辅助判断原因。

客户服务是生成式 AI 正在快速发挥优势的一个领域。正浩 EcoFlow 是一家移动储能公司，它生产的户外电源常被用于自驾远行。这家公司过去在东南亚、印度、日本等国家都成立过呼叫中心。不过，人工客服培训时间长、回答不准确等问题一直困扰着正浩 EcoFlow。

2023 年以来，它和亚马逊云科技合作，用生成式 AI 建立了全球智能联络中心。建立生成式 AI 客服背后有一个庞大的知识库。客户提问的时候，所有信息都从知识库调取，它的部署门槛较低，但又能取得更好的效果，准确率甚至超过人工。生成式 AI 还会根据每个国家不同的语言习惯，采用相应的敬语，甚至还能分析客服内容，找出企业的舆情风险。

每家企业使用模型进行创新，都是千姿百态的。截至5月末，亚马逊云科技的大模型平台 Amazon Bedrock 上，精选集成了七家全球公司的30个基础大模型。储瑞松认为，未来不会有一个模型一统天下，企业有选择多个大模型的权利。模型已不再是企业生成式 AI 成功的唯一要素。

这得到了事实验证。多位企业 CIO 表示，他们在使用大模型时，不会只用一款大模型。他们首先会梳理各个业务线的痛点，寻找大模型落地的场景，接着对市面上开源、闭源的模型进行性能测试。他们普遍还会采取多模型的策略，其中一家业务遍及全球的公司甚至在一个业务场景中使用了 10 多款国内外模型。

亚马逊云科技行业集群总经理田锋在一场分享中对企业管理层建议，生成式 AI 落地有模型选择、模型适配、应用场景调优、底层算力资源效率优化、数据安全合规等一系列工作，这是个非常长的流程。在使用生成式 AI 时，更重要的是如何用好合适的工具。他同时也看到中国出海企业，用新技术的顾虑很少、动力很足，非常适应国际市场玩法，都在通过技术手段提升竞争力。

专业分工的出海

原文始发于微信公众号（白鲸出海）：出海和生成式AI，正在改变中国制造的刻板印象