AI抢跑期，我们看见了全球化新品牌的下一程

整理 | 李梦琪 韩笑 何洋

中国品牌全球化发展的下一个高能杠杆点是什么？

站在2026年，“AI竞争力”这个答案，几乎所有人都不会再有怀疑。

过去十年，我们见证了中国企业从“敢不敢出海”到“会不会出海”的迁徙，而接下来很长一段时间则将从“如何用AI更好地出海”去展开新叙事——在AI重塑着行业每一个环节的今天，没人能避开浪潮涌动的方向。

平台、产品、服务、组织，都在被AI重新定义；从消费者洞察到产品研发，从供应链组织到跨境营销及运营，整条链路都在被AI改造。身处这个划时代的抢跑期，我们该怎么拥抱世界，世界又会怎么欢迎我们入场？

7月23日，在杭州这座拥有2200年建城史的历史文化名城、这个全国首个跨境电商综试区的落地之城，近1000位来自全国各地的品牌决策者和生态伙伴，相聚在第十届全球跨境电商峰会暨2026全球化新品牌AI竞争力大会上，寻找答案。

“杭州正以AI科技打磨产品的硬实力，以东方美学提升企业品牌的软实力，共同助力中国品牌讲好全球化故事”——这也正是整个行业发展状态的缩影。大会上，20多位沉浸一线的出海行业领军者，将最前沿的观察与切身实战经验倾囊而出。在此，我们把他们长达8小时的演讲内容浓缩成以下精华，分享给大家。

一、把品牌全球化链路拉直：AI时代的出海新基建长啥样？

阿里巴巴集团副总裁、阿里国际站总裁张阔：

过去，我们是把 AI 植入商家日常经营的不同环节，让 AI 配合人完成一些事情。到了今天，我们把采购智能体 Accio 升级为 Accio Work，希望通过AI Agent 帮助商家自主完成工作。B2B 生意正在大踏步走向 A2A，也就是由 Agent 与 Agent 进行交互，最终完成寻源、采购的全过程。

我们希望把 Accio Work 的能力扩展到国内及全球主流电商平台，目前已接入已经接入阿里国际站、1688、淘宝、天猫、Shopify等，让更多商家复用这套智能化能力。

第一类能力是自动接待。商家首先可以上传自己的知识库，让买卖双方沟通过程中的每一次回复，都基于商家自己的知识和语料生成。当大量买家涌入时，老板最关心的是买家的背景、真实需求和预算；业务主管则需要了解业务人员每天的回复情况，以及还有哪些提升空间。我们用 AI 识别高价值用户，帮助商家更好地接触和转化他们。

第二类能力是多平台数据分析。当商家面向全球销售时，需要针对不同国家、不同体量的客户持续作出决策。他不只是要做成一单生意，更要经营一盘能够持续盈利、面向未来产生复利的生意。接下来，我们不仅会继续深挖国际站内部的生意数据分析能力，也希望打通更多平台，提供实时提醒，帮助老板加快决策。

第三类能力是多平台发品。我们希望 Accio Work 既能理解商品规格，也能理解不同平台和买家的属性，再根据不同的 To B、To C 平台，以及不同国家和语言，生成相应的产品说明和描述，把好产品一键发布到全球各大平台。阿里国际站、淘宝、天猫、1688，以及 Shopify、SHOPLINE 等海内外电商平台，对商品和商家的要求都有很大差异。AI 的核心作用，是帮助商家理解每个平台的规则，管理多平台商品，抓住不同平台的流量和用户机会。

亚马逊中国副总裁、亚马逊全球开店亚太区市场及业务拓展负责人邱胜：

AI驱动的全球化电商新范式正在形成。在这一范式中，卖家的角色也发生变化。过去，卖家每天被大量重复性事务缠身，无论是改文案、盯库存，还是调广告，都需要投入大量精力。现在，AI接手了相当一部分执行性工作，卖家得以从操作者转变为决策者，从单一站点的运营者转变为布局全球的业务架构师。而AI正在从一个工具进化为一位助手，并进一步成为卖家的“合伙人”。

我们从亚马逊卖家案例中总结出了AI在跨境电商全链路应用中的五个趋势：第一，产品创新正在从跟随爆款转向用AI定义品类；第二，经营决策正在从依赖经验转向用数据说话；第三，运营自动化正在从使用单点工具转向用AI跑通全流程；第四，效能提升正在从依靠增加人手转向用AI撬动规模；第五，安全合规正在从事后补救转向事前管理。

当然，不同卖家的起点不同，采用AI的路径也不一样。一些卖家已深耕行业多年，将AI逐步引入现有业务，进行渐进式升级。另一些新一代卖家，从创业第一天起就把AI作为底层能力搭建业务体系。两条路的节奏不同，但方向一致。无论选择哪一条路，没有一位卖家需要独自前行。因为每一位卖家背后，都有亚马逊和服务商伙伴的共同努力。

亚马逊在AI上的投入是持续的。2026年，亚马逊的资本性支出预计将达到2000亿美元，其中绝大部分将投入AI领域。我们希望为卖家打造一个覆盖用户洞察、选品、Listing、物流、广告和合规等全链路的AI能力底座，让大家更简单、更高效地借助AI参与全球竞争。与此同时，我们也欢迎更多懂跨境、懂AI的服务商加入亚马逊SPN服务商网络。亚马逊提供底座，服务商注入专业，两股力量结合，才能真正因人施策地赋能每一位卖家。

SHOPLINE副总裁乔冠元：

AI时代，商家不需要自己组建技术团队，研究不同 AI 爬虫的规则，再改造自己的站点。这些事情应该由基础设施服务商来完成。我们希望成为 AI 的“平权器”，在商家背后把复杂的技术变成默认能力，帮助 AI 看懂商家的商品和服务。

未来，如果 Agent 逐步接管部分购物研究和比较行为，独立站就不再只是给人看的，也需要能够被大模型准确读取。商品详情、退换货政策、FAQ、可信的第三方评价，以及价格、材质、规格、适用场景、促销和会员政策，都需要逐步变成大模型可读的资产。

我们即将上线 Knowledge Base FAQ 能力。商家可以整理常见问题、退换货政策以及过去与客户沟通形成的语料，并将其上传为可信赖的数据源。这既能提升消费者的自助体验，也能减少 AI 回答客户问题时产生的幻觉。

我们还会继续推动商品标准、类目和属性的结构化，让 AI 能够更加准确地收录、引用和推荐商品。这些工作会影响站内搜索、平台推荐以及多语言市场的曝光。商品评价、会员数据和客服知识库等能力组合在一起，才能让 AI 更好地读懂、理解和信任一个品牌，进而推荐它。

SHOPLINE 要做的，就是把这些复杂的底层能力尽可能产品化、默认化和基础设施化。SHOPLINE 负责理解生意，AI 提供通用的生成和推理能力。只有把 AI 封装进经营动作，AI 的回答能力才能真正变成商家的生产力。这些能力背后需要大量基础设施，包括 API、开发文档、数据清洗、业务动作接口、权限管理、日志审计和安全边界。

飞书深诺Meetsocial创始人兼CEO沈晨岗：

我们希望Marvy 2.0超越“一个入口+N个大模型+搜索引擎”的简单并联、突破“伪多智能体”的能力藩篱，成为一个真正能够作战的决策与执行系统。它包含五个核心 Agent，分别对应了企业从认识市场、制定策略到产生创意、执行投放，再到分析反馈的完整营销链路。

一是市场洞察 Agent。我们将过去十多年的行业数据和经验沉淀在数据仓库中，其中包括数千个独家行业历史案例，以及持续更新的数十个外部第三方数据源。在 AI 协同认知的基础上，企业只需输入统一的目标要求，系统就能将市场分析效率提升 10 倍，在 5 分钟内产出一份专业的市场分析报告，为企业主提供决策参考。

二是媒介策略 Agent。我们建立了包含超过 60 家媒体的数据库，并沉淀了千万级 Campaign 的执行参考。同时，我们的专家团队会拆解 Campaign 及媒介策略的执行逻辑，将整个运行过程数字化，再交给 AI 进行预测和调优。通过这种方式，媒介策略的运行效率可以提升 5 倍以上。

三是智能创意 Agent。目前，飞书深诺每天新增的素材超过 80 万条，每条素材背后的点击、Impression、转化及购买行为等数据，都会被打标，并接受结构化解构。围绕素材中的卖点等信息，我们已经提炼出超过 27000 个标签。与此同时，创意策略人员还会持续优化策略。Marvy2.0 将基于这些历史数据和每日新增素材进行训练，持续提升素材产出及运营效率。

四是智能投放 Agent。我们沉淀了过去十多年积累的广告创编及调整 Skills。我们运营团队每年管理约 80 亿美元的广告预算，有超过 300 位优化专家从事广告投放工作。Marvy2.0将优化师在投放过程中的经验数字化、标签化，再与整个优化流程的 SOP 相结合。从内部应用效果看，广告投放的运营效率提升了 20 倍。

最后是数据分析 Agent。过去，优化师每天需要投入大量时间组合不同媒体和不同创意的数据，再进行解读与归因。在 Marvy2.0研发过程中，我们持续沉淀历史数据及优化师在数据分析方面的 Know-how，每天新增的业务数据也在持续为 Marvy2.0 提供高质量训练。这样一来，洞察、策略、创意、投放和分析不再是互相割裂的环节，而是形成能够持续反馈和优化的完整链路。

IDC中国副总裁韩国华：

从出海业务的不同场景来看，营销已经成为 AI 率先落地的高地。近八成受访企业已经在营销场景广泛使用 AI 和智能体。但从整体成熟度来看，很多企业还停留在由工具辅助人工决策的 L1 阶段，以及部分实现基础自动化的 L2 阶段；少数应用领域已经接近 L3。

从六个主要营销环节的评估结果来看，媒介投放与优化的成熟度最高，整体基本处于 L2，部分单点应用接近 L3；内容创意与本地化大多处于 L2；用户和市场洞察处于 L1 至 L2 之间，其他营销环节仍处于相对初步阶段。

这些结果反映了当前的整体状态，大家普遍认为 AI 非常重要，也看到了它可能创造的价值，但实际应用仍处于早期阶段，需要产业各方形成合力，加快利用 AI 和智能体赋能营销。

调研中，我们还发现，企业更希望找到真正理解营销、理解品牌建设全链路的服务商，共同推进 AI 营销。同时，大家对下一步的发展方向形成了比较明确的共识：重点布局创意、投放和风控等场景，利用 AI 打通整个增长闭环，真正实现 ROI。

二、把品牌全球化顶层设计夯实：造物之上，造审美、造认知、造组织

清华大学美术学院教授柳冠中：

我们带给世界的，不能只是一个做得更漂亮的杯子，或者一个外观更美的工具，而应当是全新的生产方式和生活方式，让全世界看到中国提出了自己的方案。

中国设计正在从跟跑、并跑走向领跑。进入领跑阶段，最重要的任务之一就是制定规则。而新质生产力也将进一步激发设计，推动新品类、新物种、新产业乃至新型社会关系的形成。这既是机会，也是我们面临的挑战。

今天，中国设计要做的是关注本质，而不只是修饰外表。美美与共的意义，是在人类继续进化的过程中陶冶内在潜能，帮助我们发现什么是真正的生活、什么是真正的美好生活。

水面平静以后，能够倒映峰顶，这是自然之美；心灵平静以后，能够激发人的思考，这是人生之美；在噪音纷杂、环境喧嚣的时候，仍然能够辨别天籁之音，这是设计之美。

过去我经常说：“中国的未来会更好。”但今天，在全球化的背景下，更应该说：“世界的未来会更好。”让世界的未来变得更好，也是中国的责任。这就是我们要讲的“道”。

分众传媒创始人、董事长江南春：

出海品牌有三个共性问题。第一个共性问题，就是过度追求传统意义上的性价比。

性价比应该等于有形价值加无形价值，除以有形成本加无形成本。无形成本首先是信任成本。同一个产品由白牌、品牌、名牌或头牌提供，消费者付出的信任成本大相径庭。而无形价值则包括审美、品位、身份象征和自我标签，甚至包括价值观的共振。消费者选择一个品牌，也是在表达“我是什么样的人”。

第二个共性问题，是中国企业卖货卖惯了，很少主动建立品牌。

海外企业进入中国，很大程度上采用的是品牌化打法，因此获得了很好的红利。直到今天，中国高端市场仍在很大程度上由国际品牌占据。而中国企业则很容易陷入白牌内卷，在没有差异化的厮杀中把利润全部卷掉。因此，每家公司都必须思考，如何在消费者心智中建立差异化认知。

第三个共性问题，是“错把促销当营销”。

品牌打造不是“管理结果”，而是“管理因果”。“因”是消费者选择你而不选择别人的理由；“缘”是深度分销以及线上线下流量管理能力；“果”才是销售结果和回报率。渠道促销只是一种用户租赁，钱停量停，靠卖点和利益点驱动单次购买。而品牌营销却是短期有增长，长期有复利。

我认为，出海最后终有一战，这一战唯有抢占心智。流量是一种“红利”，而心智却是一种“复利”！

红杉中国投资合伙人杨钧：

中国跨境电商在过去十年崛起，一个非常重要的因素是生产、研发和运营全部垂直整合在中国。在生产效率做到极致的情况下，企业形成了巨大的生产要素的比较优势，从而实现了极高的效能。

但在未来的发展过程中，这种垂直整合可能有一部分会再次水平分工，如何管理分布全球的供应链，如何应对品牌营销和审美的本地化，届时，我们将面临和所有跨国公司一样的挑战——如何管理一个复杂的跨国业务和全球化组织？过去那套以效率驱动的打法，在新时代是否仍然适用？能否应对多国家，多元文化的复杂性？这是现阶段需要回答的主要问题。

如果说品牌是这个时代的主旋律，下一个时代的主旋律会是什么？贸易的本质是生产要素的比较优势在全球化背景下的交换，那么下一个机会，我们大胆猜测，会不会是 AI 发展差异所产生的生产力比较优势？

中国大模型具有性价比优势，加上在电力和能源上的优势，中国企业有没有可能以更低成本、更快速度实现组织结构的 AI 化，从而再一次形成比较优势的机会？如果营销能力在现阶段可能不具备比较优势，接下来应该怎么走？这是值得思考的问题。

打造全球化组织有三个非常重要的因素：第一是使命、愿景。企业的愿景是否伟大，取决了能否吸引到一流的国际化人才，第二是能够打造一支拥抱相同领导力准则，或者说价值观的团队；第三是建立一套审核和纠偏机制，有效对全球团队和业务进行有效衡量和校准。

三、把品牌全球化引擎点燃：从产品创新开始的全面突围

哈浮飞行相机创始人王孟秋：

相机被发明两百多年来，一直是一种被动设备，需要人去操作。一家人出去玩，要么爸爸在拍太太和小朋友，要么太太在拍，总有一个人在镜头后面，没有被捕捉到。所以我那时想，能不能给相机赋能，让它具备AI环境感知和自主飞行的能力，从被动设备变成一个主动拍摄机器人。

传统无人机需要人遥控，而哈浮相机之所以能自主运镜、自动跟随，就是因为它一直在运行机载视觉控制算法。这12年里，基本上每一代产品的本地算力都有5倍提升。今年马上要预热的新品算力高达50T，光是NPU就有50T算力，智能化程度越来越高。

给用户带来的好处也很明显。大家现在能买到的哈浮相机，可以把它想象成一个非常听话的男朋友，让它蹲着就蹲着，让它绕圈转就绕圈转，但它自己没有太多额外的创造力和想象力。而新一代产品因为算力和环境感知能力提升，会变成一个比你更懂怎么把你拍好看的闺蜜。它甚至会告诉你，在不同场景下，用什么样的运镜、视角和自动构图拍出来最好看。

CATLINK 创始人兼 CEO张晓林：

我们是智能猫砂盆的开创者。在我们之前，猫砂盆要么是手动的，要么是单纯电动的。我们出现之后，在自动的基础上加上了物联智控技术，也就是AIoT技术和数据赋能。我们可以通过猫砂盆、喂食器、饮水机收集猫咪的行为数据，并辅助做出判断。通过AI，我们能知道用户家里的猫咪是否存在健康隐患。我们做的猫砂盆带双目识别、AI侦测和健康预警判断，并且加上了自主的VLA模型。

一开始，我作为六只猫的主人，发现国外的猫砂盆通过称重传感器感知猫的进出，再给出一个物理开关反应，让机器开始运转。我就想，能不能用新技术？所以我开始思考怎样把一台自动化设备变成联网设备。

于是我们有了第一代联网猫砂盆，并应用称重传感器技术。那时，共享货架、无人店非常火，水从货架上拿掉后，系统能自动识别并扣钱，很多时候用的就是称重技术。这项技术被大范围应用后，成本降下来了，我们就把它用在猫砂盆上。

在使用过程中我们发现，称重传感器能够上传数据，也可以把数据与不同猫咪的体重对应起来。我们就写算法，比如4.3公斤等于老大，3.5公斤等于老二，多猫识别技术就这样产生了。

在AIoT和多猫识别技术的基础上，我们又发现每只猫的如厕习惯都不一样，平均每天是三次小便、一次大便。当猫尿闭时，它想上厕所却尿不出来，就会频繁进出，每次停留时间很短。我们判断这只猫的行为和过往平均水平不一样，就会向用户发出预警，提示猫的泌尿道出了问题。

灵智无界NAVO总裁毛松：

灵智无界是一家以AI算法为核心驱动力的视觉机器人公司。传统机器人公司的路径是一开始先有“肌肉”，比如先能动；我们选择的路径是先做好视觉，基于视觉把“大脑”训练好，最后再配备一定的行动能力。

我们的终局是做家庭看护机器人。机器人最核心的是大脑。如果把信息输入拆开来看，视觉信息占了人类感知的80%以上。所以在机器人这一块，我们分阶段推进，第一阶段先把视觉做好。

传统家庭安防视觉的核心痛点是只做被动记录。作为用户，我们不需要知道全天24小时发生的每一件事，只需要在特定时间点，比如小孩摔倒或老人跌倒时，让系统识别出危险动作并推送给用户。当AI这个变量出现后，我们认为传统安防赛道可以重新做一遍，把被动记录变成主动预警，甚至是行为预测。

摄像头只是家庭视觉的数据入口。我们第二阶段的产品其实是家庭安防大脑，所有数据都要传输到大脑里做存储、分析和预测。

回到我们自身的壁垒。数据层面，在家庭真实场景下产生的用户数据是真实的，能够直接反哺下一代产品迭代；算法层面，我们具备视觉理解、行为预测以及异常检测能力；场景层面，在家庭安防赛道里，过往的产品解决的是“看见这是什么”的问题，而我们不仅能看见这是什么，还能通过行为动作预测接下来会发生什么，并给出决策链路。将AI这项社会级、行业级的变革技术运用到传统行业里，这就是我们形成的核心壁垒。

金永鑫科技创始人李小花：

我们今天发布的GPT AI智能体机是2018年开始研发的。从2018年到2026年，我们完成了硬件、软件以及脑件三者的融合。

为什么我们定位做原生智能体？其实是从一个很朴素的问题出发：现在的智能体到底应该运行在什么样的载体上？看看今天市面上的选择，PC是办公设备，手机是通信设备，服务器是计算设备，它们都不是为智能体计算而设计的。智能体需要7×24小时持续在线，需要本地数据主权、物理安全以及稳定供电，这些条件现有设备都满足不了。

所以我们用排除法思考：智能体机不是算力盒子，拼命往小盒子里塞大算力、大内存，那是在堆硬件，不是在做产品；智能体机也不是手机的加强版，手机确实方便，但现在的商务人士往往已经有两部手机，而且手机在持续性和安全性上差距较大；智能体机也不是追求轻薄的迷你PC或笔记本，恰恰相反，它需要稳定、强大、可拓展、可控制。

结论是，智能体机是一个全新的专用载体，绝非现有任何设备的加强版。这就是我们对智能体机作为一个新品类的排除法思考。

亿邦动力董事长、亿邦智库院长郑敏：

在全球化新品牌的产品创新中，我们梳理出三条比较清晰的AI化路径：增强、幻化、创物。

第一条路径是AI增强型产品，首先表现为超越硬件参数。比如九号用 AI 增强电动车的智能平衡能力，甚至让车辆在拐弯时自动压弯；Oclean欧可林将 AI 用于口腔检测，识别刷牙的力度、角度和盲区，再通过 App 生成专属口腔健康报告；咖爷科技则用数字化方式复刻世界级咖啡大师赛冠军的操作手法。

增强的另一层含义，是超越一次性售卖，让可持续服务成为商业模式。比如一家名为 Urtopia 的 E-bike 公司，在完成产品销售后推出每月 9.9 美元的订阅服务，包含全语音骑行导航、路况智能安全预警和骑行健康数据 AI 分析等功能。

第二条路径是 AI 幻化型产品，也就是让 AI 幻化成日常生活中的物品。Rokid 今年做了一个非常漂亮的定位，其分众广告中有一句很重要的话：“下一副眼镜，换 Rokid。”这意味着，Rokid 瞄准的不是让用户额外准备一个科技玩物，而是直接替换人们日常佩戴的眼镜。RingConn 则把 AI 健康监测能力幻化成一枚智能戒指。

第三条路径是 AI 创物，也就是用 AI 创造新的产品物种。在家庭消费级人形智能产品中，已经出现家庭协作、家庭守护和户外随行等不同类型的产品。比如，可以科技通过多模态情感识别创造了 AI 智能陪伴机器人。

四、把品牌全球化天花板抬高：AI抢跑期，靠什么撑起下个百亿品牌？

服贸基金执行董事任正浩：

在最高的宏观战略层面，大家往往有共识。比如要不要做产品、要不要做品牌，这些大方向很少有分歧。但是一旦落到具体怎么做品牌、发力哪个渠道、切入哪个市场，管理层内部就会经常出现分歧。

所以，今天最重要的决策，可能是针对每一项核心能力建设，找到正确的打开方式。同时，企业在发展过程中，核心是懂得选择不做什么，不要为了追求规模的快速扩张或短期利润，放弃长期可持续增长的能力建设。

最后从投资机构的角度看，选择引进哪一个股东，可能也是企业发展中极其重要的决策。我也非常希望有机会与致力于成长为全球头部品牌的潜力公司建立合作，帮助大家共同成长。

追觅全球AI硬件事业群总裁潘志东：

未来AI可以把所有硬件重新做一遍，而产品定义能力是突破百亿规模非常关键的一环。

第二是技术突破。首先是智能戒指的监测精准度，怎样更快达到医疗级精度？只有达到医疗级，才能真正解决用户的信任问题。其次，要利用技术突破重构用户交互体验，把AI深度融入产品和用户场景，提供全新的体验，让用户产生购买意愿。

追觅在评估新赛道时主要看两点：第一，市场上是否已经出现接近百亿规模的头部企业；第二，这个行业未来5到10年能否成长为千亿级市场。只有一个市场达到千亿规模，才可能孕育出多家百亿级企业，追觅才会有更多机会，也更有可能在短期内做起来。

舒福德总经理曹辉：

AI的出现让智能床实现了重大跨越。原有的交互模式相对单一，无论是按遥控器还是用APP操作，更多是“工具式交互”。我们认为，智能床与新能源汽车、智能手机一样，未来作为一个大型智能单品，交互形态一定会有重大升级。

在这一代大模型出现之前，我们确实很难想象有什么突破性的交互方式。新一代AI给了我们很大启发。2025年3月21日，我们发布了睡眠垂直领域的首个智能体“AI小舒”。它可以帮助消费者解读睡眠报告，给出睡眠健康建议，同时进行深度健康筛查。用户现在能够与“AI小舒”进行类似真人的自然交互，不再像过去一样依赖单一操作指令。

在健康筛查层面，这一代AI引入了Transformer等算法。我们在应用中发现，算法精确度得到了极大提升。同时我们和多所高校开展深度研究合作，也与西湖大学合作，训练睡眠垂直类大模型。这是AI在产品层面带来的巨大可能性。

第二个方面是运营层面。现在，AI被广泛应用于经营分析和复盘，也用于成本管理、知识问答、员工培训等环节。过去这些工作的效率和效果相对较低，有了AI加持后，产生了质的提升。

Seel全球VP兼亚太区总经理陈亚璐：

对DTC品牌来说，需要通过售后服务承诺降低消费者决策门槛，通过售后体验提升信任和复购，将售后从成本中心转变为增长资产。

具体来说，我们通过售后保障解决欧美消费者下单时对售后的顾虑，缩短建立信任的时间；同时Seel的AI原生数字员工体系，通过提供7×24小时售后服务在线，并能实现售后工单处理周期平均在5-8小时，用这种极致的售后服务体验留住消费者，让消费者愿意复购。

我们又发现，既然售后环节有这么多交互，而且流量是免费的，为什么不能在适当时机做一些精准推荐？所以我们开发了智能商品推荐加购的AI能力，现在，平均每千次商品推荐可以产生一千多美元的转化。

沿着这条路，我们继续思考，既然消费者离开时是开心的，为什么不能用合规的方式，引导他们到Trustpilot等平台留下好评？在这个方向上，我们做了越来越多的AI能力的延伸，不断把AI能力开放给商家，帮商家做售后赋能。

洛克兄弟集团创始人、董事长张新刚：

骑行既是一种通勤代步方式，也是一种生活方式。过去，我们设计产品时主要从功能性消费出发，很多产品首先要解决的是功能问题。但随着大部分功能需求逐渐得到满足，消费者开始需要更多情绪表达。尤其是在一些非标准化产品上，个性化表达越来越受到认可。以 00 后为代表的年轻消费者，对个性化表达的需求更加明显。

现在，无论骑行服饰、车包、手套等软装备，还是整车，消费者都开始提出越来越多的个性化定制需求。但从商业模式来看，个性化定制一直比较难做，因为整体成本比较高。对于企业而言，同一款产品进行大批量销售，肯定更容易快速复制。

如何满足个性化消费者的需求？在引入 AI 工具之后，我们逐渐探索出一种新的商业模式——骑行服饰 AI 定制。

这套模式是“先卖再生产”。我们先通过 AI 生成骑行服饰的素材内容，包括产品素材、上身效果素材和户外场景素材。前期没有实物进行真实演绎，而是先通过 AI 完成设计，设计完成后直接上架销售。我们会批量上传不同设计，测试消费者喜欢什么样的产品，并寻找对应客群。通过逐步积累浏览和购买数据，我们可以了解消费者更喜欢哪些花色和款型。

这种方式解决了两个主要痛点：一是库存问题，二是前期宣传、拍摄和产品上传需要消耗大量精力的问题。这套模式已经试运行了半年，从目前的反馈来看，消费者比较认可。

脉链集团董事长徐伟强：

脉链目前的整合模式，是通过“平台+公共品牌”从两端整合中国供应链。

开展产业带地推时，我们首先会找到一个龙头企业。作为龙头企业，首先要理清内部边界：哪些产品由内部生产，哪些来自外部采购。理清内部边界之后，再完善平台，让越来越多的企业加入服务化转型。

接下来，所有产品结合AI都可以重新做一遍。这是生产端的重构。销售端也是同理。我们会先找到一个本地渠道龙头，开放它的渠道，同时推动渠道下沉，让越来越多的当地人为中国企业提供销售服务。

与此同时，我们也在不断完善当地的公共服务设施，并重构出海队伍。走出去开拓全球市场的人，不能是打工者心态。外派员工要有三倍以上的收入，这方面可以借鉴华为的管理体系；对于走出去开拓创业的人，则要给他5倍至10倍的预期收益。只有机制到位，他才能真正成为合伙人。

在出海过程中，我们还非常讲究一种“游全球”的心态，因为真正的出海是一次深度的文化融合。搞制造是“种菜”，做品牌是“卖菜”，做平台是“建菜场”，做销售则是“炒菜”。“炒菜”这件事一定要交给当地人，但如果不解决底层的文化冲突，一切都是空谈。

五、把品牌全球化护城河挖深：供应链、运营、营销如何升级？

泛鼎国际集团创始人、董事长刘波：

我们所在的传统供应链行业如何拥抱 AI 呢？

首先，我们利用 AI 整理内部数据，根据产品结构、渠道特征和区域市场进行更精准的匹配。

第二，我们正在从内部数据走向公开数据，通过与展会公司和海内外平台合作，扩大数据规模，并从中筛选、沉淀更加优质和真实的数据。

第三，我们希望进一步实现物流、商流和资金流的智能协同，推动泛鼎从物流服务商演进为全球化、生态化的数字贸易服务平台。

AI 不仅能够帮助物流供应链系统节省人力、提高效率，也可以帮助客户了解目标国家和市场的真实情况。通过物流数据和最终交易数据，我们希望为企业提供更加真实、快捷的市场信息。但坦率地讲，物流行业距离用 AI 全面武装、替代人力，还有一定时间和距离。相较于其他行业，物流行业的 AI 应用可能会慢一些，这是行业特性决定的。

大量物流服务依然发生在线下，需要处理仓储、运输、安装、售后以及本地团队管理等具体问题。AI 能够提升匹配和决策效率，却不能立刻取代所有线下服务能力。因此，泛鼎希望通过“三级切入”实现服务升级：从全链条物流交付切入，延伸至海外分销服务，再进一步拓展供应链金融。

AhaCreator合伙人兼CGO彭姗：

全球化品牌过去竞争的是流量获取能力，未来竞争的是能否建立持续连接消费者的营销基础设施。AI正在帮助品牌把达人合作从一次性投放，升级为可追踪、可复盘、可复投的增长系统。

AI处理达人营销中高频、重复、无需人持续投入判断力的工作，包括找人建联、报价、履约、内容催收、授权、数据回收、归因和结算。平台不仅要帮助品牌完成曝光、获得爆款内容素材，还要回收数据、制定下一步策略，让每一轮合作都能够为下一轮优化提供依据。

达人营销真正的行业壁垒，不只是拥有一个数据库，也不取决于数据库里有多少名单，而是能否让合作持续发生，并沉淀为品牌资产。

飞书深诺Meetsocial副总裁兼数字技术服务负责人赵梓峰：

在企业用户运营能力的深化上，我们推出了一款面向出海企业全球化增长运营的 AI 产品 Aideaon。不同于从零开始构建的 AI 原生产品，它建立在我们多年服务数百家 KA 客户的实际经营经验之上，结合已经形成的出海数字化转型方法论和积累的数据，自研形成了一个 AI Agent 工作平台。

通过这样一个 AI Agent Workspace，我们希望将飞书团队内部的资深数字化运营专家的经验和能力赋能给更多品牌企业，帮助它们提高用户经营效率。

整个平台包含四个 Agent：第一个是 Insight，主要用于 DTC 分析和性能分析，输出相应的经营洞察。第二个聚焦 SEO 和 GEO，帮助企业同时获取传统自然搜索流量和 AI 搜索流量。第三个是 Muse，用于广告素材以及日常运营素材的图片和视频生成。第四个是 Play，主要解决视频的多语言翻译、字幕和本地化问题。这四个 Agent 使企业加强了让流量承接、了解品牌、看见品牌到信任品牌的营销闭环能力

从广告获客到用户经营，我们希望帮助出海企业完成的，不只是一次流量转化，而是把流量沉淀为能够持续经营的品牌资产和用户资产。

钛镁AI联合创始人兼CTO吉晨亮：

在货架电商阶段，用户可能先看到广告、发现需求，再进入亚马逊，或者通过Reddit等平台了解和分享信息，整个认知、了解、决策路径比较分散。AI出现以后，它逐渐成为了连接需求和交易的中间媒介。

现在很多人都在讲第一性原理。GEO的第一性原理是什么？我认为，就是构建大模型对一个品牌的信任机制。我们做GEO，本质上是在做面向模型的叙事，解决的是如何建立这种信任机制的问题。

对于出海品牌，我的第一个建议是重视官网。根据我们的研究，官网在海外大模型信源中的权重占比超过58%。官网是品牌的第一信源，也是所有信任的原点。因此，无论是独立站还是品牌官网，对其内容和结构进行重构都非常重要。

官网之外，还需要建设其他媒体信源。ChatGPT会引用TechRadar、《福布斯》等商业媒体和行业头部媒体，品牌可以在这些平台持续生产高质量内容。从UGC媒体网络来看，Reddit在绝大多数行业中的信源占比超过20%。此外，完整、准确的维基百科内容，对模型理解品牌也十分重要。