美的，用AI把全球化能力變成一門新生意

輸出一套AI驅動的新型工業能力體系。

文 | 華商韜略 楊彼得

過去幾年，很多中國企業都在談“出海建廠”。

但真正到了海外，很多人才發現，設備可以運過去，廠房可以建起來，但原本在國內習以為常的效率、供應鏈協同、品質控制和管理節奏，往往一到海外就開始失靈。

一個零件斷供，可能卡住整條產線；一批產品標準出錯，可能直接被海外市場退貨；原本跑得很順的體系，換了一個環境，突然就不靈了。

因為真正決定一家工廠能不能跑順的，從來不只是看得見的土地、設備和人工成本，而是背后那些更難復制的東西：供應鏈體系、品質能力、人員訓練、數字化協同，以及越來越重要的綠色能力。

過去，這些能力是長在中國制造土壤里的。

而今天，隨著全球產業鏈重構，中國企業第一次要面對一個更難的問題：如何把這整套工業體系，遷移到另一個國家之后，依然保持效率。

據《2025百家中國制造企業出海調查報告》，已有三分之一的受訪制造企業開展海外投資建廠。與此同時，中國企業海外建廠仍在持續提速，越來越多制造企業開始將產能、供應鏈和研發體系布局到全球市場。

這意味著，未來要面對這道難題的，將不再只是少數頭部企業，而是越來越多正在全球化布局的中國制造企業。

可以這樣說，未來的競爭，比拼的已經不只是誰先出海，而是誰能把中國制造背后那整套工業能力，也一起復制出去。

【01 出海建廠，難在哪兒？】

先把一個問題說清楚，為什么很多企業必須得出海建廠。有兩個最大的外部因素，一個來自美國，另一個來自歐洲。

2026年4月，特朗普“對等關稅”落地滿一周年。目前，美國對中國商品的加征關稅綜合稅率普遍在10%–35%，但部分重點品類最高可達100%以上。

這意味著，你在國內做得再便宜，一加關稅，價格立刻失去競爭力。這背后帶來的變化是，原本依賴成本優勢的出口模式，被從根上動搖了。

與此同時，2026年1月1日起，歐盟碳邊境調節機制（CBAM）正式進入征收期，為期兩年多的過渡階段，宣告結束。

自此，進口商開始為高碳產品真金白銀地支付碳關稅，如果你的工廠不夠“綠”，碳排放核算不過關，產品連歐洲市場的大門都進不去。

兩堵墻，直接把中國制造推向了同一條路，必須走出去，在當地建廠。

但問題是，真正難的是，去了之后，怎么才能活下來。

很多企業一開始以為，建廠嘛，無非就是選址、買地、上設備，把國內那套流程復制一遍。但真落地之后才發現，坑不是一個兩個，而是一整套系統性的難題。

首先，是供應鏈的問題。

假如，你是一家原本在長三角做消費電子的企業老板，在國內的時候，供應鏈幾乎是“貼身”為你服務的。一個核心零部件臨時缺貨，打個電話，周邊城市當天就能調貨，甚至上午缺件、下午就能補上，產線基本不會停。

但如果你把裝配廠搬到東南亞，情況就完全變了。同樣是一個零件短缺，不再是打電話就能解決，而是要走一整套跨境流程：國內備貨、出口報關、海運或空運，再到當地清關、轉運，每一個環節都在耗時間。快一點一周，慢一點兩三周，都是常態。

結果可能是，整條產線可能就被這一個小零件卡住，幾十個人在現場等料，設備啟動不了，生產計劃一推再推。

你會發現，問題并不在某一個具體環節，而是整個供應鏈，從原來的短鏈條，被拉成了一條長鏈條，節奏被徹底拖慢了。

其次，再看品質這件事。

在國內，品質的背后是體系能力，但到了海外，往往會變成一個不可控變量。

不少出海企業，同時要給歐洲和東南亞市場供貨。同一款產品，因為標準不同，需要做細微區分。但在本地執行過程中，很容易被簡化成一個版本，工人按同一套方式生產，結果就是，一批貨發到歐洲，被判定不達標，直接退貨。

更麻煩的是反饋的滯后。很多時候，問題不是在生產當下暴露，而是幾周之后，客戶才反饋回來，中間還要經過多層傳遞，信息不斷損耗。等真正定位到問題，損失已經被放大了好幾倍。

最后，是最容易被低估的一個坑，人。

很多出海企業都有過類似的經歷：在當地招了一批工人，培訓流程完全照搬國內，結果發現效果并不好。一方面是語言問題，很多操作細節傳達不到位；另一方面是工作文化差異，本地員工對節奏、加班的接受度完全不同。

此時，企業往往只能高度依賴少數會中文、懂兩邊體系的中層，一邊做翻譯，一邊盯執行。規模小的時候還能勉強運轉，但一旦人多、線多，這種方式很快就會失效，整體效率反而比在國內低了一截。

歸納起來你會發現，供應鏈、品質、人員，這三個坑看起來是三件不同的事，但本質上指向的是同一個問題：企業在國內十幾年打磨出來的那一整套能力體系，一旦換了土壤，很難原樣生效。

很多企業遇到的這些問題，并不是不夠努力，而是方法出了偏差。他們一直在用建廠的思路，試圖解決一個本質上是能力遷移的問題。

而這，才是出海最深的難點。

【02 美的練出了什么本事？】

與很多中國企業不一樣，美的在出海這件事上，做的不是把工廠搬出去，而是把供應鏈、品質、人才培養、綠色合規等問題，一塊一塊拆開解決。

這些能力并非來自理論設計，而是來自二十多年全球化實踐的持續打磨。目前，美的已在全球布局43個海外制造基地、29個海外研發中心，擁有超過4萬名海外員工。

從跨國供應鏈協同、多國家品質管理，到本地化團隊運營和綠色合規建設，這些中國企業出海最常見的問題，美的幾乎都親自經歷過。

某種意義上，美的最大的優勢，并不在于擁有某一項領先技術，而在于它自己就是這套全球化制造體系的實踐者。因此，它輸出的并不是理論上的解決方案，而是在真實運營中反復驗證過的方法。

而隨著AI和數字化能力的發展，美的正在進一步把這些原本依賴經驗積累的能力，沉淀成可以復制、可以輸出的系統能力。

以泰國家用空調工廠為例，這座全球空調行業首個海外燈塔工廠、東南亞首個全5G連接工廠，已經將AI應用到生產全鏈路，并成為美的驗證和輸出智能制造能力的重要樣板。

美的空調泰國工廠，坐落于泰國東部經濟走廊，占地約20.8萬平方米，相當于45個標準足球場，是美的海外規模最大的智能數字化工廠。

作為中國制造業全球化的先行者，美的目前已經在全球布局超過100家工廠。而泰國空調工廠，不僅是家電行業首個海外供應鏈韌性燈塔工廠，也是美的全球首個完成全面升級的海外新版智能體工廠。

這個“燈塔”，不是一個簡單的榮譽。它說明，在跨境供應鏈、品質管控、人員培訓、綠色節能這些最難的環節上，美的這套體系已經跑通了。

更重要的是，它并不是簡單復制國內工廠，而是在國內智能制造體系基礎上，進一步迭代出了一套更適合海外場景的“智能體工廠出海解決方案”。

先看供應鏈。

多數企業的問題是，一旦跨境，鏈條變長，節奏就亂。

美的的做法是，從國內備貨、報關、國際運輸，到當地清關、分撥，再到線邊配送，整條鏈路全部被數字化、標準化，由安得智聯統一調度。

它不再靠臨時協調，而是把庫存、備貨周期、生產節奏這些關鍵變量，全部納入AI驅動的供應鏈協同體系進行實時優化，實現供應、生產、流通之間的無縫銜接。

以美的供應鏈AI平臺為例，該平臺打通供應商、生產和銷售等全鏈路數據，通過智能預測和動態協同優化庫存、備貨與物流節奏。對于跨國制造而言，這意味著供應鏈不再只是被動響應，而開始具備主動感知和提前調整的能力。

換句話說，美的是用一整套系統，把原本容易“斷點多、響應慢”的跨境鏈條，重新擰緊。結果也很直接，雖然還是那條鏈條，但運轉效率已經完全不一樣。

隨著泰國亞太新總部和區域備件中心的落地，東南亞市場的平均交付周期，從60天壓縮到45天，核心零部件的緊急補貨周期也縮短了一半以上。

更重要的是，美的希望把AI能力延伸到產業鏈上下游。通過供應鏈AI平臺和協同機制，越來越多合作伙伴能夠共享預測、排產和供應鏈協同能力，實現從單個工廠智能化向產業鏈智能化升級。

過去兩年多時間里，美的泰國工廠已帶動70多家合作伙伴共同出海，其中約三分之一為上市公司。通過共享供應鏈體系和本地化資源，這些企業能夠更快完成建廠落地和供應鏈協同。

目前，美的已帶動691家供應商參與本地協同，實現“本地供應+跨境補充”的組合模式，讓供應鏈響應速度顯著提升。

再看品質。

很多企業一出海，最容易失控的就是品質。換了地方、換了一批人，再疊加多國家多標準，波動就出來了。

美的的做法是，把國內那套已經驗證過的能力，整體帶過去。通過美云智數的智能制造系統，以及庫卡的自動化產線，把從訂單接收、排產、工藝下發，到質檢、入庫的整個過程，全部變成系統驅動。

與此同時，美的還針對數字化與智能化能力，做了模塊化分層。按照不同工廠的發展階段，設定了基礎版、標準版、升級版和專業版四套方案，基本可以覆蓋不同規模、不同成熟度工廠的適配需求。

比如目前泰國的家用空調工廠，采用的就是最高等級的專業版方案。這意味著，它并不是簡單把產能搬到海外，而是直接按照全球標桿工廠的標準進行建設。

該防錯的地方自動防錯，該留數據的地方全程留痕，盡量減少對人工經驗的依賴。

結果是，即便這座工廠大部分泰國員工、20%緬甸員工，以及少量中國員工，良品率、設備效率這些關鍵指標，依然可以對齊國內標桿工廠水平。

這背后，主要有三點支撐：

一是智能排產，生產節拍精確到秒，平均每6秒下線一臺空調，2025年產能突破500萬套。

二是AI質檢系統，通過視覺識別技術自動發現缺陷，返工率下降75%。過去需要依賴大量人工抽檢和經驗判斷的環節，如今越來越多由AI實時完成，不僅提升檢測效率，也讓品質管理具備了跨國家、跨工廠快速復制的能力。

三是多標準適配，不同市場標準提前寫進系統，自動切換，避免人為混亂。

同時，美的還把品質管控延伸到供應商端，合興不只是供貨，還要接受同樣的標準、培訓和復審。

結果是，不只是美的自己的品質穩定了，整個供應鏈的品質也被一起拉上來，比如包裝運輸的破損率，就實打實下降了15%。

除了質量管理，AI還被應用于生產安全。通過行為識別算法，系統能夠實時識別違規操作并提前預警，進一步降低海外工廠運營風險。

然后是最難的一塊，人。

多數企業出海，人都成了制約發展的核心瓶頸。但，美的的思路很不一樣，不是單純依賴經驗豐富的個人，而是盡量把能力沉淀到系統中。

它把流程做到高度標準化、系統化，讓員工按系統操作就能完成工作。同時，用AI+多語言系統，把培訓內容快速轉成當地語言，再配合VR做實訓，把很多原本要靠師傅帶的經驗，變成可以反復練習的標準動作。

以泰國工廠為例，由于同時存在中國員工、泰國員工和緬甸員工，多語言溝通一直是海外人才培養最現實的挑戰之一。

對此，美的利用AIGC、數字人和VR技術，構建了一套覆蓋“學、練、考、評”全流程的AI培訓體系。依托自研多語言技術，國內沉淀的兩萬多門課程能夠快速轉化為泰語、緬甸語等本地語言，并自動生成數字人培訓視頻和標準化課件。

員工不僅可以通過手機、電腦完成學習，還能通過AI智能陪練和VR實訓進行場景化訓練，實現從理論學習到崗位實操的閉環培養。

這套體系落地后，培訓課程開發時間縮短80%，員工培訓周期從8天縮短到3天，多技能員工儲備率提升10%，人才培養效率顯著提升。

更重要的是，當培訓內容、管理經驗和崗位技能被沉淀為AI模型、數字課程和標準化流程之后，全球化制造最難復制的人才能力，第一次具備了規模化復制的可能。

最后，是綠色這一關。

現在出海，碳排、綠電、ESG、歐盟CBAM，已經是繞不過去的硬門檻。很多企業是臨時補材料、拼數據，一到審查就被卡住。

美的的做法，不是應對檢查，而是把綠色能力，直接做成工廠的一部分。

在泰國工廠，從能源結構到生產過程，都是按低碳來設計的。美的能源智能體以光伏發電為清潔電力核心，依托AI自主感知、智能決策與協同控制能力，深度聯動科陸儲能與美的樓宇科技水儲能系統，搭建源網儲一體化智慧能源運行體系，實現全流程低碳改造，其中單臺空調節能40.2%，碳排放降低68.3%，真正將雙碳目標落到實處。

更關鍵的是，所有能耗和碳排數據，都是實時在線、可追溯的。不管是歐盟CBAM審計，還是客戶的ESG審核，都可以直接給數據，而不是臨時去補。

你可以理解為，綠色這件事，被系統化了。

而且它不只管自己，還在往供應鏈延伸。比如在包裝環節，推動合作伙伴一起做減量化、可回收設計，最終實現美的產品包裝可回收率達到100%，斬獲綠色包裝創新獎，把綠色要求變成整個鏈條的共同標準。

對美的來說，綠色已經不是成本負擔，而是一種可以過審、能拿單、還能反過來降本的能力。

所以你再回頭看，美的泰國工廠的厲害之處，不在于某一個點，而在于它把供應鏈、品質、人員、綠色這些問題，全部系統性地解決了。

如果進一步觀察會發現，AI在美的體系中的角色，已經不只是一個提效工具。

從數字化工廠、5G全連接工廠，到海外燈塔工廠和今天的智能體工廠，美的泰國工廠的演進過程，本身就是中國制造智能化升級的縮影。

目前，美的工廠大腦已集成13個智能體，覆蓋供應鏈、品質、物流、運營等25個核心業務場景。過去需要多個部門協同完成的工作，如今能夠通過智能體自動聯動、閉環執行。例如，當品質智能體識別出問題后，系統會自動生成改善任務、分配責任人并持續跟蹤整改進度，實現從發現問題到解決問題的全流程管理。

換句話說，美的正在把原本依賴經驗驅動的運營體系，逐步升級為由數據和AI驅動的智能體系。

而這背后，并不是某一個工廠的單點創新，而是美的數字化、供應鏈、自動化、能源和智慧物流等能力體系的協同結果。這些能力首先服務于美的自身全球制造體系，并在長期實踐中不斷迭代升級。

【03 出海，你不需要從零開始】

對于準備出海建廠的企業來說，真正需要做的第一個決策，其實不是選址，而是路徑。

是從零開始，自己把供應鏈、品質體系、管理能力、綠色合規一塊一塊搭起來，還是直接用一套已經被驗證過的體系？

這兩條路，差別其實很大。

前一種，本質上是在用真金白銀試錯。供應鏈斷一次、品質出一次問題、本地團隊失控一次，每一次都是成本，而且是不可逆的成本。更現實的是，市場窗口和政策環境，不會等你把這些坑慢慢踩完。

后一種，是把這些不確定性，提前交給已經跑通過一遍的人，比如，像美的這樣具備成熟海外制造與體系輸出能力的中國企業。

坦白說，很多人對美的的認知，還停留在一家家電企業。

但如果把時間拉長一點，你會發現它早就不只是做家電了。美的集團已連續十年上榜《財富》世界500強，業務覆蓋工業技術、樓宇科技、機器人與自動化、新能源、智慧物流等多個領域。2025年，To B業務收入達到1228億元，同比增長17.5%，占總營收26.8%。

這些數字背后，更重要的意義在于：過去二十多年里，美的不僅完成了自身的全球化布局，也逐步沉淀出一套能夠在不同國家、不同市場復制落地的制造與運營能力。

建一座現代化工廠需要的那些核心能力，自動化產線、倉儲物流、能源管理、數字化系統，它基本都自己做，而且不是停留在方案層面，而是在全球工廠里反復驗證過。

尤其是在能源管理方面，隨著越來越多企業面臨綠色制造和降碳要求，能源已經從過去的輔助系統，逐漸變成工廠競爭力的重要組成部分。

對于出海企業而言，這一挑戰尤為突出。以泰國、東南亞等制造業熱門地區為例，企業往往同時面臨電價較高、綠色減碳要求提升以及新能源利用率不足等問題。很多工廠雖然具備良好的光照條件，但由于缺乏儲能和智能調度能力，大量光伏發電難以得到充分利用。

針對這一痛點，美的正在將能源能力深度融入智能體工廠體系之中。

依托合康新能在綠色能源領域的布局、科陸電子在儲能系統和智慧能源管理方面的積累，以及樓宇科技在工業制冷、能源調度和高效機房領域的實踐經驗，美的構建起覆蓋光伏發電、儲能調度、樓宇能源管理和智能微電網協同的一體化能源體系。

以泰國智能體工廠為例，合康新能打造的光伏微電網項目已累計發電超過300萬度，清潔電力自給率達到23%，累計節省電費超過1000萬泰銖。通過將光伏、儲能和冷熱能源系統統一納入智能調度平臺，工廠不僅能夠實現綠電優先消納，還能在生產高峰與低谷之間動態平衡能源使用效率。

與此同時，科陸電子的儲能系統負責削峰填谷和綠電儲存，樓宇科技則通過水蓄冷、智能制冷和高效能源管理方案，將原本容易被浪費的能源進一步轉化和利用。

換句話說，美的解決的已經不只是用電問題，而是在幫助企業建立一套兼顧成本、效率與低碳目標的能源運營體系。

而能源，只是這套智能體工廠能力體系中的一個組成部分。

從生產、物流到品質管理，再到能源調度，美的希望構建的并不是單個環節的優化，而是一套覆蓋工廠全生命周期的智能運營體系。

比如在荊州的智能工廠，通過“工廠大腦+多智能體”的協同調度，整體生產效率提升超過80%，排產響應速度提升接近90%。原本需要人工幾個小時才能完成的調整，現在系統可以做到秒級響應。

再比如生產節拍，現在一臺洗衣機從上線到下線，大約只需要10秒，這背后其實是柔性制造、自動化和系統協同一起在起作用。

質檢環節也一樣。過去首檢可能要15分鐘，現在通過AI輔助，30秒就能完成，而且穩定性和準確率反而更高。

包括設備維護，也不再是壞了再修，而是通過預測性維護提前干預，盡量減少停機時間，把設備效率拉到更高水平。

你會發現，它不是某一個點快，而是從排產、生產、質檢到運維，每一個環節都在變快。

而這些能力的背后，并不是簡單上幾套系統，而是一整套架構在支撐，工廠大腦負責全局調度，多種智能體分布在研發、制造、物流、品質、能源等各個環節，再疊加數千個工業AI模型，把決策、執行、優化全部串起來。

換句話說，美的不只是把AI嵌入生產環節，而是在用AI重構供應鏈、品質、物流和管理決策等整個制造體系。

而當這種能力被驗證、被標準化之后，它所服務的也不再只是美的自己的工廠，而是越來越多正在走向全球的中國企業。

所以你再回頭看，為什么很多企業愿意以美的為樣板？原因其實很簡單，相比提供單點能力的設備商或軟件商，美的最大的優勢在于，它本身就是這套體系的使用者，也是驗證者。

這有點像請一位大滿貫冠軍擔任網球教練。人們看重的，不只是他懂技術、會分析，更重要的是，他曾經親自站上最高領獎臺，知道哪些方法真正有效，哪些問題必須提前避開。

所以，當美的參與到一家企業的海外工廠建設中，交付的就不只是一個廠，而是一整套已經在真實場景里反復驗證過的體系。

也正是在這樣的基礎上，2026年6月9日，美的正式發布“智能體工廠出海解決方案”，為出海企業提供從建廠規劃、產線落地到本地化運營的全周期服務。

與此同時，“美的出海合伙人計劃”也正式啟動，面向所有有出海需求的中國企業開放合作。

與傳統設備供應商不同，這一模式的核心價值并不只是提供設備或軟件，而是把美的在全球化過程中積累的經驗沉淀下來，通過陪跑方式幫助企業少走彎路。

從建廠規劃、產線部署、數字化建設，到能源物流配套、本地供應鏈搭建、跨文化人才培養以及海外合規運營，美的希望提供的是覆蓋工廠全生命周期的一站式支持。

換句話說，它做的已經不是簡單“幫你把廠建出來”，而是讓這座工廠從第一天開始，就具備穩定運營和持續優化的能力。

而在這背后，AI正成為新的關鍵變量。

過去，供應鏈協同依賴經驗豐富的計劃員，品質管理依賴資深工程師，員工培訓依賴老師傅帶徒弟。今天，美的正通過AI視覺檢測、AI智能排產、AI供應鏈協同、AI安全管理以及智能體工廠體系，把這些原本依賴個人經驗的能力，沉淀為可復制、可遷移、可規模化輸出的工業能力。

但AI帶來的變化，并不只發生在工廠內部。

依托跨境供應鏈控制塔和全球質量控制塔，美的已經實現全球制造網絡的數字化統籌管控。無論是原材料采購、物流運輸、庫存周轉，還是品質監控、客戶投訴和售后反饋，都能夠實現實時監測和智能預警。

例如，當港口擁堵、運輸延遲或供應鏈風險出現時，系統能夠提前識別并發出預警；當海外市場出現品質問題時，相關數據也能夠快速回溯至研發、制造或供應鏈環節，大幅縮短問題發現和解決周期。

從某種意義上說，美的管理的已經不只是一個個獨立工廠，而是一張覆蓋全球的協同制造網絡。

而當AI能力沉淀下來之后，它開始影響的已經不只是工廠運營本身。

在全球化競爭中，越來越多企業面臨一個共同挑戰：如何真正理解不同市場的本地需求。

過去，這往往依賴長期市場調研和經驗判斷。而今天，AI正在幫助企業從海量用戶反饋、社交媒體討論、售后數據和消費趨勢中，更快發現潛在需求，并推動產品創新。例如在歐洲市場，美的通過AI分析用戶反饋發現，許多老建筑由于外立面保護要求嚴格，傳統空調安裝不僅費用高昂，還往往需要長時間等待。

針對這一痛點，美的聯合德國研發中心推出“5分鐘徒手安裝”空調產品，不是單純比拼參數，而是精準解決了當地用戶最在意的安裝難題，甚至一度出現二手價格高于官方售價的情況，成為當地市場的熱門產品。

從生產制造到產品研發，從運營管理到市場洞察，AI正在幫助企業把原本分散在各個環節的數據連接起來，并轉化為更快的決策能力和創新能力。

這也是“出海合伙人計劃”最重要的意義所在——它輸出的不只是全球化經驗，更是一套AI驅動的新型工業能力體系。

從產品出海，到產能出海，再到體系出海，中國制造正在進入新的階段。

在這一過程中，像美的這樣的企業，正在把過去積累的制造經驗、管理方法和全球化實踐，通過AI進一步沉淀、放大和重構，讓原本依賴經驗傳承的能力，變得更加標準化、可復制。

當越來越多中國企業走向全球時，它們需要帶出去的，早已不只是產品和產能，更是一套能夠跨區域、跨文化、跨市場持續運轉的能力。

而這，或許正是中國制造邁向全球化下一階段最重要的底氣所在。

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