2025年11月5日，一艘货轮满载货物驶出青岛自贸片区（无人机照片）

文/《环球》杂志记者 胡艳芬

编辑/黄红华

　　深夜两点的福建泉州，整座城市已陷入沉寂，远处的海岸线隐约传来货轮的鸣笛声。“95后”创业者刘世奇坐在电脑前，屏幕的微光映照着他兴奋的脸庞。这一次他并不是来加班的，而是亲眼见证他的“AI数字员工”为处理海外生意高速运转。

　　过去，这个时间点是泉州数万外贸人的“魔鬼时刻”——他们不得不靠浓茶或咖啡勉力支撑，只为了守候一个在清晨可能从北美发来的询盘。而现在，刘世奇只需要通过人工智能（AI）助理，就能实现与全球买家的实时商洽。

　　这并不仅仅是一个年轻人的成功故事。从泉州的鞋革厂到义乌的小商品分拨中心，从山东烟台的家纺车间到大洋彼岸的亚马逊自动化仓库，AI正在全方位、深层次地重塑跨境电商的每一个环节。全球贸易由此正加速迈入一个由算法、算力与大数据交织而成的“智能大航海时代”。

AI带来生产力“智变”

　　在较长一段时间里，中国跨境卖家在国际市场上扮演着“勤奋的代工厂”角色。但这种模式近年来面临的挑战越来越大：人力成本上升、来自东南亚的竞争加剧，以及由文化和语言隔阂导致的运营天花板。

　　刘世奇的创业地泉州是世界主要的运动鞋生产基地之一。由于价格战日益激烈，许多当地小厂面临生存危机。刘世奇决定通过阿里国际站的AI Agent寻找转机。

　　他发现，AI在处理海量海外买家的搜索趋势信息时，得出了一个颇令人意外的结论：欧美年轻人中正流行一种“极简主义的夸张表达”。AI建议他开发一款特殊的“丑拖鞋”——集合中式足底按摩触点、美国社交媒体中流行的亮色，以及DIY挂饰等。

　　刘世奇表示，如果靠人脑去想，他可能永远在思考如何把鞋做得更漂亮，但AI告诉他，现在北美的年轻人追求的是“怪异的舒适感”。通过AI Agent，刘世奇不仅精准锁定了选品，还让产品设计周期从原来的一个月缩短到2天。2024年，这款“丑拖鞋”在北美市场爆单，一双可卖到145美元，批发利润率高达92%。这就是AI对审美的“降维打击”：它不生产艺术，它只计算需求。

　　如果说刘世奇赢在选品，那么“60后”外贸“老兵”徐镜钱则赢在运营的极致效率。徐镜钱经营的是机械设备，这类产品的跨境贸易逻辑很复杂：涉及繁琐的技术参数、长达数月的决策链路，以及最折磨人的多语种沟通。

　　徐镜钱所在的欧佩克机械设备有限公司（以下简称欧佩克公司）也接入了阿里国际站的AI Agent作为“数字业务员”。2025年春节期间，一位沙特客户首次上线询盘，彼时已是北京时间凌晨1点多，所有外贸业务员都已下班，所幸AI生意助手仍在“工作”。B端外贸采购第一轮是广撒网阶段，这位沙特客户对十几家企业询盘，欧佩克公司是回复最快的一家。

　　当时，AI助手与客户展开了五六轮对话，不仅询问买家采购设备的用途、物流接收地等信息，还询问买家此次采购是为了定期维护、紧急更换还是特定项目，仿若一个在机械设备行业浸润多年的资深业务员，提问老辣且精准，给客户留下的第一印象“非常好”。

　　AI赢得了先机，徐镜钱也凭借自己多年的外贸经验紧紧抓住了这次机会。在接到询盘的“00后”外贸业务员还一脸懵的时候，徐镜钱迅速通过AI进一步“深挖”，在AI整合各种资料的提示后，发现这位客户的成交可能性很高，于是他立即主动邀请对方团队来考察工厂，并最终获得了沙特客户总价值高达2000万美元的大单。

　　山东烟台“80后”宝妈李燕的故事也非常典型。李燕在以前的工作中曾遭遇火灾，决心更换赛道。尽管不懂英语，外贸经验为零，她还是靠着阿里国际站的AI生意助手重新出发了。

　　李燕发现，以前她卖狗窝，关键词只知道写“Dog House”，结果点击者寥寥。AI却通过大数据分析告诉她，英国买家在冬天更倾向于搜索“Warm House”。一词之差，点击率翻了3倍。李燕说，以前她认为做外贸得是高级翻译，现在发现，只要会提问，AI就是你的翻译官、美工和首席营销官。

海外电商巨头的AI“武器库”

　　当中国卖家在供应链端深耕时，海外的电商巨头们也在消费端和物流端进行着另一个维度的AI竞赛。

　　亚马逊在2024年2月推出的生成式AI助手Rufus，正在重塑人们的购物习惯。在伦敦工作的公司主管Sarah想组织一场周末家庭露营，但她完全没有经验。她问Rufus：“我要带两个孩子和一只拉布拉多犬去威尔士山区露营两天，天气预报有小雨，我需要准备什么？”Rufus基于成千上万条真实评价，帮Sarah筛选出以下物品：抗风等级达标且有宠物防抓涂层的帐篷；适合儿童体温的睡袋；一套防雨的便携式灶具。不仅如此，它还自动计算出这些商品的到货时间，确保在Sarah出发前的周五下午全部送达。

　　在德国韦尔讷拍摄的亚马逊公司标识

　　亚马逊的AI不再是“导购”，而是变成了“生活伴侣”。这种AI驱动的决策方式，让传统靠“搜索引擎优化”获取流量的逻辑逐渐失色。

　　另一个值得亚马逊平台卖家关注的变化是，Rufus等AI助手变“聪明”了，它不会盲目相信卖家的“宣称”（比如绿色、环保、耐用等），而是通过更具可信度的多维交叉验证来决定是否相信卖家。为了做到这一点，Rufus首先会判断卖家的“宣称”是否有客观证据支撑，比如是否有独立认证（如气候友好承诺）、合规测试报告或权威标识等；其次，研究用户反馈，当消费者在评论中主动提及并赞许产品核心卖点时，这些真实用户语言便构成强大的“非自述证据”，而积累了大量“真实环保评价”的产品，在用户询问“可持续用品”时被Rufus推荐的概率大幅提升。

　　AI购物助手的普及，提示卖家不能简单卖货，还要学会培育产品价值与数据资产。要将产品价值以算法可识别、信任并传播的方式，植入从认证、文案到用户评价的每个环节，谁能率先掌握与AI对话的语言，谁就将获得流量优势。

　　加拿大电商服务平台Shopify推出的“Shopify Magic”和“Sidekick”更关注的则是卖家如何运营。独立站品牌Doe Beauty，主要在北美售卖假睫毛产品。作为一个只有几名员工的小团队，他们如何服务全球客户？事实是他们通过Shopify的AI实现了：卖家只需输入商品基本信息，AI就能生成营销文案；输入一张产品图片，就能生成几秒钟符合“Z世代”审美的短视频。

　　在跨境贸易中，退货是卖家的“利润杀手”。沃尔玛利用AI优化了这一环节。

　　当一位巴西用户想要退回一件从美国发货的电子产品时，沃尔玛的AI会迅速计算：运回美国的运费、该产品在巴西本地的二手转售价格以及仓储成本。如果运回不划算，AI会自动建议用户将商品捐赠或送去当地维修点，并即时完成全额退款。这种“智能退货”极大地提升了用户满意度，同时为沃尔玛大幅减少了碳排放。

AI对抗供应链不稳定性

　　供应链风险是如今悬在跨境电商头上的达摩克利斯之剑。红海危机、苏伊士运河堵塞……任何一个“黑天鹅”事件都能让卖家的利润瞬间化为乌有。而AI正成为跨境贸易供应链系统的“避险助手”。

　　跨境电商的供应链高度依赖国际航运与物流服务。一旦出现如港口拥堵、突发天气事件、运力不足或地缘政治冲突等风险，就可能导致订单延误、无法按时交付、库存积压或断货、客户体验下降、退款率上升、成本急剧上升（如燃油费、仓储费等）等一系列连锁反应和消极后果。例如，全球贸易路线就曾因苏伊士运河堵塞等突发事件严重扰乱供应链，导致多行业商品交付延迟及库存短缺。

　　而AI可利用历史销售、市场趋势等多源数据构建模型，提高需求预测准确性，避免商品过度积压或断货。举例来说，家具出口企业在集成AI系统后，可帮助卖家精准制定生产计划，减少库存浪费与缺货风险，从而帮助企业缩短产品交付时间，提升库存周转率。

　　此外，AI还可实时整合全球航运数据（如天气、拥堵指数、燃油成本），为外贸商自动推荐更优航线、动态规避风险港口或路线、提前预警潜在延误等。全球最大的集装箱航运公司之一的马士基，正是利用AI把“不可控的风险”变成了“可预判的变量”。

　　马士基每天调度数千艘船舶、连接上百个港口，其供应链网络本身就是全球化不确定性的“放大器”。近年来，面对地缘政治冲突、港口拥堵、极端天气频发等风险，马士基选择将AI引入核心运营层，据国际专业期刊《供应链数字》和马士基官方披露，马士基正在将AI与“数字孪生”技术结合，为港口和物流网络构建虚拟映射系统。该系统持续接入来自船舶、港口设备、气象和交通的实时数据，在虚拟环境中模拟不同风险情景，并预测其对整体运输网络的连锁影响。

　　在引入AI之前，这类风险评估往往依赖人工经验和静态模型，调整方案可能需要数天才能形成。而通过AI驱动的数字孪生系统，马士基可在数小时内完成多种“假设情景”的推演，据此提前制定改道、调仓或延迟交付方案。这意味着，供应链管理从“事后补救”转向了“事前预判”。

　　除了海运和干线物流，马士基还在供应链“末端”引入AI，以降低库存和履约风险。据多家行业媒体报道，马士基与瑞士无人机公司Verity以及运动品牌On合作，在部分仓储中心测试AI视觉识别与无人机库存盘点系统。无人机在仓库内自主飞行，通过AI识别货物位置和数量，实时更新库存数据。

　　这一尝试直指跨境供应链中的一个老问题：库存信息滞后和不准确，往往会在需求产生波动时放大风险。通过AI实时盘点，马士基希望减少“账面有货、实际找不到货”的情况，提高库存透明度，从而让上下游客户更准确地做出补货和销售决策。

　　在马士基的AI实践中，一个清晰的转变正在发生：它不再只是一个“把货从A运到B”的航运公司，而是在向全球供应链风险管理服务商转型。

瓶颈、挑战与展望

　　尽管前景灿烂，但AI重塑跨境电商依然存在瓶颈和挑战。跨境电商天然涉及跨国数据流动。欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）、中国的个人信息保护法，以及美国各州不同的隐私法规，正形成密集的监管网。AI训练需要大量用户行为数据，如何在不触碰隐私红线的情况下训练模型？这将是所有电商平台面临的长期考验。

　　AI是基于历史数据训练的。如果历史数据中存在对某些地区、某些文化的偏见，AI在自动生成内容时就会放大这些偏见。比如，某跨境服装品牌利用AI生成了针对非洲市场的营销海报，结果因为AI误读了当地的色彩禁忌，导致品牌在当地遭到抵制，这种“文化断层”是算法目前难以逾越的鸿沟。

　　再如，虽然基础AI工具是普惠的，但更高级的“私有大模型”和“深度预测算法”掌握在巨头手中。如果中小卖家过度依赖平台的AI算法，可能会失去对品牌灵魂的掌控，沦为算法喂养下的“数据搬运工”。而当AI能生成完美的白底图和拟人化的对话时，诈骗者也能利用这些工具制造出“虚假店铺”。

　　展望未来，跨境电商的形态将如何演变？首先是，实现全息“云探厂”：配合AI与AR（增强现实）眼镜，买家可以从家中“瞬移”至几万公里外的生产线，亲手“触摸”布料，实时要求工厂调整打样参数；推动自动化“绿色合规”：AI将自动追踪每一件商品的碳足迹，从棉花的种植到物流的碳排放，一键生成符合多国监管要求的碳足迹报告，实现真正的“透明贸易”；实现贸易协议的智能撮合：复杂的跨国关税、区域自贸协议、贸易限制等，将由AI实时计算并给出最优的税务申报路径，等等。

　　跨境电商就像一场关于空间与时间、效率与信任的长跑。在互联网时代，人类靠光纤和服务器连接世界；而在AI时代，我们正靠着神经元网络和深度学习算法，试图建立一个更透明、更敏捷、更公平的全球贸易体系。

　　AI重塑跨境电商的故事才刚刚开始，那些敢于在第一时间拥抱AI的“航海家”勇士们，正在这片智能的汪洋中，驶向属于他们的“黄金时代”。