从“百万”量级到“千万”规模的密钥：AI 助力中国卖家扬帆出海新征程

在全球电商市场的广阔版图中，“中国制造”早已成为人们耳熟能详的标识。从亚马逊平台上超过70%的商品源自中国，到中东、俄罗斯等地销售高峰期“Made in China”商品占比超90%，中国供应链的广度与深度不言而喻。然而，一个鲜明的反差却长期存在：中国从事内贸的电商卖家数量超过千万，而真正投身跨境电商的商家仅有一百余万，占比不足十分之一。

在这“消失的九成”商家背后，是中国制造出海长期面临的真实困境：语言障碍、运营复杂、选品盲目、供应链响应迟缓……这些看似琐碎却足以致命的问题，如同无形的壁垒，将无数优质工厂与中小商家阻挡在全球化的大门之外。

2025年，阿里巴巴旗下的源头厂货平台1688正式推出跨境电商AI智能体“遨虾”（AlphaShop），试图以“AI + 供应链”的组合策略，系统性地拆除这些阻碍中国制造出海的壁垒。其目标直截了当：让跨境生意的运营成本与信息差无限趋近于零，让“一键出海”从美好的愿景变为触手可及的现实。

一、出海之困：万亿市场前的“高墙”

中国制造出海的物质基础已然坚实稳固。完善的产业链、极具竞争力的性价比、日益成熟的海外仓与物流网络，共同构成了货通全球的硬件支撑。然而，在“运营”这片充满挑战的数字与认知的软战场上，真正的考验才刚刚开始。

首当其冲的是无解的“预测难题”。在云栖大会上，1688跨境业务负责人一隆举了一个生动的例子：一家中国工厂若要为美国市场的圣诞季准备冬装，考虑到设计、备料、生产、海运、清关等诸多环节，必须提前至少半年着手准备。这意味着，中国制造商需要精准预测半年后，远在大洋彼岸、文化背景截然不同的消费者会钟情于何种颜色、款式、面料的服装。“这无疑是一场押上身家的豪赌，”一隆坦言，“选品的难度相较于国内，何止高了百倍。”

其次是繁杂的“运营迷宫”。每个国家都有其独特的法律法规、平台规则和税务政策。而每个电商平台（如亚马逊、TikTok Shop、Ozon、Mercado Libre等）也都有各自的上架逻辑、文案要求和运营策略。若想同时覆盖多个国家市场，就意味着需要组建一支精通多语言、熟悉各平台规则的庞大运营团队，这无疑会使边际成本急剧攀升。“十个商家中仅有一个涉足外贸；即便做了外贸，也难以覆盖所有主流语言，甚至连英语都难以兼顾。”一隆道出了行业的普遍困境。

更深层次的是“信息不对称”的顽疾。在工厂端，许多优质制造商擅长生产，却不懂拍照技巧、不会撰写英文文案、不了解海外市场需求与合规要求。而在买家端，中小卖家缺乏数据洞察能力，选品往往靠“拍脑袋”决策，寻找工厂如同“大海捞针”，沟通成本高昂，试错风险巨大。供需之间，横亘着一道巨大的认知与效率鸿沟。

正是这些“高墙”，使得内贸与外贸商家数量呈现出十倍之差。中国制造虽然赢得了全球的货架，但中国卖家却远未赢得全球的市场。

二、“遨虾”破局：AI如何重塑出海全链路

“遨虾”的诞生，旨在成为推倒这堵墙的“数字推土机”。其核心逻辑并非创造全新的流程，而是运用AI技术深度重构跨境电商从起步到发展乃至壮大的每一个关键环节，使其实现智能化、自动化和平民化。

1. 智能选品：从“凭感觉押注”到“靠数据决策”

传统选品方式依赖买手的个人经验和碎片化信息搜集，不仅耗时费力，而且成功率难以保证。“遨虾”则将这一过程彻底数字化。它深度融合了阿里巴巴生态内的海量交易数据（包括1688供给端、淘宝/速卖通零售端）以及全球主流电商平台（如亚马逊、TikTok）的公开趋势数据，并通过大模型进行深度分析。

用户只需输入诸如“想在美国站销售瑜伽裤，有哪些蓝海细分市场？”这样的需求，系统便能在1 - 2分钟内生成一份结构完整的选品报告。报告不仅会分析市场容量、竞争热度、品牌垄断度、新品机会等关键指标，还会结合下游平台的用户评价，提炼出产品改进方向，并直接推荐具体商品。根据内部回测数据，其选品准确率已达到人类买手前20%的水平，效率提升近百倍。

2. 精准寻源与智能询盘：打通供应链“最后一公里”

找到合适的工厂，是跨境生意的生命线。“遨虾”利用多模态识别技术，用户只需上传一张商品图片或链接，系统便能在1688百万级供应商库中，精准匹配能够生产相同或相似款式的源头工厂。更为重要的是，它会结构化展示每家工厂的“跨境服务能力”，如是否支持贴牌、能否提供英文素材、48小时揽收率、品质退款率等关键指标一目了然。

针对铺货型卖家需要同时对接大量供应商的痛点，“遨虾”推出了“智能询盘Agent”。用户可以批量向最多6家符合条件的工厂发起AI询盘，自动询问价格、起订量、交货期、定制能力等信息，并将所有回复整理成结构化的比价报告，极大地缩短了采购决策周期。

3. 素材生成与一键上架：抹平“运营能力差”

“工厂拍摄的照片往往质朴无华，但跨境电商需要精美的场景图和卖点图。”产品负责人邹玲指出，“遨虾”的素材生成能力旨在解决这一断层问题。用户输入一个1688商品链接，选择目标平台（如亚马逊、日语站）和语言，系统便可一键生成包括优化标题、卖点文案、场景图、白底图在内的全套上架素材，并支持对接ERP实现快速刊登。这项能力将专业美工的工作，变成了运营人员也能轻松操作的基础技能。

4. 从工具到“商业智能”的演进

“遨虾”的终极愿景并非简单的工具集合，而是迈向“端到端的全自动商业智能”。一隆描绘了未来的场景：AI自动分析市场趋势并选品 → 自动匹配1688优质供应商 → 自动询盘议价生成采购单 → 自动生成多语言多平台素材并上架 → 甚至自动管理库存与客服。“整个流程可能在秒级完成，而传统方式则需要数天时间。”目前，产品已打通“选品 - 找厂 - 询盘 - 素材 - 上架”的全链路闭环，正朝着更深度的自动化方向演进。

三、技术基石：为何是1688能做成？

在AI智能体如雨后春笋般涌现的2025年，为何“遨虾”能在垂直的电商选品领域脱颖而出，甚至在通义实验室的EcomBench榜单上超越ChatGPT等通用模型登顶？

核心答案在于“数据 + 场景 + 决心”所构成的独特三角。

第一，独一无二的数据生态。阿里集团同时拥有B2B（1688）和B2C（淘宝、天猫、速卖通）的完整电商数据。这意味着“遨虾”既能掌握供给侧（工厂成本、产能、服务数据）的信息，又能洞察需求侧（终端售价、销售趋势、用户反馈）的情况。这种贯穿产业链的真实交易数据，是任何仅靠公开网络爬虫的模型所无法比拟的“富矿”。正如邹玲所说：“我们对数据进行了深度清洗和业务标注，告诉模型‘新品销量占比20%’在某个类目下意味着什么，这极大地降低了模型的幻觉率。”

第二，不计成本的垂直训练。与许多用通用模型简单微调的“玩具型”Agent不同，1688投入了“千卡级别”（数千张GPU）的算力集群，使用如通义M1 - 235B这类的大规模参数模型，进行电商垂直领域的深度强化训练。“就像用盖摩天大楼的资源去精心打造一栋别墅，”一隆比喻道，“目的是让它在专业领域的深入程度远超通用产品。”这种接近训练基座模型的投入，在垂直赛道中极为罕见。

第三，扎根真实业务的场景理解。“遨虾”团队本身就是跨境电商的深度参与者，对商家从买手、采购、运营到客服的全流程痛点了如指掌。产品设计并非追求炫技，而是严格遵循“客户需要什么，我们就用大模型帮他提效”的原则。无论是帮助新手解答“1万元启动资金如何做东南亚市场”，还是协助老手优化“某款产品如何提升5个点毛利”，其建议都力求贴近实战。

四、未来图景：AI平权与“工贸一体”新世界

“遨虾”带来的不仅仅是效率的提升，更可能引发中国制造出海格局的深层变革。

首先是“能力平权”效应。过去，只有大型贸易公司才能养得起专业的买手团队、设计团队和多语言运营团队。如今，通过“遨虾”，一个初创团队甚至个人卖家，也能获得接近顶级买手的选品洞察、媲美专业美工的素材生成能力。信息差和运营能力差被技术快速抹平，竞争更多地回归到产品本身的质量、创新和性价比。“我们最终希望，商家只需要专注做好货，运营交给AI。”一隆总结道。

其次是推动“工贸一体”深度融合。大量中国工厂强于制造，却在品牌与渠道方面相对薄弱。“遨虾”为工厂提供了低门槛接触全球市场的数字桥梁。工厂只需上传产品图片，AI就能辅助生成外贸文案、多语言素材，甚至匹配海外分销渠道。这有助于中国制造从单纯的“代工出海”向“品牌出海”和“直接触达终端消费者”转变。

长期来看，“遨虾”代表了一种新基建的诞生。如果说菜鸟网络、海外仓解决的是物理世界的物流基建问题，那么“遨虾”这类AI智能体解决的则是数字世界的“运营基建”难题。它正试图将跨境贸易中所有非制造环节标准化、自动化、智能化，将跨境生意的边际成本拉低至理论极限。

当然，挑战依然存在：如何进一步降低AI的“幻觉”，实现全链路百分百可靠的自动化？如何在个性化推荐与避免同质化竞争之间取得平衡？如何教育海量传统工厂接纳并善用AI工具？这些都是“遨虾”需要持续攀登的阶梯。

但毋庸置疑的是，方向已经指明。当AI将语言、运营、信息搜索的成本无限压缩，中国制造积蓄已久的产能与创造力，有望以前所未有的便捷度和精准度，涌向全球每一个有需求的角落。从“货通全球”到“智连全球”，“遨虾”们正在书写中国出海故事的下一个精彩篇章——一个由无数微型的、智能的全球化企业构成的新世界。