AI时代如何突围？制造业转型样本—深维探索（ExploreX）

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作者｜unik

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过去十年，中国制造业靠“规模与低价”打开了全球市场。但如今，曾经的优势正在快速失效。订单减少、利润被压榨、客户需求从“产品”转向“解决方案”——传统工厂迎来了前所未有的结构性挑战。

一个残酷的问题摆在制造业企业面前：如果不拥抱AI，未来还有没有出路？

三大困境：订单、利润与现金流

图源：路透社

官方统计数据显示，中国制造业景气度持续承压，新业务增长放缓导致制造商缩减产量。

数据源：国家统计局

根据国家统计局与财新 PMI 数据，2025 年前 8 个月，中国制造业 PMI 新订单指数连续低于荣枯线。官方制造业 PMI 新订单指数在 7 月跌至 48.3，为 2020 年疫情以来最低水平；财新 PMI 报告显示，消费电子相关行业的新出口订单同比下滑 11.2%。与此同时，海关总署数据显示，2025 年上半年中国对欧美的智能手机及配件出口额同比下降 9.6%。

利润端同样承压。工信部统计的规模以上电子制造业利润率已降至 4.1%，创近五年新低。S&P Global 的研究报告指出，消费电子厂商在 2025 年面临“双重挤压”：一方面是需求侧走弱，另一方面是上游芯片与物流成本仍处高位。

根据深维探索（ExploreX）团队近期对多家代工及中小制造企业的深度调研，制造业企业普遍面临三大现实压力：

◎ 订单需求转型：客户从“买产品”转为“买解决方案”。官方PMI中，新订单指数8月仅49.5%，表明需求仍在萎缩。智能手机等消费电子市场销售放缓，反映出用户预算收紧。据跨境电商调研，相似产品中“场景适配”(37%)、“品牌价值”(28%)影响购买决策，而传统制造优势仅占比不到10%，侧面印证客户青睐场景化方案、增值服务。

◎ 利润空间被压榨：规模以上工业企业盈利状况下滑。1–7月工业利润同比下降1.7%；营业收入利润率仅5.15%，同比下降0.21个百分点。同质化产品竞争激烈、价格战常态化，利润率低到难以覆盖设备和人员成本，企业盈利正被不断挤压。

◎ 现金流压力增大：资金回笼放缓、成本上升风险加剧。统计数据显示，7月末规模以上企业应收账款同比增长6.8%，产成品库存同比增2.4%，拖长了账期周期。若应收账款回收滞后或原料涨价，极易对中小厂的生产经营造成重创。

供给侧的压力不仅来自于市场的周期性波动，需求侧的转变也在其中推波助澜。业内专家指出，消费电子的客户需求正在发生根本转变：海外市场用户不再只购买单一硬件，而是倾向于“硬件+应用+服务”的整体方案；企业客户（如分销商、渠道商）更关注产品能否带来持续订阅和数据价值，而不仅是一次性出货量；低价竞争已难以维系利润空间。

在这种背景下，政策层面的导向与支持，正成为行业寻找新增长点的重要参照。

信息源：中华人民共和国中央人民政府官网

工信部已将人工智能列为制造业核心生产力，提出要在设计、生产、服务、运营等环节推动AI应用，并强调模型调优、数据治理、安全保障等标准化建设，要推动“硬件智能化、服务化”，鼓励企业探索“产品即服务”的新商业模式。这意味着未来合规、安全、可治理的AI服务商将成为关键角色。

工信部提出，到 2027 年要形成一批“人工智能+制造”标杆企业，并建立跨行业的技术标准。这意味着，当前的探索不仅是企业自身的自救，也是政策所鼓励的方向。资本市场也在关注这一趋势——多份券商研报已将“AI 驱动的制造服务化”列为 2025-2030 年的核心投资逻辑之一。

政策与市场的合流带来的趋势，将裹挟着每一个企业砥砺前行，AI 不仅是技术趋势，更是未来制造业竞争的关键变量，拥抱AI不是锦上添花，而是跨越生死线。

是什么正在拖垮工厂？

图源：路透社

在转型话题上，不少企业仍抱有侥幸心理：

? “等市场好转再改造”，忽视了需求逻辑已长期变化，客户更看重方案和服务。

? “AI太难做，我们不是互联网公司”，其实同行已经和成熟的AI公司合作“零门槛”落地。

? “改造太贵，回本太慢”，更大的隐性成本是不改造带来的订单流失和慢性亏损。

然而，产业链的变化已经证明，这类心态往往意味着被市场淘汰。买家不再满足于低价产品，而是追求服务、长期价值与可持续合作。当产品只是“可被无数工厂复制的零件”，议价权和现金流都在快速流失。

深维探索（ExploreX）的路径样本

在行业整体承压的背景下，一些企业开始尝试用 AI 技术寻找突围路径。位于深圳的深维探索（ExploreX）是其中的代表样本。其提出的转型框架包括：具身智能的物理载体、全栈AI引擎、以及流量闭环

第一，把设备做成“有身体也有大脑”的智能体。深维探索（ExploreX）研发的多模态感知系统和自适应执行终端，能让设备从环境感知到动态决策再到精准操作形成闭环——会看、会听、会感知力控，也能执行复杂动作。不再是“傻瓜盒子”，而是能学习用户习惯、识别场景，从而形成差异化卖点。

第二，构建感知-决策-执行一体化的全栈AI。视觉不再只是识图，而是理解场景和动作；力控和语音等多维数据喂入决策网络，让设备在端侧实现实时响应、在云端不断策略迭代。这是让产品真正“聪明起来”的底层引擎。

第三，把产品接入流量生态，形成长期商业化模式。硬件入口沉淀用户数据，AI大模型提供差异化服务，从而把一次性卖货转变为订阅、耗材、增值服务等经常性收入。

在具体产品上，其宠物喂食器和宠物定位器案例为行业提供了对照。

在宠物喂食器项目里，传统厂商陷入同质化竞争，毛利低、复购少。但他们在设备中植入具身智能感知、接入APP并上线增值服务后，单台溢价空间提升20–30%，首年付费订阅渗透率达到8–15%，用户复购率提升2–3倍，经常性收入逐步占到毛利结构的20–40%。通过 AI 算法学习宠物饮食习惯，支持远程订阅营养方案。数据显示，升级后产品的单台溢价提升 38%，订阅服务渗透率达 27%。关键并不是把功能堆满，而是先打磨用户首次体验、绑定应用，再撬动耗材与服务的长期变现。

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在宠物定位器项目里，原本靠模组赚辛苦钱的厂商，通过AI路径预测、行为识别和主动告警，构建了云端平台，把基础定位变成标配，把高级功能做成付费选项。结果整体毛利率提升2–3倍，经常性收入占比提高到30–50%，客户粘性和议价能力明显增强。结合 AI 路径预测与健康监测，用户粘性增强，月活跃率较传统版本提升 42%。低价硬件一夜之间变成了“数据+服务”的筹码。

图源：Pinterest

这些案例说明，即便在订单整体下滑的背景下，AI 升级仍可重构毛利结构，增加企业抗周期能力。

从宏观数据到企业案例，2025 年的消费电子制造业正处于深度调整期。订单缩减并非短期“淡季”，而是行业结构的重构信号。深维探索的实践说明：AI 不只是提升效率的工具，更可能成为改变商业模式的关键杠杆。

接下来，行业能否在政策支持与市场需求的双重推动下，形成可复制的转型路径，将决定中国消费电子制造能否走出低价竞争的困境，迎来新的增长周期。