卖到全球之后，中国企业开始学做“本地公司” - 篮球比分

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作者：米乐体育编辑部

2022年，美的集团意大利客服中心面临一次紧急系统迁移任务。负责当地业务的经理身处意大利，而四名接线员却在埃及，两地相隔数千公里，消费者的售后电话必须保持不间断。

当地供应商提出的迁移周期为两周，但这仍然不够迅速。美的联系了亚马逊云科技，希望尽快将客服中心迁移至Amazon Connect。团队当天便制定了迁移方案，并与两地人员协作完成了系统切换。

十几个小时后，服务得以恢复。迁移后的三个月内，意大利客服中心节省了1万欧元，运营成本下降了30%。

此后两年，美的将这套云端客服中心复制到海外14个国家和地区，新客服中心的部署周期从数月缩短至数周，95%的客户来电能在60秒内接通。

家电产品售出后，用户最关注的是售后服务。跨国协作已成为日常运营的一部分，但品牌信誉却依赖于当地团队每一天的实际表现。将产品卖出去，只是全球化的第一步。要在海外扎根，背后必然需要一套扎实的本地服务体系。

AI Agent时代的到来加速了这一变革。AI的角色日益重要，企业也因此获得了重新设计全球业务流程的机会。技术应用的范围越广，跨国经营就越需要成熟的基础能力作为支撑。

美的的经历是一个典型的“本地化”案例：借助全球云服务，将跨国业务整合起来，再将新的AI能力融入日常工作。亚马逊云科技长期积累的全球经验，使企业在新市场上能够更快起步，并在当地逐步积累品牌影响力。

中企出海进入深水区

中国企业“走出去”的步伐日益加大。2025年，中国对外直接投资流量达到2135.8亿美元，同比增长11.1%；截至年末，中国在境外设立企业5.8万家，境外企业雇用外方员工296.5万人。越来越多的企业不再仅仅将产品出口，而是在当地建厂、组建团队、提供服务。

汽车行业的变化最为显著。

根据商务部公布的数据，2025年中国汽车出口832万辆，中国企业已在80多个国家和地区投资汽车制造业。与此同时，国内盈利压力持续加大。国家统计局数据显示，2026年上半年，规模以上汽车制造业企业利润同比下降19.5%。

利润空间收窄，促使车企更加迫切地寻求海外增长。无数中国出海企业的经验表明，海外订单要转化为长期回报，企业必须贴近当地市场。中国制造的产品竞争力已无需多言，下一阶段的挑战在于通过品牌在当地站稳脚跟。

智能汽车尤其如此：交车后，OTA升级需要持续数年，背后的数据处理也必须符合各国的数据保护法规。

小鹏汽车很早就面临这一挑战。

2020年，小鹏以G3车型进入挪威市场。欧洲版P7的整车OTA升级依赖于持续的数据处理，而海外用户的隐私保护要求，决定了这套后台必须按照当地规则建设。

为此，小鹏在2021年与亚马逊云科技开展技术合作，在海外建设本地化数据中心和数据湖。车辆数据在符合当地法规并获得用户许可的前提下得到处理，为智能化服务提供支持。亚马逊云科技还在小鹏总部所在地组建专业技术团队，与研发人员讨论海外应用方案，将全球汽车行业经验应用于具体产品开发。

智能汽车出海已深入到产品交付后的运营阶段，而中国团队积累的技术优势，需要经过本地化系统转化，才能成为海外用户日常使用的体验。数据能否在当地合规处理，直接决定了OTA升级和智能功能能否按时推送给海外车主。云上的部署方式，因此成为品牌在当地兑现承诺的前提。

家电企业也正在经历类似的转变。美的将Amazon Connect与自研的iService客户关系管理系统打通，不仅能及时响应海外用户的来电和咨询，还能将各国的服务数据汇总回总部，便于集中监控和管理全球服务质量。

如今，Agent又为企业带来了新的机遇与挑战。以海外客服为例，智能体可以根据用户的问题查找企业知识库，沿着既定的售后流程继续处理。企业将这套能力应用于多个市场后，当地团队就能共享总部积累的服务经验，减少大量重复工作。

同样的能力迁移到欧洲，第一道门槛就是隐私规定：智能体能调取哪些用户信息，调取后存放在哪里，当地法律都有明确约束。每多进入一个国家，就多一套规则，如果总部不能统一管理，市场开拓得越多，合规隐患就越大。

出海越深入，企业越需要将AI融入日常运营。而技术带来的效率，最终还是要体现在海外业务的回报上。将同样的投入转化为更好的当地服务，也将成为中国企业下一轮竞争的重要优势。

AI改写跨国经营的方式

从事跨国生意的人大多有同感：真正耗时间的往往不是业务本身，而是部门之间、时区之间的反复沟通。一份补货申请，可能需要在海外门店、区域仓库和总部采购之间流转多轮。如今，Agent可能会改变这一切：给它一个目标，它就能在授权范围内自行推进。

这正是智能体吸引企业的原因。业务扩张往往伴随着管理成本上升，Agent可以帮助企业提高决策效率，让增长减少组织层面的拖累。

跨境电商AI品牌紫讯做的就是这样的产品。它推出的浏览器自动化智能体BrowserAct，用户只需用自然语言说明需求，就能搭建一个端到端的“数据Agent”，自动完成跨渠道表单填写、竞品数据抓取、舆情监控等繁琐工作。无需编写代码，结果准确，BrowserAct的用户规模在半年内增长超过300%，处理的工作流达到百万级。

用户增长迅速，新的难题也随之出现。工作流可能随时集中涌入，如果每个任务都要等几分钟才能启动，自动化就失去了意义。紫讯借助Amazon Bedrock AgentCore重构了运行架构，任务调度从分钟级缩短至1到2秒，几乎实现“零等待”；费用按CPU实际用量计算，运行规模越大，成本效率越明显。

AgentCore发布仅3周，BrowserAct就完成上线，面对数百万级工作流，依然在全球保持低延迟和99%的可用性。

运行速度快只是第一步。智能体一旦为企业办事，管理者最担心的就是它越权。以采购为例，一项补货建议转为采购订单，必须走既定的审批流程，Agent也不能例外。亚马逊云科技在AgentCore中推出的Policy功能，正是为了解决这个问题：企业用自然语言写下业务规则，系统自动转换为策略，智能体每次调用工具都会被实时检查，确保它不超出设定的边界。

试点阶段，一个智能体可以由专人监督；推广到几十个市场后，靠人监督就不现实了。AgentCore的评估功能会根据智能体在真实业务中的表现持续打分，在问题大面积影响客户之前将其识别出来。规则和考核都交给系统，Agent才能成为全球业务的日常配置。

在游戏行业，Agent还开辟了新的产品空间。

SEELE是一家AI游戏创作平台。用户选定成熟的游戏原型后，可以通过对话表达自己的想法，AI在数秒内生成核心玩法，构建可游玩的3D世界，让创作者的想象更快成为作品。

支撑这种体验的关键是Agent。它可以在后台自主拆解创作任务，再调用外部工具完成制作，这大幅降低了游戏创作的门槛。根据亚马逊云科技公布的案例，SEELE已有超过36.61万名活跃创作者，创建的游戏超过20万款。这样的规模，已使游戏生成成为平台每天都要稳定交付的服务。

当然，用户越多，SEELE的压力也越大：每生成一款游戏都要消耗算力，体验和成本必须同时兼顾。

SEELE AI由自研模型负责游戏内容与玩法的端到端生成，Amazon Bedrock为其自动化AI研发提供模型能力接入。亚马逊云科技的架构师协助团队调整缓存设置，降低文本处理的Token消耗。模型能力与成本优化相结合，也让用户规模扩大后的投入更加可控。而在SEELE迁移到Amazon EKS后，自动化能力也帮助应对流量高峰，从而保障了服务稳定性。

从Local到Global的跨越，将出海企业的技术突破变成了经营考题。某种程度上，一套成熟的全球服务体系是在为出海企业“省力”，也在为它们“省时”。

在陌生市场赢得信任

当一家公司的业务扩展到更多国家，企业还需要在当地建立信任。软件公司VeloDB就曾面对这一问题。

VeloDB是一家面向企业的实时数据分析服务商。它基于开源数据库Apache Doris开发了全托管的云产品，让客户能够及时将最新业务数据用于决策。开源社区帮助它积累了全球开发者的关注，但开发者的关注并不会自动转化为海外企业的采购订单。

传统拓展方式要求软件公司逐个寻找海外渠道。但在欧美组建本地销售团队的投入可想而知，品牌信任则要靠长期服务积累。种种成本都会拉长商业化周期，显然不是最经济的做法。

VeloDB最终选择让产品上架亚马逊云科技Marketplace，加入ISV Accelerate联合销售计划。这让客户在熟悉的企业软件采购环境中发现产品，沿用清晰的定价和部署信息推进评估。而亚马逊云科技的销售协同，也能帮助VeloDB接触海外企业客户。

一家中东头部金融机构通过Marketplace采购VeloDB，商业采购流程在一个月内完成，而传统流程通常需要三至六个月。截至目前，VeloDB在该平台的订阅销售额同比增长已超过200%。

一个成熟的采购入口，让VeloDB更早地站到了海外客户面前。对这类成长型公司而言，成熟渠道节省的时间就是金钱。

对购买软件的出海企业来说，Marketplace同样省事。海外团队想尽快使用新的AI工具，总部却担心各地支出失控。通过Marketplace采购，软件账单统一归集，符合条件的第三方软件支出还能计入企业与亚马逊云科技签订的云消费承诺。海外团队购买软件不必层层走流程，总部也看得清每笔预算花在了哪里。

说到底，企业挑选云服务，看的已不仅仅是技术参数，而是它能否帮助自己更快打开市场。

AI应用越深入，安全问题越现实。智能体需要读取客户资料、调用业务数据，一旦出错，损失的是企业在当地好不容易积累的信任。亚马逊云科技的答案是，Amazon Bedrock不会使用客户的输入和输出训练模型，企业可以自主选择数据存放的区域，访问权限也能按岗位细分到个人。安全规则和业务系统一起搭建，企业才敢将AI放心交给海外团队使用。

在陌生的市场，一家中国公司的信用往往要从零开始。能借用的信任越多，从第一单走到第一百单的路就越短。

借用全球经验，长出本地生意

亚马逊云科技是全球最早提供公有云服务的厂商之一，从2006年起对外提供云计算服务。据亚马逊云科技披露，超过80%的财富500强企业采用了其服务。服务过大量跨国公司，它对各行业全球部署中常见的问题也更有熟悉的应对经验。

2013年，亚马逊云科技进入中国，目前在国内有数千家合作伙伴。它熟悉中国企业原有的系统，这些企业的海外方案也不必推倒重来，中国团队的技术积累可以直接带到海外市场。

这种支持还延伸到了Amazon的商业生态。中国零售品牌通过Amazon开拓海外市场，既利用Amazon Ads触达当地消费者，也能用亚马逊物流FBA承接履约，不必在每个国家自建仓储和配送。技术服务与商业资源打通后，企业能够将更多精力用于理解用户和建设品牌，而这两者才是品牌在海外立足的根本。

亚马逊云科技将这套服务方式概括为“三横一纵”。三横解决跨行业客户共同面对的全球经营问题，纵向的行业赋能则深入具体业务，将实践经验转化为可复用的AI方案。通用能力打底，行业经验补上最后一段路，企业才能用更短的时间获得实际回报。

过去的出海模式，是企业每跨越一个市场都要支付学习成本。如今，前人踩过的坑已经沉淀为现成方案，后来者进入新市场时可以少走很多弯路。

回头再看美的那次故障：系统在云上，经理在意大利，接线员在埃及，等着回电的是意大利的消费者。十几个小时就能恢复，依靠的是一套早已铺到全球的基础设施。中国品牌对海外用户的承诺，正越来越多地托付在这样的系统之上。

过去二十年，中国企业依靠成本和效率将产品卖到了全世界。接下来的竞争，比的是谁能在别人的市场里像本地公司一样经营：懂得当地的规矩，接得住当地用户的每一通电话。越早将全球现成的基础设施变成自己的经营底座，海外订单就越早转化为长期利润。

下一程出海，中国企业要让世界成为长期经营的主场。

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