2026AI时代中国企业全球化协作白皮书

“走出去”之后

，全球化进入“深水区”过去十几年

，

“

出海

”对中国企业而言

，像是一场又一场的接力赛

：先是产品卖出去

，

再是工厂建出去

，

接着是品牌和研发走出来。

到了今天

，这批跑在最前面的企业

，

已经过了

“有没有出去”

的阶段

，

而是面临着

“

出去之后

，能不能越跑越快”的问题。我们把视野拉到最头部。

在《2026

中国企业全球影响力报告》

评选出的

“全球影响力

100强

”

中

，

百强企业的海外总收入达到9.8万亿元

，海外收入占比平均值已攀升至49.72%——也就是说

，

这些企业的生意

，

已经有一半是发生在海外。更有意思的是

，

行业共识的措辞也在悄悄变化：

早些年我们谈

“走出去

”

，后来谈

“融进去”

，而现在越来越多的领军者开始谈“长出来”——不是把国内的模式搬运出去

，而是在当地真正扎下根、长出新的枝丫。观察

：一个略显尴尬的现象是

：业务跑得太快

，协作却拖了后腿。

前端的市场、研发、营销一刻不停地往前冲

，后端的沟通、

对齐、

决策却还停留在“

邮件往来、

会议接力、

表格版本满天飞”的旧范式里。

时区错位、

语言壁垒、

组织割裂、知识散落——这些看似琐碎的协作摩擦

，正在悄悄吞噬出海企业最宝贵的增长红利。当全球化进入深水区

，企业需要的不再是一个更好用的工具

，而是一种全新的协作范式。数据源

：界面财联社研究院、

中国出海企业协作联盟（

CEGA）

、易观分析《2026

中国企业全球影响力报告》而把镜头从百强拉开

，

看到的是一片更辽阔的海。

2025年前三季度

，

我国有进出口实绩的外贸经营主体已达70万家

，

若把更广义的

“外贸相关市场主体

”算进来

，

存量规模已突破860万家。从沿海的制造集群到内陆的产业带

，从游戏工作室到跨境电商卖家

，

“

出海”正在从少数先行者的冒险

，变成千万企业的经营常态。70万+有进出口实绩外贸企业（2025前三季）9.8

万亿百强企业海外总收入（元）49.72%百强企业海外收入占比均值前言带着这个判断

，扬帆出海联合腾讯云重磅推出《

AI时代中国企业全球化协作白皮书》

。全书共五个核心章节：从全球趋势背景切入

，用数据铺陈AI全球化浪潮与中国高频出海赛道和头部企业表现；

描绘从工具集到接口层的跃迁；

拆解AI

Agent时代下不同协作场景的全球前沿实践；

复盘头部出海企业实战案例；

最终以真实可落地的接口工具清单与协同工作流建设方案收束全篇

，

旨在为中国出海企业提供专业指南。值得一提的是

，

本书写作的时机恰好落在行业范式切换的关键窗口。一方面

，

出海已经从

“可选项

”变成大量企业的

“必选项

”——百强企业近半的收入来自海外

，

数以十万计的市场主体涌入跨境赛道；

另一方面

，

AIAgent

的能力曲线正处于从

“能用”到

“好用”

的拐点。这意味着

：如果你是一家正在全球化进程中的企业

，现在正是用新协作范式武装出海能力的最佳窗口——早一步部署

，

就能在组织效率和全球响应速度上建立持久的竞争优势；

晚一步

，可能就会在下一个增长周期里被协作摩擦拖住脚步。如果用一句话概括当下中国企业的出海态势

，大概是

：规模已经足够大

，但质量才是新的分水岭。这种结构性变化

，意味着企业的组织重心正在物理意义上发生转移。

当一半以上的收入来自海外

，管理半径、决策链条、协作网络也必须随之全球化。

而这恰恰是传统协作工具最不适应的场景——它们大多是为

“

同一国家、

同一个时区、

同一种语言”设计的。CHAPTER01机遇与摩擦：增长跑在前面

，协作落在后面Opportunitiesand

Friction:GrowthTakesthe

Lead,Collaboration

Lags

Behind-1-图

1-1

“全球影响力

10

强

”海外收入占比均值达

49.

72%，海外总收入

9.

8

万亿元来源：界面财联社研究院

×

易观分析《2026中国企业全球影响力报告》进一步拆解

“深水区

”

的含义

，

会发现它不只是规模的积累

，

更是质量维度的系统性跃迁。

早期出海更多是“产品出海

”——把国内已有的东西卖到海外

，组织架构、

研发流程、

运营节奏基本不变；

而进入深水区后

，企业开始面对真正复杂的命题：

如何在多个法域同时合规？

如何在

12个时区里保持决策一致性？

如何让来自不同国家及地区的研发、

运营、

渠道围绕同一个产品节奏推进？

这些问题没有标准答案

，但有一个共同前提—

—协作能力必须与业务能力同步全球化。

1.1机遇已至

，海外收入逼近半壁江山商务部数据显示

，截至

2025年底

，

中国在境外设立企业已超过

5万家

，遍布

190个国家和地区；

2025年对外直接投资

1743.8亿美元

，

同比增长

7.1%

，存量连续9年位居世界前三。

而在“走出去

”的企业群体中

，头部势力的海外收入已经接近“半壁江山”。-2-从投资流向看

，这种

“深水区”特征更加明显。

2025年中国全行业对外直接投资

1743.8亿美元中

，

非金融类直接投资

1629.2亿美元

，

同比增长

7.2%；

对“一带一路”共建国家投资占比持续提升

，制造业、

批发零售业、信息技术服务业是存量最大的三个领域。

这意味着出海的

“产业结构

”也在升级——不再只是资源型和劳动密集型

，而是越来越多地带着技术、

品牌和运营能力走出去。观察

：

出海企业规模的“双速扩张”值得注意——一端是头部

100强把海外收入占比推到近

50%

，另一端是数以十万计的中小外贸主体涌入跨境赛道。

前者要的是“全球一盘棋”的协同深度

，后者要的是“低门

槛、

快上手”的协同广度。这两类需求

，正在共同拉高企业对新型协作范式的要求。图

1-2

2025

年中国全行业对外直接投资

1743.

8

亿美元，其中非金融类直接投资

1629.

2

亿美元，

同比增长

7.

2%数据源：商务部公开数据-3-

1.2

高频出海赛道的增长曲线在众多出海赛道里

，

有三个领域格外耀眼

，

也最能说明

“AI

+

内容

+全球化

”

的化学反应——它们恰好也是本白皮书重点覆盖的核心优势领域

：智能制造、

快消零售、

医疗、

泛娱乐与游戏。1500强智能制造的AIAgent协同实践中国制造业的

“重资产出海

”正处于势不可挡的时期

，

它们的故事能说明一个问题：

当工厂、供应链和研发中心散落在多个时区

，谁来把这一切“连”起来？

答案越来越清晰地指向AI

Agent

：能在跨时区、跨语言、跨组织的网络里主动对齐信息、分派任务、

闭环异常的“数字同事”。先看一个“大盘”数据。

在2025年《财富》

世界500强榜单上

，

中国企业共有

130家上榜：

中国大陆（含中国香港）

124家、

中国台湾地区6家

，总营收约

10.7万亿美元

，

占500强总营收的26%。

其中

，金融投资类39家、能源基建17家、

互联网与数字科技12家、汽车及零部件10家、

工程建筑8家。值得一提的是

，京东（第44位）

仍是排名最高的中国大陆民营企业；

拼多多排名跃升

176位

，成为榜单中进步最快的中国公司；而比亚迪首次跻身前100位（第91位）

，

奇瑞排位提升152位（第233位）

，

吉利提升30位。

汽车企业的集体跃升

，折射的正是“

中国制造出海”的结构性力量。图

1-32025

年《财富》世界

50强中国企业行业分布（家）（注：图中仅列示主要行业，其余4家分布于其他行业）来源：《财富》世界

50强榜单（2025-07）；财富中文网-4-图

1-4

中国汽车出口量（万辆）与出口额（亿美元），

2021–2025来源：中国汽车工业协会、

海关总署、乘联分会品牌格局也在清晰化。奇瑞以134万辆出口量居首

，

出口占比近50%——近一半的销量由海外市场贡献。

比亚迪新能源汽车出口105万辆

，

同比飙涨

144%

，

出口占比从

10%提升至23%。

上汽95万辆、

长安70万辆、吉利

65万辆

、

长城

55万辆——头部车企集体

“

出海

”

已成定局

。

新势力也在追赶

：

零跑出口

7万辆（

+600%），小鹏出口5万辆（

+

150%）

。但中国汽车的出海

，

已不只是“整车出口”这么简单。

比亚迪的8艘滚装船陆续投入运营

，年运力突破百万辆，海外工厂的规划产能同样逼近百万辆；

长安、零跑们则在欧洲加速铺设销售服务网点与零部件配送中心

，把本地化运营写进了日程表。

而东南亚

，

几乎成了所有车企本地化生产的第一站——供应链集群

“协同出海

”

，正从一个概念变成肉眼可见的现实。这种从

“产品输出

”到

“能力输出

”的进阶

，

对协作系统的要求也大幅升级

：研发、生产、供应链、

渠道、售后各环节横跨多个时区与语言体系

，

任何一个环节掉链子都可能影响整个出海链条的交付节奏

。

而最先被AIAgent重构的

，恰恰不是车间

，

而是车间之间、组织之间的那条

“看不见的协作链”。在这张行业分布图中

，

“汽车及零部件”以10家上榜企业的体量

，成为出海叙事中最有分量的赛道之一。2025年

，

中国汽车出口总量达832万台

，

同比增长30%

，连续五年保持增长；

出口额从2021年的345亿美元跃升至1424亿美元

，反映出出口车型正从低端走向高附加值。

其中

，新能源汽车出口261.5万辆

，

同比翻番

，

占汽车出口总量的31.4%——电动化正在重塑中国汽车出海的底层逻辑。本报告来源于三个皮匠报告站（）,由用户Id:1181721下载,文档Id:1366339,下载日期:2026-10-20-5-图

1-5

“产品输出

”向“能力输出

”进阶，要求协作系统也随之升级某高端纯电汽车品牌提供了一个可量化的注脚

：其门店与研发设计中心延伸至欧洲、美洲、亚洲、澳洲

，通过腾讯会议企业版累计完成240万+场会议、

其中跨国会议超8000场原先需要出差到线下进行的沟通都可以通过线上稳定顺畅的会议快速解决

，极大地降低了差旅、人力、

时间成本

，

让中国总部与欧洲、

北美、

中东等全球各地的工厂门店紧密相连。

对一家把研发和销售搬到全球的品牌来说

，协同效率几乎就是生命线。不过

，最能说明

“AI

Agent”协同价值的

，

还是某头部家电制造企业。

其泰国工厂2025年获评世界经济论坛“供应链韧性灯塔工厂”

，

为中国家电首个海外灯塔工厂；

其首创的跨境供应链AI智能体对35个核心节点实时监控预警

，把异常闭环时间从48小时压缩至12小时以内。东南亚台风季

，

海运延误、

港口拥堵随时可能打乱生产的紧急关头

，

该企业的做法是让多个智能体协同响应：计划智能体调整排产节奏

，采购智能体快速启动替代寻源

，本地供应商同步响应

，物流系统重新规划运输路线，将原本依赖人工协调的决策流程转变为智能协同响应。

2026年6月

，该企业进一步把这套经验拆解为

12个模块化方案

，打包成

“智能体工厂出海解决方案”与

“

出海合伙人计划

”

，

新增跨文化培训、跨境供应链追溯等出海专属场景

，

向更多中企开放。

智能体协同能力本身

，正在成为中国制造出海的

“新出口品”。这家智能制造出海企业的跨语言培训是另一个被Agent重写的工序。企业在泰国设有工厂

，

工厂有中、泰、缅三国员工

，管理标准很难统一落地——这几乎也是所有海外建厂企业的共同痛点。

但该企业依托NLP多语言迁移学习技术

，

把国内2.8万余门成熟课程批量翻译成泰语

、

缅甸语

，

并用数字人技术生成多语言课件；

配合“AIGC+VR”培训体系

，新员工培训周期从8天压缩到3天。员工学习与考核数据沉淀为

“人才画像”

，反过来支撑管理层的岗位配置决策——培训从“一次性开销”转变为持续运转的组织能力。-6-在组织之间的“全球网络协同”上

，某建筑行业央企也给出了更极致的样本。这家基建央企拥有16万员工

，海外项目遍布51个国家和地区。

2021年

，

马来西亚砂拉越甲醇厂配套码头项目招标——技术方案只有三个月时限

，

而疫情下专家分散多国、跨州禁令层层加码。

该企业把腾讯会议嵌入内部OA系统

，

让马来西亚、

中国、韩国的技术专家通过一个个会议号

“

回到同一张桌子

”

，

最终按时提交了超过业主预期的方案；

仅疫情期间

，这套体系就支撑了6万余场会议、

300万人次参会。更值得一提的是安全督查场景：

“视频会议+无人机+智能安全帽”组合覆盖27家二级单位、

51个海外项目

，让万里之外的工地安全随时可被总部

“看见”

。

这些数字背后是同一个命题：

分散在多时区的团队如何协同攻坚？

海外项目如何被总部实时管控？

新一代做法

，

是让Agent先跑

，人只出现在需要判断的节点上。观察

：从整车出口到能力输出

，

从产品出海到智能体出海

，

中国制造的这轮远征

，

改写的不只是贸易结构，更是组织协作的底层逻辑。-7-图

1-6

快消行业出海示例&三重壁垒某乳制品零售企业的实践提供了一个样本：

国际业务上

，其冰淇淋品牌在印尼市场份额居首

，并延伸至菲律宾、越南等市场；

有机奶粉品牌依托中国跨境渠道及国际市场驱动

，

收入增长超60%。

支撑这套

“多市场、

多品牌、多渠道”布局的

，是公司内部已成体系的AI协同能力：

2026年

，

该企业一线员工基于AI智能体开发出45个“AI数字员工”

，

覆盖供应链、

营销、

电商运营等八大业务域——电商主图从3-5分钟/张压缩到几秒

，

电商订单从专人值守录入变为自动抓取匹配。

“AI负责执行、

人负责判断”

，让快消品牌在海外多市场的“人、

货、场、

数”对齐

，从依赖经验转向工具驱动。②快消零售行业的“深水区”突围在所有出海品类中

，

新零售快消是最需要

“重塑消费者日常

”

的生意

，

其出海的路径重、

壁垒深：

产品配方要本地化、

终端渠道要自建、

品牌内容要分市场重做。

新零售的出海成绩单

，

同样有“大盘”数据可依。

消费端，

2025年泡泡玛特海外及中国港澳台地区收入达162.7亿元、

同比增长291.9%

，

占总营收比重从31.8%跃升至43.8%

，

其中美洲市场增速高达748.4%；

名创优品海外市场营收86.3亿元、

同比增长29.3%

，

3583家海外门店覆盖全球112个国家和地区。-8-图

1-7

2025

中国创新药对外授权交易总额

来源：医药魔方

NextPharma

数据库医药健康行业的协同是另一种复杂度

，

既要速度

，

更要合规。某创新药企深耕行业三十年

，建有神经与肿瘤药物研发领域的全国重点实验室

，在研创新药管线超过60

项

，多个项目已推进至关键注册临床研究阶段

，是中国创新药从“仿制”走向

“首创”的标杆力量。对这类企业而言

，AI

Agent协作的价值是让“分散的实验数据、合规的伦理审查、跨国会议、

海量文献检索”在同一张协同网上跑起来：

云端实验记录按权限同步、伦理审查的进度条对每个项目组实时可见。创新药尤其是生物制品、细胞治疗、

疫苗类产品

，

对供应链的极致要求远超普通商品。

一支生物制剂从工厂下线到患者用药

，全程温控区间通常只有2-8℃（部分细胞产品是-70℃以下）

，任何一节冷链车的温度漂移都会造成很大影响。某药企的协同体系里

，AI

Agent盯的是三件事

：一是温度闭环——每一辆冷链车的实时温湿度数据流回总部

，

偏离阈值即刻告警并启动就近调拨；

二是追溯闭环——单支药品的全链路追溯码从原辅料、生产批次、物流路径到终端药店、

最后到患者用药

，全部留痕；

三是跨国调拨闭环——当国内某基地供给不足时，AI智能体按“距离+海关+合规+库存”

四个维度

，

自动给出最优调拨方案

，把过去靠经验、靠电话的

“等总部拍板”变成分钟级响应。③医药行业的精细化协同医药端的爆发更为陡峭：

2025年中国创新药对外授权交易总额达1356.55亿美元、

同比增长超160%

，交易数量

157笔

，

总金额约占全球医药交易的一半、

首次超越美国；

医疗器械出口额504.69亿美元

，

其中技术含量更高的医院诊疗设备出口增长8.11%

，取代低值耗材成为出口新引擎。-9-图

1-8

中国自研游戏海外市场实际销售收入（亿美元）及增速，

2025

年达

204.

55

亿美元来源：伽马数据（CNG）、

中国游戏产业研究专家委员会，《2025

年中国游戏产业报告》值得注意的是

，游戏也是AI渗透最早、

最深的行业之一。

据《游戏企业AI

技术应用调研报告》，

AI已贯穿研发（创意构思、

内容生产、质量验证）

与运营（市场推广、

智能运营、

风险控制）

两大环节

，成为驱动产业升

级的重要工具。

对出海游戏厂商而言

，AI既是降本工具

，更是“多区域同步研发、

海量素材本地化、

实时风控”的底层能力。某游戏公司是一个可观察的样本——其海外收入已连续

11年超过中国大陆营收

。

该公司2025年海外收入9.32亿元、

占比66.5%创历史新高。在与腾讯云合作的AI

Agent实践中

，AI已接管出海运营的行业资讯整理、广告素材生产、

数据安全管控、

方法论归因四个高摩擦环节

，把多市场情报变为决策输入、本地化素材转为模

型生成、

区域合规转为实时风控、分散经验沉淀为可复用打法。④游戏出海：六年稳超千亿，结构持续升级中国自主研发游戏在海外市场的实际销售收入已连续六年超过千亿元人民币。

2025年

，

这一数字达到204.55亿美元

，

同比增长

10.23%；

其中自研移动游戏海外收入

184.78亿美元

，

同比增长

13.16%。从市场结构看

，美、日、

韩仍是基本盘（合计占比57.81%）

，

而策略类（含SLG）

在海外收入前100款产品中占比49.96%

，依旧是出海的主力品类。-10-图

1-9

中国出海游戏在美、

日、韩与中东拉美等市场占比另一个值得关注的趋势是

“研运一体”模式在全球范围的深化。

过去出海游戏多采用

“研发在国内、

发行找代理”

的轻模式

，但随着海外收入占比提高和本地化要求加深

，

越来越多头部厂商选择在海外设立研发与运营据点

，直接组建本地团队。腾讯、

网易、

米哈游等已在洛杉矶、东京、

首尔、蒙特利尔设立工作室

，这种

“全球研发布局”对跨时区协作提出了更高要求——一份美术资源可能同时由上海的概念设计、

蒙特利尔的技术美术、东京的动效团队接力完成

，任何一环的协作卡点都会拖慢整体进度。从区域结构看

，美、日、

韩仍是中国游戏出海的“三驾马车”

，合计占比57.81%。

但增量格局正在变化：

中东与拉美市场增速最快

，

沙特阿拉伯、

阿联酋等中东市场的ARPU（单用户付费）

已接近欧美水平；

而巴西、

墨西哥等拉美国家凭借庞大的人口红利与智能手机渗透率

，成为策略类与休闲游戏的新增量场。

对厂商而言

，

这意味着市场覆盖从

“三核心

”扩展到

“多极化

”

，

每个区域的语言、

文化、

合规要求都不一样

，协作复杂度呈指数级上升。-11-图

1-10

2025

年全球微短剧市场结构（亿美元）与中国企业主导地位来源：国家广电总局发展研究中心、

DataEye、

中国网络视听节目服务协会更妙的是

，AIGC正在重写微短剧的生产函数。一部完全由AI生成画面与配音的中国微短剧《波斯复仇记》

在海外上线

，算力成本仅数千元

，

3天用户付费即达50万美元。行业共识是

：AI为微短剧出海带来70%–80%的降本效应。

这意味着

，一个小型团队也可能撬动全球内容生意

，而它背后需要的

，是跨语言脚本、多区域合规、全球分发与协作的整套支撑。比如2025年上线的某AI视觉创作平台

，把影视级制作流程

“工具化

”

，一个人能完成一个团队的活。其创作者遍布中国大陆、

中国香港、

东南亚与北美

，

合作协议与NDA涉及多法域、

多语言；

签署全面线上化

，

签约从“跨国快递”变为

“一次点击”。

AI降低了内容的生产成本

，

电子签约则降低了

“组织成本”——这正是小型团队撬动全球内容生意背后的支撑。⑤泛娱乐出海：微短剧成“第二增长曲线”如果说游戏是老牌劲旅

，微短剧就是近年最生猛的新势力。

2025年

，全球微短剧市场进入爆发增长期

，整体规模接近180亿美元

，其中中国市场规模突破

140亿美元、

占全球77.78%；

而在海外市场中

，

内购收入排名前十的头部平台均为中国背景

，

合计内购收入约

16.50亿美元

，占海外市场规模的45.83%

（口径说明：

此处“海外市场规模

”为不含中国内地的内购收入口径

，与

“全球规模减中国规模

”

的差额口径来源不同

，

故两处占比数值并不完全衔接）

。

中国企业的全球微短剧出海份额更是高达约90%。-12-图

1-11

AI

降本增效：小团队撬动全球内容生意对于微短剧出海

，

需关注的另一面则是分发渠道的碎片化与本地化。

目前海外微短剧主要通过独立App（如ReelShort、

DramaBox、

ShortTV）

与YouTube

Shorts、

TikTok等平台分发

，各平台的推荐算法、用户画像、付费模型差异极大。

同一条短剧内容需要根据不同平台做适配剪辑、字幕、封面与定价策略

，

对内容团队的多区域协同提出了极高要求。

行业内已经出现

“

白天拍、

晚上剪、第二天多平台同步上线”

的极速节奏

，如果没有高效协作工具支撑

，几乎不可能维持。从竞争格局看

，

中国微短剧平台在海外市场的份额约90%

，头部平台的月活跃用户已在百万级。但这也带来了新的挑战：

内容同质化加剧、各市场合规审查趋严（尤其欧美对未成年人付费与内容分级的监管）

、

以及用户留存成本上升。

当

“跑马圈地

”的红利期过去

，

比拼的将是内容品质、

本地化深度与运营效率。

这三个维度

，无一不需要更高效的跨区域协作来支撑。-13-图

1-12

中国跨境电商进出口总额（万亿元）及同比增速，

2021–2025

来源：海关总署；《数字中国发展报告》；中国政府网跨境电商的特别之处在于：

它的每一次增长

，几乎都对应着一次协作效率的跃升——选品、上新、投流、履约、客服、

退换

，

链条长、

节点多、

时区散。谁能把这条链上的

“人、

货、

场、

数”更快对齐

，谁就能在海外市场的价格战与合规战中活下来、

活得好。从结构上看

，

跨境电商出海正在经历从

“卖货逻辑

”到

“

品牌逻辑

”

的升级

。

早期跨境卖家多采用

“铺货模式

”

，

在亚马逊、

eBay等平台上大量上架

SKU

，

靠价格和流量取胜；

但随着平台政策收紧（亚马逊2021年“封号潮

”仍是前车之鉴）

和消费者对品质的要求提升

，

越来越多卖家转向

DTC（

Direct-to-Consumer）

独立站与品牌化运营。

Shein、Temu、TikTok

Shop等新模式平台的出现

，进一步改变了流量获取与供应链协作的方式。

这对协作能力提出了新要求：

品牌化运营意味着产品研发、视觉设计、

社媒内容、

用户运营都需要更精细的跨区域协同。⑥跨境电商：新业态成为外贸“加速器”跨境电商是这三驾马车里“最稳”的一极。海关总署数据显示

，

2025年我国跨境电商进出口总值达2.84万亿元

，

比上年增长4.8%；

据行业测算

，

跨境电商出口更是在2025年首次突破千亿美元大关

（约

1132.7亿美元）

，

同比增长20.6%

，增速远超同期货物出口总额。

2025年前三季度

，跨境电商进出口约2.06万亿元

，

增长6.4%——全年增速低于前三季度

，

主要受四季度同期基数抬高及行业合规调整影响

，增速有所回落。-14-图

1-13

新平台改变流量与供应链协作，跨区域协同要求随之提高海外仓建设也是跨境电商的

“

隐形基建”

。截至2025年

，

中国跨境电商海外仓已覆盖全球200多个国家和地区

，

总面积超过2000万平方米。

海外仓让

“本地发货

”成为可能

，

但也带来了库存管理、

多仓调拨、

退货逆向物流等新的协作需求。

一个SKU在德国仓和波兰仓之间的调拨决策

，可能涉及汇率、运费、关税、库存周转率等多维度的实时数据对齐。-15-图

1-14

出海行业的全球化进展与

AI

Agent

协同场景数据来源：中国汽车工业协会、海关总署、《财富》世界

50强榜单（2025）、科技日报、

人民日报、澎湃新闻、

DataEye、

伽马数据等从这些行业的故事里

，

可以提炼出一条共同的主线：

“走出去

”

的内涵正在从

“卖货

”进化为

“建能力

”

，

而把能力串起来的

，是协作。对出海的

“重资产”企业而言

，AI

Agent最大的价值不在替代某个生产环节

，

而在于把横跨万里的组织

，重新“压缩”

回一张桌子的大小。下表汇总了主要出海行业的全球化进展与AI

Agent协同场景：-16-图

1-15

出海企业普遍面临的四类协作摩擦造成以上问题的关键

，

不在于企业不够努力

，

而在于：

协作范式没有跟上业务范式的升级

。

这也正是

AI与Agent要解决的命题。这四类摩擦并非孤立存在

，

它们往往相互叠加、逐级放大。

时区错位让审批延迟一天

，语言壁垒造成交付延迟，组织割裂让返工的责任归属不清

，合规压力则可能让整个流程在最后一刻被叫停。这些因

“延迟”而失去的时间

，在某些高速变化的市场里

，足以决定一个品类的成败。更深层的问题是

：这些摩擦往往不表现为显性的成本

，

而是以

“

隐性减速”

的方式吞噬增长红利。

财务报表上看不到

“时区损耗

”这一项

，

但每个出海团队都心知肚明——一个跨国项目从立项到落地的实际周期

，

往往是纯本土项目的2-3倍。如果头部百强企业的海外收入已经占到近

50%

，那么“协作延迟”造成的收入损失也是一个极其可观的数字。

1.3四类摩擦：

时区、语言、组织、合规如何吞掉增长红利增长曲线背后

，有一些容易被忽视的问题。我们把它归纳为出海企业普遍面临的四类协作摩擦：-17-图

1-16

全球

Agentic

AI

市场规模预测：2025

年

75.

5

亿美元

→

2034

年

190.

5

亿美元（CAGR

43.

84%）来源：Gartner

优先级矩阵；罗戈研究整理从产业端反馈看

，AI

Agent

的落地正在沿两条路径展开。第一条是

“嵌入式”——Zoom、

Microsoft

365、Salesforce等海外企业软件巨头已将AI

Agent作为标配功能嵌入既有产品线

，

用户无需切换平台即可获得智能辅助；

第二条是

“独立式”——以Work

Buddy、

Devin、

Sierra为代表的新型Agent平台

，从零开始构建“以Agent为中心

”

的工作流

，

强调跨系统调用与自主执行——其中Work

Buddy更进一步

，

同时以

“独立平台

+接口层

”的双形态落地

，后文第四、五章将展开。

对出海企业而言

，

两条路径并非互斥

：嵌入式降低使用门槛

，独立式提供深度定制

，最终趋势是两者的融合——既有系统里嵌入轻量Agent

，独立平台上编排重量级Agent

，通过接口层打通。

1.4新变量：AI

Agent为什么能接住这四类摩擦把视角转向供给端

，AI——尤其是AI

Agent——正在成为出海增长的“第二引擎”。

Gartner预测到2026年底

，40%

的企业级应用将集成任务型AI

Agent

，

而2025年这一比例还不到

5%。

更激进的判断是

：到

2035年

，Agentic

AI有望驱动约

30%的企业应用软件收入

，规模超过4500亿美元。-18-更值得关注的

，是AI

Agent对出海企业组织形态的潜在重塑。

传统模式下

，企业在每个海外市场都需要配置完整的本地团队（运营、客服、

营销、合规）

，人力成本与管理成本随市场数量线性增长。

而Agent的引入可能改变这一公式：

“一个人

+多个Agent

”

的混合团队

，理论上可以同时覆盖更多区域市场——Agent负责7

×24

的数据监控、

多语内容初稿、

客服初筛

，

人负责策略判断与品牌把关。

这意味着出海企业的人力扩张可以更

“轻”

，

同时协作半径可以更

“远”。

当然

，

这一切的前提是：

Agent真正被

“接进”

了协作流

，

而不是停留在“个人提效工具”的层面。-19-这一点

，

在出海场景下被放大到了极致。

当企业进入多个国家和地区

，

业务被拆散在跨时区、跨团队、跨业务线的网络里

，协作链条被拉得前所未有地长

：一个任务的完成

，往往要在十几个系统之间传递信息、

调用数据，再由不同时区、

不同职能的角色接力完成。

链条每长一寸

，

断点的风险就多一分。此时

，单靠某一个工具解决某一个环节的效率问题

，

已经越来越难以支撑完整的业务流程——工具与工具之间的“缝隙”

，成了新的效率黑洞。而这条缝隙

，

恰恰是过去十年企业数字化建设一直没能填上的。

十年间

，企业采购的工具越来越多

，获得的数字化能力越来越强

，

但工具之间的连接也变得越来越复杂。

工具解决了

“怎么做得更快

”

，

却没有真正解决“不同工具之间怎么协同”。协作范式因此必须升级。

回望过去

，

协作模式已经历了两次跃迁

：第一代解决

“有没有工具

”

，

让工作从线下走向线上；

第二代解决“工具之间如何连接”

，让信息和流程能够在不同系统之间流转。而正在到来的第三代

，

回答的则是一个更根本的问题——

“谁来理解任务并推动执行”：

由Agent理解业务目标

，

自主拆解任务、调用工具

，把分散在不同系统中的信息重新组织起来

，推动任务从发起走向完成。CHAPTER02AI赋能出海协作跃迁：从“多买工具”到“多一层接口”AIempowersthe

leapforward

inglobalcollaboration:evolving

from

“acquiring

multiple

tools”to

“adding

an

additional

layerofintegration.”-20-

2.1第一代：工具集——工作搬上了线

，数据还留在原地在出海早期

，

为了快速让海外业务运转起来

，企业往往会按需采购一批不同功能的海外SaaS应用

，

比如专门用于视频会议、

即时通讯、

CRM

、项目管理等软件。这确实解决了基础的线上办公问题。这一阶段的核心价值

，是把原本依赖线下、

邮件和本地办公的工作搬到线上

，

让分散在不同国家和地区的员工第一次拥有了标准化的数字协作工具。

视频会议解决“人在哪里”的问题

，

即时通讯解决

“怎么联系”的问题，CRM解决“客户信息在哪里”的问题

，文档和项目管理工具则进一步承接了信息沉淀和任务管理。但随之而来的是

“数据孤岛”难题。这些工具各自独立、

互不相通

，跨国沟通和数据对齐重度依赖人工——员工需要在不同的软件里来回切换

，将数据导出、翻译再重新录入。

工具买得越多

，

信息搬运的工作量就越大

，企业付出的隐性沟通成本也越来越高。图

2-1第一代·工具集：数据孤岛与人工搬运从今天的企业软件生态也能反向验证这一问题

：企业已经很少只依赖单一软件

，

而是同时使用大量垂直工具。例如

，

Salesforce

AppExchange

目前提供超过5000个第三方应用

，

这些应用并不是彼此完全孤立的——相反

，

它们已经开始通过API、

插件和连接器互相打通。

但这恰恰说明

，

随着工具数量增加

，

“连接工具”本身正在成为一项独立的企业需求。第一代协作的矛盾由此出现

：企业拥有的工具越多

，能够完成的事情越多

，

但员工也需要在更多系统之间完成信息搬运。-21-

2.2第二代：

云协同——人连到了一起

，效率卡在“等人”为了打通这些孤岛

，

许多软件服务商推出了

“大一统

”

的综合平台

，企业开始希望在一个相对统一的工作环境中完成沟通、文档、会议、任务、

审批等更多动作。因此

，第二代真正的变化并不只是

“All

-

in

-

one”

，

而是从

“单点工具”走向

“云协作

”。

它解决的是

“多人协作的在线化”——地理距离被抹平

，协作从

“传文件”变成“进同一个空间”。第二代是过去十年中国企业数字化的主旋律

，

也是绝大多数出海企业今天正在使用的底座。但它有一个隐含前提

：协作的

“主语”是人

，效率上限取决于

“人是否在线、是否及时响应

”

。

当团队横跨多个时区

，第二代工具依然会卡在“等人”上。具体到出海场景

，第二代工具的

“等人”

问题表现为几种典型形态。第一种是审批等人——一笔海外营销预算需要总部审批

，

但审批人在另一个半球的深夜

，第二天才能看到消息；

第二种是上下文等人——海外运营在群里提出一个问题

，但掌握上下文的人在国内

，

回复后又要等下一个工作日才能执行；

第三种是交接等人——上一班的人下班前做完一部分

，

下一班的人上班后需要先花半小时理解上一班的进度和意图。这三种等人叠加起来

，让本应24小时运转的全球业务

，实际运转时间被压缩到不足

12小时。图

2-2

第二代·云协同：人连到了一起，效率卡在“等人

”-22-更值得注意的是

，

即使进入云协作时代

，

“连接

”依然没有消失

，

反而成为大型协作平台持续建设的重点。

问题在于

，

传统的系统集成往往仍然是

“预先定义好的连接”：

A系统和B系统之间建立一条接口

，

员工需要知道数据在哪里、

应该调用哪个系统

，

以及下一步应该执行什么操作。对于流程相对固定的业务

，这种方式有效；但当跨国业务面对不同国家、不同团队、不同系统和不断变化的任务时

，企业需要的是

“系统能够围绕人的意图协同工作”。这也成为第二代协作向第三代协作跃迁的关键节点。-23-图

2-3

第二代协作

vs

第三代协作在这个阶段

，

协作的逻辑发生了本质反转：

员工不再需要去学习各个复杂系统的操作规则。过去

，

员工想完成“汇总拉美市场销售数据并安排复盘会

”

，

需要依次打开销售系统查数据、建表格写总结、

最后切到日历发会议邀请。

而现在

，员工只需用日常语言发布一句话需求

，Agent即可在后台自动跨越不同系统的接口

，调取数据、

生成摘要并预约日历。这标志着协作模式正从“AI助手”

向“AI执行者”演进。微软2025年Work

Trend

Index调查了31个国家、3.1万名员工

，报告提出

“

Human

-Agent

Teams”概念

：46%的受访领导者表示

，其组织已经在使用Agent完全自动化部分工作流或业务流程

，重点集中在客户服务、

营销和产品开发等领域。到了

2026

年

，微

软

进

一

步

将

人

与

Agent

的

协

作

划

分为四

种

模

式

：Author、

Editor、

Director

和Orchestrator。

前两种仍然以人为主要执行者

，

而在

Director模式中

，

人开始给出任务规格

，

由Agent在后台完成整个任务；

进一步到Orchestrator模式

，

则由人设计系统

，

让多个Agent并行运行工作流

，

只在出现异常或需要升级时介入。这意味着

，第三代协作真正改变的

，不再是“AI能不能回答问题

”

，

而是人的角色从

“操作工具”彻底转向了“表达意图、

定义目标和监督结果”。

2.3第三代：接口层——人做判断

，Agent来推进第三代协作的核心是提供一个

“

自然语言接口”

，在

“人”之外引入了新的角色——Agent

（智能体）

。

它的形态是

：一个项目里的每个角色

，都可以带着自己的Agent进入同一份

“共享状态”（通常是一份在线文档或项目空间）

；人负责目标、

判断、

授权和最终责任

，Agent负责读取、

执行、修改和持续推进；

而文档/项目空间负责让所有人和所有Agent看到“

同一个现实”。-24-图

2-4三代协作范式演进：从工具集、云协同到接口层案例｜接口层的雏形：某跨境科技企业的全部门打通如何在

“

自然语言

”

时代打通企业内部高度割裂的链路？

某跨境科技企业通过在统一智能体工作台上搭建

“连接器（

Connector）

”

,给出了一个最接近“接口层”的落地样本。该机制的核心

，是基于

MCP等标准协议

，将邮箱、

文档、

ERP及各种外部业务系统统一接入。其区别于传统系统强行集成的关键在于权限边界的

“硬编码

”：

每个连接器均保持独立授权

，不主动定时抓取数据

，绝不越界操作。

在保障数据绝对安全的前提下

，赋予了AI

跨系统调用的“手脚”。跨部门的业务流也因此被重塑。

传统模式中

，供应链单据流转、

货代对接、财务申报资料整理等工作

，

往往需要员工在多个系统间充当信息的“搬运工”。

而接入

“接口层”后

，

员工只需向Agent表达意图

，

由其自动跨越系统接口跑通全流程

，大幅减少了耗费在资料整理和对接上的无效时间。这种化学反应

，正在实质性地缝合出海企业长期以来的

“协作断点

”。

当自然语言成为统一的调用接口

，我们必须重新审视出海业务的真实链路。

如果将视野从底层的

“工具演进

”拉回到一线的

“业务实战

”

，

当一款产品真正走向海外时

，沿途的那些跨时区、跨语种、

跨系统的鸿沟

，具体是如何被Agent一一填平的？这也正是下一章我们要探讨的核心：

在真实的全球化工作流中

，

这层全新的

“接口

”将如何重构企业的关键业务场景。观察

：

“整个协作网络

，

从

9人和人9

，

扩展成了

9人、Agent和共享状态9。

听起来只是多了一个角色，却会产生奇妙的化学反应。

”-25-设想一家中国出海企业

，

它准备将一款产品推向海外——可能是一款游戏、一系列短剧

，

也可能是一组跨境电商商品。

产品从国内走向海外

，

要经历市场洞察、

内容生产、本地化、

营销与投放

，

以及用户反馈和业务迭代等一系列环节。

每一个环节背后

，都涉及不同团队、

不同系统乃至不同国家和地区之间的信息传递与任务交接。这也意味着

，

真正影响跨境业务效率的

，是一个任务从产生到完成的过程中

，

有多少次需要等待、转交、重复输入和人工协调。因此

，

本章不再按照产品功能来讨论

AI

Agent

，

而是沿着业务链寻找这些

“

断点

”：

旧的工作流为什么会卡住？

Agent介入后

，

协作方式发生了什么变化？

海外正在出现哪些前沿实践？

需要说明的是

，

真实的业务并非严格的单向线性流程

，市场洞察会影响内容

，投放数据也会反哺选品

，

它们往往同时发生并相互作用。但在进入具体的场景拆解前

，我们需要先回答一个前置问题

：作为解决这些断点的新变量

，AI

Agent

当前在企业中的真实落地演进到了哪一步？

它为何能成为打破壁垒的“新接口”？CHAPTER03断点地图：协作工序

，在交接处见真章Breakpoint

Map:Collaborativeworkflows–truevalueemergesatthe

handover

point.-26-图

3-1企业

AI

Agent

部署进度分布（已部署

/

12

个月内计划

/

2

年内计划）

来源：Gartner

新兴技术采用调研数据更有体感的数据来自腾讯侧的实践观察

：在全场景AI智能体工作台Work

Buddy上

，人均Token消耗在三个月内暴涨

10倍以上。

这说明员工侧的AI使用习惯已经形成

，但真正难的

，是把这些“散装”的个人提效

，

咬合进组织的协同齿轮。

这要求企业完成AI落地的“三步走”：.

第一步：

AI从8小时工具

，变成7

×24数字劳动力；.

第二步：

AI从为个人提效

，走向组织协同提效；.第三步：

员工从“会用AI工具”

，升级为“拥有组织级智能体能力”。这与Gartner对Agentic

AI（代理式AI）

演进的宏观判断不谋而合

：企业应用将从

“辅助型助手”走向

“任务型Agent”

，再演进到

“跨应用Agent生态”。

如今的多数出海企业

，正处在跨越单点工具、迈向生态协同的切换点上。

当AI

Agent

真正作为“接口”嵌入业务流后

，其赋能价值将呈现出三重落点：

3.1落地现状：Agent从个人提效走向组织协同尽管出海企业都在积极拥抱AI

Agent

，但多数企业的部署仍停留在

“局部试验”

阶段。麦肯锡2025年的数据显示

，超六成企业已开始试验AI

Agent

，但能在单一业务职能中实现规模化部署的比例不足

10%。这种

“高期望、

浅落地

”

的落差

，

根源在于系统与数据的割裂。

Gartner针对营销负责人的调研指出

，

在已试点AI

Agent

的企业中

，近半数认为

“未达到预期”

，其核心原因正是企业

“缺乏部署Agent所需的技术与数据栈就绪度”。-27-1降本（取代重复规则）——把会议纪要、工单分流、

素材本地化初稿等重复性劳动交由Agent处理；2提速（无缝跨区接力）

——打破时区限制

，让原本受制于人力的“

日更节奏”升级为“实时响应”；3沉淀（隐性知识资产化）

——协作过程产生的流程、

模板、

知识自动沉淀为组织资产

，一人调通、全队复用。这三点

，恰好对应出海企业最痛的三块暗礁。从投资回报的角度看

，这套以AI为接口的协作范式

，可以用一个公式来概括：

协作效率

×组织记忆

×全球覆盖半径

=

出海增长势能。观察

：第一代到第二代工具解决了

“效率”

问题；

而迈向第三代

“接口层

”

，

则补齐了

“组织记忆

”与

“全球半径”的拼图。接下来

，

我们将沿着出海业务链

，深入五大核心场景

，

看这股新的增长势能如何在具体的断点中落地生根。每一节均按

“工作流

→产品功能对照

”展开：

先拆解业务环节

，

再对照海外前沿产品在各环节上的功能落点

，

国内同类能力则在第四章结合推荐工具展开。-28-市场洞察本身并不难

，真正的挑战在于

，洞察如何进入决策

，并进一步沉淀为可复用的组织知识。

传统模式下，市场报告、竞品信息和用户反馈往往分散在不同渠道

，最终仍需要由具体负责人完成判断、推动任务

，

并将结论重新录入选品库或业务系统

，信息从“发现”到“决策”之间仍存在较长的协作链路。对照

“

洞察

→

决策

→

任务

”这条工作流

，

海外协作产品已把各环节的功能逐一落位：

在

“

洞察

”

环节，Agent负责自动生成区域、竞品与人群分析；

在

“决策到任务”环节

，Asana

Intelligence、

Click

Up

Brain等产品已将预测性任务分配、风险识别、项目状态分析等AI能力融入项目管理

，

使AI生成的洞察能够进一步关联任务、

负责人和项目进度

，推动信息从分析结果直接进入实际执行

，无需再由人工把结论搬运进任务系统。更值得关注的是

，Agent正在从

“

响应式分析

”

向

“主动式洞察

”演进。

基于预设的业务目标和规则

，

Agent可以持续监测不同区域的市场信号

，

在发现异常变化后主动进行交叉分析

，并将可能原因和建议动作推送给相关负责人。对于游戏、

短剧、

电商等高度依赖区域市场变化的出海业务而言

，

这意味着市场团队无需持续进行人工数据筛查

，而可以将更多精力集中于原因判断和业务决策。由此

，

市场洞察的协作方式正在从

“人主动获取信息、

分析信息”

，逐步转向

“Agent持续感知和筛选

，人负责判断与决策”。

3.2市场洞察与选品：让洞察直连决策与任务

，打破数据孤岛-29-图

3-2

市场洞察与选品工作流：Agent

持续感知筛选，人负责判断与决策来源：Asana

Intelligence、

ClickUp

Brain

2025协作能力综述案例｜某电商运营企业：用Agent构建穿透孤岛的“智能驾驶舱”一家服务庞大商家集群的电商运营企业

，

长期面临

“数据富矿、洞察贫瘠

”的困境：

交易流水、

SKU数据、售后工单和客服日志相互孤立在不同系统中

，

难以转化为选品、

品控和营销的有效决策。

为打破数据烟囱

，该企业接入AI智能体工作台

，搭建了企业级

“智能驾驶舱”

，彻底告别了人工

“提数、

拉表、

做图

”的传统分析模式。在对决策时效性要求极高的大促期间

，这套驾驶舱展现了Agent跨数据源交叉协同的能力：.爆款智能归因：

摆脱运营人员的经验盲猜

，

由Agent

交叉比对销售、

流量与商品特征

，直接输出具有可解释性的选品依据。.退货异常溯源：

跨系统穿透售后工单与物流数据

，精准定位问题

SKU及引发退货的根因

，第一时间反向指导供应链品控。.转化变量洞察：

联动客服交互日志与用户复购行为

，实时捕捉并提取影响订单转化的关键因素。原本高度依赖数据分析师

“提单-跑表-找规律

”

的漫长链路

，

被压缩为智能体的实时响应。

在这个场景中

，Agent真正化身为了穿透异构数据孤岛的业务雷达

，让数据洞察的速度跟上了大促的真实节奏。-30-

3.3跨语种内容的本地化、规模化生产：把本地化前置为创作过程对于游戏、

泛娱乐、

电商等出海业务而言

，

内容本身就是产品的重要组成部分。

传统模式通常是

“

中文创作—外包翻译—本地审校”

，

本地化发生在内容基本完成之后

，

容易形成较长的交付链路

，也容易出现语言准确但文化表达失真的问题。AI

Agent带来的变化

，是将本地化从

“翻译工序”前置为

“创作过程”。

在脚本、

文案、视觉设计等内容生成阶段

，Agent即可根据目标市场的语言、

文化和用户习惯生成不同版本

，

并将本地化要求直接纳入创作与审校流程。

对于微短剧而言

，可以在脚本阶段就针对欧美等不同文化环境调整人物设定、情节表达和叙事方式；

对于游戏而言

，

则可以同步生成多语种台词、

角色名称和配音方案；

对于跨境电商

，

则可以根据不同国家的消费习惯生成相应的商品描述与营销素材。以游戏本地化为例

，

一个角色名称、

台词或剧情设定可能同时包含谐音、

文化典故和人物性格等信息

，

直接翻译往往难以完整保留原有表达。Agent可以在创作阶段同步生成多语种候选版本

，并结合目标市场的文化语境提示潜在适配风险；

本地化团队则从

“从零翻译

”转向

“审核、

调整和决策

”。

每一次人工修改还可以进一步沉淀为术语、风格和文化适配规则

，

为后续项目复用。同样的逻辑也适用于跨境电商。

商品详情页、

广告素材和营销文案不再需要完成中文版本后再逐一翻译

，

而可以根据商品品类和目标市场

，

同时生成不同语言和表达风格的版本

，

由人工完成最终审核。

由此

，本地化的协作方式开始从“创作完成后再翻译”

，转向“创作与本地化同步发生”。观察

：对照

“创作→多语种生成→审校”这条工作流

，海外协作产品已在各环节嵌入对应功能：

Notion等知识协作工具将AI摘要、

内容生成和语言处理能力嵌入文档工作流

，覆盖创作与审校环节；

Figma则把AI能力延伸到设计、

内容编辑和翻译环节

，并于2026年推出

Figma

Agent

，使AI可以直接在设计文件中参

与生成、

修改和反馈

，让本地化在创作环节同步完成。其共同方向并不是简单提高“翻译速度”

，而是让语

言和文化适配成为内容生产各环节的原生能力。-31-图

3-3

内容本地化工作流：从“创作完成后再翻译

”到“创作与本地化同步

”对于全球化企业而言

，

这一变化的意义在于

，

本地化不再只是内容交付链条中的最后一道工序

，

而是开始成为连接总部创作、

区域团队和本地市场的协作层。Agent负责处理多语言生成、

文化适配和版本管理

，

人则将更多精力放在品牌判断、

内容策略和最终审核上

，从而缩短跨语言内容从创意到落地的协作链路。-32-图

3-4

AI

Agent

在全球协同中的价值海外协作产品的演进也正在体现这一趋势。

对照

“会议

→

纪要

→任务

→知识沉淀”

的工作流

，

上表所列的产品功能已逐一落位

：Zoom

AI

Companion、

Microsoft

365Copilot等产品已经将会议总结、行动项提取、信息检索等AI能力嵌入会议与协作流程

，并进一步向文档、

邮件、项目和业务数据延伸。其核心变化并不是让会议

“开得更高效

”

，

而是让会议产生的信息能够直接进入后续工作流。

对于跨国企业而言

，

一场涉及产品、市场或客户需求的会议结束后

，

相关结论可以被自动整理并进入项目管理、客户管理或内部知识体系

，

减少跨时区协作中的重复传递和人工录入。从更宏观的趋势看

，全球协同工具正在分化为两个方向。一类以

Microsoft

365、

Google

Workspace等为代表

，通过统一生态连接邮件、文档、会议和业务数据；

另一类则由

Slack、

Notion、

Asana、Zoom等不同专业工具组成集合。对于大型全球化企业而言

，

无论采用哪一种方式

，最终都需要解决

“分散信息在不同系统中如何与Agent形成协同”的问题。

3.4解决跨时区协作的沟通断层：让会议结论直接变成可执行任务全球协同是出海企业协作摩擦最集中的环节之一。传统模式下

，一项跨国任务往往需要经历“邮件约时间—跨国会议—人工纪要—任务分发—再次确认”的多轮协作

，仅协调不同国家团队的时间就可能产生大量额外成本。AI

Agent正在改变这一模式。

实时多语翻译、

会议总结、

待办提取和决议跟踪等能力

，可以将一次跨国会议中的信息直接转化为结构化任务

，并进一步关联负责人、截止时间和项目进度

，使会议从“沟通完成”走向

“任

务继续执行”。-33-图

3-5

全球协同工具的两个分化方向：统一生态与专业工具集合这也使全球协同的核心从

“如何把人召集到同一场会议

”

，

进一步转向

“如何让任务在不同的人、

不同系统和不同时区之间持续流转”。

当会议、消息、文档和业务系统能够被Agent连接起来

，跨国协作才真正从

“

同步协作”走向“持续协作”。图

3-6

跨时区协作工作流程：会议

→

纪要

→

任务

→

知识沉淀-34-

3.5营销与运营：Agent打通“策略—素材—投放—优化”的多端自动化触达营销投放是出海业务中数据最密集、

变化最快的环节之一。

传统模式下

，

营销团队需要在社交媒体、

搜索、应用商店和联盟等多个渠道之间切换

，

素材版本、投放数据和用户反馈也分别沉淀在不同后台

，

策略、

内容和投放之间往往依赖人工交接。AI

Agent正在推动营销从单点自动化走向

“投放—回收—优化”的闭环。

Gartner2025年针对营销技术负责人的调查显示

，AI

Agent最常见的应用场景包括内容与营销资产生产（52%）

、营销资产增强（49%）

以及活动管理与优化（43%）

。这说明Agent的应用正在从“生成素材”进一步进入营销活动本身。对于全球化企业而言

，

更关键的变化在于Agent开始介入

“策略→素材→

投放→

优化”工作流中的多个交接环节。

首先是策略到素材

：总部确定营销主题和品牌要求后

，Agent可以根据不同区域的市场目标

，将策略拆解为具体的素材需求

，并结合当地语言和用户偏好生成初稿

，

减少依赖简报文档进行多轮传递。其次是素材到投放：

在具备相应接口和权限的情况下

，Agent可以根据既定的受众、

预算和渠道规则辅助完成投放配置

，并进行素材与合规要求的检查。

最后是数据到优化

：投放数据和用户反馈持续回流后

，Agent可以跨区域监测关键指标

，识别异常变化并生成优化建议

，再将结果反馈至下一轮素材和投放策略。Agent可以承担跨区域的信息整理、

素材生成、

数据监测和任务流转

，

人则负责品牌策略、预算决策以及涉及市场差异的关键判断。

因此

，

营销投放正在从

“人工操作多个渠道

”转向

“Agent连接营销链路

，人负责策略与决策”

。

当投放数据能够持续回流并反向驱动内容和策略调整

，

营销协作也由一次性的活动执行

，进一步变成一个持续迭代的业务闭环。图

3-7

营销与运营工作流：Agent

打通“策略—素材—投放—优化

”闭环-35-

3.6交付、服务及合规体系的智能接管：工单、客服与合规的自动流转链路最后一站

，也是风险最为集中的环节

，对应“工单与交付→多语种客服→多法域合规核查”这条工作流。传统模式下

，客服工单依赖人工分类、分派和跟进

，

合规则需要法务团队针对不同国家和地区逐项核查。

随着业务覆盖区域扩大

，

语言、

法规和运营规则的差异不