焦点科技卢颐:外贸B2B从页面浏览转向围绕采购目标组织行动
千峰访谈焦点科技卢颐:外贸B2B从“页面浏览”走向“围绕采购目标组织行动”
焦点科技副总裁卢颐在千峰奖访谈中表示,外贸B2B正从以页面浏览和人工搜索为主,转向围绕采购目标组织信息与行动。供应商侧AI麦可近期将升级为外贸企业专属AI工作台,采购侧SourcingAI 3.0已于2026年10月16日发布,定位全球采购AI伙伴。AI麦可累计购买会员超过2.5万,2026年8月平台买家商机回复率同比提高超过50%。
【亿邦原创】卢颐,焦点科技副总裁、AI中心总经理。焦点科技持续探索AI技术与外贸场景的深度融合,以中国制造网全球贸易服务为基础,构建供应商和采购商两端智能化服务体系,推进AI麦可、SourcingAI双向智能布局,探索AI驱动外贸增长新模式。2026年11月,AI麦可将升级为外贸企业的专属AI工作台,SourcingAI 3.0定位为全球采购AI伙伴,进一步完善面向供采双方的智能化服务。本届千峰奖访谈中,卢颐围绕AI与出海带来的模态进化,分享了焦点科技在外贸B2B方向的实践与判断。

亿邦:本届千峰奖以「AI与出海带来的模态进化」为核心主题,聚焦产业能力的深层重构。结合外贸B2B服务行业,您如何理解这一轮由AI和全球化共同驱动的产业模态进化?焦点科技在AI能力建设与全球化出海上有哪些核心战略布局?能否具体介绍一下公司的定位及业务模式?
卢颐:在外贸领域,我们观察到三个相互关联的变化。
首先,采购入口更加多元。买家会通过搜索引擎、AI、B2B平台、独立站、社交媒体和线下展会,交叉寻找、比较和验证供应商。供应商需要让自己的专业能力在不同渠道得到准确、一致的呈现,并进入买家的决策过程。
其次,AI开始参与实际业务。它能够帮助买家澄清需求,也能帮助卖家理解询盘、结合企业知识、形成回复和跟进建议。企业对AI的期待,正在从完成一项内容制作,发展到持续推进一项业务任务。
第三,平台的价值进一步向可信数据、交易能力和履约服务延伸。即使买家从AI入口发起采购,仍然需要真实的商品信息、可靠的供应商、可信的资质信息,以及支付、交付和售后支持。
围绕这些变化,焦点科技正在推进双向智能布局。供应商侧,AI麦可近期将升级为外贸企业的专属AI工作台,秉持着“懂外贸,更懂你”的宗旨,让企业“开箱即用”,让企业的运转长在AI上;采购商侧,SourcingAI 3.0已经于2026年10月16日发布,定位为全球采购AI伙伴,可以帮助买家从原始需求出发,从一段话、一张图纸的智能检索到生意发现、行业洞察,再到AI代理辅助商业洽谈等。
我们的业务以平台会员服务、AI订阅及相关增值服务为基础,持续增加对客户经营的服务深度。外贸的核心始终是优秀供应与精准需求的匹配,AI正在改变实现这种匹配的方式。
亿邦:您提到AI麦可即将升级为外贸企业的专属AI工作台,SourcingAI 3.0定位为全球采购AI伙伴。这两条产品线分别面向谁?为什么需要“双向智能”,而不是只服务一端?
卢颐:供应商侧,AI麦可帮助外贸企业理解询盘、结合企业知识、形成回复和跟进建议,并将升级为专属AI工作台,让企业“开箱即用”;采购商侧,SourcingAI 3.0定位为全球采购AI伙伴,帮助买家从原始需求出发,从一段话、一张图纸的智能检索到生意发现、行业洞察,再到AI代理辅助商业洽谈。外贸的核心始终是优秀供应与精准需求的匹配,只服务一端,匹配效率就上不去。
亿邦:目前贵公司在哪些核心业务环节落地了AI?形成了怎样独具特色的AI或数智化竞争力体系?
卢颐:我们的应用主要围绕营销获客、业务转化和经营管理展开,并同时服务供应商与采购商。
在营销获客环节,AI麦可支持产品发布、图文与视频制作、社媒营销等工作。中国制造网也在推进生成式引擎优化,改善内容质量、信息结构和抓取条件,增加优质供应商信息被AI发现、理解和引用的机会。
在业务转化环节,AI麦可提供全天候多语言接待,并结合买家档案、企业资料和行业知识,帮助业务人员分析询盘、形成专业回复与报价建议。我们关注的既有响应速度,也有回复是否准确、是否符合企业实际供应能力。
在经营管理环节,我们围绕企业知识、买家信息、渠道和工具进行整合。桌面端将承载这一方向,让AI更深入融入业务人员的日常工作。
采购商侧,SourcingAI 3.0覆盖选品市场分析、需求解析、寻源匹配、供应商洞察、AI代理洽谈及履约协同。其中,需求澄清能力帮助新手买家理清模糊或相互矛盾的要求,垂直行业术语支持则帮助专业买家开展更精细的搜索。
在价值链协同上,我们重点连接采购需求、供应能力与贸易服务。支付、物流、质检等环节仍由相应服务体系承担,AI帮助提高信息处理和流程衔接效率。这形成了焦点科技的特色:以真实贸易场景为基础,让AI能力与平台服务共同作用于业务过程。
亿邦:您提到中国制造网在推进生成式引擎优化,增加优质供应商信息被AI发现、理解和引用的机会。GEO在焦点科技的业务里具体怎么做?和传统SEO有什么不同?
卢颐:我们更重视提高内容的真实性、专业性、结构清晰度与可访问性,让优质供应信息更容易被AI发现和理解。企业需要把真实优势讲清楚,并让不同渠道的信息能够相互印证。这和传统SEO不同:传统SEO更关注关键词和排名,GEO更关注AI能否理解、引用并准确呈现企业的专业能力。
亿邦:能否分享一个最具代表性的“AI+价值链”创新实践案例?它解决了哪些行业共性痛点,创造了哪些可感知、可量化的价值?
卢颐:一个比较有代表性的案例,是AI麦可帮助企业解决跨时区商机承接问题。
主营小型挖掘机的无锡市宝思友国际贸易有限公司,过去面临欧洲客户夜间询盘无法及时回复的问题。启用AI麦可夜间接待后,一位德国买家在凌晨两点发来的询盘得到及时响应,随后经过人工跟进、工厂参观等环节,最终达成了定制订单。
这个案例说明,AI的业务价值可以体现在一条具体链路上:及时接住需求,完成初步沟通,留下有效商机信息,再由业务人员推进合作。
厦门威尔金服工贸有限公司的案例则体现了专业知识的重要性。企业将产品资料、业务话术和设计术语结合到应用中,完成38轮自动专业对话,单人客户承接量从20个提升至40个。专业知识进入AI工作过程后,企业才更容易把响应效率转化为有效服务能力。
从产品规模看,AI麦可累计购买会员超过2.5万。平台运营数据还显示,2026年8月买家商机回复率同比提高超过50%。这反映了相关业务环节的改善,但客户个案和平台整体指标需要分别理解,不能将所有变化简单归因于某一项AI功能。
亿邦:您提到评价投入产出时会同时关注模型调用、研发、知识维护、系统连接与服务交付成本,Token消耗和算力成本规模计算价值并不会很高。这个判断怎么理解?焦点科技怎么控制AI成本?
卢颐:对客户而言,最有意义的指标是,完成一项有效工作需要多少综合成本,AI的业务专业能力是否支撑商业级的需求,服务质量是否稳定,业务人员是否因此能够承担更多、更有价值的工作。除了通过模型路由、调用统计和配额管理,匹配不同任务对能力、速度与费用的要求,评价投入产出时,会同时关注模型调用、研发、知识维护、系统连接与服务交付成本。Token消耗和算力消耗,规模计算价值并不会很高。而不同规模的客户、不同应用深度的客户,算力的差距也会比较大。
亿邦:在推进AI规模化落地过程中,数据要素扮演了怎样的支撑角色?焦点科技更侧重自有产业数据深耕,还是推进跨主体、跨行业的数据协同?核心挑战是什么、如何应对?
卢颐:我们认为,数据的价值首先体现在让AI理解业务,其次体现在支持可靠行动。
焦点科技的数据基础来自长期的外贸平台服务,包括产品信息、企业信息、采购需求、行业知识及业务行为。企业实际应用AI,还需要进一步加入自身的产品资料、报价逻辑、客户历史和业务经验。
最新的AI麦可产品思路中,有三类重要知识资产:买家档案库、行业专家库和企业知识库。买家档案帮助理解这位买家此前沟通过什么、还有哪些需求未解决;行业专家知识支持专业判断;企业知识库则明确企业自己的产品特点、能力边界和表达口径。
例如,同一套企业知识,可以支持B2B平台的产品发布、独立站的选型指南、社媒内容,以及展会邀约邮件。这样,企业在不同渠道上的信息能够保持一致,也减少重复整理资料的工作。
因此,我们同时推进自有产业数据深耕和经过授权的跨系统协同。主要挑战在于资料分散、内容更新、权限边界及不同系统之间的连接。应对重点是让数据有明确来源、更新机制和使用权限,并通过具体任务检验数据是否真正可用。
企业上下文的价值,是让AI知道这家企业在什么情况下,应该做出什么样的判断。
亿邦:您把AI麦可的知识资产概括为“买家档案库、行业专家库、企业知识库”三类。这三类知识分别解决什么问题?为什么企业知识库需要明确“能力边界和表达口径”?
卢颐:买家档案帮助理解这位买家此前沟通过什么、还有哪些需求未解决;行业专家知识支持专业判断;企业知识库则明确企业自己的产品特点、能力边界和表达口径。企业知识库之所以要明确能力边界和表达口径,是因为AI需要知道这家企业能做什么、不能做什么、应该怎么表达,否则回复再快也可能不准确、不符合企业实际供应能力。
亿邦:您怎么看产业智能体改写B2B?垂类大模型是否有长远发展必要?产业互联网公司的AI护城河在何处?
卢颐:产业智能体会让B2B逐步从以页面浏览和人工搜索为主,发展到围绕采购目标组织信息与行动。
买家提出一个采购目标后,AI可以协助补全要求、筛选供应商、比较方案和整理沟通结果;供应商侧的AI则可以结合企业资料,回答专业问题、澄清供应能力并协助跟进。未来,部分标准化的信息交互有机会由双方智能体完成,人更多参与重要判断、谈判与责任承担。
这一变化也提高了可信信息的重要性。AI使内容生产更加容易,但采购商仍然需要判断企业是否真实、能力是否匹配、承诺能否兑现。AI可以批量生成信息,但商业信任仍然需要建立在信息的真实性和可靠的履约的基础上。
我们理解的护城河,包括高质量产业数据、真实业务中的任务执行能力,以及长期积累的信任与服务体系。供应商审核、资质核验、质检和交易服务,都是AI连接真实商业世界的重要基础。
至于垂类大模型,行业专用能力具有长期价值,但是否从头训练一个模型,需要看具体任务与投入产出。行业知识、企业上下文、专业工具、必要的模型训练与评测,应当围绕业务效果组合起来。最终衡量标准,是能否稳定完成行业任务。
亿邦:海外布局方面,焦点科技目前布局了哪些核心市场?如何根据当地环境开展本地化?
卢颐:中国制造网面向全球采购商提供服务,不同市场的布局方式会结合当地采购需求和产业特点进行调整。
在北美,集团通过inQbrands等业务积累本地化服务能力。今年落地洛杉矶跨境园的江苏优品北美跨境展销中心,将产品展示、品牌推广与当地运营相结合,为中国企业提供持续展示和接触当地客户的机会。
在全球更多市场,中国制造网通过专业展会、市场考察和采购对接,帮助供应商理解当地需求。例如马来西亚食品饮料展期间,平台组织相关设备企业参展,并协调物流、布展和商务对接。
AI应用也需要适应不同采购者。新进入某一品类的买家,需要帮助理解产品与使用条件;专业买家则更重视准确的行业术语、技术参数和供应能力。SourcingAI的需求澄清与精细化搜索,正是围绕这些差异展开。
我们对本地化的理解,是让供应能力适配具体市场的实际需求。语言、内容和沟通效率可以由AI辅助提升,当地专业服务、客户关系及交付能力仍需要持续建设。
亿邦:您提到本地化是“让供应能力适配具体市场的实际需求”,语言和内容可以由AI辅助,但当地专业服务、客户关系和交付能力仍需持续建设。这个判断对焦点科技的海外投入意味着什么?
卢颐:语言、内容和沟通效率可以由AI辅助提升,但当地专业服务、客户关系及交付能力仍需要持续建设。这意味着我们的海外投入不能只做语言翻译和内容适配,还要在重点市场建设本地服务能力、客户关系和交付网络。AI可以降低信息处理成本,但替代不了本地化的专业服务和信任建立。
亿邦:在出海拓展过程中,AI与数字化能力为跨境业务提供了哪些核心支撑?
卢颐:我们越来越重视多渠道协同,因为采购商往往会通过多个来源验证同一家供应商。
平台能够提供供应商信息和信任支撑,独立站帮助企业完整展示品牌与专业能力,社媒持续呈现企业动态,展会则提供面对面交流与实物验证的机会。这些渠道可以共同服务于一条采购决策路径。
AI在其中承担两方面工作。一方面,帮助企业基于同一套产品与业务知识,形成适合不同渠道的内容。例如,平台需要清晰的产品参数,独立站需要选型指南与常见问题,社媒需要应用场景和动态,展会邀约则需要结合具体客户。渠道表达可以不同,事实和能力口径应当一致。另一方面,帮助企业持续经营进入这些渠道的客户。通过需求识别、客户档案和跟进建议,减少业务人员在不同工具之间切换时的信息遗漏。
AI麦可桌面端的升级,正是围绕这一需求展开。我们希望逐步连接平台、独立站、社媒、邮箱,以及企业已有的经营工具,让企业知识和业务过程得到连续使用。
亿邦:为统筹AI能力落地、国内价值链升级与海外业务拓展,焦点科技在组织架构或治理机制上做了哪些关键调整?
卢颐:AI应用深入业务后,组织协同会成为产品效果的重要组成部分。
在焦点科技,我们正在围绕AI中心的公共能力建设与业务团队的场景实践推进协同。公共能力需要复用,具体应用则需要贴近客户,让技术迭代与一线反馈保持联系。AI麦可的升级也在整合平台经营与订单转化方面的能力,面向客户形成更连续的服务。
在产品中,我们也能看到组织管理需求。例如AI接待已经从个人使用,延伸到团队统一配置:主账号集中设置接待规则,子账号根据实际情况灵活启用,帮助团队形成相对一致的服务标准。
同样的思路也适用于我们自身。产品、研发、业务和运营需要共同明确任务目标、知识来源、执行权限与验收标准。评测既要看回答质量,也要看是否完成任务、是否符合业务规则,以及成本和稳定性是否可接受。
未来,企业的优秀经验还可以逐步整理成知识和可复用的技能,让团队成员能够共同使用。组织的作用,是把个人经验转化为持续有效的工作能力。
亿邦:您提到AI接待已经从个人使用延伸到团队统一配置,主账号集中设置接待规则,子账号灵活启用。这个变化对组织管理意味着什么?
卢颐:这个变化意味着AI应用深入业务后,组织协同会成为产品效果的重要组成部分。AI接待从个人使用延伸到团队统一配置,主账号集中设置接待规则,子账号根据实际情况灵活启用,帮助团队形成相对一致的服务标准。同样的思路也适用于我们自身:产品、研发、业务和运营需要共同明确任务目标、知识来源、执行权限与验收标准。组织的作用,是把个人经验转化为持续有效的工作能力。
亿邦:如果给希望同时构建AI竞争力与全球化能力的企业提一条最核心的建议,这条建议会是什么?
卢颐:我的建议是围绕一个真实的客户问题,把企业的专业能力沉淀下来,再让AI帮助你稳定地交付。
先明确服务谁、解决什么问题、客户为什么愿意付费。然后把产品资料、服务经验、客户要求和判断标准整理好,让AI能够理解企业,并在清楚的权限与流程中工作。
从一个能够验证结果的场景开始,例如提高询盘响应质量、减少沟通成本,或者改善客户跟进。通过实际效果,逐步形成可复制的能力。
对于出海企业,我一直强调:这个时代,企业要把产品做优、把服务做深、把专业能力做强。平台、独立站、社媒和线下展会,都可以为这个目标服务。
技术和入口会不断变化,优秀供应与精准需求的匹配始终是外贸的核心。我们建设AI能力,也始终围绕这个目标。
作为TO B领域年度风向标,“2026第八届亿邦产业互联网年会暨首届产业智能体大会”将于2026年11月20日在北京召开。主题定为“AI与出海带来的模态进化”,聚焦产业智能体落地、AI供应链价值重构、数据要素与TOKEN经济、产业出海新生态等前沿议题深度思辨。大会将集结学界权威、央国企标杆、产业龙头、投资机构、服务生态伙伴,汇聚产业核心力量、拆解产业数智化转型路径、分享前沿实战经验。同期还将发布年度产业互联网报告及标杆案例,举办决策人闭门会、“千峰奖”颁奖盛典。

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