当下不少企业寄希望于人工智能化解出口管制、供应链断供危机，甚至把 AI 当成规避地缘风险的万能钥匙。在对华东师范大学经济管理学院教授杨连星的专访中，这一认知被重新审视：AI只能部分缓释冲击，无法彻底消除外部断供风险，企业不能盲目押注。

　　在今天下午举办的2026进博会上海会议活动“青年学者思想汇——地缘冲突、AI热潮与企业出海”论坛中，面对地缘博弈加剧、AI技术席卷全球的大环境，现场青年学者跳出分议题的割裂式讨论，将供应链风险、大模型Token出海、外贸转型与人才挑战交织在一起，为国内企业出海给出一套冷静务实的判断。

　　当下不少企业抱有一种期待，希望依靠AI一劳永逸化解出口管制、断供危机。论坛上援引杨连星教授的研究打破这一幻想：AI仅仅能够缓释53%的供应链风险，无法彻底抵消外部冲击。模拟数据显示，缺少AI缓冲时，出口管制推高企业供应链断裂概率2.29个百分点；引入AI之后，风险增幅收窄至1.08个百分点。AI擅长检索资料、筛选备选零部件，但面对专用材料供给稀缺、样品试产、客户重新认证等现实关卡依旧束手无策。

　　复旦大学助理教授赵腾宇在《企业出海与全球供应链布局：来自贸易政策冲击的启示》分享中也谈到，贸易政策冲击之下，供应链韧性不能寄托于技术工具，提前验证备选供应商才是压舱石。很多中小企业并未直接开展外贸，上游链条却暗藏海外零部件依赖，极易遭遇突发停工，与其重金堆砌AI系统，不如优先梳理核心物料风险，把风险防控前置到产品设计环节。

　　杨连星表示，展望未来，出口管制持续向 AI、科技领域延伸。企业要把供应链风险前置，产品设计阶段就做好多来源准备，同时防范 AI 工具本身的系统、数据风险。对普通从业者而言，产业变革不是单纯靠 AI，更要沉淀对产品、现场的专业能力，才能在产业链变化中站稳脚跟。

　　AI浪潮之下，中国AI企业的“Token出海”也成为本次论坛抛出的全新现实考题。Token作为大模型处理信息的最小单位，5000字中文文本约对应1万Token，无论是大语言模型还是生成式世界模型，图像、视频信息最终都将转化为Token运算，技术的迭代正在深刻改写企业出海的商业模式。现场将AI出海划分为智能服务出口、技术出口转化、货服一体化出口三类路径：智能服务出口数据留存境内，原始数据不出境，合规风险最低；而人形机器人、智能驾驶、AI潮玩这类货服一体化出口，需要模型随产品本地化部署，合规风险显著抬升，就像比亚迪在巴西、欧盟、美国市场，受当地法规约束必须落地本地数据中心。

　　值得警惕的是，技术路径越复杂，合规陷阱就越多。企业出海既要跟进国内AI技术出口管制目录的临时登记要求，还要同步应对美国出口管制、欧盟双用途物项、知识产权与GDPR数据隐私规则；数据出境需要完成网信办安全评估，而从海外回流的数据，在属地监管视角下同样属于数据出境，双向流动的规则不可偏废。上海对外经贸大学李之旭助理教授在《多领域人工智能应用与全国统一大市场建设》中提出，AI出海的底气根植于国内统一大市场，练好本土市场的数据、算法、合规基本功，才能从容应对海外纷繁复杂的监管。

　　外贸大盘的亮眼数据，印证着中国制造出海的全新阶段。今年前三季度我国进出口接近40万亿元，同比增长18.8%，对共建“一带一路”国家进出口占全国总值过半，先进制造业扛起出口主力，装备制造业贡献近九成出口增量。复旦大学彭方圆助理教授在《从国内产业政策到全球南方：中国制造如何重塑新兴市场？》中分析，如今中国制造已经不再是简单输出商品，正在依托产业基础深度耕耘全球南方新兴市场。

　　对普通从业者而言，AI是放大器而非替代品。与会学者共同提示，无论技术如何迭代，扎根一线沉淀的产品理解、实操经验，才是个体在产业变局中的立足根本。企业出海，既不能神化AI的能力，也不能忽视合规与人才的底层建设，内外兼修方能行稳致远。