一个反常现象:外国科技圈开始往中国跑
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2026-09-04 04:37:52
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(来源:虎嗅APP)

本文来自微信公众号: 凌霄-科技投资人 ,作者:凌霄

二十年前,中国企业家去美国,最重要的一站是硅谷。去Google看互联网,去苹果看产品,去斯坦福看创新,去Sand Hill Road看风险投资。

那时候,全世界对科技产业有一套非常清晰的分工:美国负责发明,中国负责制造。

但二十年后,一个很有意思的现象出现了,方向开始反过来。路透社9月3日报道,越来越多海外投资人、创业者和企业高管正在专程前往深圳、杭州、上海、北京、合肥,参观中国的人工智能、机器人、电动车和先进制造企业,而且这已经不是零散的个人旅行,甚至开始形成一门生意。

上海研究机构Baiguan组织的五天科技考察,收费最高达到1.5万美元;另一家上海科技考察机构GloPen表示,2026年的咨询量增长了50%,客户主要来自欧洲和新加坡,目前每个月要组织超过100场单日企业参访。甚至连参观工厂本身,都变成了一种稀缺资源。小米北京汽车工厂从2024年3月至今,已经接待超过25万名访客,一些通过抽签获得的参观名额,在网上甚至被炒到了2000元人民币。

这些人花几千甚至上万美元飞到中国,不是为了参观一座普通工厂。他们真正想知道的是:为什么中国科技公司的速度这么快?

这可能才是今天全球科技竞争正在发生的最大变化之一。因为过去大家研究中国,研究的是为什么中国能把东西造得这么便宜;今天越来越多人研究的却是,为什么中国能把一个想法这么快变成产品?这两个问题看起来很像,但背后,是两个完全不同的时代。

过去几十年,Made in China最深入人心的标签是什么?成本。便宜的劳动力、巨大的工厂、完整的出口体系,让中国成为世界工厂。但是如果今天还用“低成本制造”理解中国工业,可能已经严重过时了。

一个最直观的数据是:上世纪90年代中期,中国大约只占全球制造业产出的5%,今天这个数字已经接近30%。换句话说,全球接近每三块钱的制造业产出,就有一块来自中国。

更重要的是,发生变化的不只是数量,还有结构。以前中国出口的是衣服、鞋子、玩具和家电,今天越来越重要的出口产品,已经变成新能源汽车、动力电池、光伏、无人机、工业机器人和智能硬件。

这意味着中国制造正在经历一个非常重要的升级:从“成本中心”,变成“创新基础设施”。

新能源汽车,就是最典型的案例。2025年,全球生产了接近2200万辆电动汽车,其中中国生产约1600万辆,占全球电动车产量接近四分之三。中国同时拥有全球超过80%的电池电芯产能、大约85%的正极材料产能以及超过90%的负极材料产能。这意味着一家新能源汽车企业背后的核心供应链,很大一部分都能够在中国找到。于是,中国新能源汽车企业获得了一种非常重要的能力:快速迭代。

过去一辆汽车开发五六年很正常,今天中国新能源汽车市场的竞争节奏已经快到很多传统车企难以适应。消费者需要什么?智能座舱、辅助驾驶、充电速度、续航、冰箱、屏幕、软件生态……市场给出反馈,企业修改产品,供应商同步调整,新的车型再次进入市场。

所以真正值得研究的,不是“中国汽车为什么便宜”,而是为什么中国汽车企业可以迭代得这么快。

再看机器人。2024年,全世界工厂新安装的工业机器人中,有54%在中国,中国一年安装了大约29.5万台工业机器人。这意味着全球每新增两台工业机器人,就有超过一台进入中国工厂。中国工厂里正在运行的工业机器人总量,已经超过200万台。

这组数据的重要性,甚至超过了我们在短视频里看到多少机器人翻跟头,因为AI和机器人真正进入产业,不是在舞台上表演,而是在工厂里焊接、搬运、分拣、装配、质检和物流。

这些场景每天都在产生真实的数据,也每天都在暴露机器人的问题,于是一个非常关键的飞轮开始形成:机器人进入工厂,获得真实数据,暴露工程问题,供应链改进,成本下降,更多工厂采用,再获得更多数据。这才是产业真正可怕的地方。实验室解决的是“能不能做到”,产业解决的是“能不能一天做十万次”,资本最终关心的则是“能不能用足够低的成本做十亿次”。

这三个问题之间,相差的不是一点技术,而是一整套工业体系。

所以为什么这一轮海外科技考察的核心城市之一,是深圳?因为深圳最值得研究的从来不是某一家企业,而是它背后的产业密度。

你想做一个机器人,需要芯片、摄像头、激光雷达、传感器、电机、减速器、丝杠、电池、结构件、模具、控制系统、软件、代工厂、测试设备和物流。如果这些企业分散在五个国家,一个设计修改可能意味着几个星期的沟通;但如果这些供应商集中在一个高度密集的产业网络里,事情完全不同。工程师上午发现问题,下午可以找到供应商;几天之后重新打样;发现成本太高,再换材料;结构不合理,再改模具;第一代进入市场以后,根据客户反馈马上开发第二代。于是,真正被压缩的是时间。

深圳真正形成的不是简单的供应链,而是一个巨大的“技术时间压缩器”。

无人机就是一个极端案例。深圳拥有超过1500家无人机相关企业,深圳企业生产的消费级无人机一度占据全球市场约74%,而深圳的大疆,在全球非军用、非政府用途无人机市场中的份额,据行业研究机构估算达到约70%—80%。

为什么这种产业会集中在深圳?答案并不只是因为这里诞生了一家大疆,而是因为无人机需要的电机、电池、摄像头、图传、芯片、结构件、云台、软件和精密制造能力,本身就存在于这个产业网络里。

不是一家伟大的企业创造了整个产业链,某种程度上,是一张足够密集的产业网络,更容易不断孕育出伟大的企业。

所以我越来越愿意用一个词来描述今天中国科技产业正在形成的能力:产业压缩场。

什么叫产业压缩场?就是把技术、工程师、供应链、制造、资本、市场和应用场景,全部压缩在一个高度密集的产业网络里。

单独看任何一项,中国都未必拥有绝对优势。美国依然拥有全球最顶尖的一批大学,依然拥有强大的基础科研体系,依然拥有全球领先的AI芯片企业,也依然拥有硅谷庞大的风险资本网络。但是中国真正特殊的地方,是大量科技要素开始在物理空间里彼此靠近。

这种靠近会产生巨大的乘数效应。汽车企业需要电池,电池企业需要材料,材料企业需要能源;机器人需要电机、传感器和电池,无人机需要芯片、视觉和通信,AI需要服务器,服务器需要芯片、电力和数据中心。于是不同产业之间开始相互喂养,技术不再沿着一条产业链向前走,而是在一张巨大的产业网络中不断发生交叉。

这也是为什么今天中国最值得研究的,已经不是某一家公司,而是为什么这么多产业能够同时在这里快速进化。

理解中国供应链,还有一个非常经典的案例:特斯拉上海超级工厂。

过去很多人理解这座工厂,只看到一个逻辑:中国市场大。但真正值得注意的是它后来形成的产业意义。上海工厂不仅服务中国市场,还成为特斯拉全球出口体系的重要基地。到2026年第二季度,特斯拉上海工厂生产的汽车中,超过一半用于出口。一家美国最具代表性的科技汽车企业,把中国工厂变成了服务欧洲、亚太等市场的重要生产节点,背后的答案最终还是绕不开几个词:供应链、效率、规模和产业集群。

这也是为什么今天所谓的“脱钩”远比政治口号复杂。因为一座工厂可以搬,但围绕一座工厂存在的数百家供应商、数万名工程师、物流体系、模具体系、材料体系和几十年积累的工程经验,并不能按下复制键。真正有价值的从来不是厂房本身,而是厂房背后那张看不见、却持续提高效率的产业协作网络。

很多人可能会问:AI时代,不应该是算法最重要吗?为什么还要讨论制造业?恰恰相反,AI越往下发展,制造业的重要性可能越高。

因为过去二十年的互联网革命,主要发生在数字世界。Google、Facebook、TikTok、微信,它们本质上都是软件,而软件最大的特点是复制成本接近于零,一个App开发出来,可以迅速覆盖几亿用户。但是AI的下一阶段正在进入另外一个世界:Physical AI——物理AI。机器人、自动驾驶、无人机、AI眼镜、智能汽车、智能工厂、储能系统、AI终端,当人工智能开始拥有“身体”,问题就完全变了。

AI不再只需要GPU,还需要电机、减速器、传感器、电池、摄像头、材料、工厂和供应链。截至2024年,全球已经有超过470万台工业机器人在运行,而且每年还在新增超过50万台,而中国占全球新增工业机器人安装量的一半以上。这意味着,AI的上半场可能发生在服务器里,但AI的下半场,很可能发生在工厂里。

这时候,中国过去几十年积累的制造业能力,就突然拥有了一个全新的战略意义。

如果站在投资人的角度,我认为这件事情背后还有一个更大的变化。过去科技投资最喜欢问:你的技术领先多少?这个问题未来依然重要,但可能还需要增加另外一个问题:你的产业化速度有多快?

因为AI正在降低知识传播的成本,一个模型领先半年,竞争对手可能很快追上;一个算法领先一年,也未必能够形成十年的壁垒;甚至很多技术创新出现之后,很快就会被全球工程师理解和模仿。于是未来真正难以复制的东西,反而可能越来越“重”:供应链、工程经验、制造能力、产业集群、客户网络、应用场景和规模优势。这些东西看起来不像一个新的AI模型那么性感,但它们可能构成更加坚固的护城河。

看今天的比亚迪就很明显。2026年8月,比亚迪全球销量达到约44万辆,同比增长17.8%;但真正值得关注的是,它当月海外销量达到约18.9万辆,同比增长超过134%。而在2026年上半年,比亚迪第一次出现了一个非常重要的变化:海外收入超过中国国内收入。

这意味着中国科技制造企业正在进入下一个阶段。过去是中国生产、全球品牌卖;后来变成中国品牌、中国生产、中国市场卖;现在开始进一步变成中国品牌、中国技术、中国供应链、全球市场卖。这才是“中国制造”真正值得资本重新定价的地方。

这里必须保持清醒。“外国人来中国学科技”,绝不等于“中国已经全面领先美国”。如果这么写,这篇文章就没有价值了。美国依然掌握着大量最先进的核心知识产权,拥有全球最强大的科技公司群、顶尖大学体系、风险资本体系,以及非常强大的基础研究能力。在高端AI芯片、基础软件、部分科学仪器、原创算法和前沿科研领域,中国依然存在明显短板。甚至路透报道中参与中国科技考察的人自己也提醒,非中国科技公司仍然拥有大量全球市场份额、最先进的知识产权以及巨额利润。

所以真正值得讨论的,不是谁已经“赢了”,而是全球科技竞争的评价体系正在改变。过去评价一个国家科技实力,首先看论文、专利、实验室和顶尖公司;未来还必须加入一个新的指标:产业化速度。技术是否领先依旧重要,但越来越多的商业价值,最终取决于技术能否在足够短的时间里变成稳定、可复制、可规模化的现实产品。

如果把过去一百年的科技竞争压缩来看,会发现一个非常有意思的规律。第一次工业革命争的是机器,第二次工业革命争的是电力和规模化生产,信息革命争的是芯片和软件,互联网革命争的是流量和网络效应,而AI时代最终可能争夺一种更加抽象的资源:时间。

谁能够更快训练模型,谁能够更快制造芯片,谁能够更快建立数据中心,谁能够更快生产机器人,谁能够更快把成本打下来,谁能够更快让一项技术覆盖一亿用户,最终决定竞争优势的,可能都是同一个变量:从技术出现,到规模化商业应用,到底需要多长时间?

过去中国最大的优势是成本,未来中国真正值得关注的优势,可能逐渐变成速度。而速度的背后,并不是简单的“卷”,它是一整套产业体系共同作用的结果。

一个国家如果能够不断缩短“从发现问题,到形成产品,再到规模化”的周期,本质上就是在争夺一种新的生产要素——技术时间。谁能把技术时间压缩得更短,谁就更有可能在下一轮产业竞争里先形成规模优势。

所以现在重新看那些飞到深圳、杭州、上海的外国投资人和企业家,就会发现,他们真正想看的,可能根本不是某一台机器人,也不是某一辆新能源汽车,甚至不是某一家明星公司。他们真正想理解的是:为什么这些东西会如此密集地同时发生在中国?为什么机器人可以快速量产,为什么新能源汽车可以快速迭代,为什么无人机能够形成完整产业链,为什么一个硬件创业者能够这么快找到供应商,为什么一个新技术能够如此迅速进入真实市场接受检验?

这些问题背后,其实指向同一个答案:中国正在从“世界工厂”,进化成一个巨大的产业实验室。

过去,全世界把设计图送到中国,中国负责把它制造出来。未来一种新的可能正在出现:研发、设计、工程、制造、市场和迭代开始在同一个地方形成闭环。一旦这个闭环真正形成,意义就完全不同了,因为制造不再只是创新的最后一步,制造本身开始参与创新。

世界今天重新研究中国,真正研究的也不是某一个产品的成功,而是这种把技术、产业与市场压缩在一起的效率机制。

二十年前,中国企业家去硅谷,学习的是如何创造未来。今天,越来越多人来到中国,想研究的是如何更快地把未来变成现实。这可能才是“外国人开始来中国学科技”背后,真正值得关注的时代变化。

未来真正强大的科技国家,绝不会只拥有实验室,它必须同时拥有两种能力:既能够完成0到1的原创创新,也能够完成1到100万的产业化。前者决定技术的高度,后者决定技术改变世界的速度,而资本最终寻找的,恰恰是两者能够交汇的地方。

所以未来我们判断一个国家、一座城市,甚至一家科技公司的竞争力,也许应该增加一个新的指标:从一个想法诞生,到第一件产品下线,再到第一百万件产品卖出去,需要多少时间?谁能够把这个时间不断缩短,谁就可能掌握下一轮科技竞争中最稀缺的东西——把未来提前变成现实的能力。

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