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政策动态
1.国家数据局等8部门发布《制造业企业人工智能应用指南》
《“人工智能+制造”专项行动实施意见》以“技术供给+赋能应用”双端发力为主线，围绕新型工业化的核心需求，强调在统筹发展与安全的前提下，让人工智能从“能用”走向“好用、敢用、常用”。文件立足于人工智能加速与实体经济深度融合的大趋势，明确坚持创新驱动、场景牵引、市场主导、安全可信、开放共享、普惠融通，通过“智能产业化”与“产业智能化”双向赋能，推动制造业向智能化、绿色化、融合化升级，进而形成面向全球竞争的新质生产力优势。
在总体目标上，《实施意见》提出到2027年要实现关键核心技术“安全可靠供给”，产业规模与赋能水平保持世界前列；推动3—5个通用大模型在制造业深度应用，进一步形成特色化、全覆盖的行业大模型体系；推出1000个高水平工业智能体，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景；同时在主体培育方面形成2—3家具有全球影响力的生态主导型企业，带动一批专精特新中小企业，培育一批既懂智能又熟行业的赋能应用服务商，并选树1000家标杆企业；在生态层面建成全球领先的开源开放生态，安全治理能力全面提升，为全球人工智能治理贡献“中国方案”。这些量化目标把“模型、数据、场景、主体、生态、安全”串成闭环，体现出从底座能力到应用扩散再到生态治理的系统性设计。
在路径安排上，文件聚焦7大方向、部署21项重点行动，整体逻辑是先“创新筑基”夯实底座，再“赋智升级”拓展高价值场景，继而推动“产品突破”和“主体培育”，并通过“生态壮大”实现规模化扩散，最后以“安全护航”和“国际合作”保障高质量发展。其中，“创新筑基”强调算力、模型、数据三件套协同：既要突破智能芯片、服务器、高速互联、智算云操作系统等关键技术，推进智算设施布局与算力网调度平台建设，也要面向制造业实时性、可靠性、安全性特点开发高水平行业模型，构建“云—边—端”模型体系，推动大小模型协同创新、轻量化部署与公共服务平台建设，并以评测基准体系和权威榜单牵引迭代升级。
值得注意的是，《实施意见》将“模数共振”作为关键抓手，突出数据治理与模型应用的“双向驱动”。一方面，通过推动企业建立首席数据官制度、推进数据管理能力成熟度国家标准贯标，夯实企业数据治理与组织保障；另一方面，通过梳理适配行业模型需求的数据资源清单、发布制造业高质量数据集建设指南，依托数字化转型促进中心等载体，把基础数据转化为高质量行业数据集，实现“以模引数”；同时指导企业强化数据工程能力，促进数据开发与模型建设深度融合，探索“数据协同、模型训练、应用开发、安全保障”一体化机制，实现“用数赋模”。这一套设计直指制造业落地的核心瓶颈：数据分散、质量不高、工程能力不足，导致模型难以稳定进入生产系统。
在应用推广方面，文件强调以重点行业、重点环节、重点企业、重点区域为抓手，形成“从点到线到面”的扩散路径。既提出组织“深度行”活动与应用对接平台，推动供需精准匹配，也要求参考《重点行业转型指引》制定行业应用全景图与转型路线图，重点面向原材料、装备制造、消费品、电子信息、软件和信息技术服务等领域。更重要的是，文件把制造全流程拆解为研发设计、中试验证、生产制造、营销服务、运营管理五大环节，明确大模型要深度嵌入核心业务流程，提升智能辅助设计、仿真构建、排产调度、预测性维护、智能质检、供应链优化、经营决策与风险管理等能力，从而把“单点工具”升级为“流程再造”。同时通过制造业企业智能化成熟度评估与《制造业企业人工智能应用指南》提供可执行的实施路径，鼓励龙头企业、央国企先行先试并开放规模化场景，带动中小企业复制推广，避免应用只停留在示范而无法扩散。
在产品与业态层面，文件提出推动智能装备迭代、智能终端升级与智能体新业态培育：让工业母机、工业机器人等装备搭载智能体，发展新一代智能数控系统与智能诊断；推动具身智能、人形机器人训练场与中试基地建设；同时在智能体方面攻关任务规划与群体协同，完善协议接口与互联互通，探索注册发现、身份认证、接入管理机制，支持应用商店与典型案例发布，加快规模化、商业化进程。这意味着政策不仅关注“用AI改造工厂”，也关注“以AI催生新产品、新形态、新市场”。
在生态与保障上，文件强调标准引领、开源开放与人才供给的组合拳：通过多类标准组织协同推进安全治理伦理基础标准、软硬协同通用标准与赋能应用标准研制，开展“人工智能标准行”强化宣贯；通过高水平开源社区、模型/数据集/智能体开源项目与开源许可规则建设，形成开放生态；通过人才需求预测、产教融合平台、卓越工程师体系与复合型人才培养，补齐“懂智能、熟行业”的人才缺口。安全层面则提出从数据安全、模型安全、终端安全到风险监测预警、应急处置、信息报送共享的治理体系建设，特别强调降低大模型幻觉风险、提升可解释性与透明度、加强深度合成鉴伪和对抗样本检测，并落实伦理治理要求，确保工业场景“可控、可靠、可追溯”。国际合作部分则强调面向出海的合规认证与配套服务，积极参与多边机制讨论，依托高端赛会与合作中心平台塑造国际合作优势。总体来看，《实施意见》以清晰的目标刻度、完整的行动链条和可落地的工具指南，把“人工智能+制造”从概念倡议推进到系统工程：既抓底座供给与工程能力，也抓场景落地与生态扩散，同时把安全治理前置，力图在全球制造业智能化竞争中形成可持续、可复制、可推广的中国路径。
来源：国家数据局等部门
2.交通运输部发布交通运输领域公共数据开发利用政策
交通运输部印发的《关于加快交通运输公共数据资源开发利用的实施意见》以“促进交通运输公共数据合规高效流通使用”为主线，紧扣国家层面关于公共数据资源开发利用的总体部署，把交通运输行业长期积累的“数据资产”转化为可治理、可共享、可开放、可运营、可创新的“数据要素能力”，从而支撑行业治理现代化、服务便民化和产业生态化。文件总体框架清晰，围绕建立高质量数据资源体系、强化公共数据供给、促进数据应用创新、强化数据安全保障、加强政策支持等五个方面，系统部署15项任务，既强调政府侧的制度供给与平台底座，也强调市场侧的场景牵引与生态繁荣，更把安全作为贯穿全流程的底线要求，体现出“资源体系—供给机制—应用创新—安全治理—政策保障”闭环推进的治理思路。
在目标设定上，《实施意见》提出到2030年要实现管理与技术体系更加成熟，高质量数据资源体系全面建成，数据融合创新应用水平显著提高，使公共数据成为推动交通运输高质量发展的重要驱动力。这一目标把“数据治理能力”提升到了行业高质量发展的关键变量位置，强调公共数据不仅是信息化支撑材料，更是提高治理能力、优化公共服务、促进降本增效和培育新质生产力的核心生产要素。为实现这一目标，文件首先从源头抓起，强调建立交通运输高质量数据资源体系，突出“目录先行、采集归集、质量提升”的基础工程。通过开展公共数据资源调查摸清底数，依托政务数据目录构建覆盖分层级、多运输方式的目录体系，并以目录采集、更新与发布机制实现“一数一源”的动态更新，目的是让公共数据“可见、可管、可追溯”，为后续共享、开放和授权运营奠定统一的资源底账。同时，文件强调借助交通基础设施数字化转型升级与物联网等技术提升采集智能化水平，建立部省协同归集机制，推动重点数据在国家综合交通运输信息平台集中汇聚，做到“按需归集、应归尽归”，以解决过去数据分散在系统、层级与业务条线之间难以汇聚复用的问题。在质量层面，文件将源头治理与多源校核作为关键抓手，强调减少无效和错误数据，聚焦基础设施、运载工具、经营业户、从业人员、综合管理等主数据治理，并推动行业主数据与资源库部省两级共建共用，辅以质量评估和监督考核，体现出“主数据牵引、资源库共建、质量考核闭环”的治理路线，目标是把“能汇聚”升级为“可用、好用、可信”。
在公共数据供给机制方面，《实施意见》提出从共享、开放与授权运营三方面协同发力，体现出公共数据供给从“政府内部流通”向“社会化供给、市场化利用”拓展的制度设计。共享方面，文件强调修订共享管理办法与系统管理规程，强化制度约束与规范管理，完善综合交通运输政务数据共享交换机制，建立常态化共享通报制度，并围绕“高效办成一件事”等高频政务服务与垂直管理业务系统对接，形成责任清单与面向场景的数据共享方式，这意味着共享不再停留在“数据能不能给”，而是转向“围绕业务和场景怎么给、给什么、谁负责”，以提高共享的可操作性与实际效果。开放方面，文件明确在国家秘密、工作秘密、个人信息和商业秘密保护以及国家安全、公共安全、经济安全与社会稳定底线约束下，有序依法依规推动开放，建立开放清单及动态更新机制，并优先开放与民生紧密相关、社会需求迫切的数据，强调及时性、完整性与准确性，旨在提高公众获取便利和社会创新可用性。授权运营方面，文件提出建立制度规则，明确授权条件、对象、范围、运营模式、期限、退出机制和安全责任，要求授权运营数据向登记平台和主管部门登记，并鼓励对授权数据加工形成的数据产品与服务进行登记，同时在价格政策与公共利益约束下探索收益分配机制，建立披露机制接受社会监督。这里的逻辑非常关键：一方面通过“规则+登记+披露”把授权运营纳入可监管、可追责的轨道，另一方面通过“收益分配+产品登记”激励市场主体合规开展数据加工与产品创新，从而系统化提升公共数据供给能力，推动公共数据从“可共享可开放”进一步迈向“可运营可增值”。
在促进应用创新方面，《实施意见》强调行业协同与跨行业融合并重，以典型场景为牵引推动多主体复用，同时夯实流通利用设施底座和算力供给，建设高质量数据集，并通过供需对接与企业培育机制繁荣生态圈。文件明确要推动国家综合交通运输信息平台部省联动，促进公共数据跨层级、跨领域协同应用，聚焦智慧扩容、安全增效、旅客联程运输、超限治理、水上安全、物流降本增效等重点领域推进数据融合、场景贯通、标准协同，并支持京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝双城等区域开展数据整合共享与综合分析应用，服务区域交通一体化。这表明交通数据应用不仅服务单一业务系统，而是要面向综合交通治理与跨区域协同这一更复杂的治理目标。跨行业融合方面，文件把服务公众出行、保通保畅、物流降本、多式联运、绿色低碳、金融服务等作为示范场景方向，推动与公安、能源、旅游、遥感、气象、金融保险等数据融合，并通过开放和授权运营推动公共数据与企业数据融合，支撑人工智能、智能驾驶、低空经济、新一代信息技术、新能源汽车等新兴与未来产业发展，体现出以公共数据撬动产业创新、以融合数据放大场景价值的思路。为支撑这些应用，文件提出依托国家综合交通运输信息平台建设数据流通利用设施底座，提供统一目录标识、统一身份登记、统一接口要求等基础能力，推进可信数据空间试点以实现安全有序流动；同时强调利用国家枢纽节点算力资源，强化行业高质量算力供给，并在运行监测、安全应急、综合执法、政务服务、海事监管等领域建设高质量数据集，支撑“人工智能+交通运输”应用落地。这说明政策把“数据—算力—场景”的关系讲得很清楚：公共数据要真正形成生产力，需要基础设施与工程化能力承接，需要高质量数据集与标准接口降低应用门槛，也需要以场景为单位组织供需对接，形成可复制推广的解决方案。生态建设层面，文件提出分批发布场景需求与典型案例，支持企业联合上下游建立创新联合体，探索技术共研、场景共创、收益共享机制，吸引更多主体参与数据产品开发，同时研究建立交通运输数据要素型企业培育机制，支持产业联盟发展，营造良好氛围，体现出从“政府单向供给”转向“政府引导+市场驱动+多元协同”的生态化推进方式。
在安全保障方面，《实施意见》把制度建设与能力建设结合起来，强调分类分级管理和全流程安全可控，既防止数据开放与运营过程中出现泄露、滥用与关联推断风险，也避免原始公共数据未经依法依规公开就直接进入市场带来的合规与安全隐患。文件提出研究制定行业数据安全管理制度，建立风险识别评估、监测预警、应急处置等规范体系，明确数据生产、采集存储、加工使用、产品开发与经营等各环节主体责任，并开展事前、事中、事后规范性审查与监督管理；同时要求加强可信采集、加密传输、可靠存储、受控交换共享、存证溯源、销毁确认等技术支撑，依法开展风险评估与隐患整改，提升汇聚关联风险识别与管控水平。这一部分的意义在于为“共享—开放—授权运营—融合应用”全链条提供安全治理框架，使数据要素化流通建立在可控可信的边界之内，确保公共利益、国家安全与个人信息保护底线不被突破。
来源：交通运输部
3.工业和信息化部近日印发《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》
《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》以推动新型工业化为核心目标，系统推进工业互联网与人工智能深度融合，强调通过“网络、平台、算力、数据、模型、场景、生态”一体化建设，释放融合赋能效应。文件明确提出到2028年，我国工业互联网与人工智能融合水平显著提升，新型工业网络在重点行业规模化部署，推动不少于5万家企业实施网络改造升级，在20个重点行业打造高质量数据集，培育一批面向产业链关键环节的智能化解决方案供应商，促进大中小企业协同升级和要素高效配置。
在推进路径上，《行动方案》围绕四大行动展开。基础底座升级行动强调面向工业智能新需求，加快工业网络向高通量、低时延、高可靠、低抖动方向演进，推动5G、TSN、边缘计算、云化控制等技术融合应用，提升工业互联网平台智能化水平，发展“平台+智能体”新模式，并通过云边端协同强化工业智能算力供给，为人工智能在工业场景落地提供稳定、可控的基础设施支撑。数据模型互通行动聚焦工业数据要素化和模型工程化，推动多源异构数据汇聚共享，健全确权授权与收益分配机制，加快高质量行业数据集建设，探索“大模型夯基、小模型深耕”的工业模型体系，提升模型开发部署效率和跨场景复用能力。应用模式焕新行动则以场景牵引生产方式变革，推动平台化设计、智能化生产、个性化定制和服务化延伸，加快虚拟产线、智能运维和自主决策应用落地，并通过“链网协同”工程在钢铁、装备制造、电子信息等重点行业推广融合应用。产业生态融通行动强调培育智能化解决方案供应商，推动工业企业、工业互联网企业和人工智能企业协同创新，加强技术产品攻关、标准衔接和公共服务供给，通过开源社区、公共平台和供需对接活动，降低中小企业应用门槛。
总体来看，《行动方案》不局限于单点技术突破，而是通过底座升级、数据模型互通、应用模式创新和生态协同扩散，构建工业互联网与人工智能融合发展的长效机制，推动工业体系从“连接起来”迈向“智能运行”，为培育新质生产力和制造业高质量发展提供系统性支撑。
来源：工业和信息化部
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行业前沿
1.廊坊发布河北首个市级“人工智能+”行动方案
廊坊在全省率先以市级层面系统推进“人工智能+”行动，意在把突出的算力资源优势转化为人工智能产业集群和区域竞争新优势。方案立足廊坊算力产业基础雄厚的现实条件——已投运数据中心数量多、机柜规模大、算力综合指数全国领先、头部算力服务商高度集聚——主动承接《河北省推动“人工智能+”行动计划（2025—2027年）》部署，明确在京津冀智能算力走廊中承担关键节点和功能平台角色，推动人工智能与现代商贸物流、电子信息、健康养老、低空经济等特色产业深度融合。
《方案》以算力服务、数据服务、算法模型和智能终端四大领域为主攻方向，目标是打造算力支撑强劲、应用场景领先、创新驱动有力、产业生态完善、区域协同紧密的人工智能产业聚集区，建设河北省人工智能创新发展的引领区。在空间布局上，方案提出“中部核心引领、北部科创孵化、南部应用赋能”的分区发展格局，通过功能错位和协同联动，避免同质化竞争，提升整体集聚效应。
在发展目标上，方案采取“两步走”路径：到2027年，廊坊人工智能产业初具规模，培育不少于10个行业大模型或高质量数据集，打造30个具有示范意义的典型应用场景；到2030年，初步建成京津冀具有影响力的“AI算力枢纽”“AI场景应用示范高地”和“AI产业协同创新高地”，在区域人工智能版图中形成清晰定位和稳定地位。这一目标体系既强调短期可落地成果，也指向中长期在京津冀协同格局中的战略位置。
为保障目标实现，《方案》系统部署了四大重点工程。首先是夯实基础支撑工程，重点推进智能、绿色算力中心建设，严格控制PUE水平，提高绿电使用比例，同时加快省级一体化算力网平台建设，构建立体联动的算力运营体系，并通过延伸算力产业链、布局智算芯片和模组等配套产业，增强本地承载和配套能力；同时推进公共数据授权运营，为人工智能产业提供稳定、高质量的数据要素供给。其次是深化融合应用工程，围绕数智物流、低空经济、县域特色产业和民生领域，推动人工智能在物流资源匹配、无人机自动驾驶、垂直领域大模型、健康养老、城市治理、农业和教育等场景中加速落地，以应用反哺技术和产业发展。第三是强化产业协同工程，通过“产学研金服用”联动和京津冀产业协作，深度融入北京通用人工智能创新体系，建设中试和成果转化平台，形成“京津研发、廊坊孵化转化和产业化”的协同模式。第四是优化产业生态工程，通过企业外引内育、创新载体建设、人才引育和金融支持等组合政策，推出“算力贷”“模型贷”等金融工具，建设产教融合实训基地，持续改善创新创业环境。
总体来看，《方案》是在既有政策和实践基础上的系统升级，通过算力、数据、算法、场景和生态的协同推进，力图把廊坊“算力高地”的先发优势转化为人工智能产业集群的长期竞争力，为河北乃至京津冀人工智能产业发展提供重要支点。
来源：廊坊市人民政府
2.中央广播电视总台研究发布 2026 年人工智能十大趋势
近日发布的 2026 年人工智能十大趋势，由中央广播电视总台联合多家权威科研与产业机构共同研究形成，系统勾勒了未来一段时期人工智能技术演进、产业应用与治理体系的发展方向。总体来看，这十大趋势并非简单罗列技术热点，而是从全球治理、产业底座、应用形态、前沿突破与安全责任等多个维度，勾勒出人工智能从“高速发展期”迈向“高质量发展期”的整体图景。
从价值取向上看，人工智能普惠共享上升为全球发展议程的核心议题，构成十大趋势的首要方向。中国倡议推动建立世界人工智能合作组织，强调将人工智能作为全球公共产品，通过技术、基础设施和治理规则协同，弥合数字鸿沟，服务气候变化、公共卫生、教育公平等全球性挑战。这一趋势表明，人工智能不再只是大国竞争或商业博弈的工具，而逐步成为全球公共治理体系的重要组成部分。
从技术与产业底座看，智能算力规模化与体系化发展成为关键支撑。国产 AI 芯片在特定场景实现规模化应用，新型架构不断涌现，万卡级、超大规模算力集群逐步成熟，“东数西算”推动全国算力协同调度，使算力供给更普惠、更绿色。这一趋势意味着，算力正从“稀缺资源”向“基础设施”转变，为大模型和行业应用提供长期、稳定支撑。
在应用层面，AI 正从工具走向伙伴，全面主流化。智能体将成为核心载体，深入研发、客服、办公、制造等关键环节，逐步具备完成业务闭环的能力。人工智能的发展重心由“追求通用能力”转向“深耕垂直场景”，政策层面也明确提出工业智能体和行业智能体的规模化目标，标志着 AI 正加速转化为现实生产力。
在能力形态上，多模态实用化和原生 AI 终端普及同步推进。随着长上下文处理能力提升和多模态融合加深，AI 交互方式向“所见即所得”演进；新一代 AI 手机、PC、XR 设备从“适配 AI”转向“为 AI而生”，与教育、健康、娱乐等沉浸式场景深度融合，推动消费电子与服务体验发生质变。
在前沿方向上，具身智能与“AI+科学”成为突破重点。具身智能机器人加速从实验室走向真实世界，在制造、物流、医疗和家庭服务等场景展开规模化试用；同时，AI与科学计算深度融合，开始参与假设生成、实验设计和验证过程，在生命科学、材料科学等领域推动“从0到1”的原创性突破，重塑科研范式。
值得关注的是，能源与安全问题被明确置于发展核心议题。算力快速增长带来的能耗压力，使绿色 AI 成为共识方向，清洁能源算力中心、能碳协同管理以及新型供能模式不断探索；与此同时，深度伪造、对抗攻击等风险加剧，安全与治理从原则倡议走向系统化、标准化实践，体现出“发展与安全并重”的治理理念。
总体而言，2026年人工智能十大趋势的共性可以概括为三点：算力更加普惠，应用更加深入，发展更加安全。人工智能正从单纯追求速度和规模，转向在责任、治理与人机协同中实现可持续演进，标志着一个更加成熟、稳健的智能时代正在到来。
来源：中央广播电视总台
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学术进展
1.《管理世界》：数实技术融合与企业出口韧性
在数字经济与实体经济深度融合背景下，技术融合作为数实融合的重要实现路径，正成为推动中国经济高质量发展和增强企业外贸竞争力的关键因素。本文聚焦数实技术融合对企业出口韧性的影响机制与实际效应，首先构建涵盖数实技术融合与企业出口韧性的理论模型，从企业层面系统分析数实技术融合通过提升生产率和降低贸易成本两条核心渠道增强企业出口韧性的内在机理。在此基础上，本文利用 Python 爬虫技术获取中国企业专利引用信息，构建企业数实技术融合水平指标，并将其与 2008—2020 年全国税收调查数据进行匹配，采用微观计量方法对理论假说进行实证检验。
研究结果表明，数实技术融合显著提升了企业出口韧性，实证结论与理论推演高度一致。进一步的异质性分析发现，在企业内部特征方面，规模较大、处于成熟发展阶段以及研发强度较高的企业，数实技术融合对出口韧性的促进作用更为显著；在外部环境特征方面，企业所在市场的外部需求重要性越高、数字基础设施建设越完善，数实技术融合对企业出口抗冲击能力的强化效应越突出。
本文从理论与经验层面揭示了数实技术融合增强企业出口韧性的微观机制与条件差异。在全球贸易格局深度调整、外部不确定性上升以及我国数实融合持续纵深推进的关键时期，研究结论为企业因地制宜、因企施策推进数实技术融合、提升出口抗风险能力，并为推动外贸高质量发展提供了有益的政策启示与决策参考。
来源：谢谦,金才淇,刘维刚.数实技术融合与企业出口韧性[J].管理世界,2025,41(12):21-37+72+38-48.
2.《管理世界》：海外仓对中国跨境电商出口的影响——兼论新型基础设施的贡献
作为跨境物流体系中的新型外贸基础设施，海外仓正逐步成为跨境电商拓展国际市场的重要支点。本文基于全球领先移动跨境电商平台的独特微观数据，采用倾向得分匹配—双重差分（PSM-DID）方法，并利用美国宣布即将退出“万国邮联”这一外生冲击构建工具变量，对海外仓使用的出口效应进行因果识别。研究结果表明，海外仓的使用显著促进了跨境电商出口规模的提升。
机制分析显示，海外仓通过多重渠道发挥作用：一是降低跨境运输和履约成本，缓解直邮模式下的高成本约束；二是增强物流韧性，提高对外部冲击和物流中断的应对能力；三是提升配送效率，缩短交付时间、改善消费者体验；四是优化逆向物流管理，降低退换货成本和不确定性，从而系统性地推动跨境电商出口增长。进一步的拓展分析发现，海外仓具有明显的贸易创造效应，这主要源于其突破直邮运输限制，使更多品类具备跨境销售可行性，带动出口沿拓展边际和集约边际同步增长；同时，海外仓还通过改善履约稳定性和服务质量，提升产品评分，形成出口声誉增进效应。
但研究也表明，海外仓模式并非对所有产品普遍适用，其对低周转率产品、个性化定制产品以及高价值密度产品的促进作用相对有限，存在一定适用边界。总体而言，本文从微观层面对海外仓促进跨境电商出口的效应进行了系统量化，揭示了其内在作用机制，并深入讨论了海外仓对贸易扩张的全局效应及其局限性。基于研究结论，建议因“业”制宜推进海外仓扶持政策，进一步强化其在降低运输成本、增强物流韧性、提升配送效率和优化逆向物流管理方面的优势，充分释放海外仓的贸易创造效应，推动跨境电商高质量发展。
来源：马述忠,贺歌,张道涵.海外仓对中国跨境电商出口的影响——兼论新型基础设施的贡献[J].管理世界,2025,41(12):38-57.
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主编：尹振涛
本期责编：汪勇、杨佳铭
