近日，真爱美家 （003041.SZ） 发布公告，真爱集团有限公司将拟以协议转让的方式，向探迹科技转让公司总股本的 29.99%。在上述股份交割完成后，探迹科技将向除自身外的全体股东发起部分要约收购，这部分收购占总股本的 15%。若全部完成，探迹科技将合计持真爱美家约 44.99% 的股权，成为这家公司新的控股股东。
真爱美家是位于浙江义乌的家纺公司，2021 年上市，专注于家用纺织品 （尤其是毛毯） 的设计、生产和销售，财报显示历年营收在 8-10 亿之间，80% 来自海外市场，有 「世界毯王」 之称，是一家典型的细分领域外贸出口大卖。
探迹科技和真爱美家的整合，绝对不是一桩简单的财务并购，而是一场全球贸易局势和企业竞争态势剧烈改变下的 「双向奔赴」。
全球化大变局，困局与竞争升维
真爱美家代表了大部分 「外贸出口型制造企业」 的典型特征——既有深厚的制造根基，在细分领域有着强大的供应链优势、规模优势和成本控制能力，也面临着全球化竞争下的增长焦虑。
上市后，2022 年真爱美家业绩企稳大涨同时伴随 「增收不增利」 的情况，随后的 2023 年和 2024 年，真爱美家营收、净利润连续两年同比均下滑。从其年报中可看出，国内 （纺织） 企业面临东南亚低成本竞争及贸易壁垒压力，和局部热战带来的 「海运费暴涨、海运周期变长」 的挑战。再加上劳动力、原材料等综合成本持续上涨，企业运营成本攀升。
与此同时，全球需求疲软，外贸增速放缓。从海关总署数据显示，在 2021 年中国外贸经历了 21.4% 的高速增长后，2022 年增速回落至 7.7%，2023 年进一步放缓至 0.2%，其中，纺织品服装出口额更是同比降低 8.1%，传统 「老三样出口」 代表增长动能受挫。
这些清晰勾勒出当前大部分外贸企业在全球化变局下的共同困境：在全球化红利减弱的 「新常态」 下，过去依靠成本与规模优势的粗放式增长模式已难以为继。必须寻找新的破局之道——不是简单的寻找更多的客户，而是从公司全流程降本提效，到客户的深度运营，再到海外市场的精准开拓，都要通过更全面的智能升级。
未来全球企业的核心竞争力，将从资源、规模优势，转向基于数据和 AI 的敏捷决策与自动化运营能力。AI 正在成为全球企业生产力转型最确定的关键破局点。
根据新京报组织并发布的 《中国企业家人工智能应用调研报告 （2025）》，近九成 （89.84%） 的企业已不同程度地将 AI 应用于企业经营环节中。AI 的应用场景高度集中在 「数据分析与决策支持」（57.03%） 和 「客户服务」（46.09%） 等核心领域。基于数据的精准洞察和智能决策已成为企业运营的常态。
市场实践也验证了数据驱动决策的价值。例如，采用先进数据分析方案的企业，平均决策效率提升了 58%，库存周转天数更是显著下降了 40%。这直接体现了敏捷决策对运营效率的巨大影响。
对于真爱美家这样的出海型企业，全球化升维更是关键一环，从 「全球化」 到 「全球本土化」 的深刻转型——不仅要具备全球视野进行市场布局，更要扎根当地，精准洞察本土需求。这使得企业出海真正转向以 「效率」 和 「精细化运营」 为核心的高阶较量。
真爱美家显然是选择了更彻底，更激烈的一种 「深度融合方式」，希望能通过与一家 AI 智能体独角兽的深度融合，实现能力的质变。
为何是AI Agent ？为何是探迹？
再来看这场股权交易的另一个主角探迹科技，这家起源于 AI 与大数据垂直场景应用的科技公司，正处于 Agent 战略的关键卡位期。
根据麦肯锡的预测，生成式 AI 每年可为全球经济带来 2.6 万亿至 4.4 万亿美元的增长，其中企业级应用 （toB AI Agent） 是价值实现的主阵地。Bloomberg Intelligence 也预计，到 2032 年生成式 AI 软件市场规模将达 1.3 万亿美元。
Gartner 预测，到 2026 年，超过 80% 的企业将使用生成式 AI 的 API 或部署相关应用，而 2023 年初这一比例不足 5%。
这预示着企业级 AI Agent 市场将迎来爆炸式渗透，成为 AI 模型之后的另一个确定性战场。这个战场中，既有包括微软、google、openAI、阿里云、百度、字节国内外等平台巨头下场布局，也有无数前仆后继的创业公司。而核心竞争焦点集中在通用平台与垂直场景深度的比拼上。前面提到的平台巨头以及云厂商与模型派，拥有大模型和算力的 「原子能力」；而 「垂直场景派」 则倡导深入产业逻辑、跑通场景 WorkFlow，解决实际业务问题比技术炫技更重要。
探迹正是 「垂直场景派」 的典型代表。
与通用型 Agent 不同，探迹的基因里带着垂直痛点单点突破的能力。最早创业阶段，探迹就是从企业最刚需的 「销售拓客」 场景切入，「探迹拓客」 等智能销售工具帮助众多企业实现从 「人找信息」 变成 「信息找人」。在这个过程中，通过超 5 万家企业，沉淀了公司最宝贵的资产——海量、动态的商业图谱和高价值数据，这些促进了探迹的核心底座 「旷湖」 数据云成型。
「旷湖」 数据云将散点的数据整合为体系化、可调用的数据基础设施，也成为探迹从 「工具」 向 「数据驱动的 PaaS 平台」 升级的关键。基于数据云的底座，探迹将 「拓客」 能力延展到 「触达」（智能呼叫）、CRM 管理等，形成覆盖营销-销售全链路的产品矩阵，形成了 「数据+场景」 的护城河雏形。
大模型以及 Agent 的浪潮，进一步放大了探迹垂直场景 KnowHow 的价值，其打造的 「太擎大模型智能体开发平台」，成为企业专业 「数字员工」 生产平台。基于探迹高质量数据与行业 Know-how，训练出能源、产业、政务等多个垂直领域的专家模型，这些以 Agent 方式输出的 「数字专家」，在垂直场景中的理解与决策能力会显著优于通用模型。
太擎和旷湖，正在成为探迹的 「黄金搭档」，如果说太擎是大脑与神经系统，负责理解、规划与决策，指挥数字员工执行任务。旷湖则是血液与养料，通过汇聚海量经过深度治理的实时商业数据，为太擎的模型训练和决策提供高质量的 「燃料」，从源头确保精准性。
AI Agent 从工具转变成基础设施，一个关键点是从销售工具转向交付可量化的业务成果。例如，营销 AI Agent 服务商 Head 普遍采用按广告消耗分成或基于效果指标 （如 CPA/CPM） 结算的 RaaS（结果即服务） 模式。这意味着，企业采购的不再是软件许可，而是一个直接对业务增长负责的 「数字劳动力」。
探迹 AI Agent 涵盖多种可自主执行复杂任务的 「数字员工」，具备高度的可复制性与广泛的行业推广价值，在千行百业和各种场景中推动全球生产力的转型升级。
例如，在今年 10 月推出的 Futern 销售智能体 （Al Sales Agent），便是针对海外 B2B 贸易型企业打造的，可以用 AI 和大数据技术重塑从海外线索挖掘、商机培育到关系维护的销售全流程，这不仅能助力企业高效拓展海外 B2B 客户，实现规模化、可持续的增长，更是能体系化沉淀并升级出海企业本地化精细运营的核心能力。不管是对外的拓展，还是对内的重塑，都是真爱美家所急需的未来能力。
可以看出，探迹不是一家纯技术公司，而是深入产业、解决实际问题的 AI 落地推进者。此次入主真爱美家，是一次用 AI 生产力系统对传统产业进行的 「反向整合」，通过打造一个 「AI+制造」 的终极样板，实现从 「AI 赋能者」 到 「AI 实践者」 的升级。
「数字员工」 时代的新挑战，如何成为 5% 的未来企业
探迹的探索是 「数字员工」 浪潮下一个典型体现。
2025 年 8 月，国务院印发 《关于深入实施 「人工智能 +」 行动的意见》，提出推动人工智能与各行业深度融合，目标到 2027 年新一代智能终端、智能体等应用普及率超 70％。这并非简单的技术推广，而是旨在促成一场 「生产力革命性跃迁」，未来的 AI 不再仅仅是辅助工具，是能够承担具体工作岗位、拥有一定自主决策能力的 「数字员工」。企业的未来核心竞争力将变成以 AI Agent 为代表的数字化生产力。探迹等代表的科技企业，正是为了回应这一巨大的生产力提升需求。
尽管前景广阔，但是 AI Agent 也并非万能手术刀，想落地并发挥效应，并非易事，根据埃森哲 2025 年的研究，46% 的中国企业正在规模化应用生成式 AI，然而其中仅有 9% 的企业成功实现了生产效率、收入和利润的显著提升。显然，AI 的价值并非普惠性的，它只青睐那些能够将其深度融入业务核心的企业。
在波士顿咨询 （BCG） 的报告中这类能将 AI 深度融入型企业占比只有 5%，被归类为 「未来导向型」，这些企业在 AI 上的投入比落后企业高出 120%，也因此获得了惊人的回报，其营收增长速度是落后企业的 1.7 倍，利润率高 1.6 倍。
要成为 5% 的 「未来企业」，会面临从战略认知到组织管理的多重考验。
在认知与期望层面，企业往往过高预估 AI Agent 的短期效果，对 「Agent 也需要训练、调试」 认知不充分，也难以在 「提升决策质量」，「创造新的增长机会」 等战略性价值上设定明确 KPI，会使得决策层在持续投入时疑惑。能像真爱美家这样用如此彻底的方式转型投入的是少数派。
其次在技术与选型层面，前面提到的四大 AI Agent 路线，很多企业难以判断哪条路径更适合自己。到底是 「大而全」 的通用平台，还是 「小而美」 的垂直方案，需要极高的技术判断力。且在企业内部已有 ERP、CRM、OA 等多个系统的情况下，新的 AI Agent 能否与现有 IT 无缝集成，打通数据孤岛，是实现全链路自动化的最大技术障碍之一，否则 Agent 只会形成新的 「自动化孤岛」。以及 Agent 往往接入容易，部署难。而探迹的产品都具备敏捷部署特点，封装好的连接、知识、流程等标准化 「组件」，企业可像搭积木般灵活定制数字员工，大幅降低部署门槛与时间。
难点还来自数据与安全层面。AI Agent 的智能高度依靠高质量、大规模、可信任的数据，训练数据若不完整、不一致、描述准确度低，会导致训练出的 Agent「不够聪明」 甚至做错事。2025 年 4 月广州城市可信数据空间发布了首批 16 家企业共 28 个高质量数据集，探迹的旷湖数据云中的 「实体制造工厂数据集、线下零售门店数据集、产业招商楼宇数据集」 成功入选，这一定程度代表了其数据的质量、安全度可信度，以及商业价值。
最大的挑战更来自于 「人机协同」 的组织挑战。AI Agent 的引入并不是简单的工具叠加，而是对现有 WorkFlow 和组织架构的深度变革。在这个过程中，「人机团队」 模式下，传统岗位的职责将如何被重新定义？中层管理者是否能适应管理 「数字员工」 的新模式？组织的决策中心是否会发生变化？这些可能会成为探迹和真爱美家的组织重组和业务重塑中，遇到的最大考验。
不管如何，探迹和真爱美家的重组，是一次大胆创新但又势在必行的尝试。这场 AI 科技公司和传统制造业的跨界整合，是 「AI+实体」 从浅层赋能走向深度融合的战略分水岭，也标志着全球化竞争进入以 「数字化生产力」 为核心的新阶段。
（文｜出海参考，作者｜甚平）
