数字技术赋能实体经济：制造业数字化出海与数字供应链韧性

数字技术赋能实体经济：制造业数字化出海与数字供应链韧性

研究机构：泷码软件（上海）有限公司、泷码软件研究院、泷码数字经济网研究部
完成时间：2026 年 08 月

摘要

全球产业链重构、地缘经济博弈、绿色贸易规则迭代共同重塑制造业全球化底层逻辑，数字供应链安全已经上升至国家经济安全重要组成部分。本报告立足数字技术赋能实体经济的核心命题，聚焦中国制造业数字化出海进程，系统剖析数字孪生、碳足迹数字化追溯在全球产业链中的落地路径，研究制造业出海数字化协同平台的建设逻辑、应用现状与现实瓶颈。报告重点识别开源组件安全风险、AI 供应链新型风险对跨境制造业务带来的冲击，构建面向制造业出海场景的全链路数字风险管控体系框架。研究发现，我国制造业出海正在由产品输出、产能输出转向数字化能力输出，但跨境数据合规、底层软件供应链不可控、绿色溯源能力不足、海外数字基础设施适配难题构成四大核心约束。报告从企业实践、产业平台、制度标准、风险治理四个维度提出对策建议，为中国制造企业全球化布局、数智供应链政策制定提供理论参考与实践依据。

关键词：数字技术赋能；制造业数字化出海；数字供应链韧性；数字孪生；碳足迹追溯；AI 供应链风险；全链路风险管控

一、绪论

1.1 研究背景

世界产业格局正在发生深刻调整，逆全球化思潮、区域贸易集团兴起、各类非关税贸易壁垒增加，全球产业链从追求单一效率优先转向效率‑安全‑绿色多重目标并重。传统制造业出海模式以海外建厂、商品出口为主要载体，企业将国内成熟生产能力复制到海外市场，但供应链管理仍停留在线下单据、邮件沟通、人工调度的传统模式，供应链透明度不足，断链、库存积压、交付延期、跨境合规违约等问题频发。数字经济与实体经济深度融合，大数据、云计算、数字孪生、人工智能、区块链等技术，为制造业出海提供全新工具集，数字化协同逐步成为中国制造业全球化的核心竞争力。

与此同时，数字供应链安全的战略地位显著抬升，已经纳入国家经济安全的观测范畴。软件开源化、AI 大模型大规模产业化应用，使得供应链风险不再局限于实体物料供应短缺，软件供应链风险、AI 模型供应链风险、跨境数据泄露风险、碳数据造假风险成为影响制造业海外经营的新型重大风险点。欧盟 CBAM 碳边境调节机制、各国数据保护法规（GDPR、东盟数据保护法案等），倒逼出海制造企业必须实现产品全生命周期碳足迹数字化可追溯，完成跨境供应链数据治理升级。

在此时代背景之下，制造业数字化出海不再只是企业数字化转型的延伸，而是关乎产业链供应链自主可控、实体经济高质量对外开放的重要议题。如何借助数字孪生、碳数字化追溯等技术打通全球产业链，搭建适配多区域制度环境的数字化协同平台，识别并管控开源组件、AI 带来的新型数字供应链风险，构建全链路数字风险管控体系，具备极强现实研究价值。

1.2 研究意义

1.2.1 理论意义

现有供应链韧性研究较多聚焦实体物资供应链中断风险，对数字供应链风险、AI 衍生供应链风险的系统性研究尚处于发展阶段。本报告将数字孪生、碳足迹数字化追溯嵌入全球制造产业链分析框架，拓展供应链韧性理论边界，区分实体供应链韧性与数字供应链韧性的内涵差异；将开源组件风险、AI 供应链风险纳入制造业出海风险矩阵，完善跨境制造企业风险治理理论体系，丰富数字技术赋能实体经济的理论案例库。

1.2.2 实践意义

大量中国制造企业加速布局东南亚、中东、拉美等海外市场，在产能出海之后普遍面临数字化体系水土不服，海外工厂与国内总部协同效率低下，软件供应链安全意识薄弱，碳溯源能力缺失，难以应对海外监管审查。本报告总结数字化协同平台建设路径，拆解新型数字风险发生机理，提出全链路风险管控框架，可为装备制造、汽车零部件、电子制造等出海企业提供可落地的参考；同时可为产业园区、行业协会、政策部门制定制造业出海、数智供应链扶持政策提供决策素材。

1.3 研究内容与研究框架

本报告共分为七个章节。第一章为绪论；第二章界定核心概念，梳理国内外相关文献；第三章分析数字供应链安全上升至国家经济安全层面的内在逻辑，解析数字孪生、碳足迹数字化追溯在全球产业链的应用模式；第四章剖析制造业出海数字化协同平台发展现状、价值与现实痛点；第五章深度剖析开源组件风险、AI 供应链风险的表现形式、传导路径与对出海制造业的危害；第六章构建面向制造业数字化出海的全链路数字风险管控体系；第七章提出对策建议与研究展望。

1.4 研究方法

1. 文献研究法：梳理国家政策文件、行业联盟白皮书、国内外学术期刊成果，厘清数字供应链韧性、制造业数字化出海相关概念与理论基础。

2. 行业案例分析法：收集国内头部制造企业出海数字化实践案例，归纳数字化协同平台、数字孪生工厂、碳足迹追溯系统落地经验与暴露问题。

3. 风险解构分析法：拆解开源组件、AI 供应链风险的全生命周期传导链条，识别制造业出海场景下风险的特殊表现。

4. 框架构建法：结合业务流程、技术架构、组织制度、合规监管多维度，搭建全链路数字风险管控体系。

二、核心概念界定与文献综述

2.1 核心概念界定

2.1.1 制造业数字化出海

制造业数字化出海区别于传统产品出海、单纯产能出海，指制造企业在开展海外投资、海外生产、跨境贸易过程中，同步输出数字化管理能力、工业软件、协同平台、数字治理规范，实现国内总部、海外工厂、海外供应商、海外渠道商之间业务流程线上化、数据互通，以数字能力统筹全球研发、采购、生产、仓储物流、售后全链条，实现全球供应链协同运行的模式。其核心不是简单把国内 ERP 系统直接复制部署海外，而是适配当地网络条件、数据法规、产业基础，完成数字化体系本地化改造。

2.1.2 数字供应链韧性

数字供应链韧性，即在外部冲击（网络攻击、软件漏洞、数据合规事件、AI 模型污染、跨境数据阻断等）发生时，数字驱动的供应链体系能够识别风险、快速止损、自适应调整，保障跨境采购、排产、交付业务持续运转，同时在危机之后实现体系修复、能力迭代升级的综合能力。数字供应链韧性包含四层内涵：数字可视能力、风险感知预警能力、抗冲击能力、恢复进化能力。实体供应链韧性解决 “货能不能供得上”，数字供应链韧性解决 “数据、软件、模型能不能可信可用”。

2.1.3 数字孪生

数字孪生依托传感器、工业互联网、三维建模技术，对物理工厂、产线、物料、供应链网络构建数字化镜像，实现物理实体与虚拟模型双向映射、实时数据交互。对于出海制造业，数字孪生不仅用于单座海外工厂运维，更可以实现跨境供应链网络孪生，远程完成供应商验厂、产能仿真推演、风险模拟推演，降低跨国线下沟通成本。

2.1.4 碳足迹数字化追溯

产品碳足迹数字化追溯，依托工业数据采集、区块链、物联网技术，对产品从上游原材料开采、零部件加工、跨国制造组装、物流运输到终端报废全生命周期的碳排放数据进行采集、存证、核算、溯源。面对欧盟 CBAM 等绿色贸易制度，出海制造企业必须输出可信可核查的碳足迹数据，数字化追溯是满足海外绿色监管的必备技术底座。

2.1.5 开源组件风险与 AI 供应链风险

开源组件风险：企业软件系统大量复用开源代码库、开源框架，开源组件潜藏漏洞、后门、恶意依赖包，漏洞沿着依赖树向上传导，造成业务中断、数据泄露。
AI 供应链风险：大模型训练数据集投毒、开源模型权重被篡改、模型插件恶意注入、提示词注入攻击、第三方 AI 服务接口不可控等带来的连锁业务风险。在制造业出海场景，AI 供应链风险会传导至排产、质量检测、供应链预测等核心生产环节。

2.1.6 全链路数字风险管控体系

覆盖供应链数字化需求规划、软件选型采购、开发集成、上线运行、海外运维、退役下线全生命周期，融合技术防护、流程制度、组织权责、合规审查、外部第三方评估、风险应急处置的一体化治理框架。

2.2 国内外文献综述

国外学者较早开展供应链韧性研究，传统研究聚焦疫情、地缘冲突带来实体物料断供冲击。随着工业 4.0 推进，大量文献验证数字孪生、工业互联网能够显著提升供应链敏捷度与抗风险能力，同时指出软件开源生态会带来全新安全敞口。海外机构重点研究 AI 大模型引入之后，软件供应链攻击面被进一步放大，数据投毒、模型劫持能够造成跨企业链式风险传导。欧盟、新加坡等经济体已经落地供应链数字监测预警系统，强化关键产业数字供应链监管。

国内研究层面，国家政策文件明确提出发展数智供应链，强化供应链安全保障，推动制造业高水平对外开放。国内学界研究证实数字化转型可以显著提升中国企业出口韧性，但多数研究集中于国内产业链场景，针对出海跨境场景的数字供应链风险研究仍有待深化。已有白皮书与产业报告指出，中国制造企业海外数字化建设普遍存在 “直接照搬国内系统” 误区，遭遇跨境数据合规、海外网络基础设施不足、本地数字化人才短缺等多重阻碍。现有研究对开源组件风险关注较多，但面向制造业出海业务场景下 AI 供应链风险的全链路分析、完整风险管控框架构建的成果相对有限，本报告对此展开补充研究。

2.3 文献评述

现有研究已经证实数字技术对供应链韧性的赋能价值，但存在三点局限：第一，将实体供应链风险和数字供应链风险混同，对软件、AI 带来的新型跨境风险剖析不足；第二，对制造业出海的研究多聚焦产能、贸易，对 “数字化能力出海” 这一新范式分析较少；第三，碳足迹数字化追溯、跨境数字孪生更多停留在单一工厂应用案例，缺少全球产业链视角下的整合分析。本报告立足实体经济出海实践，弥补上述研究缺口。

三、数字供应链安全上升至国家经济安全层面：数字孪生与碳足迹数字化追溯在全球产业链的应用

3.1 数字供应链安全纳入国家经济安全的内在逻辑

经济安全不仅包含粮食、能源、关键矿产等实体物资安全，数字时代下，工业软件、数据资源、AI 模型、开源代码组件已经成为制造业生产的关键生产要素，数字供应链一旦失稳，会直接造成实体生产瘫痪，威胁产业运行乃至宏观经济稳定。

从外部环境看，全球数字治理博弈加剧。一方面部分国家推行供应链审查制度，对海外企业软件、算法、数据治理提出强制审查；另一方面软件供应链攻击事件频发，攻击不再只是针对互联网企业，已经向汽车、装备、电子制造实体经济蔓延。跨境制造企业的数字系统同时对接国内总部、海外工厂、多国供应商，跨越不同司法管辖区，攻击面被成倍放大，单个节点数字安全事故，就可能造成多国工厂连锁停产。

从国内发展维度看，我国制造业规模庞大，大量企业深度嵌入全球分工网络，越来越多企业通过海外建厂、海外并购实现全球化布局。如果出海制造企业数字供应链大面积存在不可控漏洞，不仅带来企业自身经济损失，还会传导至国内产业链，对国内上下游配套企业形成次生冲击。因此数字供应链安全不再仅仅是企业 IT 部门技术问题，上升到产业安全、国家经济安全的重要组成部分，要求产业层面建立共识，企业层面构建治理能力。

3.2 数字孪生技术贯穿全球产业链的应用场景

数字孪生已经从单一工厂仿真，延伸到全球产业链网络孪生，适配制造业出海多主体跨地域的业务特征，主要落地在四大场景。

第一，海外工厂远程运维与远程验厂。传统跨国验厂差旅成本高、周期漫长，数字孪生采集海外产线设备、工艺、质量实时数据，经过脱敏授权之后，国内总部可以远程可视化查看海外工厂运行状态，完成质量核验、工艺协同优化，把线下验厂周期从数天压缩到数小时，极大降低跨国协同成本。该模式特别适合在东南亚、拉美布局大量分厂的装备、电子制造企业。同时必须注意，海外工厂原始工业数据受到当地数据保护法律约束，数字孪生镜像建设不能简单直接把全部原始数据回传国内，需要依托隐私计算、数据脱敏、本地边缘计算完成数据处理，规避跨境数据合规风险。

第二，全球供应链网络仿真推演。基于数字孪生搭建包含全球供应商、海外生产基地、海外仓储节点的虚拟供应链网络。当地缘冲突、物流中断、原材料价格剧烈波动发生时，可以在虚拟孪生空间模拟不同冲击情景，推演断供风险，提前模拟备选供应商切换方案、产能调配方案，提升供应链前置预警能力。

第三，跨境生产工艺协同迭代。国内研发中心将工艺模型下发至海外孪生系统，海外工厂将生产过程中的工艺偏差数据在本地处理之后回传加工后的指标，双向迭代优化产品工艺，实现 “中国研发、全球制造” 模式下的工艺协同。

第四，海外资产全生命周期管理。海外厂房、大型生产设备地理分散，运维团队本地化程度高，数字孪生对设备进行全生命周期数字化建档，实现故障预测、维护计划自动调度，缓解跨国设备运维信息不对称难题。

数字孪生赋能全球产业链的同时，也带来新风险：孪生模型本身属于高价值工业数据，一旦遭到窃取、篡改，会造成工艺泄露、仿真结果失真，因此数字孪生体系自身必须纳入数字风险管控范围。

3.3 碳足迹数字化追溯贯穿全球产业链的现实需求与落地模式

全球绿色贸易规则快速落地，欧盟 CBAM、多国绿色产品标签制度，强制进口产品提供可信的全生命周期碳排放核算报告。对于出海中国制造企业，碳足迹不再只是企业 ESG 宣传，而是市场准入的硬性门槛。产品碳足迹覆盖上游矿产、零部件生产、跨境物流、海外组装多环节，链条跨越多个国家，依靠手工填报纸质单据，数据真实性无法核验，极易遭遇海外监管处罚，碳足迹数字化追溯成为刚需。

碳足迹数字化追溯贯穿全球产业链的实现路径分为三层。第一层，上游物料碳数据采集。推动一级、二级海外供应商完成能源消耗、碳排放基础数据数字化采集，物联网设备对接生产设备，自动采集能耗数据，减少人工填报带来的数据造假。第二层，跨境数据存证与核算。利用区块链技术对各环节碳数据进行存证，保障记录不可篡改；建立统一核算模型，把原材料、跨境海运陆运、海外工厂制造环节碳排放统一归集，计算完整产品碳足迹。第三层，可信对外输出。生成可被海外监管机构核查的数字化碳凭证，用于应对碳关税申报、海外客户绿色采购审核。

实践过程中存在明显现实障碍：大量海外中小供应商数字化基础薄弱，缺少采集能耗数据的系统；不同国家碳核算标准并不统一，跨国数据对接难度高；跨境传输碳数据同样需要遵守当地的数据保护法规。很多出海制造企业仅完成自身工厂的碳统计，上游多层级供应商碳数据缺失，造成全链条追溯断裂，这是当前制造业出海绿色数字化建设突出短板。

3.4 数字孪生与碳足迹数字化追溯的协同关系

数字孪生与碳足迹数字化追溯可以相互赋能。数字孪生供应链仿真模型可以接入碳足迹数据，在推演供应链方案时同步评估不同方案碳排放水平，兼顾供应链韧性和绿色降碳目标；反过来，全链路碳足迹数据丰富数字孪生模型维度，让虚拟供应链网络不只有产能、物流信息，同时具备完整绿色属性，支撑企业开展低碳供应链优化。二者共同构成数字化出海两大关键技术底座。

四、制造业出海配套数字化协同平台：价值、现状与现实痛点

4.1 制造业出海数字化协同平台定义与核心价值

制造业出海数字化协同平台，是面向跨国制造业务，打通国内总部、海外生产基地、全球多级供应商、跨境物流服务商、海外经销商的一体化数字业务中台。区别于普通单一 ERP 系统，协同平台侧重跨组织、跨地域业务协同，而不只是企业内部管理。平台承载跨境采购协同、全球排产协同、库存共享、物流跟踪、质量协同、碳数据上报、风险预警多项能力，是制造业数字化出海的核心载体。

其核心价值体现在四个维度。
第一，打破信息孤岛，提升全球供应链运营效率。过去国内总部、海外工厂依靠邮件、表格传递订单、排产、库存信息，信息滞后、版本冲突频发。协同平台实现订单、物料、交付状态线上同步，缩短采购周期，提升库存周转效率。
第二，沉淀全球供应链可视能力。企业能够看清全球各区域供应商产能、物料库存、物流节点状态，改变出海企业 “看不见海外供应链” 的被动局面，提升供应链韧性。
第三，支撑绿色合规与数字化溯源。平台作为统一载体承接碳足迹数据汇聚，对接数字孪生系统，集中完成全链条溯源管理，应对海外绿色贸易监管。
第四，降低中小企业出海数字化门槛。对于中小制造企业，独立搭建海外数字化系统成本极高，行业公共协同平台可以提供 SaaS 化能力输出，减少重复建设。

4.2 制造业出海数字化协同平台主要类型

当前市场上协同平台大致分为三类。
第一类，龙头制造企业自建私有出海协同平台。大型汽车、装备制造企业，依托自身数字化部门搭建面向自身全球产业链的协同平台，服务本企业海外工厂以及上下游配套供应商，例如国内头部车企面向东南亚海外基地搭建供应链协同中台。优势是高度贴合自身业务，缺点是建设投入巨大，只服务自身生态，通用性弱。
第二类，工业互联网厂商提供商业化出海协同平台。工业软件、工业互联网服务商输出适配跨境场景的协同 SaaS 平台，提供多语言、多币种、跨境物流对接、多区域数据部署选项，供多家制造企业采购使用。该类平台需要重点解决海外节点网络稳定性、多国家数据合规问题。
第三类，行业公共服务协同平台。由行业协会、产业园区牵头打造，面向行业内出海企业提供公共数字化协同服务，偏向公共属性，兼顾政策引导、风险预警、标准推广功能。

4.3 制造业出海数字化协同平台建设现实痛点

从国内企业实践反馈来看，数字化协同平台落地并非简单把国内系统复制部署海外，现实中多重矛盾制约平台发挥价值，很多出海项目出现 “数字化焦土现象”，系统上线却无法真正运转。

第一，跨境数据合规约束与全局业务协同之间的矛盾。欧盟 GDPR、东盟多国数据保护法规，对工业数据跨境流动设置严格限制，部分关键数据要求本地存储。国内总部需要获取全球供应链视图做统一决策，但不允许无限制把海外原始工业数据传回国内。传统集中式数据架构不再适用，协同平台必须采用云边协同、分布式部署架构，海外节点在本地完成数据处理，只把脱敏后的指标数据回传总部，这大幅提升平台架构设计难度。很多出海企业前期忽略合规架构设计，上线之后遭遇当地监管处罚风险。

第二，海外数字基础设施参差不齐。国内工业数字化建立在高带宽、高稳定网络基础之上，但东南亚、拉美部分工业区域网络不稳定、带宽不足，网络延迟远高于国内环境。如果协同平台高度依赖云端实时交互，网络波动就会造成海外工厂业务卡顿甚至中断，平台必须具备离线‑在线混合工作模式，边缘节点本地缓存业务，网络恢复之后再同步数据，很多国产软件产品缺少这类适配能力。

第三，产业链上下游数字化能力不均衡。出海制造企业自身完成数字化升级，但大量海外二级、三级中小供应商信息化水平很低，没有系统对接能力，协同平台只能打通一级供应商，深层供应链依然处于离线状态，平台的全链路协同能力大打折扣。

第四，本地化组织与人才缺口。数字化协同平台运行不仅靠技术，还需要海外工厂、海外供应商的人员掌握平台操作。海外既懂制造业务，又懂数字化系统的复合型人才稀缺；同时不同国家企业管理文化差异，造成系统推广落地阻力。

第五，软件供应链安全设计不足。多数协同平台建设把重心放在业务功能，对底层开源组件安全、AI 集成风险考虑不足，平台本身数字安全存在短板，引入新风险点。

4.4 协同平台与数字孪生、碳足迹追溯体系的集成逻辑

理想架构下，出海数字化协同平台作为业务中枢，向上对接企业国内总部业务系统；向下对接海外工厂 MES、ERP 系统；横向接入全球供应商、跨境物流服务商。数字孪生模块作为仿真可视化层接入协同平台，读取协同平台业务数据完成供应链仿真推演；碳足迹数字化追溯模块嵌入协同平台业务流程，在采购、生产、物流各业务节点自动采集碳相关数据，实现业务流、数据流、碳足迹数据流三流合一。

五、开源组件风险、AI 供应链风险对制造业数字化出海的冲击解析

随着制造业出海数字化协同平台、数字孪生系统、碳管理系统大规模建设，企业大量使用开源框架、开源工具，同时引入 AI 预测、AI 质检、AI 供应链需求预测模块。开源组件风险、AI 供应链风险不再只是互联网行业问题，深度传导到实体制造跨境业务，成为数字供应链韧性建设不可回避的重大挑战。

5.1 开源组件风险表现形式与传导路径

现代工业软件、协同平台绝大部分建立在海量开源组件之上，一套业务系统往往依赖数十层间接开源依赖包。开源组件风险的核心特征是风险隐蔽、链式传导，漏洞藏在底层依赖，企业开发人员往往没有感知。

具体风险场景：第一，开源组件存在未披露安全漏洞，攻击者利用漏洞入侵出海数字化协同平台，篡改订单、生产排产数据，干扰海外工厂生产；第二，开源仓库投毒攻击，恶意伪装的开源依赖包被引入系统，一旦加载可以窃取海外工厂敏感工艺数据、供应商商业数据；第三，开源组件停止维护，出现漏洞之后没有补丁更新，但企业仍然持续使用，长期暴露风险；第四，开源许可证合规风险，出海制造企业软件大量复用开源代码，没有做好许可证审查，在海外面临知识产权诉讼。

风险传导链条：底层开源组件漏洞 → 出海协同平台 / 数字孪生系统被入侵 → 海外工厂业务系统遭波及 → 跨境生产、采购业务出错，发生停产、商业数据泄露；严重情况下，泄露的供应链数据会被竞争对手获取，损害中国企业海外市场竞争力。

值得注意：很多制造企业安全团队只关注自身编写的业务代码，缺少对成千上万开源依赖组件的扫描检测，造成风险长期潜伏。跨国业务场景下一旦发生安全事件，还将叠加不同国家网络安全法律责任，后果进一步放大。

5.2 AI 供应链风险的新型风险谱系

AI 深度融入制造业出海业务，用于供应链需求预测、智能排产、AI 质量检测、碳数据智能核算等场景，同时催生全新 AI 供应链风险。AI 供应链风险贯穿数据集、开源大模型权重、模型插件、第三方 AI 服务接口全链条，主要分为四类风险。

第一，训练数据集投毒风险。企业使用开源数据集微调供应链 AI 模型，如果数据集被恶意投毒，模型会产生系统性错误。例如需求预测模型被污染，输出错误的全球采购预测，造成海外工厂原材料大量积压或者物料短缺。风险隐蔽性极强，常规测试很难发现，会随着模型迭代持续存在。

第二，开源模型供应链污染风险。出海系统集成开源大模型，从公共模型仓库下载模型权重文件，如果模型已经被篡改植入后门，部署之后可以被外部触发，泄露供应链商业数据，或者输出错误排产、质检指令。

第三，第三方 AI 服务依赖风险。协同平台调用海外或者国内第三方 AI 接口开展业务，企业自身无法掌控 AI 底层供应链。一旦第三方 AI 服务被攻击、服务中断，会直接导致依赖该能力的海外业务瘫痪；或者第三方接口发生数据泄露，全球供应链敏感数据外泄。

第四，提示注入、模型插件安全风险。AI 插件被恶意劫持，攻击者通过提示词注入，诱导 AI 篡改业务参数，影响跨境采购、碳核算结果，例如篡改碳足迹核算数值，导致企业提交虚假碳报告，触发海外监管处罚。

AI 供应链风险区别于传统网络攻击，很多攻击不是直接破坏服务器硬件，而是污染模型逻辑，输出错误业务决策，制造企业业务人员很难区分是市场波动带来的结果，还是 AI 模型遭受供应链攻击，识别难度更高。

5.3 风险对制造业数字化出海的综合危害总结

开源组件与 AI 供应链风险会带来多层级损失。第一，直接生产损失：海外工厂生产排产错乱，停工停产，产生订单违约赔偿；第二，合规与监管损失：数据泄露触发各国数据保护法高额罚款，AI 篡改碳数据引发绿色贸易处罚；第三，商业信誉损失：供应链数据泄露、交付事故损害中国企业海外品牌；第四，产业次生风险：一家核心出海制造企业数字供应链出事，会牵连上下游配套供应商。

当前多数出海制造企业风险认知存在明显滞后，安全建设重点放在防火墙、防病毒等传统网络安全手段，对软件供应链、AI 供应链全生命周期治理能力建设不足，风险防御存在巨大短板，亟需建立专门面向出海业务的全链路数字风险管控体系。

六、面向制造业数字化出海的全链路数字风险管控体系构建

针对制造业数字化出海业务，本报告构建业务全生命周期、多主体协同、技术‑制度‑合规‑应急四位一体的全链路数字风险管控体系。管控范围覆盖数字化出海系统从需求规划、选型采购、开发集成、上线运维、海外运行直到系统下线全部阶段；管控对象不仅包含企业自有 IT 系统，同时纳入开源组件、第三方 AI 服务、海外供应商数字系统、数字孪生模型、碳足迹数据系统。体系分为五大子体系：组织权责体系、全生命周期技术管控体系、跨境合规管控子体系、供应链外部风险协同治理子体系、风险监测预警与应急处置子体系。

6.1 组织权责体系：明确全球化业务下数字安全治理责任

制造业出海业务横跨国内总部与海外属地，必须厘清治理权责，避免责任模糊出现管理真空。
第一，设立跨部门数字供应链安全工作组，成员覆盖总部 IT、生产供应链部门、海外事业部、法务合规、安全团队。工作组统筹出海数字化系统风险治理，不能将数字风险完全交由海外本地 IT 团队单独处理。
第二，区分属地责任和总部管控责任。海外属地团队负责本地系统运行、本地合规落地执行；总部负责整体安全架构、开源组件管理规范、AI 供应链准入标准、统一风险预案。
第三，建立第三方评估机制。定期聘请具备跨境业务经验的第三方机构，对出海协同平台、数字孪生系统、AI 模块开展软件供应链安全审计，重点扫描开源组件漏洞、AI 模型风险点。
第四，把数字供应链安全指标纳入出海数字化项目考核，在项目立项阶段就要开展安全评估，不能 “重业务上线、轻安全风险”。

6.2 全生命周期技术管控子体系

立项与选型阶段

开展数字供应链风险前置评估。采购海外数字化协同平台、AI 服务、数字孪生软件产品时，把软件供应链安全能力作为硬性采购指标，要求供应商提供开源组件清单、漏洞清单；对于 AI 模块，要求提供训练数据集来源说明、模型安全测试报告。禁止直接采购缺少供应链安全说明的黑盒 AI 组件。同时在选型阶段完成数据架构设计，确定哪些数据存储海外本地，哪些脱敏指标可以回传国内，避免后期大规模改造。

开发与集成阶段

建立开源组件管理制度，搭建开源组件物料清单（SBOM），所有引入的开源组件登记造册，持续跟踪漏洞情报，定期扫描漏洞，同时完成开源许可证合规审查。针对 AI 模块，管控模型下载来源，不随意从不受信公共仓库下载开源模型权重；对第三方 AI 接口调用做访问权限控制、输入输出内容检测，防范提示注入攻击。数字孪生模型、碳足迹核算算法同样纳入版本管控，防止模型被恶意篡改。

海外部署运维阶段

适配海外网络环境，采用云边协同分布式架构，海外边缘节点承担本地业务运行，即使云端连接中断，海外工厂核心业务可以继续运转；部署持续漏洞扫描能力，对协同平台、数字孪生系统做常态化安全监测；针对 AI 供应链风险，建立模型输出校验机制，AI 给出的排产、需求预测、碳核算结果，设置业务规则校验，异常结果自动告警，不能完全依靠 AI 自动执行生产业务指令。做好碳足迹数据访问权限控制，防止碳记录被篡改。

系统退役阶段

出海系统下线时，做好海外节点数据销毁、备份清理，保障商业数据、碳数据、工艺数据不会遗留泄露风险。

6.3 跨境合规管控子体系

数字风险很大一部分来自跨境法律合规风险，必须嵌入管控体系。
第一，建立多司法辖区合规清单，梳理业务覆盖国家的数据保护、网络安全、软件知识产权、绿色监管法规。明确哪些数据禁止出境，原始数据留在海外本地处理，只回传脱敏聚合指标。
第二，针对碳足迹数字化追溯业务，区分不同国家碳核算标准，数字化追溯系统配置多套核算规则，输出符合当地监管要求的凭证，防范因数据处理不合规遭受处罚。
第三，开展跨境数据流动影响评估（DPIA），数字化协同平台重大版本更新、接入新国家供应商时，同步完成合规评估。

6.4 供应链外部风险协同治理子体系

数字供应链风险不只来自企业内部，海外供应商数字化系统安全漏洞，同样会传导至本企业出海业务。
第一，将数字安全要求延伸至全球供应商。把软件供应链安全、数据安全条款写入海外供应商合作协议，对核心海外供应商开展数字安全尽职调查。
第二，推动核心一级供应商建立 SBOM 开源组件清单制度；对于二级、三级中小供应商，提供轻量化指引，提升整个链条数字安全基线。
第三，产业层面共建漏洞情报共享渠道，制造业出海企业之间、行业协会之间共享开源组件漏洞、AI 供应链攻击情报，实现风险早发现。

6.5 风险监测预警与应急处置子体系

第一，搭建数字供应链风险监测看板，整合开源漏洞情报、AI 模型风险情报、跨境合规风险信号，对出海协同平台、数字孪生、碳追溯系统开展持续风险感知。区分一般风险、重要风险、重大风险，设置分级告警。
第二，编制适配海外多地域场景的专项应急预案，针对开源漏洞爆发、AI 模型污染、海外节点数据泄露、碳数据篡改等不同场景，制定处置流程。预案需要兼顾海外属地法律约束，明确事故发生后，哪些动作由海外团队执行，哪些需要总部统一决策。
第三，定期开展跨境数字供应链应急演练，模拟海外协同平台遭软件供应链攻击场景，检验国内‑海外团队协同处置能力。

七、对策建议与研究展望

7.1 企业层面对策建议

第一，更新认知，把数字供应链韧性提升到出海战略高度。出海制造企业不能只关注产能、海外市场拓展，充分认识开源组件风险、AI 供应链风险、跨境数据合规风险对全球化业务的威胁，避免把数字化出海简单理解为 “把国内软件搬到海外”，重视分布式、本地化适配的数字化架构设计。

第二，夯实数字化协同平台基础能力，推进数字孪生、碳足迹追溯务实落地。结合自身业务规模循序渐进建设出海协同平台，优先打通核心业务链路；推进数字孪生海外工厂建设时配套数据安全机制；碳足迹追溯不要仅局限自身工厂，逐步向上游多级供应商延伸，解决深层供应链数据缺失难题。充分评估海外网络基础设施，采用边缘‑云端混合部署模式，提升系统抗网络波动能力。

第三，落实软件供应链全生命周期治理，建立 SBOM 物料清单管理制度。采购、自研系统均梳理开源组件清单，常态化漏洞扫描；审慎引入 AI 大模型，AI 输出结果增加业务校验环节，杜绝 AI 自动执行关键生产指令；对第三方 AI 服务做好准入评估，控制对外数据输入。

第四，完善跨地域组织与人才建设。搭建兼顾总部统筹和海外属地执行的数字安全组织；注重培养既懂跨境制造业务，又懂软件供应链安全、海外数字法规的复合型人才；对海外工厂、海外供应商操作人员开展数字化系统安全操作培训。

7.2 产业与平台层面对策建议

第一，行业协会、产业联盟组织力量，编制制造业数字化出海指引，输出出海协同平台架构参考、软件供应链安全检查清单、跨境碳足迹数字化追溯实施指南，降低中小制造企业学习成本。

第二，建设行业公共风险情报共享服务，汇集开源组件漏洞、AI 供应链威胁、海外数字监管政策更新，面向出海制造企业推送风险预警。

第三，鼓励工业软件厂商优化出海产品，提升产品对海外弱网络环境适配，内置 SBOM 管理、基础安全检测工具，完善多国家跨境数据合规能力，减少企业二次开发成本。

7.3 政策与标准层面对策建议

第一，进一步完善数智供应链相关政策体系，在支持制造业出海政策中，增加数字供应链韧性、软件供应链安全相关引导内容，引导出海企业兼顾业务拓展和数字安全能力建设。

第二，加快推进跨境供应链数字孪生、碳足迹数字化追溯相关国家标准、行业标准建设，推动国内标准与国际绿色贸易规则对接，帮助企业更好应对海外监管。

第三，支持产学研联合攻关面向出海场景的技术，重点攻关隐私计算、跨境数据脱敏、边缘端数字孪生安全防护、AI 供应链风险检测等关键技术。

7.4 研究局限与未来展望

本报告主要从产业实践、风险框架角度开展研究，受限于公开数据可得性，没有开展大样本量化实证分析。未来随着制造业数字化出海实践持续深化，后续可以进一步开展量化实证研究；同时随着生成式 AI 技术迭代，AI 供应链风险形态会持续演化，全链路数字风险管控体系也需要持续迭代优化。数字技术赋能实体经济背景下，制造业数字化出海是长期演进过程，数字供应链韧性建设不是一次性项目，而是企业全球化经营中长期持续迭代的系统工程。

数据来源说明

本报告研究素材主要来源于以下渠道：

1. 国家部委公开政策文件：商务部、工信部、国家数据局发布的数智供应链、制造业对外开放相关政策、行动计划与解读材料；

2. 行业联盟、权威机构白皮书与研究报告：工业互联网产业联盟、中国信通院、社科院财经战略研究院等机构公开发布的供应链数字化、制造业出海相关研究成果；

3. 国内外学术期刊、预印本平台公开文献，涵盖数字供应链韧性、软件供应链安全、AI 供应链风险相关学术成果；

4. 公开行业案例：头部制造企业出海数字化公开实践案例，产业媒体公开调研数据与行业访谈资料；

5. 泷码软件研究院产业调研积累的制造业数字化出海企业访谈素材。

报告部分统计指标引用公开行业报告，因统计口径差异，相关数据仅供趋势分析参考，不构成精确商业测算依据。

免责声明

本报告由泷码软件（上海）有限公司、泷码软件研究院、泷码数字经济网研究部独立完成，报告所有内容仅为学术研究与产业分析目的。

1. 本报告所表达观点、分析、框架仅代表研究机构研究判断，不构成任何企业投资、出海经营、技术选型、法律合规的直接建议。任何主体依据本报告开展商业决策，请结合自身实际情况另行开展专业论证，自行承担决策带来的全部风险。

2. 报告尽可能采用公开可信数据源，但研究机构不对所有第三方原始数据的绝对准确性、完整性作出保证；报告引用的行业案例为公开素材，不代表对案例涉及企业的背书。

3. 本报告不构成法律意见，涉及跨境数据合规、海外监管、开源软件知识产权等事项，企业应当聘请对应属地专业法务机构开展专项评估。

4. 未经本研究机构书面许可，不允许对报告内容进行篡改、歪曲传播；引用本报告内容，请完整注明出处。

5. 报告基于截至 2026 年 08 月的产业环境、政策、技术现状开展研究，后续外部环境发生变化时，部分分析结论可能不再适用。