中小工厂加速抱团取暖，不是解药，而是自救

文 | 道总有理

这两年，传统制造业领域的中小工厂“抱团”成风，抱团拼单、合租贴牌、共享工厂……

例如，浙江12家中小企业重组合并成了一家新公司被无数媒体争相报道。2026年3月试生产以来，企业单月销售额就突破了1100万元，公司全年销售额预计将超过2.3亿元，将比重组前12家企业之和增长一倍多。

无独有偶，广东东莞潮玩企业在当年《哪吒2》出圈时接到了一个亿元大订单，为了更快消化这一订单，多家中小企业专门成立了项目“生产联盟”，先后聚集了500多家生产潮玩的中小企业、136家上下游配套企业。

2026年，中小制造工厂抱团的节奏明显加快，甚至在汽车、人工智能赛道的相关企业发起了一种“共享模式”，共享生产线、技术、资源……目前，北京、四川、山东多地出现多家“共享工厂”，旨在节约成本、提高生存空间。

这也侧面反映了，时代加速更迭中，中小制造企业的日子愈发艰难，“抱团”或许是最好的自救方式。

抱团“终结”行业洗牌期？

现阶段，国内一共有多中小制造企业？

数据显示，截至2025年9月，我国中小企业数量达6348.7万户，以科学研究和技术服务业、制造业、建筑业……这些常见业态为主的中小企业规模合计占比为76.5%。专精特新中小企业超过14万家，“小巨人”企业1.46万家，制造业单项冠军企业达到1557家。

然而这两年，中小制造企业的发展境况大不如前。价格战、 成本压力、转型困难、竞争加剧……几乎每一项都在大幅度挤压中小企业的生存空间。早在2024年，智研咨询报道显示，当年制造业企业有476928家，亏损企业占比22.5%。

其中，漫长的价格战已经压得大部分中小制造企业喘不过气。

2024年，“21世纪经济报”报道了中小制造企业扎堆的佛山。根据统计，佛山生产了全球43%的热水器、48%的微波炉、33%的抽油烟机、25%的电饭煲。当年上半年这些商品产量普遍增长超15%，但利润空间被进一步压缩。

同时，建材、家具、纺织、金属加工、机械装备、食品饮料、电子信息、新能源装备……整个制造领域都迎来了一次行业洗牌，当年全国规模以上工业企业利润总额同比下降3.3%，其中制造业利润总额下降3.9%。

甚至佛山当地有些企业生产门窗已走到零利润边缘。自那时起，“抱团自救”就成了佛山企业的重要生存方式，包括一些上市企业。同花顺数据显示，截至2024年7月25日，佛山A股上市公司年内先后发起34起并购事件。

2026年，中小制造企业的处境并没有发生明显好转。

以广东的官方数据为例，2026年上半年，广东工业生产者出厂价格指数（PPI）同比由上年同期下降1.3%转为上涨0.4%；工业生产者购进价格指数（IPI）同比由上年同期下降2.6%转为上涨2.0%。

换句话说，2026年，工厂进货成本涨了 2.0%，但产品卖价只涨了 0.4%。于是，加速抱团、节约成本、增强议价权成了中小制造企业想要继续生存的一大前提。

就目前来看，抱团的确能带来一定的喘息空间。

以浙江江山市十二家小微印花浆企业重组成一家的例子来看，这几年，随着服装产业向东南亚转移、国内新兴印花浆产区加速崛起，当地印花浆产业的市场份额被不断蚕食，利润空间持续收窄，销售额逐年下跌。

2018年，当地企业为了抢单，经常互相压价，一笔近20吨的订单，每吨利润在300元上下，同行甚至可以压到每吨再低200多元。据悉，自十二家重组成一家，产线使用率从60%升至90%以上，人均产值从100万元提升至1067万元。

但这场席卷制造业的抱团潮，真的是中小工厂的破局终点吗？

事实上，抱团更像是存量市场下的内部效率优化：靠规模摊薄成本、靠协同稳住订单、靠联合终结价格战，但制造业目前真正的症结：需求疲软、产品同质化、技术储备不足……不是抱团就能解决的。

尤其是传统制造业的需求问题。

2026年6月，全球制造业PMI数据整体景气边际放缓，需求端分化是全球制造业景气度区域差异化的核心来源。仅看我国，7月制造业PMI指数较上月回落1.1个百分点至49.2%，重回收缩区间，产需同步走弱，新订单指数大幅回落2.7个百分点。

一些新兴产业也面临产能过剩问题。以光伏行业为例，目前全产业链产能超过1100吉瓦，全球年新增装机需求约600吉瓦，产能近两倍于需求，全行业持续亏损。

风口上的机器人也在上演价格战，2025年上半年部分工业机器人厂商面向汽车、3C大客户的供应价再创新低，SCARA机器人单台价格下探到了万元水平，一年降幅达50%；6kg负载六轴工业机器人价格达到2万多元；部分协作机器人厂商产品底价已低于2万元/台。

风口行业尚且如此，何况传统的中小制造企业，但自救总好过坐以待毙。

「建工厂」不再是制造业创业的必选项

时至今日，加速“抱团”的制造业还发生了一个不得不提的重要变化。

过去制造业创业，第一步是租厂房、买设备、招工人，百万级重资产投入打底，人形机器人、新能源等高端赛道更是需要数亿元的产能建设投入、漫长的建设周期。但如今，“建工厂”似乎不再是制造业的必选项。

因为共享工厂、共享车间、共享设备……已经成了整个制造业赛道的常态。其中，包括以印刷、服装、食品饮料为主的传统纺织业，也包括汽车、机器人为主的新兴高端制造业，河北、北京甚至已经形成了共享工厂集群。

公开资料显示，河北省89个重点产业集群168家企业建成共享工厂，其中，仅唐山市就建成投用了14个共享工厂。这一模式意味着，场地、设备、技术、仓储等生产发展所需都可以供其他企业共享使用。

而具身智能出现后的产能问题更是将“共享工厂”“超级工厂”推上风口。

目前，北京具身智能超级工厂、松山湖XbotPark机器人基地共享工厂都已与头部企业签约。

不可否认，这种共享模式的确能解决制造企业产能不足、技术落后、资源不匀的生存问题。

先看传统制造业。一直以来，传统制造业是实体经济的重要组成部分，传统制造业增加值约占制造业总量的80%。2026年1月，世界经济论坛与麦肯锡联合发布第15批“灯塔工厂”名单，我国以101家的总数，占据全球224家灯塔工厂的45%。

然而，在日渐强盛的背景下，赛迪顾问2025年数据显示，79%的中小制造企业仍停留在数字化“初步探索”阶段。这意味着国内还有大量中小制造企业普遍陷入转型困局，共享制造或许能快速、低成本地缓解这一局面。

而对于新兴的高端制造产业而言，共享工厂能在短时间内解决产能问题。

过去两年，不断有人工智能企业“倒”在量产前夕。2025年11月，K-Scale Labs（KSL）CEO Benjamin Bolte发出告别信：解散团队、全额退款并开源所有技术，一个很重要的原因是，没钱量产。

在这一年里，KSL只做出了大约10台K-Bot原型机，每台成本超过10万美元。

无独有偶，5月份有媒体报道，曾经的明星机器人企业波士顿动力被资本市场怀疑其量产能力。“财联社”报道，该公司今年承诺，将在一年内生产3万台机器人，但目前每月仅能生产4台Atlas机器人。

2026年，全球具身智能赛道迈入了量产关键节点。

超级工厂、共享工厂的出现，在一定程度上迎合了这一趋势。

据悉，北京具身智能超级工厂已与北京人形、智元机器人、魔法原子等20余家头部企业深度合作，并获得北美多家AI与机器人企业批量ODM（原始设计制造商）订单，根据规划，北京超级工厂2026年将实现1万台套产能、2027年2万台套、2030年50万台套。

另外，松山湖XbotPark机器人基地共享工厂，背后有大疆等知名头部企业的供应链资源，成立至今，已对接企业/团队超100个，合作的供应链服务商超100家，帮助初创企业产品落地出货30万件。

但不用必须自建工厂，意味着制造业创业变得更容易了吗？未必。

一旦产能不再是稀缺资源，供应链调度能力、资源整合、优质竞争力……这些将会成为新壁垒。更何况，对于我国大部分制造业而言，产能本就不再是需要弥补的短板，2026年一季度，全国规模以上工业产能利用率为73.6%。

其中，食品制造业为70.0%，纺织业为76.5%，化学制品制造业为73.8%，非金属矿物制品业为56.9%，通用设备制造业为79.0%，专用设备制造业为76.6%，汽车制造业为70.3%，电气机械和器材制造业为71.6%，计算机、通信和其他电子设备制造业为75.4%……

总而言之，制造业即将经历一场前所未有之大变局。

下一步，AI驱动制造业？

全球范围内，不止我国中小制造企业踩在转型的关键节点上。

美国、日本、德国……这些曾经以本土制造业为骄傲的市场，其制造业大幅度下滑。

数据显示，美国制造业增加值占GDP比重已从1997年的16.1%滑落至2023年的10.3%，约68%的中型制造企业依赖20世纪90年代ERP系统，设备平均服役年限达14.7年，OT（运营技术）与IT系统割裂度高达73%。

德国、日本随着汽车制造重心迁移，本土的制造业崩塌已经是老生常谈。

2026年上半年，德国联邦统计局新发布的数据显示，汽车行业就业人数同比减少4.23万人至69.15万人，降幅达5.8%，同期，金属制品制造业就业下降3.8%，金属生产和加工业下降3.7%，化学工业下降3.6%，电气设备制造业下降3.4%……

到底该如何拯救停滞的传统制造业？

仅靠中小工厂自发抱团、压缩成本，显然走不出与产业效率挂钩的真正瓶颈。

2026年，杰夫·贝索斯被报道正在筹划一项规模高达100亿美元的AI驱动型制造业投资计划，批量收购美国本土陷入增长瓶颈但资产基础扎实的中型制造企业，并植入亚马逊十余年沉淀的工业级AI操作系统。

这一布局引发了全球制造业的深思：未来，AI将成为驱动中小制造企业的一大动力吗？这里包括工业大模型和行业智能体、机器视觉和智能质检、具身智能和工业机器人、边缘AI和工业算力、工业软件智能化……

需要注意的是，外界普遍感知AI正快速席卷各行各业，其实在制造业的渗透并不高。

以我国为例，2026年，长江商学院对全国2000余家规模以上工业企业开展AI专项调研。一季度的结果显示：只有10%的企业产生AI相关支出，近八成没有采用AI的企业认为AI技术“不适用于本企业”。

总的来看，目前我国工业AI智能体的渗透率仅7.4%。但制造企业并不排斥AI，调查显示，当AI能让良率提升、成本下降、效率提高……高达83%的制造企业愿意为其付费。换句话说，当前的AI技术并没有让制造企业看到真正的价值。

从长江商学院的调研数据来看，到2026年第二季度，我国工业企业的AI采用率为10.4%，较一季度的10.0%只实现了0.4个百分点的微增，这意味着AI在实体产业中的扩散仍然处于早期阶段。

但庆幸的是，贝索斯的AI“拯救”制造业大计划，把一个全球产业命题推到台前，AI重构制造业的思路在我国也有迹可循，目前，我国以及全球的工业AI产业化布局正在加速进行。

数据显示，早在2025年中国AI领域融资总额达4759亿元，其中先进制造AI项目融资282亿元。华为预测2026年中国工业级AI推理市场将超7000亿元，全球工业AI市场到2034年将突破1900亿美元。

或许，没有人会怀疑AI是制造业的终局答案。

然而，漫长的升级过程中是成千上万座工厂的流程标准化、数据治理、人才补位……这条路很难像其他行业那样遇到AI瞬间爆发奇迹，工序良率提升、设备能耗下降、供应链上下整合……每一步都伴随大量试错、泡沫与反复。

从抱团求生到产业升级，但愿AI会在某一天汇聚成整个制造业的向上拐点。