AI转型与制造业出海不仅是2026年最热的两大产业话题，也是斑马技术未来一段时间在华的两大战略重点。

此次斑马技术媒体交流会，“AI转型”是被屡屡提及的高频词汇，该词汇在2026年的产品序列中已有清晰落点。其中，最直观的是新一代硬件基底：斑马技术在TC501、TC701等移动数据终端新品上部署了NPU，并集成AI、RFID与边缘计算能力，如今一台手持终端就能完成过去需多台设备配合的识别任务——在同一台PDA上，既读条码、又识字符，这把原本割裂的多项职能融合为一。

软件层面，斑马技术将其AI能力打包为Frontline AI套件（Frontline AI Suite）。据大中华区技术总监程宁介绍，该套件包含三个层次：其一是AI赋能工具开发包Enablers，开发者既可调用预训练模型，也可基于SDK自行训练视觉类应用；其二是AI Blueprint（人工智能构建蓝图），即把贴合实际业务场景的演示应用呈现给客户，实现关键的多步骤工作流程的自动化；其三是Zebra Companion，它将大语言/小语言模型与本地知识库结合，依托边缘计算在设备端离线运行——相当于为门店或仓库配备一个可离线问答的“企业版豆包”，无需把数据送到公有云。

在机器视觉与固定式扫描产品线上，斑马技术的新品同样围绕“降低AI落地门槛”展开。根据展台工作人员介绍，新的深度学习异常分析工具只需用“良品”样本进行训练，即可识别缺陷并以热图标注异常区域，同时其检测阈值可由用户进行调节；新的OCR（光学字符识别）工具则已完成预训练，即插即用，每分钟可识别多达900个样品，且不挑字符工艺（打印、激光、点阵皆可）。

针对机器视觉相关工具，程宁补充表示，这些工具的迭代速度很快——SDK小版本更新不到一个月，大版本按季度加入新功能。其背后是一组被归纳为“物品定位-特征分析-商品识别”的视觉技术底座，可支撑从条码处理、字符处理到图像处理的多种任务。

支撑这一系列产品的，是斑马技术对“以人为本”的一贯主张。斑马技术方面强调，AI不是要取代一线员工，而是与人共存、共协同，把人从重复、易错的工作中解放出来。在于放看来，目前中国企业最愿意为“高端制造业产线”“仓储自动化”与“零售行业”的AI场景买单。他指出，这三大场景背后是中国产业结构的持续升级，用户愿意为之投入的动因高度一致——提高效率、降低错误率。也正因如此，斑马技术把AI应用的开发重点放在“以人为本”的融合体验上。

这不是用一套技术取代另一套，而是让条码、RFID与视觉在同一台设备上协同，用户根据场景自由组合，最终仍是为了提高效率和降低错误率。其典型的落地场景是“零售过期日期识别”，店员对商品拍一张照，系统即结合OCR与图像识别算出是否临期；另一落地场景是仓储盘点，过去需闭店半天的作业，如今可压缩至一小时。这种效率与错误率的改善，正是AI价值最直接的体现。

从产品到方案，可交付的“智能运营”

除了产品之外，更值得关注的是这些技术如何被组织成可交付的方案。

在制造领域，斑马技术的“云链智慧生产”方案覆盖产线质量控制与产成品智能打包：NS42智能视觉传感器负责缺陷、外观与尺寸检测，FS10/FS20固定式工业扫描器、ET401企业级平板电脑与ZT411无底纸工业打印机则协同完成自动识读与信息采集，提升批量打包的稳定性。

面向仓储物流，“智行物联仓”方案融合固定式扫描与RFID技术，借助FS42固定式工业扫描器、FX7500固定式RFID读写器与AN480 RFID 天线，实现托盘与周转箱货物的实时采集与追踪。配合可重复使用的RFID周转箱标签（RTI Label）与EnduraGuard 4000D户外耐候热敏标签，供应链的可视化水平得以提升。

零售与医疗则分别由UHF RFID读取器、智慧门店运维方案，以及智能腕带识别方案覆盖。至此，斑马技术已演进为能提供从数据采集、打印、移动计算到机器视觉的端到端整体方案商。这一定位在高端制造与半导体行业尤为关键——每一分钟的停机都意味着高昂损失，客户需要的是整合后的全系统，而非孤立的部件。

全球化布局是助力企业出海的先发优势

斑马技术的第二条主线是“助力出海”。与2026年的宏观行情高度共振，于放引用了一句行业流行语——“不出海就出局”。针对这一主线，斑马技术具备先天优势。作为业务横跨约100个国家及地区、拥有超1万家渠道合作伙伴的全球供应商，斑马技术的产品本身是全球化的。以RFID为例，不同国家有不同的频段与认证要求，而该公司的产品线已为各国市场就绪。

当中国企业走向海外，无论是东南亚、欧洲还是更远的市场，斑马技术都可以提供当地合规的产品与落地实施经验，并借助其机器视觉、RFID、自动化与Physical AI（物理AI）等多元合作伙伴网络，帮助客户在不同国家快速部署。于放判断，至少未来5到10年出海都将是制造业的主流，而且出海的目的地也在不停变化。

值得注意的是，如今的中国市场也正呈现出新趋势：过去一年中出现了订单回流现象。关于其动因，究竟是传统制造业的周期性回迁，还是新需求驱动的结果？于放表示其个人更倾向于后者。在笔者看来，本质上这一现象是全球AI算力需求激增，挤占了海外相关产能后，所引发的一场结构性订单再分配，而非传统意义上的全球产业系统性回迁。

以半导体行业为例，当海外头部厂商将有限的晶圆代工与封测产能优先供给高毛利的AI算力芯片时，消费电子、工业控制等领域的常规半导体订单发生外溢。中国本土制造企业凭借相对充足的产能弹性与成熟的工艺技术，承接了这部分需求转移。这场由新需求引发的订单回流，正倒逼国内制造业向高附加值环节跃升。

供应链与系统级整合

在供应链与能力建设上，斑马技术近年沿“系统级供应商”的方向持续布局。该公司在机器视觉等领域频繁出手收购，2025年纳入3D机器视觉公司Photoneo，此前还收购了Matrox Imaging、Adaptive Vision、Fetch Robotics、Antuit.ai等，以补齐“3D+AI”的系统级落地能力。

斑马技术方面表示，公司收购的逻辑在于从“部件/单点方案商”走向“系统级”，把条码、RFID、视觉、环境感知等多种技术打通，让用户以更简单、更快捷的方式解决原先单一技术难以覆盖的识别难题。

其中，一个具象的例子是半导体行业，用机器视觉AI算法读取芯片或托盘的条码，可直接联动打印机，在无需任何调试的情况下输出对应标签，支撑后续的追踪追溯与全球发运。斑马技术大中华区机器视觉与成像产品线业务负责人高云峰指出，未来越来越多的集团希望即便没有视觉经验的现场工程师，也能基于模型完成产线部署，从而释放高端研发人力去攻关下一代技术。

这种“全系统”的思考并不止于硬件整合。在交流中，斑马技术将同一逻辑延伸至战略层面：其一，企业AI将走向“混合部署”，出于数据安全、成本与响应速度考量，端侧权重上升并与云端并存；其二，公有数据红利见顶后，竞争焦点转向企业私有数据与具体场景，这恰是该公司深耕数十年的地带；其三，技术引进的真正价值在于重塑业务流程，而非仅改善操作体验；其四，商业模式正从“硬件收费、软件捆绑”转向独立软件与云服务单独收费；其五，在Physical AI上，公司凭借AMR、机械臂等产品探索RGB、超声、红外、RFID多传感融合，但于放判断人形机器人“整个行业还在起步阶段”，距离规模应用仍有相当长的路。

结语

正如于放所概括的，AI转型与制造业出海不仅是2026年最热的两大产业话题，也是斑马技术未来一段时间在华的两大战略重点。为了将这一战略做实，斑马技术正依托其在Frontline AI套件、机器视觉与全球渠道上的先发积累，试图把“智能运营”真正落地为效率可量化、错误率可感知下降的一线实践。对于正处于出海与智能化双重浪潮交汇处的中国制造企业而言，这条赋能路径的长期价值，或许要放眼未来5到10年才能得到最完整的印证。