一家做了二十年服装、包装或建材的企业，下一步该往哪里走？是把品牌带出去，还是把AI请进来？
2026年10月1日至8日，这个问题被一群青年企业家带到了美国。他们来自服装、体育品牌、纺织、包装、建材、化工、电池与跨境电商等行业，多数是产业二代。
本次「2026领航班美国游学·AI驱动的未来商业探索」由领航班主办、领途LeadPath深度交付，，行程覆盖洛杉矶与旧金山湾区两段。
洛杉矶段回答的是「中国品牌怎样在美国站住脚」。名创优品的美国开店复盘、TikTok参访、暴雪娱乐总部参访，加上三家美国本土商超的实地考察，从门店、内容、IP和货架四个切面拆开这个问题。
硅谷段回答的是「AI和硬科技会怎样改写制造业」。斯坦福课堂与机器人实验室参访、硅谷创投论坛、UC Berkeley课程，再到特斯拉、英伟达两场专题分享与谷歌园区参访，一层层把视线从资本流向推到车间现场。
两段行程，指向同一个问题：一家传统企业的下一条增长曲线，长在哪？
名创优品参观分享
中国零售品牌的美国开店账本
——领航班·美国企业游学研学行程
名创优品是这趟美国企业游学的第一个样本。截至2026年6月底，它的海外门店已有3,644家，北美市场收入同比增长37%，是中国零售品牌出海里少有的「已经跑通」的案例。
讲这家公司的美国故事，最合适的是亲手谈下一间间铺位的人。Leo（化名）2019年加入名创优品美国团队，如今是美国全国地产与加盟负责人，好莱坞门店通宵调陈列，他从晚上7点干到第二天早上9点。
他讲的第一部分是选品。美国人开车出行，在国内好卖的充电宝压了库存，大号毛绒玩具反而卖爆——本土化不是口号，是库存表上的数字。
第二部分是一场逆周期谈判。疫情期间，团队逐一与房东重谈租约，用「现在给低租金，换未来多开店」的方式锁住了好位置，为此后几年的扩张打下底子。
他反复强调一句话：「不是买卖关系，是合作关系」。按销售额提成的租金结构，把房东和品牌拉到了同一边。他的判断是，美国真正的增量在社区购物广场，不在大商场。常规店会逐步移出商场，头部商场则留给IP主题店。
TikTok参访分享
内容电商在美国还在早期
——领航班·美国企业游学研学行程
如果说名创优品回答的是「线下怎么开店」，TikTok回答的就是「线上怎么卖货」。
接待团组的是TikTok美区商家运营与BD负责人Iris（化名）和她的上级Owen（化名），他们每天对接的正是想在美国做起来的品牌商家。
Iris的判断很直接：美区TikTok Shop还在早期，熟悉国内内容电商玩法的中国商家有先发优势。销售额和短视频量正相关，但做法不是铺量，而是先测出主推款，把资源集中到少数几个爆品上。
学员最关心AI生成的视频会不会被限流。她的回答是：平台不针对AI，「打压的是你的低质内容」。
从「卖货」走向「做品牌」，靠的是美国本地团队长期维护达人关系。Owen补充说，做小改良、小创新，恰恰是中国商家的强项。
暴雪娱乐参访
一个IP为什么能活三十年
——领航班·美国企业游学研学行程
暴雪娱乐缔造了《魔兽世界》《守望先锋》等全球性游戏IP，2023年10月随动视暴雪被微软以约687亿美元收购。对于想做品牌的制造企业，它是一个「IP长期价值」的极端样本。
团组走进位于尔湾的暴雪总部园区，由一位从事交互设计的暴雪员工带领参观。
讲解从员工开始。愿意来游戏公司上班的人，本身就是玩家，业余做的手工，转天就可能变成带给开发团队的创意。CG动画按电影工业流程制作，分镜、建模、渲染一步不省。
美术被看得极重。在讲解人看来，美术风格「是作为玩家跟游戏公司之间交流的第一道门槛」，每个角色都要贴合它所在的世界观。
园区里按工龄发放的纪念装备——2年杯子、5年宝剑、10年盾牌、15年戒指、20年皇冠——把「长期主义」做成了可以摸到的东西。对一家要把品牌传下去的企业，这套留人的逻辑同样适用。
美国本土商超考察
中国食品离主流货架有多远
——领航班·美国企业游学研学行程
暴雪讲的是内容如何长青，商超讲的是实物如何上架。下午的美国本土商超考察，讲解嘉宾是仝文娟（Michelle），前美国思念食品CEO，曾主导思念美国工厂的建设与主流渠道拓展。
请她来讲，是因为她亲手走过「中国食品进入美国主流货架」这条路。三家超市，她给出了三种模式。
Erewhon是一家生活方式体验店，熟食区贡献了大半销售额，店外摆满座位；想上它的奶昔台，是品牌付费争取，不是超市花钱采购。Trader Joe's只有约4000个单品，替顾客把货选好，几乎不给比较的余地。Whole Foods则被亚马逊收购后打通了Prime会员，店内设有亚马逊退货区。
讲到准入门槛，她的原话是：「美国的逻辑是选品，我不收你什么费用，但是我需要的东西你要达到我的标准」。工厂、配方、召回险都是硬条件。
门槛高，回报也长。在她的经验里，一个产品在美国货架上卖五年是常态；进了Costco这样的标杆渠道，其他渠道会主动跟进。洛杉矶段四场考察，至此串成了一条从门店、内容到货架的完整出海路径。
斯坦福课程与实验室参访
机器人离「好用」还差最后一毫米
——领航班·美国企业游学研学行程
视线从货架转向车间。斯坦福的课堂上，主讲嘉宾是非夕科技（Flexiv）联合创始人兼首席机器人科学家Victor（化名）。
非夕的核心团队出自斯坦福，2022年完成近1亿美元融资跻身独角兽，主打「自适应机器人」。对一屋子工厂老板来说，这是离自家产线最近的一堂AI课。
他先讲了产线的真实痛点：传统机器人只会跑固定轨迹，产线上六七成设备是为它配的辅助专机。人干活靠手感边做边纠错，非夕做的就是让机器人有「力觉」，用力控去消化位置误差。
物理世界的AI难在成功率。他打了个比方：99%的成功率，意味着家里的机器人每三天就要摔一次盘子。软件AI错一句话还能用，机器人做不到极高的成功率就没有价值。
人形机器人呢？他的回答是：「人形机械大概是所有机械里面的最后一个选项」。更现实的路线是先做专用，自下而上逐步扩展，非夕提供本体与「小脑」，客户在上面开发应用，就像手机加App。
午后，团组参访斯坦福机器人实验室，由实验室研究员带领，在实验台前看这些判断背后的研究现场。
硅谷创投论坛
传统制造业的牌在哪里
——领航班·美国企业游学研学行程
机器人讲的是一项技术能否落地，硅谷创投论坛讲的是整个AI产业的钱和人往哪里去。这是本次硅谷研学的重头戏，在斯坦福校园举行，分为投资趋势分享与AI企业圆桌两节。
主题分享：硅谷人工智能领域投资趋势
主讲嘉宾是王金林（Dr. Jinlin Wang），Foothill Ventures联合创始人、管理合伙人。他在硅谷做早期科技投资超过16年，投过Carta、文远知行，自己也有过创业被收购的经历——技术、创业、投资三种视角，正适合回答「钱流向哪里」。
他的答案是一条清晰的链条：资金先流向基础设施，包括算力、厂房、电力，再到大模型，最后才是应用。
对于AI投资过热的担忧，他并不回避，「过热是不可避免的」。他拿2000年互联网泡沫时期大规模铺设光纤作比：泡沫会破，基础设施会留下来。只给大模型「套个壳」的应用会被淘汰。
讲到在座的企业家，他的判断是：「我个人认为，传统制造业就是巨大的优势。」有行业积累、有真实数据，关键是先把AI用起来，用得越多理解越深，形成正向循环。
圆桌对话：AI＋机器人企业分享交流
如果说第一节讲的是方向，第二节讲的就是落地。圆桌由谷歌技术主管Mark（化名）主持，三位嘉宾分别来自创业公司、微软与LinkedIn。
LinkedIn应用AI工程师Ethan（化名）的第一句话是：「我觉得模型已经不是一个瓶颈了」。瓶颈在上下文和数据质量，企业首先要把「什么算做好」定义清楚、能量化，比如一块面料到底合不合格。
微软首席产品设计师Joanna（化名）负责Copilot相关产品设计，也在公司内部给同事讲AI课。她给出的选题方法是看三个维度：频率、摩擦、价值。在她看来，传统行业的每一个工作流都值得拆开，找到AI的位置。
ProsGrow AI创始人兼CEO Grace（化名）做的是企业级大模型私有化部署，她讲的是算力账：先用现成的API试，等账单大到一定程度再自建工作站，用量更大才去租数据中心。她提醒在场企业，「这些数据其实以后也是你们非常值钱的一个资产」。
主持人Mark把整场收在「数据飞轮」上：把每一次结果和选择记录下来，格式统一、干净可用。对一家制造企业，这比买一套AI系统更早要做。
伯克利课程
在不确定的全球格局里经营
——领航班·美国企业游学研学行程
讲完AI的产业链，课堂把视野拉回全球格局。伯克利的课程由Ryan Brutger主讲，他是加州大学伯克利分校政治学系副教授，长期研究国际贸易认知与外交政策。
选择他，是因为出海企业最难预判的往往不是技术，而是政策与舆论的变化。他的研究以实验设计、因果推断等量化工具分析各国民众与决策者如何看待贸易。
课程围绕全球经济政治发展趋势与企业韧性展开，延续了他近年的研究主线：贸易态度的形成有其心理与认知根源，读懂这些根源，才能对经贸政策的走向有更稳的判断。
特斯拉分享与工厂参访
第一性原理落到产线上
——领航班·美国企业游学研学行程
全球格局讲的是外部变量，特斯拉讲的是企业内功。特斯拉专题分享由电机动力系统资深工程师David（化名）主讲，他在特斯拉工作十余年，参与过从Model S到Model 3的产线与产品设计。
请一位一线工程师而不是分析师来讲特斯拉，是因为他亲手经历过量产最难的那几年。分享延续了他近年反复打磨的框架。
第一性原理，在他那里就是先找到问题的「零」，用一连串「为什么」追到本质。工程师的「客人」不是消费者，而是接手下一道工序的人；他常说，「产品如果出不来的话，算不上一个产品」。
垂直整合是为了成本和迭代速度，向丰田学精益制造是为了消除浪费、算清每一块钱。行程最后一天，团组走进特斯拉工厂参访并试驾，把这些方法论对回到了真实的产线上。
谷歌参访分享
模型之外的六七成
——领航班·美国企业游学研学行程
英伟达讲算力（篇幅有限已省略），谷歌讲模型。团组先参访了谷歌Bay View园区，在计算机历史博物馆听取谷歌工程副总裁Richard（化名）的分享，他负责谷歌核心机器学习与人工智能工程。
从模型训练到落地应用，很少有人比他站得更靠近一线。分享延续了他近来的核心判断：用户体验里，模型本身只占三到四成，其余六七成取决于产品设计与智能体的工程外壳。
这对企业的启示很具体：不必去拼一个最大的模型，更务实的路是在垂直领域用中小模型，再用智能体把它们拼起来。这与创投论坛上「垂直小模型百花齐放」的判断，指向的是同一个方向。
八天时间，两条主线。
一条围绕品牌出海，从名创优品的开店账本、TikTok的内容电商、暴雪的IP长青，走到三家美国商超的货架准入；
一条围绕AI与硬科技，从斯坦福的机器人课堂、硅谷创投论坛，到伯克利的全球格局课、特斯拉的工程方法、英伟达的系统之争与谷歌的模型判断。
行程最后一天的硅谷溯源，让团组回到这片土地的起点；特斯拉工厂参访与试驾，则把一周的讨论落回了产线。
回到开头的问题：一家传统企业的下一条增长曲线长在哪里？这一趟走下来，答案不在某一项技术里，而在两件事的交汇处——把AI真正用进自己的数据和工作流，再把产品和品牌带进全球市场。
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