2026年，关税波动、制裁与反倾销等非关税壁垒成为汽车供应链最大挑战。专家指出，高质量主数据、集中化标签管理及跨部门协同治理是破局关键；AI可辅助归类与数据处理，但企业须承担最终合规责任。2024年大众印度遭印度海关追缴1.4亿美元税款案例，印证不合规成本正急剧攀升。
据www.automotivelogistics.media报道，关税、制裁及反倾销措施等贸易壁垒正对全球汽车供应链构成显著冲击，成为2026年跨境贸易中最突出的运营障碍。
三大核心痛点持续制约通关效率
在2026年欧洲汽车物流与供应链大会（ALSC Europe 2026）上，博世集团前供应商博泽集团（Brose Group）物流高级副总裁阿格涅什卡·库比亚克（Agnieszka Kubiak）、海关支持集团（Customs Support Group）首席合规与贸易官尼古拉斯·科拉尔（Nicolas Collart）以及标签软件公司Loftware欧洲中东非洲区高级销售总监费尔加尔·基尔尼（Fearghal Kearney）组成专家小组，共同梳理了当前汽车行业跨境贸易中的六大高频障碍：
- 关税波动引发的供应链中断
- 非关税壁垒（含制裁与反倾销措施）
- 海关基础数据质量低下
- 专业人才缺口及复杂贸易法规认知不足
- 监管规则快速迭代
- 老旧IT系统难以适配新要求
基尔尼指出，生产停线、标签错误和商品归类失误均直接导致价值流失，亟需系统性应对。“过去这类责任被局限在某个职能部门‘鸽子笼’里，但现在治理责任必须贯穿全组织——从首席运营官、供应链负责人到采购与财务主管，所有人都需参与其中。”他强调，“因为这已直接影响营收、产品成本和自由现金流。”
主数据与集中化标识是合规基石
基尔尼坦言：“汽车OEM及大型一级供应商天然是系统更新缓慢的行业。”但面对瞬息万变的关税政策，老旧系统已成为响应瓶颈。科拉尔进一步指出，问题不仅在于系统陈旧，更在于主数据本身严重滞后。“大量货物在边境被扣留，原因正是其产品识别信息未及时更新。”他明确表示，准确的商品归类与原产地信息质量，是构建强健海关与贸易职能的底层基础。
针对因并购、新建工厂等导致的系统分散问题，集中化标签与标识管理被证实为高效解法。通过在中央合规办公室统一维护与分发数据，可快速将更新后的分类、原产地及标签规则推送至各工厂、配送中心与总装线，显著降低因监管变动导致的库存积压或上游返工需求。
AI辅助而非替代人工决策
人工智能已在汽车物流中广泛应用，海关领域亦不例外。科拉尔介绍，AI目前已用于驱动部分交易型流程，既提升效率，也强化合规性——将报关代理从重复性手工操作中解放，同时降低人为差错风险。他还提及AI在商品归类场景的探索，但强调：“控制权仍是关键。不要以为AI已是今日的终极解决方案，目前并不存在这样的‘全自动’方案。”他特别警示企业责任边界：“你必须自行核查并最终确定归类结果。某种意义上，AI只是工具，而你须为结果负责。”
“没有非黑即白的解决方案。AI可以辅助，但专家仍不可替代……法律上，责任主体是我们，不是AI。”——阿格涅什卡·库比亚克，博泽集团物流高级副总裁
库比亚克补充称，AI在数据整合与模拟推演方面极具价值，例如确保全部主数据字段完整采集，并在数分钟内完成不同归类假设下的关税影响测算。
合规成本飙升倒逼组织升级
尽管特朗普重返白宫后美国加征新关税及其引发的反制措施令海关议题再度升温，但科拉尔指出，合规重要性上升并非仅由地缘政治驱动：“不合规成本正急剧攀升，各国监管机构日趋严格，对企业施加巨大压力。”
2024年印度海关与大众集团爆发的$1.4亿美元税务争议即是明证：马哈拉施特拉邦海关总署指控大众印度公司将CKD（全散件组装）套件错误申报为单个零部件，涉嫌低报完税价格。路透社获取的官方通知显示，该案件源于商品归类与原产地声明失实，凸显一线执行层对技术性规则理解偏差可能引发的巨额财务风险。
来源：www.automotivelogistics.media
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
