2025年以来，特朗普政府的关税政策大幅升级，对全球数十个国家实施“对等关税”。日本也难于置身其外。特朗普政府对日本的关税政策持续升级，主要围绕贸易逆差、汽车和农产品等问题施压，并设定7月9日为谈判最后期限。目前日本对美出口商品普遍适用10%的“基准关税”。汽车及零部件维持2024年政策，即25%的额外关税；钢铁和铝的关税在6月4日上调为50%。日本时间7月8日上午1点过，特朗普总统在其自己的SNS上公布了一批对贸易对方的新关税。其中针对日本的对等关税为25%（即将基准关税由10%提升为25%），新关税从8月1日起生效。
关税战带来的不确定性对日本企业尤其是全球化的大企业影响很大，如何评估关税战升级带来的影响，重新布局产业链是各个企业所面临的重要与迫切的课题。
日本拥有众多全球化企业，尤其是在制造业、IT产业和汽车行业。根据2025年科睿唯安（Clarivate Analytics）发布的“全球百强创新机构”榜单，在技术研究和创新领域引领全球的100家企业/机构里，日本有33家企业与机构入选，是全球上榜企业最多的国家。这些企业包括：丰田汽车、本田技研工业、索尼集团、松下控股、佳能、以及三菱电机、日立制作所等。
日本财务省的数据显示，2024年日本对美出口额达21.3万亿日元，其中汽车及零部件占比34%（约7.2万亿日元）。
特朗普政府2025年的关税政策主要针对汽车、钢铁、铝及部分高科技产品，对日本企业影响显著。
2024年日本对美汽车出口137万辆，占其全球出口的20%。若关税升至30%～35%，日本车企（丰田、本田、日产等）利润可能下降17%-44%。据《日本经济新闻》5月16日发表的《美国关税对汽车业造成1.7万亿日元打击》一文，2025年美国反复变化的关税政策，正使企业的业绩波动不定。上市的36家主要公司预计，在2026年第一季度，因关税导致的利润减少将达到总计2.6万亿日元，其中约七成（约1.7万亿日元）为汽车行业所承受。
2024年日本对美钢铁出口118万吨（价值3027亿日元），占日本对美出口的1.4%，关税将削弱其竞争力。
直接受关税冲击的企业（汽车、钢铁、铝）：约占日本对美出口企业的30%-40%（以出口额计算）。因供应链调整、贸易成本上升，可能影响50%以上的日本企业，尤其是依赖美国市场的公司。
在复杂的全球供应链背景下，日本企业需要系统性地评估特朗普关税政策的影响，并制定应对策略。其中，理论上一般采取的有代表性的关键评估维度和方法有下述几种。
1. 供应链成本影响评估：如直接关税成本测算（分层及算法，按产品HS编码逐项计算新增关税。以及叠加效应评估，即考虑中间品关税，如中国产零部件经日本组装后出口美国需叠加多重关税）；供应链重构成本分析；以及替代供应商可行性分析等等。
2. 市场动态模拟：包括价格弹性模型与竞争格局推演等。
3. 政策情景规划以及战略响应工具箱。
4. 数字化评估平台建设。
如果有效地运用这种结构化评估体系，日本企业可望将关税冲击的应对周期从传统3-6个月缩短至4周内，理论上企业损失控制效果将提升40-60%。
然而，应对突发的关税变动，涉及到复杂而庞大的全球供应链，传统的供应链管理难以迅速应对这些风险。其内容涵盖供应链的重构、价格的重新定义、与供应商的交涉、对竞争对手的评估等等。从原材料到制成品，涉及到成百上千的供应商。对于复杂的工业制品，材料与部件可能有成千上万。牵一发而动全身，做到准确的调整，其难度可想而知。因此，重新审视业务连续性计划、增强供应链韧性已成为当务之急。
传统的关税应对大多采用业务纵向管理的方法，即由专业团队各司分析、采购、财务等职能，难以实时协作。于是，采用人工智能（AI）应对关税就成为呼之欲出的需求。
据《日本经济新闻》早报7月2日报道，富士通（Fujitsu）公司将于7月2日开始向汽车等制造业提供IT服务，计算因美国特朗普政府关税措施导致的外部环境变化所带来的影响。
富士通DI PaaS全貌图（提供：富士通）
报道称，除了可以分析关税引起的成本变动等，该服务还可以利用AI测定采购方变更时的效果，应对计算系统化的需求，支持最佳的经营判断。
富士通推出的这款面向企业的云端数据智能平台叫“Fujitsu Data Intelligence Platform as a Service (简称DI PaaS)”。该平台旨在帮助组织高效地管理、分析数据，并利用人工智能与机器学习（AI/ML）技术驱动业务决策。浏览该公司官网，得知该平台有以下几个特点。
1. 核心功能：支持数据集成与管理，支持多源数据融合；允许AI/ML赋能，可预置涵盖制造业的设备预测性维护、零售需求预测等垂直领域的行业模型；支持安全与合规操作，以应对供应链上涉及的相关国际法规；采用弹性资源调度的容器化架构，可动态扩展算力资源。
2. 典型应用场景：涵盖制造业、金融、医疗、以及零售业等等
3. 与关税影响分析的结合点：可提供供应链韧性评估。即DI PaaS平台可整合关税数据、物流成本、供应商网络，构建数字孪生模型，模拟不同税率场景下的最优供应路径。可提供实时风险预警，譬如接入美国CBP（海关与边境保护局）的关税更新API，自动触发供应链调整预案。
4. 竞争优势：作为计算机厂商，富士通硬件深度优化。与Fujitsu PRIMERGY服务器协同，实现高性能计算（如量子启发优化算法）。富士通有“高岭”这样立足日本的日语AI大模型，可以实现日本市场定制化。
5. 局限性：该服务是基于富士通的服务架构，因此传统企业需配套Fujitsu的咨询服务（平均3-6个月实施周期）。与SAP等第三方系统的集成需额外配置。
从富士通的案例可以看出，面对不可预测的关税变动以及当今复杂万变的国际地缘政治形势，对复杂的全球供应链做出临机应变的调整是一件极为困难的事情。仅靠传统的模型、理论，以及业务管理方式已经难于应对。因此，将人工智能与机器学习（AI/ML）应用于该领域，既可以解决企业的燃眉之急，也为技术创新打开了新的天地。通过引进AI技术，投资基于实时数据分析的快速灵活战略的企业，不仅可以保护利润率，还可以提高整个供应链的抗压力，从而提高市场竞争力，建立竞争优势。
供稿 / 戴维
编辑 JST客观日本编辑部
