苹果高管又来中国了。
目前，苹果总裁蒂姆·库克发微博称：“你好，北京。”去年全年他曾到访中国三次。除库克外，苹果首席运营官杰夫·威廉姆斯也频繁访华。他们关注的关键之一就是供应链。
自1993年开始，苹果就在中国发展业务。如今，苹果在我国的供应链体系涵盖了从原材料采购、零部件制造到整机组装等多个环节。苹果有200家主要供货商，其中超过80%在中国设有生产基地。这意味着，苹果的硬件产品几乎离不开我国的工厂。
3月25日上午，苹果首席运营官杰夫·威廉姆斯来到 立讯精密 （SZ002475）位于江苏常熟的精密零组件工厂，在 立讯精密 老总王来春的陪伴下参观了高度自动化的精密制造产线，包含模具中心、高精密的音圈马达生产线等。去年10月，他曾参观 立讯精密 位于江苏昆山的iPhone总装工厂。
“能做、肯做” 中国供应链赢得苹果高管赞誉
作为颇有知名度的“果链”企业， 立讯精密 与苹果的合作始于2011年，公司最初向苹果供应连接线，如今，已覆盖苹果基本上所有的产品线。目前 立讯精密 约有16万人在我国的17座工厂从事苹果产品相关的生产。
据介绍， 立讯精密 常熟园区从2020年开始投入使用，整合了模具加工中心，并开发了蚀刻、金属注射成型、金属五金冲压、数控加工、光学成型等技术，实现从模具到各类零组件的垂直整合。尔后， 立讯精密 常熟厂区为iPhone生产音圈马达模组，继而将产品线扩展到Apple Watch、Vision Pro等产品的零组件开发。2024年， 立讯精密 常熟工厂量产了两个重要的iPhone 模组——首个相机控制模组、新型音圈马达模组。
记者在由苹果和 立讯精密 共同研发的音圈马达全自动生产线上看到，其激光喷射焊接产线使用了较为顶尖的技术：焊锡球先被激光熔化，然后借助氮气，这些熔化的焊锡球被喷射到连接点上。与传统方法相比，这一技术可以确保焊接进程中不发生飞溅物，整个焊接过程以高速度进行。
参观时，杰夫·威廉姆斯对《每日经济新闻》等媒体记者再次强调，中国是特别重要的市场。“中国是我们供应链的一个核心部分，我们在这里投资了30年。我们会始终在这里——我不认为这会改变，我们将继续在中国进行大规模投资。”
25日下午，杰夫·威廉姆斯在杰士德集团老总景余祥的陪伴下还参观了杰士德集团位于苏州的设备展示中心。据介绍，杰士德集团从2008年开始成为苹果的自动化设备供货商，最初为苹果提供手动载具，过去的十几年来，杰士德集团已累计为苹果提供了近6.5万台设备。这时，杰士德集团的产品品类也自在易的组装机，扩展到能够覆盖组装整体中超过80%种类的设备。而前一天，他刚走访了位于山东潍坊的 歌尔股份 （SZ002241）。
直到今天，苹果分布于全球的200家主要供货商中，有超过80%在中国设有工厂从事苹果相关的生产。“国内供货商独特的一点在于，他们‘能做、肯做’。每一次我来到中国跟供货商见面后我会感到信心满满。”杰夫·威廉姆斯说道。
苹果AI中文版上线在即能否带动iPhone销量成焦点
除了依赖中国供应链外，苹果还非常重视中国这个巨大的消费市场，但中国市场竞争激烈，苹果大中华区的营业收入面临一些挑战。
今年1月31日，苹果发布了2025财年第壹财季（即2024年第四季度，截至2024年12月28日）业绩，公司实现营业收入1243亿美元，同比增长4%。库克表示：“苹果公布了有史以来最好的季度财报。”不过，该季度苹果大中华区净销售金额为185.1亿美元，同比下滑11%。
Canalys数据显示，2024年第四季度，苹果在中国出货1310万台，得以在其传统旺季卫冕第壹，但由于来自本土厂商的竞争升级，苹果出货量出现同比下跌；纵览2024年全年，苹果在中国出货量为4290万台，与OPPO、荣耀分别位列第叁、第四、第五，市场份额均为15%，凸显了竞争的白热化。
手机之外，最令中国消费者关注的还有AI（ 人工智能 ）功能。关于Apple Intelligence（苹果智能）中文版的合作方与推出时间，市场上此前流传着各种传言。百度、腾讯、字节跳动等互联网巨头，和在AI领域崭露头角的DeepSeek，都曾被传是苹果的合作候选对象。
当前，苹果智能中文版上线的时间表已经确定。2月20日，苹果官方网站显示，苹果智能简体中文、英语（印度、新加坡）、法语、德语、意大利语、日语、韩语等版本在4月初上线支持。
在多语种的苹果智能更新后，有观点认为这将带动iPhone产品线在今年二季度的整体表现。不过也有分析师持其它意见。
Counterpoint分析师认为，现阶段，AI手机对于大多数消费者来说仍是一个新概念，虽然手机厂商的AI加持可能吸引一些用户，但其实不意味着其销量能够在短时间内大幅提升。对于苹果而言，苹果智能此举更多是为了长期布局。在未来，没有AI功能的智能手机品牌可能会面临高端用户流失的危险。但要实现更多创新，依赖单一的大模型其实不够，智能手机的AI能力只是一个起点，接着还需关注大模型后续功能的整合。