「兩山」理念改變中國引領時代
2025-12-01 13:30 9,893次浏览「附近的公立託育機構早就招滿了，家裡老人年紀也大了，實在沒辦法，我只能辭職在家帶娃。」全職媽媽胡女士無奈地說。 家住上海的張女士，則正為託育費用犯愁：「問了幾家民辦託育機構，費用太高，我們負擔不起，也不太放心。」 家長們的這些困擾並非個例。《國務院關於推進託育服務工作情況的報告》顯示，超過三成的3歲以下嬰幼兒家庭有送託需求，但受行業發展階段、服務價格等多重因素影響，目前全國實際入託率僅為7.86%。 如何進一步補短板、優服務，讓有需求的家庭既能「託得起」，也能「託得好」「放心託」，已成為繞不過的民生課題。 政策發力，多管齊下降低託育成本 當前，多數城市的託育服務仍以民辦機構為主。據統計，2023年全國民辦託育機構佔比達89.5%，但其居高不下的收費讓不少家庭望而卻步。記者通過平臺查詢發現，一線城市如北京，託育機構月均收費多在4000-8000元，個別機構可達12000元；省會城市如安徽合肥，收費為3000-6000元；即便是非省會地級市如湖南株洲，費用也達2000-4000元。這對許多家庭而言，都是不小的負擔。 高收費背後，是民辦託育機構的運營困境：房租、人工等成本需自主承擔，普遍面臨前期投入大、投資回收周期長、抗風險能力弱等問題。 化解「託不起」難題，離不開政策引導。2024年10月，國務院辦公廳印發《關於加快完善生育支持政策體系推動建設生育友好型社會的若干措施》，明確各地要統籌中央預算內投資、地方政府專項債等渠道資金，開展託育綜合服務中心和公辦託育服務網絡建設；積極推行公建民營模式，支持社會力量參與提供普惠、多元、優質託育服務等。 據國家衛健委統計，目前全國超半數省份已將發展託育服務作為本地民生實事項目，1315個縣(市、區)出臺了託育機構建設補貼、運營補貼、發放消費券等措施，旨在降低託育服務價格。 而生育支持政策的協同效應也正逐步顯現，在為託育機構減負的同時，也為家庭育兒降壓。近日，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發的《育兒補貼制度實施方案》明確，符合法律法規規定生育的3周歲以下嬰幼兒，直至其年滿3周歲每孩每年可得3600元補貼。此外，國家將3歲以下嬰幼兒照護、子女教育費用納入個人所得稅專項附加扣除，2023年已將扣除標準從每個子女每月1000元提高到2000元。 從育兒補貼的發放到生育津貼的標準提升，從託育服務的政策傾斜到稅收減免的實際落地，多層次的支持政策正織密家庭育兒的保障網絡。目前，多地已通過動態調整補貼額度、擴大政策覆蓋範圍等方式，讓經濟支持更貼合家庭實際需求。 專業賦能，人才培育提升託育質量 發展託育服務，要讓孩子「託得好」，人才是核心支撐。數據顯示，截至2023年底，我國託育服務全職從業人員約112.4萬人，其中保育人員約56.6萬人，佔比達50.4%。當前，從業人員的數量缺口與質量仍是制約託育服務行業發展的短板。 「我們的工作工資低、責任重，一天從早忙到晚，付出專業努力卻被簡單歸為『看孩子』。」保育員小邱的無奈，折射出託育從業人員普遍面臨的多重困境：薪資待遇偏低、職業發展路徑模糊、社會認同感不足。 針對託育服務行業「招人難」「育人難」的痛點，各地正積極施策，著力培養專業託育人才，推動行業規範發展。 以上海為例，當地依託職業院校和開放大學，強化對育嬰員、保育師等從業人員的職前職後培訓，符合條件者取得職業技能等級證書後，可按規定申請補貼；北京則鼓勵院校學生及從業人員考取託育服務相關職業技能等級證書，將符合條件的專業技術人才納入職稱評審範圍，既幫助從業人員提升就業能力、拓寬發展渠道，也為行業規範化發展注入動力。 託育人才隊伍建設的強化，離不開多部門的協同發力。據國家衛健委有關負責人透露，教育部已在中職、高職專科、職業本科等三個職業教育階段增設嬰幼兒託育相關專業；人社部發布了保育師、育嬰員、嬰幼兒發展引導員等國家職業技能標準，並積極落實職業培訓補貼等政策；全國總工會、國家衛健委、全國婦聯組織開展全國託育職業技能競賽，推動託育服務隊伍綜合素質與業務能力的提升。 從地方探索到國家層面的制度設計，一系列舉措正在為託育人才隊伍建設築牢根基。隨著政策紅利的持續釋放、職業發展通道的不斷暢通，託育行業有望吸引更多優秀人才加入，逐步破解「人難招、才難留」的困局。未來，當專業化、規範化的託育人才成為行業主力，不僅能讓每個孩子獲得有質量的照護，更能為千萬家庭解除後顧之憂。 法治護航，立法+落實織密託育安全網 家長對託育服務的期望，不僅是「託得起」「託得好」，更要「託得放心」。這一訴求的背後，是對嬰幼兒健康成長的關切。而當前，託育機構的規範和監管仍待加強——全國託育機構備案率僅42%，部分機構因缺乏約束未按規定備案，潛藏衛生、安全等風險。 浙江溫州某託育機構因未備案擅自開展服務被處罰；江西撫州一家託育機構雖辦理了營業執照，但並未在衛生健康主管部門備案，也未取得合格衛生評估報告，被當地有關部門責令整改；廣東惠州某託育中心未向衛生健康部門備案擅自營業，被執法人員現場責令改正，同時被處以行政處罰……這些案例暴露出的漏洞，與家長對託育服務的信任期待形成鮮明對比。 為構建讓家長放心的託育服務體系，相關政策法規正加快完善。國家衛健委、國家發改委等七部門聯合印發《關於加快推進普惠託育服務體系建設的意見》，明確將託育服務機構納入地方公共安全重點保障範圍，加強對託育服務機構監管，落實消防、食品等安全管理規範要求。在立法層面，制定託育服務法已列入十四屆全國人大常委會立法規劃，並確定由全國人大教科文衛委牽頭起草，通過多地調研、座談等形式，廣泛吸納民意，確保法律制定充分回應現實需求。 在法治框架逐步完善的同時，各地也在探索創新監管方式。浙江杭州全市範圍內的普惠性託育機構均啟用人臉識別智能設備，提升安全管理水平；山東濟南打造「泉心託」託育惠民工程，規定所有「泉心託」家庭託育點在開辦前必須嚴格履行備案流程，用對公資金監管帳戶收款，監控錄像必須存儲90天可查，推進家庭託育點標準化、規範化建設。 從政策法規的逐步完善到地方實踐的多元創新，我國託育服務工作已初見成效。面向未來，託育服務的優化仍需凝聚多方合力。《關於加快推進普惠託育服務體系建設的意見》提出明確目標：2025年，實現每千人口擁有3歲以下嬰幼兒託位數4.5個，新增普惠性託位66萬個；2030年，普惠託育服務體系基本建立，支持保障政策基本健全，公建託位數量明顯增加，託育服務能力和質量顯著提升，家庭託育成本有效降低，基本滿足群眾普惠託育服務需求。隨著這些目標的實現，將有望讓更多家庭告別託育之憂。(薄晨棣、實習生 姜佳曄)
前不久，我在做某數位化平臺的調研時，與他們的創始人談到了一個耐人尋味的話題——「為什麼中國擁有全球最完整的工業體系，卻仍有無數中小工廠困於『代工邊緣』？」 對方提到，「其實只用產業鏈集群來描述中國製造業的供應鏈能力是不準確的，至少還包括工藝協同、企業協同、行業協同、區域協同和內外協同。」 這五個協同層面，恰好揭示了傳統供應鏈體系的深層矛盾。當我們把目光從單個企業的生存困境投向更遠，會發現全球供應鏈的重組早已超越簡單的產能轉移，演變為一場由數據與算法驅動的系統性變革——而AI，正是這場變革的核心引擎。 傳統供應鏈的困境：看不見的繩索與隱性成本 傳統供應鏈的痛點往往像慢性病，其症狀在危急時刻才會被劇烈感知。而AI卻像特效藥一樣，能讓傳統供應鏈「起死回生」。 在珠三角某電子元件基地，一家主營手機配件的工廠就曾遭遇過類似問題。當海外客戶突然要修改訂單要求時，供應商需要花費三天時間核實技術要求的細節，而車間主任也只能憑經驗決定能不能修改。這種低效的信息傳遞鏈條，迫使企業不得不常年多備15%的冗餘庫存以應對不確定性。 這種依賴人工經驗的決策模式，更「坑人」的地方在於，易引發市場波動中的「群體失智」：市場一有風吹草動，就容易集體跑偏。結果就是企業看不清市場走向，要麼一窩蜂擴大生產，要麼突然集體減產，最終陷入「產能錯配—利潤壓縮」的惡性循環。 這些問題的根源，本質上是傳統供應鏈「信息孤島」與「決策滯後」的系統性矛盾，而這恰恰是AI技術的突破口。 「信息孤島」的癥結在於，在傳統供應鏈中，訂單信息需經採購、設計、生產、物流等多環節層層傳遞，每過一個節點就產生信息損耗；上下遊企業因數據標準不統一，技術參數、交付周期等關鍵信息難以對齊。例如，某汽車零部件製造商因無法實時獲取主機廠的生產計劃調整，頻繁出現生產節奏與市場需求脫節。 「決策滯後」則體現為，傳統供應鏈依賴人工經驗和歷史數據的預測模式，在突發性事件面前不堪一擊。例如2020年新冠疫情初期，全球供應鏈的混亂正是源於信息傳遞的延遲和決策的滯後。當某國港口突然關閉時，上遊製造商無法及時調整生產計劃，下遊客戶也難以重新配置物流資源時，將會導致整個鏈條陷入癱瘓。 那這困境的本質是什麼呢？是工業時代線性協作模式與數字時代動態需求之間的脫節。當市場從「大規模標準化生產」轉向「個性化柔性定製」，全球貿易要求供應鏈具備實時響應能力時，依賴人工、割裂信息、滯後決策的傳統模式也將必然被淘汰。這也解釋了為何AI在供應鏈中的應用已從「可選升級」變為「生存必需」——它不僅是技術工具，更是重構供應鏈底層邏輯的核心引擎，就是為了將「看不見的繩索」轉化為「可量化的數據流」，將「隱形成本」壓縮為「精準可控的效率提升空間」。 如何解決？構建AI驅動的「數據—算法」供應鏈體系 當傳統供應鏈的痛點被摸清楚了，解決辦法也就隨之而來，即構建一個基於AI的「數據—算法」供應鏈體系。 該體系的核心，在於AI將模糊的製造能力轉化為可量化的數據資產，並通過算法實現全領域精準協同。一些領先的數位化製造平臺已經展現出成熟的實踐，其平臺通過構建多維度的數據標籤體系，從最底層的工藝切入，將原本難以描述的工藝能力，如微米級精度的車床加工、特定材質的表面處理工藝等，轉化為機器可識別的結構化特徵。隨後，將簡單的需求流轉到工廠，讓買家和工廠直接對接；碰到需要多種工藝的複雜訂單，就重新設計、拆解，再派單給不同工廠完成，其匹配精度與效率遠超人工篩選。 這種轉變其實本質上是AI正在繪製一張實時更新的全球「製造能力圖譜」。以前，說起企業的製造能力，大家總愛簡單分成「能做」和「不能做」兩種。現在，在AI驅動的體系中，每個工廠的工藝參數、設備配置、質量認證等數據都被拆解為可動態組合的模塊。例如，醫療器械企業發布精密零件採購需求時，AI系統不僅能匹配具備相應資質的供應商，還能根據實時產能數據推薦最優生產方案——既大幅提升供應鏈匹配效率，又顯著降低冗餘成本。這種數據驅動的決策模式，正在將供應鏈管理的底層邏輯從「被動響應」轉向「主動預測」，成為全球供應鏈的核心競爭力。 其實這場變革的關鍵在哪兒呢？說到底，數據成了供應鏈裡最值錢的家當，而算法就像分配利益的規矩——誰手裡的預測模型更準，誰能更快把所有數據理順，誰就能在全球供應鏈重新洗牌的時候佔上風。 對中國製造業來說，這種靠AI撐起來的「數據加算法」模式，不光能幫那些中小工廠跳出「只能做代工」的困局，更能把咱們「工業體系全」這個大優勢，變成在全球供應鏈裡說了算的本事。這麼一來，全球供應鏈也慢慢從「扎堆在一個地方生產」變成「靠數字連在一起高效協作」了。 從中國到全球，供應鏈的「去中心化」革命 而在全球範圍內，供應鏈都在悄悄變樣——以前是層層管著、一個中心說了算，現在慢慢變成了大家各有各的職能，互相配合著來。而這場大變樣的背後，最關鍵的推手就是AI。 想像這樣一個場景——深圳的電子元件工廠接到來自巴西的定製化訂單，系統自動生成包含質量檢測標準、付款條件和物流路線的智能合約，貨物離開生產線時區塊鏈就完成支付結算，整個過程像網購一樣簡單直觀。這種看似科幻的場景，其實在阿里巴巴國際站的跨境貿易中已經初現端倪，去年該平臺就有超過三成的交易開始應用區塊鏈存證技術，實現了全流程的透明化與自動化。 現在，技術的底層邏輯正在發生質變。5G結合AI視覺算法讓跨國遠程質檢成為可能，AI算法能實時分析全球14個港口的擁堵情況，物聯網設備回傳的貨櫃溫溼度數據經AI分析後可提前預警風險……傳統供應鏈的「金字塔」結構正被徹底解構。這種變革帶來的不僅是流程簡化，更是價值創造模式的根本性轉變——過去依賴跨國物流公司和銀行的「中間層」正在消失，生產端和消費端通過。AI驅動數字網絡直接咬合。 然而，這場革命的推進遠比想像中更加複雜。在東莞的製造業集群中，我們能看到兩種截然不同的圖景並行：某家年產值5億的電子廠斥資800萬搭建工業網際網路平臺，卻因管理層對數據可視化系統缺乏理解，導致系統淪為擺設；而隔壁的模具廠則用300萬改造費用實現設備聯網，通過實時監測刀具損耗率，就將生產效率大幅度提升。 這種差異折射出轉型的深層矛盾——當數位化需要重構組織架構時，很多企業發現最大的障礙不是技術本身，而是組織慣性。實際中通常會出現花了幾個月時間搭建ERP系統，但員工習慣了手工操作，推廣難度很大。此外，數據安全和隱私保護問題也日益凸顯，如何在開放共享與風險控制之間找到平衡，是行業面臨的共同挑戰。 這些現實困境揭示：去中心化不是簡單的技術疊加，而是需要同步重構商業規則、組織文化甚至權力關係的系統工程。 供應鏈的「活」與「變」 當供應鏈「活」了起來，中國製造乃至全球產業網絡的協同與進化，才真正擁有了面向未來的無限可能。 這場由數據與算法驅動的變革，正在重塑全球供應鏈的底層邏輯——從「效率優先」轉向「韌性優先」，從「成本控制」轉向「價值共創」。 過去由跨國企業主導的垂直供應鏈，正在演變為一種網狀生態。深圳無人機企業通過開放AI算法接口，吸引全球開發者為其改進飛行控制系統，使產品響應速度提升30%；蘇州的紡織廠將柔性生產線接入AI雲平臺，成為服務十幾個國家設計師品牌的「雲製造」節點，實現按單生產的毫秒級調度。這種轉變帶來的不僅是效率提升，更是價值創造邏輯的根本變革：當每個參與方都能通過數據貢獻獲得收益分成，當創新成果能在全球範圍內即時復用，供應鏈就變成了持續進化的生命體。 從大趨勢來看，AI正在悄悄改變供應鏈創造價值的方式。過去，資源怎麼分配，基本都是行業裡的大公司說了算；現在，AI的「分布式智能」慢慢接過了這活兒——算法會盯著實時數據，靈活調配產能、優化物流路線、提前預判需求，哪怕是很小的生產單元，都可能在這個過程中變成創造價值的關鍵節點。 這種變革的深層意義在於，全球供應鏈的競爭早就不拼規模大小了，而是比誰的AI算力強、處理數據快。誰能更快練出精準的預測模型，誰能更高效地把各地的數據串起來，誰就能在現在這個講究靈活、能定製的全球市場裡搶得先機。 不過，AI推動供應鏈升級，也不是沒遇到難題。比如得建立跟AI匹配的數據歸屬和交易規則，得培養既懂生產工藝又懂算法的多面手，還得琢磨怎麼讓不同文化背景的人用AI好好配合。就像深圳華強北的轉型，從以前的手工焊接小作坊，變成現在涵蓋設計、測試、融資的全鏈條數字生態，每一步突破都離不開AI技術進步和制度創新的相互帶動——算法在優化生產流程的同時，也逼著管理模式改成了「人和機器一起協作」。 在未來的產業圖景中，AI會變成供應鏈的「神經中樞」：工廠設備靠AI自己協調幹活，物流網絡跟著算法隨時調整路線，甚至消費者幾個月後想要什麼，AI都能提前半年算出來。等每個生產單元都連上AI驅動的數字網絡，整個供應鏈會變得特別有韌性，充滿活力。這可不只是技術更新換代那麼簡單，更是全球產業格局朝著「智能協同」時代走的必然結果。 (作者劉典為復旦大學中國研究院副研究員，清華大學人工智慧國際治理研究院戰略與宏觀項目主任，新著《杭州模式：DeepSeek與中國算谷》2025年5月由中信出版集團出版)
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