海口「三港」將於16日19時至17日5時停運
2025-12-20 08:37 5,579次浏览前不久，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)
琉璃河遺址位於北京市房山區琉璃河鎮，是燕山南麓目前已知面積最大的西周時期遺址，也是目前國內發掘時間最長、發掘規模最大、發掘內涵最豐富的西周封國遺址。 自1945年被發現以來，琉璃河遺址歷經多次大規模考古發掘工作，陸續出土了大量精美的青銅器、漆木器、玉石器、原始瓷器、陶器等，其中包括首都博物館的「鎮館之寶」——堇鼎、伯矩鬲。2025年4月，琉璃河遺址入選2024年度全國十大考古新發現。 ——編 者 從北京市中心向西南車行約40公裡，再穿過一段田間小路，就到了琉璃河遺址城北發掘區。 「經過歷時約3年的勘探和發掘，我們發現了外城壕和外城牆，明確了琉璃河遺址外城的存在。」北京市考古研究院館員、琉璃河遺址考古發掘現場負責人王晶介紹，「根據外城壕的位置推測，城址規模由原來不到60萬平方米擴大到約百萬平方米。外城壕內堆積層多達12—16層，通過對這些堆積層的研究觀測，可以追溯外城從建設到廢棄的過程。」 反覆現場發掘證實北京3000餘年建城史 在北京考古史上，琉璃河遺址發掘次數之多、時間之長，僅次於周口店遺址。 1945年8月，中國銀行派工作人員吳良才調研琉璃河水泥廠投資建設情況。途經董家林村，他穿過一片明顯高出周圍的臺地，看到地面陶片俯拾皆是。受其哥哥、中國考古學學者吳金鼎的影響，吳良才對考古很感興趣。他撿回一大包陶片，拿給當時在北平研究院史學研究所工作的蘇秉琦看。 看到陶片，蘇秉琦立即判斷可能是商周的東西。蘇秉琦曾說，「如果沒有吳先生的發現，就不會有後來琉璃河遺址的發掘。」 1962年，時任北京大學歷史系考古教研室主任的蘇秉琦，在安排學生考古實習時，又想起吳良才提供的線索。在他提議下，北大教授鄒衡帶領學生與北京市文物工作隊(現北京市考古研究院)合作，到琉璃河的劉李店、董家林等地開展小規模試掘。聯合考古隊挖開幾條探溝，發現了些許灰坑和大量西周時期的陶片。北京市文物工作隊將這次成果寫進報告，發表於《考古》1963年第3期上。這是關於琉璃河遺址最早的一篇研究文章。 此後，北京市文物工作隊、北京大學考古學系、中國科學院考古研究所(現中國社會科學院考古研究所)等單位對琉璃河遺址前後開展了5次大規模發掘。 「我1972年進入北大考古專業讀書，和班上40多人一起去了琉璃河參加田野實踐。」曾任北京市文物研究所副所長的趙福生回憶，當時他們住在董家林村一座四處透風的大廟裡，晚上睡大通鋪，點煤油燈照明。經過幾個月努力，都沒有發現有價值的東西。趙福生說：「但鄒衡先生還是堅持這裡就是西周燕國的始封地，提出『一定要保護好』。」 轉眼到了1973年春天，聯合考古隊再次啟動對琉璃河遺址的發掘。這一次，由於發掘範圍更大，幾年內，就陸續發現了69座墓葬及車馬坑，包括燕侯級的202號大墓，出土了堇鼎、伯矩鬲等珍貴文物。經過專家認定，基本確定琉璃河遺址就是燕國的始封地。 1986年11月29日，考古隊員在1193號大墓墓坑東南部的泥水中，發現了兩件鏽蝕嚴重的青銅器，一件是罍，一件是盉，這個發現使大家倍感興奮。經過兩個多月的除鏽工作，器物內部的銘文顯現出來，這一罍一盉中均刻有相同的43個字，其中最關鍵的5個字是：「令克侯於匽」，實證周王曾命令燕侯克到燕地為諸侯。至此，琉璃河遺址作為西周燕國始封都城的地位得以確認。 1995年，趙福生出任琉璃河考古隊領隊，對燕都古城的城址、宮殿區、祭祀區等進行了補充發掘；夏商周斷代工程啟動後，根據天文推算、文獻、碳14測年等方法推斷，燕國的始封之年在公元前1045年前後，證實北京有3000餘年建城史。 多學科合作還原最早的「北京城」 2019年，北京市考古研究所(現北京市考古研究院)聯合北京大學、中國社會科學院考古研究所、北京聯合大學、首都師範大學等單位，重啟琉璃河遺址考古工作。 發掘現場，聚集了考古發掘、文物保護、科技考古人員等，多學科合作在本次考古發掘中發揮了重要作用。大家共同研判文物保護方案、決定提取方法、制定取樣計劃。隨後開展的動物考古、植物考古、有機質殘留物分析、銅器溯源、碳14測年、同位素分析、人類全基因組測序等，均取得階段性成果。 碳14測年顯示，外城壕啟用於西周早期，西周中期前被廢棄。外城的發現證實琉璃河城圈結構至少為雙重，改變了學界對西周燕都城市複雜性的傳統認識。這是西周封國遺址考古中首次發現雙重城垣，其城圈結構和城牆方向與西周早期的王朝中心周原遺址相似。王晶認為，這說明西周時期王朝的中心和封國在城市設計上的理念是一致的。 在外城壕的堆積層裡發現了8座祭祀牛坑。經過動物考古鑑定，這些牛大多在2歲半到3歲半之間，推測為祭祀用牲。 走進琉璃河考古工作站的標本室，一個個塑料盒中存放著粟、黍、小麥、大豆、大麥等炭化植物種子。「我們要收集大量土樣，才可能選出少量植物種子。」考古隊員安妮娜介紹，要用浮選機一遍遍「淘洗」，再利用高倍數顯微鏡判別品種。研究表明，燕人以食粟、黍為主，可見西周時期琉璃河一帶為較典型的北方旱作農業。 此外，琉璃河遺址首次建立了考古地理信息系統，將遙感考古、航空攝影、電法物探、勘探和發掘的成果「繪」在一張圖上，建立遺蹟三維模型。基於三維測控網，在空間坐標系中準確記錄每個遺蹟的位置、大小和形狀。 「琉璃河遺址的考古工作是『老遺址新收穫』的典型代表，其經驗值得推廣。」西北大學校長、考古學家孫慶偉說，3000多年來，北京從邊緣據點到大國首都，其發展歷程是中華文明多元一體的生動寫照。從這個角度來看，琉璃河遺址發掘研究的意義遠超一城一地。 零距離感受考古魅力，講好北京「城之源」故事 時至今日，燕都和燕文化仍有許多歷史謎團待解。 「考古工作仍在繼續，一批90後、00後考古隊員挑起了大梁。」北京市考古研究院院長張中華介紹，「我們制訂了中長期規劃，將通過一系列多學科課題研究，破譯文明密碼，填補研究的空白。」 「考古發掘一旦開工，一天也不能停工，加班是常態。」王晶坦言，她家住天津，經常一年到頭都沒空回家。有一年大年三十，團隊仍然忙著整理髮掘記錄。經過院領導再三催促，大家才匆匆返鄉，沒過幾天，又提前返回考古工地。雖然工作辛苦，但王晶說：「當在土層中找到一個個歷史遺蹟片段，所有的付出都是值得的。」 除了考古發掘，這些年輕的考古隊員還在嘗試用各種方法向人們闡釋琉璃河遺址的歷史文化價值，講好北京「城之源」的故事。 在勘探現場觀察土樣，記錄信息；走進模擬探方，挖掘文物復原品；在北京考古遺址博物館琉璃河遺址館區，學習青銅製作工藝……作為北京公眾考古季的創新活動之一，2022年至今，共有數十組家庭受邀走進琉璃河遺址考古發掘現場，零距離感受考古的魅力。 在琉璃河遺址國際田野考古學校，來自美國、加拿大等國的外國學生參與田野考古實踐、學術研修活動。作為考古學校的指導教師，安妮娜精心編寫了英文考古術語詞典。「在教學實踐中，我們努力讓外國學生了解中國考古學的新理念和新方法，同時我們也藉此機會了解國際考古學的新動態。」安妮娜說。 2025年3月，北京市房山區聯合北京市文物局公開徵集琉璃河考古遺址公園核心區建設規劃設計方案。未來，一座體現中國特色、中國風格、中國氣派考古學的考古遺址公園將呈現在世人面前，成為人們觸摸歷史、感悟文明的重要場所。 延伸閱讀 琉璃河遺址將北京建城史推進至3000餘年前 琉璃河遺址位於北京市房山區琉璃河鎮大石河北岸，分布範圍約5.25平方公裡，包括董家林、黃土坡、劉李店、立教、洄城等地。 琉璃河遺址的發掘，對周初封燕問題的認識，起到了關鍵作用，不但指明了《史記·燕召公世家》記載的「周武王之滅紂，封召公於北燕」中北燕封地的具體位置，還展現了最初的「北京城」的樣子。它將北京建城史推進至3000餘年前，是目前北京地區考古發現的最早的城市文明源頭，稱之為北京「城之源」。
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