「再造一個新廣東」，底氣何來？
2025-12-21 23:05 9,857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)
長沙晚報全媒體記者 周輝霞 在仲夏與初秋交替之際，長沙淡水水產市場銷售主角也在悄悄地更替。記者12日在長沙多個農貿市場看到，小龍蝦產銷進入傳統尾季，旺盛的市場供需關係推動其價格上演「最後的狂歡」。與此同時，大閘蟹的「先遣部隊」六月黃已悄然登場。這一季節性波動不僅是消費習慣的自然選擇，更折射出農業經濟運行的深層規律。 小龍蝦尾季價格逆勢上揚 「現在還不買，再要吃新鮮的小龍蝦就要到明年了。」在馬王堆海鮮市場裡，面對詢問小龍蝦的顧客，攤主們都試著用這句話來打動買主。 與記者五六月份逛市場看到的場景不同，當天的馬王堆海鮮市場內廣場門店外的攤位區，小龍蝦攤位的「瘦身」格外顯眼。 旺季時，這一片區域的小龍蝦攤位有百來米長，售賣聲此起彼伏，前來挑蝦進貨的顧客也是甚為熙攘。 而現在，內廣場只有東北角門店外有七八個攤位在銷售小龍蝦。攤主們在一個個泡沫箱上蓋著浸溼的毛巾，用來抵抗炎熱的高溫，看到顧客上前諮詢，便戴著橡膠手套攪動蝦箱，蝦群又開始躁動起來。 旺季不愁賣的攤主們，要遊說打動挑貨的顧客，原因是小龍蝦的價格漲了不少。「這些蝦好利索，肚皮上乾乾淨淨，都是從湖北過來的。」受訪的李姓攤主分別說出了她身前幾款蝦的價格：三四錢的蝦，現在32元到40元錢一公斤；八九錢的「大個頭」，90元到100元一公斤。 「價格比6月貴了50%左右，個頭都相對比較小，現在買小龍蝦是真不划算。」在火星社區開餐館的李師傅點評當下的小龍蝦品相，坦言只準備採購10公斤中等個頭的，以保持菜單品種的豐富性。 旁邊海產店鮮活價優的海蝦則讓小龍蝦的「高貴」更加突顯。記者看到，鮮活的大明蝦60元一公斤，中等個頭的羅氏蝦、九節蝦100元一公斤，與頂級小龍蝦價格持平。「海蝦價格更實惠，肉質也更飽實，買回家做起來還方便。」消費者李女士如此選擇。 記者查閱資料了解到，小龍蝦這種價格「翹尾」現象在其他主產區也是普遍出現。報導顯示，1兩以上的「炮頭蝦」在武漢部分市場甚至賣到170元/公斤，較5月中旬上漲超100%。 記者在採訪中了解到，價格「翹尾」的核心原因在於供應端的結構性收縮。每年6月，「蝦稻共作」模式的稻田蝦集中上市後，7月起市場主流轉為養殖成本更高的池塘精養蝦。這類蝦的養殖周期長、產量低，且受夏季高溫影響，運輸損耗率從5月的15%升至25%以上。湖南南縣養殖戶李師傅向記者表示：「現在每天只能捕撈200斤左右，不到旺季的三分之一。」 與此同時，消費端需求並未同步減少。在餐飲界，小龍蝦已經成為一個品類賽道，是不少餐飲門店的「網紅大單品」，特別是夏季的夜宵市場裡，小龍蝦是絕對主角。餐飲市場的需求不減，而供應端的輸出式微，供需矛盾下價格自然水漲船高。 「六月黃」接棒水產市場主角 市場需求的空白從來不乏佔位者。在今年的小龍蝦市場逐漸落幕的同時，大閘蟹的「先鋒軍」六月黃已悄然走在了C位。 這種變化體現在商家宣傳的招牌上。在馬王堆海鮮市場銷售小龍蝦攤位的招牌寫著的都是「六月黃上市」。 六月黃，其實是大閘蟹的「童子蟹」。每到農曆六月，一部分剛經歷完蛻殼的雄性大閘蟹，因為肉質鮮嫩、蟹黃多、味道鮮，而被端上餐桌。記者看到，網袋裡一隻只青灰色的蟹殼，露出飽滿的腹部。與小龍蝦按斤稱重不同，這裡的六月黃按只售賣：小個頭的10元一隻，手掌大小的則要18元到20元一隻。 「兩三隻就能做出一碗河鮮，現在正是吃六月黃的季節，銷售特別好，早上剛到200隻，現在只剩三四十隻了。」攤主李師傅指著泡沫箱裡剩餘的六月黃說。 市場數據顯示，六月黃的接捧勢在必然。小龍蝦價格攀升，尋找一款時令又性價比更高的水產品，消費的選擇成就市場趨勢。 馬王堆海鮮市場的相關負責人介紹，六月黃的上市周期恰好填補了小龍蝦退市後的市場空窗期。按照養殖規律，大閘蟹預計8月中旬起陸續上市，屆時水產市場將完成從「蝦季」到「蟹季」的平穩過渡。 供需動態平衡驅動價格波動 供需市場的變化，一直是農產品價格波動的主導因素之一。 縱觀近年來小龍蝦市場的價格曲線，「兩頭高、中間低」的走勢與其生長周期線緊密重疊：2月至4月和7月至10月是小龍蝦的繁育期，市場供應短缺而致價格高企。6月和7月是集中上市期，百來元就能追逐到小龍蝦自由。 此外，天氣因素以及養殖結構調整也同樣是較大的市場供需影響因素。多年前，在兩湖地區的洪澇災害讓小龍蝦流離失所，蝦農產量銳減。在主產區江蘇，小龍蝦養殖面積在去年減少了15%，導致今年的市場供應缺口擴大。 其實，面對市場的周期性波動，小龍蝦產業鏈上的多個環節都在探索破局之道。例如，在養殖環節，湖南的主產縣南縣通過「錯峰」策略，大力探索冬季池塘養殖小龍蝦，解決冬季市場供應問題。湖北潛江等地的養殖戶則將部分稻田蝦養殖周期延長至8月，利用尾季高價提升收益。 在加工環節，企業在產品創新上加速突破，將小龍蝦預製菜從B端推向C端。國聯水產旗下的小霸龍、安井食品旗下的洪湖誘惑、頤海國際旗下的筷手小廚等品牌紛紛布局電商，為消費者提供了多種口味的小龍蝦預製菜，讓小龍蝦消費周期從3個月延長至全年。而這種產業鏈的縱向延伸，有效平抑了鮮活蝦市場的價格波動。 對於消費者而言，水產市場的「接力賽」提供了多元選擇，豐富的餐桌花樣。當蝦蟹同席傳遞著江河湖海的鹹甜鮮時，我們能夠感受到每一款河鮮價格的起起伏伏，是養殖者、經銷商、餐飲經營者與千千萬萬的消費者，共同書寫見證的水產經濟發展歷史。
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