畢業生離校，就業服務「不斷線」
2025-12-29 17:44 3,624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)
英國劍橋大學碩士竟然在上海動物園當飼養員？這種反差感讓「00後」姑娘馬雅受到了前所未有的關注。多數人關心她「低就」的動機，沒有意識到年輕人「為愛發電」的勇氣和執著。選擇熱愛做什麼工作，熱愛是關鍵，與自己是哪所名校畢業的無關。優秀的學歷只是讓馬雅們有了更多「選擇熱愛」的主動權。查看馬雅的學歷，就會發現名校光環下容易被忽視的熱愛——從南京外國語學校畢業後，馬雅前往英國深造，本科讀生物科學專業，碩士階段在劍橋大學，攻讀的正是獸醫學。「我從小就喜愛動物，渴望和它們打交道。」馬雅身邊的親朋好友沒有相關從業經歷，或許是天性使然，五花八門的電視節目裡只有自然紀錄片能夠把她「吸」在椅子上。別的孩子去動物園走馬觀花，她卻在喜歡的動物展區裡捨不得離開。就連她的業餘愛好也和動物有關，會攀巖的馬雅說自己很羨慕巖羊，羨慕它們在巖壁上的自信和淡定。喜歡跑步的她最愛的體型較大的貓科動物，例如獵豹、猞猁。不難猜，她喜歡它們矯健的身姿。「這個懶洋洋的是小白，喜歡吃雞蛋，補充蛋白質。」站在展區裡，指著趴在樹上的一隻小熊貓，馬雅一眼就認出了它，其他10隻小熊貓，她也能準確看出每隻的特徵，並分別叫出它們的名字。業餘時間，遊客常常在鄉土動物區或「動物奇妙夜」自然導賞活動中看到擔任副領隊的馬雅，她願意和大家分享動物的知識和趣事，這也是因為熱愛，別無其他。馬雅在英國求學期間。 受訪者供圖馬雅給小熊貓餵午餐。 陳璽撼攝夢中情崗覺得劍橋大學碩士去動物園是「低就」，這一想法折射出傳統動物園的身份認知困境——人們認為，傳統動物園的主功能是展示遊覽，只要把動物養活養好就行了，似乎沒什麼技術含量，不需要那麼高的學歷。然而，真正謀求長遠健康發展的動物園，早已不是養活養好動物那麼簡單。「以前是餵飽、餵好，現在是餵得健康，所以去年我們減少了水果用量，補充更多動物在野外生境會食用的食物。動物園採購的水果在種植時是為人考慮，追求甜度，動物不好多吃。」上海動物園副園長馬強舉了一個飼料的例子，怎樣的食物是野生動物在「老家」經常吃的？「菜譜」具體內容是什麼？遷地保護環境下，一些食物難以尋覓，加入本地食材的話，什麼種類和配比才是「黃金比例」？要搞清楚這些問題，就要跳出傳統獸醫學的範疇，招納營養學、生態學等方面的人才。又比如近期剛啟動的熊山展區改建項目，如何找到保障動物福利與優化科普遊覽體驗的平衡點，以及從根本上杜絕遊客投餵的行為，還需要建築設計等專業人才的支撐。近年來，上海動物園動物繁育種類每年維持在70種以上，成為國內唯一實現四大類人猿（大猩猩、猩猩、黑猩猩、長臂猿）都有繁育的動物園，靠的是在動物遺傳學、繁育學、行為學等領域長年的積累。所以，動物園早已不是上世紀徵地工、技校生「拿來就能用」的狀態。尤其是近十年，隨著一批老同志的退休，上海動物園的職工隊伍加速新陳代謝，目前飼養員隊伍的平均年齡已經降到36歲，152位飼養員及相關工作人員，學歷為本科及以上的比例達到74%。在上海動物園，像馬雅這樣的高學歷人才並不罕見，還有來自美國康奈爾大學、澳大利亞墨爾本大學的海歸，國內知名高校、重點專業的畢業生就更多了，以至於近幾年上海動物園推出的「野生動物飼養繁育崗」越來越吃香，被不少年輕人視作「療愈聖地」「夢中情崗」，競爭激烈。高素質年輕人才的聚集，正是動物園轉型升級的積極信號。馬雅在上海動物園鄉土動物展區講解亞洲小爪水獺的生活習性。 陳璽撼攝「三分鐘熱度」過後，每天伺候「毛孩子」其實挺枯燥的，這就需要強大的熱愛來支撐，引導有衝勁的年輕人「找事幹」，參加科研項目、提出合理化建議等，謀求未來更好的發展。 陳璽撼攝這裡「不一樣」這種變化，渴望成為飼養員的馬雅早已察覺，2023年入職後，動物園還是給了她不少驚喜。首先是輪崗，在上海動物園，六大「部門」幾乎兩到三個月就要換一個。「食草、食肉、靈長類動物我都養過，最近又換到了繁育中心，學習怎麼幫助動物受孕，還要會助產，幫動物哺育幼崽或人工奶娃等等，太有趣了！」馬雅坦言，紙上得來終覺淺，這下真是「劉姥姥進了大觀園」，感覺自己有太多功課要補上。其次是科研，所有年輕飼養員每年都要給同事、前輩上一堂「公開課」，講述自己在飼養工作中的發現和心得。如果想進一步鑽研的，還可以申請園級課題。就在最近，馬雅壯著膽子，給臺下的「老法師」們講了自己在飼養營養學方面的一些見解，得到了肯定和鼓勵。她還和同事朋友研究起了小熊貓抓握食物是用左手還是右手。她說：「大多數哺乳動物的前肢都擁有正常的五根手指，只有小熊貓等少數動物進化出了『偽拇指』，更好地抓握食物，但小熊貓有的用右手，有的用左手，我們好奇這是不是一種進化策略。」雖然搞清楚小熊貓是左撇子還是右撇子在現階段未必有很實用的價值，但動物園鼓勵年輕人去嘗試，這讓馬雅覺得，現在的飼養員真的不一樣了，只要有熱愛、有想法，就能有很好的發展。時至今日，仍有許多人覺得動物園沒有存在的必要。對此，成為「不一樣」的飼養員的馬雅有了更深入的看法。她參加了上海動物園和成都動物園合作的豚鹿野放項目，這種國家一級保護動物主要分布在我國西南地區，但圈養種群主要集中在這兩座動物園，把它們養得健康並訓練得能夠獨自適應野外環境，是動物園的職責，也是圈養野生動物回歸自然的必要前提。馬雅說，動物園的最重要功能是保育動物並促進人與自然和諧共生，很多在野外絕跡的動物最後的「火種」就保留在動物園，幫助它們恢復並壯大種群，最終回歸曾經的樂土，這是動物園存在的意義之一，也是她想做的事。馬雅在社群丰容展區前觀察「同一屋簷下」的蓑羽鶴和小熊貓，蓑羽鶴遷徙地與小熊貓的野外生境有一定重合，而且蓑羽鶴是鶴類中體型最小的，攻擊性相對較小，這些條件有利於兩種動物和諧相處，這種多物種的交流有助於動物的健康。 陳璽撼攝
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