（成都世運會）商春松晉級跑酷女子自由式決賽
2025-10-23 16:50 7,531次浏览北京8月8日電(記者 張曦)在最近的一次公開亮相上，陳佩斯回應了自己長期沒演電影的原因。 「找不到機會，那時候主要是黃渤在熒幕上霸佔著呢，所以沒我什麼事，我感覺自己好像被淘汰了一樣。」 一旁的黃渤光速澄清：「你說的那是沈騰。」 圖片來源：截圖自四川觀察 確實，內地喜劇電影這十年，屬於沈騰。 評判一部電影是否好笑，甚至還誕生過一個引發爭議的量詞：含騰量。意思是，這部片子裡沈騰出場的時間有多少？佔比多少？只要他出現，就意味著笑點和票房的保障。 而這一切，還要從十年前那部橫空出世的票房黑馬《夏洛特煩惱》說起。 電影《夏洛特煩惱》海報 1 2010年，天涯論壇有一篇熱帖—— 「如果有一天醒來，發現現在經歷的一切只是一場夢，而你還在高中的課堂上睡覺，陽光灑進來，眼睛眯成一團。」 閆非和彭大魔看到這段話後，靈光一現：這不就是每個成年人的白日夢嗎？於是他們寫了個話劇，後來又編成電影。 故事很簡單，如果用當下盛行的短劇風來取標題，就是「重生之我在內娛當頂流」。 一個事業失敗的中年男人，在初戀婚禮上喝醉，一覺醒來回到高中，擁有了前世記憶，於是開始「開掛式人生」，靠「未來信息差」成為頂流男星，還不費吹灰之力就追到了年少夢中情人秋雅。 沈騰飾演的夏洛穿越回高中一路「開掛」 但《夏洛特煩惱》真正的厲害之處，不僅是「爽文」設定，而在於它把一個荒誕不經的夢境，拍得既荒唐又扎心，既好笑又落淚。 夢境裡，夏洛終於成為了想成為的人，卻發現那個世界不值得留戀。他錯過了深愛自己的冬梅、失去了從小一起成長的朋友，淪為一個道德破產、孤獨無依的「娛樂怪物」。 一個夢，把他拉回從前，卻也逼他看到自己的人生裂縫。 這才是《夏洛特煩惱》的厲害之處。它不是「重生變首富」，而是「重生後發現自己錯得更徹底」。 它笑著打開門，卻哭著關燈。這種情緒結構，在當年的國產喜劇裡，是第一次出現。 《夏洛特煩惱》截圖 2 2015年的國慶檔競爭格外激烈。 大家靜待陸川的《九層妖塔》與徐崢喜劇電影《港囧》，以及劉德華主演的《拯救吾先生》一決高下。 相比之下《夏洛特煩惱》是一部「三無」影片——沒有大導演、沒有大明星、沒有大預算。 閆非、彭大魔曾試圖找那英客串，但被婉拒，無奈只好找模仿秀演員「平替」。 然而就是這樣一部無人看好的電影，卻意外改寫了國產喜劇的格局。 《夏洛特煩惱》裡，「重生」的夏洛參加了節目「中國好嗓門」 此後十年，馬麗成為中國影史第一位累計票房破200億的女演員，而沈騰則成為中國影史首位票房破350億主演。 而最初給導演靈感的天涯論壇，早已悄然關停，時代更迭得令人唏噓。 《夏洛特煩惱》票房爆火後，魯豫問沈騰「在你的預想中嗎？」 沒想到沈騰的回答卻是——「為什麼賣這麼多錢，我們大多數參與這個電影的人也沒有那麼興奮，我們說白了對名利看得挺淡。這事兒還別不信，不信的話不能在話劇圈裡一紮扎這麼多年。」 後來沈騰在接受央視採訪時也提到，很多人覺得演員這碗飯好吃，雖說「老天爺賞飯吃」，但更多靠的是努力。大學畢業後，沈騰選擇去剛成立不久的話劇團開心麻花，身兼演員和副導演，每天大家都湊在一起，反覆打磨臺詞裡的每個包袱。 除了沈騰，馬麗、常遠、艾倫……這群開心麻花的演員們，當時的他們儘管不是傳統意義上的「帥哥靚女」，卻憑藉千場舞臺經驗打磨出來的喜劇感、真誠，把原本「中二」的劇情演出了層次。 《夏洛特煩惱》截圖 如果《夏洛特煩惱》換一組明星陣容，很難想像最終結果。 3 十年過去，開心麻花已在國產喜劇界站穩了腳跟。 他們試圖複製《夏洛特煩惱》的成功，不斷推出新的電影——《西虹市首富》《羞羞的鐵拳》《獨行月球》《超能一家人》……在收穫高票房的同時，也陷入了低口碑的圈錢爭議。 而《夏洛特煩惱》的熱度沒有退場，反而在短視頻時代被反覆二創。 《夏洛特煩惱》口碑領先開心麻花出品的很多影片。 形容一個人喧賓奪主時，網友們第一個想到的梗總是「人家秋雅結婚，你擱這又唱又跳的……」 形容知識進不去大腦時，大家總會提到「馬冬什麼？什麼冬梅？馬什麼梅？」 這些臺詞之所以能被反覆引用，甚至成了某種「社交密碼」，因為它們並不止於笑料，而是大家發現，《夏洛特煩惱》其實講的是每個成年人心裡隱藏的那段「如果當年」。 《夏洛特煩惱》截圖 在影片的評論區裡，網友們仍在分享N刷的心得： 「十年之後再看，我們或許笑得更克制，但哭得更真誠了。」 這正是好電影能穿越時間的真正能力。一部作品的價值，不只在當下笑了多少，而是過了十年，它依然能說出你現在的困惑和情緒。 每個成年人心裡都有一個「夏洛」——想彌補錯過的青春，想逆轉失敗的命運，想追當年不敢追的人。但更多時候，我們終究還是會在現實裡醒來，去面對那個並不完美、卻真實存在的自己。 畢竟，人生沒有彩排，更沒有重生。我們唯一能做的，是珍惜眼前人，接受現在的自己。
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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