（抗戰勝利80周年）愛國僑領蟻光炎：為抗日捐軀 留下「中國必定勝利」遺言
2025-10-27 06:30 3,394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)
在貴陽，地鐵3號線串聯起花溪公園、貴陽孔學堂等數十個景點，遊客們絡繹不絕，感受著城市軌道交通帶來的便利。 每當跟隨熙熙攘攘的人群走進地鐵3號線，歐陽彬彬格外興奮。歐陽彬彬是中鐵六局交通分公司盾構掘進隊長，2019年他跟隨團隊來到貴陽，在這裡開啟一場地下攻堅之旅。 「貴陽地鐵3號線是國內首條在喀斯特地貌上採用盾構法建設的地鐵線路。在這裡施工，就像是在『豆腐渣裡打洞』。」歐陽彬彬回憶當年地鐵建設的艱辛，依然歷歷在目。 像歐陽彬彬這樣的90後青年，在團隊中還有不少，他們在施工過程中，努力以新技術攻關難題。該工程被貴州省建築業協會評為2024年優質工程。 工欲善其事必先利其器 貴陽以喀斯特地貌聞名，奇秀的風光吸引了來自八方的遊客，然而複雜多樣的地質條件，也給當地修建地鐵帶來巨大困難。即便是具有豐富盾構施工經驗的「地下尖兵」，也得一步一腳印，摸著石頭過河。 「全斷面硬巖高達98.6%，且溶洞密布，要在這樣的地質條件實施盾構施工，此前國內並無案例參考。」針對地質專家提出的質疑，歐陽彬彬堅定應答，「攻堅『喀斯特』，我們需要量身打造更強的盾構機，啃下全斷面硬巖這塊『硬骨頭』。」 硬巖掘進盾構施工速度慢，對刀具的磨損比較嚴重，歐陽彬彬牽頭設計優化了盾構機最前端的刀盤和刀具，以TBM形式配置了6把18寸中心雙聯滾刀、35把18寸單刃滾刀。這樣小刀間距的設計，不僅提升了刀具與巖層的接觸面，更增強了盾構機的破巖能力，讓盾構機能夠在硬巖地層順利掘進。 「不僅如此，刀具也必須改良，要提升耐磨性和適應性，否則開倉換刀不僅費時，還會增加掘進成本。」每掘進一環，歐陽彬彬便帶著卡尺鑽進隧道掌子面測量刀具磨損情況，及時調整下一環的掘進參數，改造的盾構機24小時掘進距離達到10餘米。 2019年9月，量身打造的「黔進號」盾構機在師範學院站至東風鎮站試驗段始發。2020年5月29日，盾構機順利出洞，填補了喀斯特地貌上盾構施工的空白。這一盾構施工技術，也在全線得到推廣應用。 2022年，歐陽彬彬被授予貴州省五一勞動獎章，他的先進事跡成為身邊職工學習的榜樣。 「豆腐渣裡打洞」 溶洞、暗河、高度差……盾構機長呂串串在施工過程中發現，當地的地質環境遠比想像中複雜。盾構機掘進稍有不慎就可能造成溶洞坍塌，甚至會被「吞食」。 當時不到30歲的盾構機長呂串串善於鑽研和思考，他說：「提前探清盾構機掘進前端的溶洞位置、大小等情況，對施工而言尤為重要。」 呂串串經過不斷嘗試，在日常應用於煤礦勘探的HSP探測系統上找到了靈感。他將HSP探測系統應用到盾構機上，盾構機便如同「車載導航系統」一樣，能夠準確獲悉前方的地質情況，精準探測溶洞位置和大小，並及時反饋給技術團隊制定應對措施。 短短1109米的試驗段隧道，找出了200餘處溶洞、溶溝等異常地質。技術團隊根據探測反饋的數據，制定了針對性強的解決措施，從而有效避免了因溶洞坍塌、地面沉降等次生災害對地鐵施工帶來的影響。 溶洞解決了，但是豐富的地下水又成了新的難題。掘進過程中如果不小心觸動相關水源體，水壓一旦超過巖體強度，地下水將直湧或突破巖體湧入施工現場，後果不堪設想。呂串串應用了盾尾間隙自動測量系統，在盾構機上加裝了真空泵、可伸縮式撐靴等防水技術，有效化解湧水風險，確保盾構機順利下穿貴廣高鐵一級風險源。同時，在主機隔板設計排水孔，有效減少螺旋輸送機湧水量，在掘進過程中加強盾尾防水，有效防止了灰巖地層噴湧。 2021年，呂串串在貴州省技能大賽中嶄露頭角，並獲得貴州省技術能手稱號。 毫米級的穿越挑戰 盾構機頂部與高鐵橋基僅有13.2米間距，每天有150趟列車呼嘯而過。下穿貴廣高鐵的24小時被大家稱為「心跳時刻」，所有人的心都提到了嗓子眼。 駕駛盾構機下穿貴廣高鐵的王付強，是一名1993年出生的年輕機長。雖然年輕，但面對盾構掘進的各類難題卻成竹在胸。 王付強帶領掘進班組，通過超前地質預報技術，提前對沿途16處溶洞溶溝進行了注漿填充，確保了隧道管片與隧道壁土體密實相接，為地面提供了堅實支撐。最終，他將穿越段沉降值控制在0.63毫米，僅有一根訂書針的厚度。 完美的數據，得益於大量的實踐和付出。盾構機掘進過程中，前端刀具「咬碎」巖石層後，會產生大量的渣土，如果不及時清運，將會淤積在盾構機的土倉內，影響盾構機掘進。如果打開密封土倉清理渣土，也會造成地表發生沉降。此時，作為盾構機「腸道」的螺旋輸送機和皮帶，必須及時將渣土往外運輸。然而，螺旋輸送機及皮帶對噴湧出富水的泥沙渣土難以全部「消化」運輸，於是王付強立即在皮帶端頭通過焊接擋板、增加擋泥帘布、適當提升皮帶坡度等改良設計，提升了皮帶的運輸能力，有效解決了運輸問題，提高了各環節作業的連續性，避免發生地表沉降。 2024年12月16日，貴陽地鐵3號線開通運營。「看著列車穿梭在親手建造的地下隧道裡，不斷運送遊客和當地百姓，所有艱辛和付出都值了。」呂串串捧起貴州省工人先鋒號獎牌，心中滿是自豪。
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