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2025-11-18 15:56 7,267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)
央廣網北京8月14日消息(總臺中國之聲記者李思默)據中央廣播電視總臺中國之聲報導，盛夏時節，氣溫攀升，江河湖海、泳池、水庫等水域成為人們避暑納涼的熱門選擇。然而，每年暑期也是溺水事故的高發期。 世界衛生組織(WHO)去年12月發布的首份《全球溺水預防報告》顯示，幾乎一半的溺水死亡發生在29歲以下人群中，近四分之一發生在5歲以下兒童中，對於沒有成人監護的兒童，溺水風險尤為突出。數據顯示，我國每年約有5.9萬人死於溺水，其中未成年人佔據95%以上，溺水已成為我國兒童非正常死亡的首要原因。 生活中，常見的溺水風險有哪些？如果不慎落水，如何科學施救與自救？有哪些辦法提高生存機率？ 溺水是指淹沒或浸泡於液體中，導致呼吸道被水阻塞，進而引起缺氧的一種致命緊急狀況。溺水發生過程通常十分迅速，2分鐘後會失去意識，4分鐘至6分鐘後神經系統便會遭受不可逆的損傷，溺水一旦發生，結果往往是致命的。安徽銅陵市消防救援局天山大道特勤站副政治指導員張小明表示，一般來說，江河、人工池塘、水庫等是溺水多發地。 張小明說：「溺水多發生在無安全保障的野外水域，如水庫、溪流、廢棄礦坑，這些地方水底雜草叢生、暗藏暗流，易纏住身體。」 這些地方屬於野外水域，即使沒有高度落差，當水流撞上其中的石頭和堆積的石子時，流動方向也會發生變化，有可能形成力量很大的暗流，甚至漩渦，且多數小河的河床結構高低不平，河水忽深忽淺，在其中嬉戲很容易不小心踏進深水區，從而發生溺水事故。而且，自然水域的水溫分層明顯，表層水溫度較高，深層水溫度較低，突然進入冷水區域會導致身體肌肉痙攣，引發溺水。 相較於野外水域，遊泳館雖然安全性更高，但也並非毫無風險。福建南平武夷山市某遊泳俱樂部的負責人李鑫表示，泳池內的人群密度較大，尤其是在暑期尖峰時段，容易發生碰撞、擁擠等情況，可能導致遊泳者嗆水、抽筋，進而引發溺水。 李鑫說：「比如抽筋，常見於學員在遊泳過程中突然發力，或者是新手突然慌亂的時候，培訓中有些學員還經常會出現碰撞或被劃傷的情況。另外，新的學員在換氣不熟練時會頻繁發生嗆水，如果未及時給予調整，有可能會因緊張而產生溺水風險。」 此外，還有人過於自信自己的遊泳技能，在身體疲勞、酒後等狀態下仍然下水遊泳，增加了溺水的風險。陝西公羊救援隊水救特勤大隊隊長章超提醒，溺水是在無聲無息中發生的，如果發現有人長時間靜止不動或行為異常，頭部低垂，嘴巴在水面上下起伏，應立即確認其狀態。 章超表示：「我們通常認為，人溺水了會大聲呼喊，實際上在遇到的很多案例中，人溺水是無法呼喊的，所以一定要盯緊孩子，尤其是不要酒後下水，這也是非常危險的。」 萬一發生溺水，科學自救至關重要。江西吉安吉州區消防救援大隊宣教員王雅晴表示，在日常生活中，要學習掌握基本遊泳技能，如踩水、仰漂等，了解抽筋時的應對方法，還要保持鎮定，不要慌張，因為恐慌會導致呼吸急促，消耗大量體力，加速身體下沉。 王雅晴表示：「可以嘗試讓自己頭部後仰，口鼻露出水面，這樣就能保證呼吸順暢，為自救爭取時間。如果在溺水過程中小腿抽筋，可以用手抓住抽筋一側的腳趾，用力向自身方向拉，同時用另一隻手向下壓膝蓋，幫助小腿伸直，緩解抽筋；如果是手指抽筋，可以用力握拳，然後再用力張開，反覆幾次，通常就能緩解。」 除此之外，還有什麼辦法能提高生還機率？國家消防救援局昆明訓練總隊水域救援教研室副主任郭欽元介紹說，如果手邊有一些比較常見的物品，空書包、空水瓶或雨衣等內部包含空氣的物品，都可以作為自救的輔助。 郭欽元說：「假如我們落水，手上有一個瓶子，我們雙手握持這個擰緊的、空的礦泉水瓶，握於下顎以下、胸部上方，雙手儘量貼緊身體，保持身體往後仰漂，用胸肺呼吸，大口吸氣，小口吐氣，儘量留半口或大半口空氣在我們肺部，同時雙手儘量把瓶子完全壓入水中，這樣肺部的空氣和瓶子裡的空氣就給我們提供了很好的浮力。」 在日常生活中，看到有人落水後，又該怎樣科學施救？郭欽元建議，在沒有專業救援設備和技能的情況下，施救者不要輕易下水救援。一次成功的救援離不開豐富的涉水經驗、良好的遊泳技能和體能基礎，在救援實踐中發現，大量救人者是因為體力不支，最後自己發生了溺水。 郭欽元說：「如果你會遊泳，叫上另外一名會遊泳的朋友，兩個人一起到遊泳館，在安全平靜可靠的水域，你試著拖帶他在水中遊一段距離，記住自己能遊多遠，並且記住自己體能消耗的感覺，可以和你正常遊泳的距離和體能消耗對比一下，我想這兩者之間的差距一定會大大出乎你的意料。所以建議不要貿然下水救人。」 郭欽元表示，如果發現有人落水，應藉助身邊的救援工具，將工具的一端遞給落水者，讓落水者抓住，然後將其拉上岸。在進行初步救援的同時，要立即撥打急救電話和報警電話，說明落水者的位置、數量、情況等信息，以便救援人員能夠及時趕到現場進行救援。 郭欽元說：「現在我們國家很多河流、湖泊、水庫附近都設有水域救生箱，打開以后里面有救生圈、繩索、探杆這樣一些專門用於救援的物資。可以把竹竿或者空書包、空瓶子、漂浮物拋給溺水者，只要溺水者能夠抓住這些物品，救援的成功率是比較高的。實際上，絕大多數溺水的人，並不是沒有任何遊泳能力，只是落水後嗆水了，處於慌神掙扎的狀態。在這種狀態下，方法之一是大聲地呼喊來引導落水者，使其注意岸上有人來救援，讓其逐漸鎮定下來，向安全的方向逐步地靠近，提高生存機率。」
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